Insights
Customer Data: Waarom Organisaties Er Nog Steeds Mee Worstelen.
Organisaties investeren volop in AI, personalisatie en digitale klantervaringen. Toch wordt één cruciale voorwaarde vaak over het hoofd gezien: de kwaliteit van de klantdata waarop deze initiatieven zijn gebaseerd. Zonder betrouwbare, complete en consistente data wordt het lastig om klantgedrag echt te begrijpen, processen te automatiseren, betrouwbare statistieken te verkrijgen en het volledige potentieel van AI te benutten.
Dit artikel is ontwikkeld in samenwerking met Stibo Systems
Snel naar:
- Vertrouwen in klantdata
- De impact van slechte klantdata
- De echte uitdaging
- Begin bij de basis
- Van inzicht naar actie
Betrouwbare Klantdata: De Basis Voor Een Compleet Klantbeeld
Hoewel vrijwel iedere organisatie klantdata verzamelt, blijft het vertrouwen in deze data verrassend laag. Uit het onderzoek blijkt dat 69% van de organisaties hun klantdata niet volledig vertrouwt. Daarnaast geeft 82% aan dat medewerkers informatie uit meerdere systemen moeten verzamelen om een compleet klantbeeld te creëren, terwijl slechts 10% zegt dat hun databronnen goed met elkaar geïntegreerd zijn.
Spreadsheets spelen hierin nog steeds een belangrijke rol. Meer dan driekwart van de organisaties gebruikt spreadsheets naast hun kernsystemen om klantinformatie te beheren. Hierdoor neemt het risico toe op dubbele klantrecords, tegenstrijdige versies van data, datalekken en fouten in bedrijfsprocessen.
Als gevolg hiervan besteden medewerkers meer tijd aan het zoeken, controleren en corrigeren van informatie, terwijl klanten een minder consistente ervaring krijgen.
Dit artikel is gebaseerd op resultaten uit het onderzoeksartikel “How organizations manage customer data today – in numbers” , uitgevoerd door Stibo Systems.
De Impact Van Slechte Klantdata.
De gevolgen van gefragmenteerde en onbetrouwbare klantdata gaan veel verder dan alleen operationele inefficiëntie. Organisaties lopen kansen mis om sales, klantenservice en de algehele klanttevredenheid te verbeteren.
Wanneer verschillende afdelingen met verschillende datasets werken, ontwikkelen zij onvermijdelijk ook verschillende beelden van de klant. Marketing baseert zich op andere informatie dan sales, terwijl klantenservice andere inzichten gebruikt dan e-commerce. AI-toepassingen kunnen deze inconsistenties versterken wanneer ze afhankelijk zijn van onvolledige, verouderde of gefragmenteerde data.
Uit het onderzoek blijkt dat 55% van de organisaties hierdoor omzet misloopt. Ook besluitvorming, rapportages en analytics worden minder betrouwbaar. Naarmate organisaties AI steeds vaker inzetten voor personalisatie, forecasting en automatisering, worden deze problemen alleen maar zichtbaarder.
AI genereert immers onbetrouwbare inzichten wanneer de onderliggende data niet klopt.
AI Begint Met Sterke Klantdata.
Veel organisaties richten hun inspanningen momenteel op het implementeren van nieuwe AI-oplossingen. Begrijpelijk, maar de grootste uitdaging ligt vaak een niveau dieper.
Succesvolle AI begint bij een sterke databasis. Dat betekent dat klantdata:
- Compleet en actueel moet zijn;
- Consistent wordt beheerd over verschillende systemen heen;
- Wordt beheerd volgens duidelijke verantwoordelijkheden en eigenaarschap;
- Wordt geconsolideerd als één betrouwbare bron van waarheid voor analytics en statistieken.
Zonder deze basis worden bestaande problemen met klantdata niet opgelost, maar juist versterkt. AI vergroot problemen met datakwaliteit en maakt ze sneller, op grotere schaal en zichtbaarder duidelijk dan menselijke processen. Als je datafundament zwak is, zullen ook je AI-initiatieven dat zijn.
Customer MDM: Begin Bij De Basis.
Een geconsolideerde Customer Master Data Management (CMDM)-aanpak biedt een sterke basis voor het creëren van één betrouwbaar klantbeeld. Door klantdata uit verschillende systemen samen te brengen in één beheerde omgeving, kunnen organisaties de datakwaliteit verbeteren, duidelijk eigenaarschap vastleggen en ervoor zorgen dat afdelingen en applicaties met consistente klantinformatie werken.
In plaats van klantdata afzonderlijk te beheren in meerdere systemen, creëert een geconsolideerde CMDM-oplossing één centrale bron van betrouwbare klantdata. Dit zorgt voor de consistentie en governance die nodig zijn om AI-initiatieven, analytics en klantgerichte processen op schaal te ondersteunen.
Van Inzicht Naar Actie.
Het onderzoek laat zien dat veel organisaties met dezelfde uitdagingen te maken hebben. De vraag is daarom niet langer óf klantdata verbeterd moet worden, maar waar je begint.
Bij Squadra helpen we organisaties met het bouwen van een toekomstbestendig datafundament. Van het in kaart brengen van de huidige staat van je data en het opzetten van governance tot het ontwikkelen van een Master Data Management (MDM)-strategie en het implementeren van de juiste oplossingen. Zo helpen we organisaties een betrouwbare basis te creëren voor betere klantprocessen, datagedreven besluitvorming en succesvolle AI-initiatieven.
Klaar om de kwaliteit van je klantdata te verbeteren?
Uitzonderlijke klantervaringen en succesvolle AI-initiatieven beginnen met betrouwbare data. Onze experts helpen je om de datamaturiteit van je organisatie in kaart te brengen, verbeterkansen te identificeren en een roadmap te ontwikkelen die aansluit bij de doelen van jouw organisatie.
Neem contact op met ons op en ontdek hoe je een toekomstbestendig datafundament bouwt.
