Een marketing database: noodzaak of overbodig?

Om relevant te zijn in je communicatie met klanten en prospects heb je data nodig, dat is niets nieuws. Is het nu verstandig om een aparte database in het leven te roepen met, alle voor marketing, relevante data? Of is dat overbodig? Die discussie komt regelmatig naar boven in mijn projecten.

Een marketing database is zeker geen doel op zich, maar het kan noodzakelijk zijn. Het hangt, uiteraard, helemaal af van de omstandigheden.

Verzamelen van data

Relevante data is op veel plekken te vinden in een organisatie. Vaak betreft dat legacy systemen die niet gemaakt zijn met marketing toepassingen in het achterhoofd. Hoe meer verschillende systemen dat betreft, hoe groter het probleem wordt om al die data aan elkaar te koppelen en daarmee zo dicht mogelijk bij het befaamde 360 graden klantbeeld te komen. Dat is eigenlijk de voornaamste rol van de marketing database: het verzamelen van delen van het klantbeeld en die samen smeden tot het totale klantbeeld.

Denk hierbij aan:

  • Persoonsgegevens
  • Registraties / opt-ins/ opt-outs
  • Transacties (contracten, abonnementen, aankopen, service)
  • Verbruiksgegevens
  • Gedragsgegevens (gedrag op paid, owned en earned media, campagne response, klachten, reviews)
  • Financiële gegevens (zo beperkt mogelijk, maar denk aan wanbetalers die je wilt uitsluiten van campagnes)
  • Etcetera

In een ideale wereld bevatten al deze bronnen hetzelfde klantnummer, of een ander gemeenschappelijk id, maar in de praktijk is dat meestal niet het geval. Er moet software worden gemaakt of tooling worden aangeschaft om dit allemaal met elkaar te matchen en mergen om tot het klantbeeld te komen.

Data behoefte

Als je dan ook nog eens kijkt naar de data behoefte van de verschillende toepassingen binnen marketing, dan blijkt dat die toepassingen allemaal een andere data behoefte hebben:

  • Marketing intelligence, heeft een zo compleet mogelijk klantbeeld nodig, maar steeds vaker is er een eis dat deze data anoniem is. Dus geen toegang tot namen, adressen e.d. waarmee een persoon geïdentificeerd kan worden.
  • Rapportages, waar vooral geaggregeerde gegevens nodig zijn.
  • Outbound campagne management waarbij de uitkomsten van Marketing Intelligence nodig zijn, zonder de ballast van alle ruwe data, gecombineerd met juist wel persoonsgegevens.
  • Inbound campagne management waarbij de modellen, zoals opgezet binnen marketing intelligence, vaak realtime gedraaid moeten worden en dus de data zo vers mogelijk moet zijn.

Om dit mogelijk te maken is vaak een specifieke dataset nodig, die is afgeleid van het totale klantbeeld. Een marketing database is vaak de enige manier om dit te regelen.

Tooling

Hoe zit het dan met de marketing tooling fabrikanten die druk bezig zijn om alle aangekochte producten te integreren tot een totale marketing automation oplossing? Bieden zij hiervoor geen oplossing?

Ja en Nee. De verschillende tools hebben vrijwel altijd wel een eigen database, waarin je de specifieke dataset kunt of moet laden. Een enkele suite is al zover dat er een gemeenschappelijke database is voor meerdere toepassingen in de suite. Deze databases bieden dan ook functionaliteit om data te laden en te koppelen, mits deze data al goed koppelbaar is, op bijv. het klantnummer of een ander gemeenschappelijk id. Ze bieden echter nog geen functionaliteit om data die niet meteen koppelbaar is te matchen en mergen. Nog niet in ieder geval, maar ik hoor en zie ook geen plannen om dit te gaan realiseren binnen marketing tooling suites. Het betreft een specialisme, dat zich niet beperkt tot het marketing domein en er zijn nog voldoende andere zaken te regelen binnen de suites die een hogere prioriteit hebben.

Noodzaak of overbodig?

Zodra je data uit verschillende bronnen moet combineren heb je eigenlijk al een marketing database nodig. Die kan onderdeel zijn van je marketing tooling, maar zodra de data veel voorbereiding nodig heeft heb je een aparte database nodig waarin je dit regelt, voordat het in deze tooling geladen wordt.

En, voor de IT-ers onder ons: ik gebruik hier database als een generieke aanduiding voor wat in praktijk kan uitmonden in datawarehouses, datamarts, operational datastores, data vaults en/of data lakes.

No comments.

Comment

*