Onlangs had ik een introductiegesprek met een nieuwe collega over onze Sales & Marketing (Data) oplossingen. Tijdens dit gesprek kwam het onderwerp CRM-datakwaliteit aan bod – een punt dat voor veel organisaties nog steeds een struikelblok vormt. Mijn collega was verrast te horen dat zelfs gerenommeerde organisaties nog steeds moeite hebben om de kwaliteit van hun data op peil te houden. Dit zette me aan het denken: waarom blijft dit probleem steeds terugkomen? Wat maakt dat zoveel bedrijven, ondanks goede intenties, toch blijven worstelen met datakwaliteit? Zijn het de technische beperkingen, een gebrek aan prioriteit, of speelt er nog iets anders?
Het antwoord is natuurlijk niet eenduidig, maar enkele onderliggende oorzaken spelen bijna altijd een rol. Hier deel ik mijn inzichten over de grootste uitdagingen rondom datakwaliteit en enkele concrete stappen die organisaties kunnen nemen om dit te verbeteren.
Waarom blijft datakwaliteit een uitdaging?
1. Gebrek aan eigenaarschap en verantwoordelijkheid:
Zonder een duidelijk aangewezen eigenaar voor datakwaliteit, blijft het probleem verspreid over meerdere afdelingen. Afdelingen zoals sales, marketing en klantenservice gebruiken allemaal dezelfde data, maar voelen zich niet per se verantwoordelijk om deze te beheren of verbeteren. Dat leidt er vaak toe dat fouten worden genegeerd of doorgeschoven, waardoor datakwaliteit langzaam achteruitgaat. Als niemand specifiek verantwoordelijk is, ontbreekt het aan accountability. Datakwaliteit wordt al snel de “hete aardappel” die niemand echt wil vasthouden.
Lees ook: 3 Redenen waarom bijna geen enkel bedrijf zijn datahuishouding op orde heeft
2. Onvoldoende prioriteit bij het management:
Wanneer datakwaliteit geen duidelijke verantwoordelijke heeft, blijft het onderwerp vaak onderbelicht bij het management. Zonder prioriteit of eigenaarschap zien veel organisaties geen reden om in datakwaliteit te investeren. Dit leidt tot een gebrek aan budget, tijd en aandacht, terwijl slechte datakwaliteit onzichtbare maar verstrekkende gevolgen heeft voor de bedrijfsvoering.
3. Korte-termijnfocus:
CRM-systemen worden vaak primair ingezet om directe verkoopresultaten te behalen. Dit betekent dat de nadruk ligt op snelle data-invoer en verwerking, zonder veel aandacht voor nauwkeurigheid. Data wordt soms onvolledig of onzorgvuldig ingevoerd om de snelheid erin te houden, waardoor fouten ontstaan die later moeilijk te corrigeren zijn.
4. Verlies van lokale context bij gecentraliseerd databeheer:
Voor grote organisaties is het vaak efficiënter om databeheer centraal te organiseren. Echter, wanneer lokale kennis en context verloren gaan, kan dit leiden tot minder relevante data voor specifieke afdelingen of markten. Zonder de nuances van lokale klanten, marktdynamiek en culturele verschillen, mist de data soms de waarde die het voor lokale afdelingen zou kunnen hebben.
Oplossingen om CRM-datakwaliteit te verbeteren
Hoewel het verbeteren van datakwaliteit een complexe uitdaging is, zijn er wel degelijk stappen die bedrijven kunnen nemen om significante vooruitgang te boeken. Hier zijn enkele praktische oplossingen:
1. Duidelijk eigenaarschap en gezamenlijke verantwoordelijkheid:
De eerste stap naar betere datakwaliteit is om een verantwoordelijke aan te wijzen – bijvoorbeeld een Data Steward of Data Quality Manager – die de eindverantwoordelijkheid draagt. Daarnaast helpt het om een cross-functioneel team op te zetten, bestaande uit vertegenwoordigers van sales, marketing, klantenservice en IT. Samen kunnen zij een strategie ontwikkelen en implementeren voor het verbeteren van datakwaliteit.
2. Starten met een eerste stap en leren onderweg:
In plaats van te wachten op de perfecte strategie, is het vaak effectiever om gewoon te beginnen – al is het maar met een klein project. Denk aan een datakwaliteitsaudit, een dataclean-up in CRM of het opzetten van een eenvoudige datakwaliteitscontrole. Door concrete stappen te ondernemen en vervolgens de resultaten te evalueren, kunnen bedrijven leren en verbeteren. Dit creëert een cultuur van continue verbetering, waarbij de ervaring die onderweg wordt opgedaan helpt om steeds gerichtere beslissingen te nemen.
Lees ook: Wij hebben alles wat je CRM nodig heeft
3. Ontwikkel een cultuur van datagedreven besluitvorming:
Als medewerkers gaan inzien dat datakwaliteit direct invloed heeft op de kwaliteit van besluitvorming, wordt het belang van accurate data vanzelf groter. Door steeds meer beslissingen op basis van data te nemen, ontstaat er een cultuur waarin datakwaliteit centraal staat. Zo wordt datakwaliteit een gedeelde verantwoordelijkheid waar iedereen zich voor inzet, in plaats van een geïsoleerd probleem dat alleen op IT of data-analisten afkomt.
4. Werk toe naar een “Customer 360-view” als einddoel:
Streef naar een volledig klantbeeld, waarin alle relevante klantinformatie centraal en toegankelijk is voor verschillende afdelingen. Een “Customer 360-view” helpt marketing, sales en klantenservice om een completer en consistenter klantbeeld te krijgen, wat zorgt voor betere inzichten en een meer persoonlijke klantbenadering. Een dergelijke 360-view benadrukt direct het belang van goede datakwaliteit, omdat elke afdeling gebaat is bij betrouwbare en actuele gegevens om hun werk optimaal te doen.
Lees ook: Whitepaper 360 graden klantbeeld
In mijn huidige rol spreek ik graag met klanten over deze uitdagingen en oplossingen. Hoewel ik weet dat we nooit “klaar” zullen zijn met het verbeteren van CRM-datakwaliteit, ben ik ervan overtuigd dat elke stap in de goede richting een verschil maakt. En hoewel technologie, zoals AI, kan bijdragen aan het opschonen en onderhouden van data, zal het menselijk inzicht en eigenaarschap altijd een essentiële rol spelen. Het gaat niet om perfectie, maar om vooruitgang.
