Data-gedreven werken volgens Crystalloids & de DDMA

Relevantie voor het domein data-gedreven werken, vanuit welke invalshoek beantwoord jij de volgende vragen?

Ik heb 2 petten op: één van Commercial Director bij Crystalloids en de andere pet is die van Voorzitter van de commissie Data, Decisions & Engagement van branchevereniging DDMA. 

Wat zijn de belangrijkste drijfveren die je ziet bij Crystalloids’ klanten voor een meer data-gedreven organisatie?

Drijfveren die ik tegenkom, zijn meestal om de klant centraal te stellen met als doel verhogen klant tevredenheid met als afgeleide doelen klantbehoud, klanten werven met als resultaat omzet- en margegroei. De drive kan ook komen vanuit verbeteren innovatief vermogen, wendbaarheid, snelheid. Denk ook aan kostenbesparing en foutreductie door automatisering van taken en processen. Een drijfveer kan ook zijn om privacy- en security compliant te zijn; data-gedreven organisaties zijn altijd beter in toepassen en borgen van de integriteit, vertrouwelijkheid en beschikbaarheid van data, services, omgevingen en mensen. In de praktijk is het een combinatie van meerdere drivers. Data-gedreven werken heeft geen enkel nadeel dus geen enkele reden om het niet goed te doen.

Wat betekent dit voor de core-values -en purpose? Data-gedreven zijn hoeft niet in de waarden en purpose te zitten, want het is geen doel. Om de doelen te realiseren is data-gedreven werken wèl een onmisbaar middel. Als deze waarden en ‘reason why’ vanuit het leadership niet worden geformuleerd en vertaald in strategische initiatieven, dan gaat het niet vliegen. Vanuit die initiatieven kunnen de prioriteiten worden opgepakt. Wordt er écht klantgericht gedacht, ontwikkeld en gestuurd? Zonder inzichten vanuit data is het niet mogelijk om de klant echt te kennen en te begrijpen, en dus op basis hiervan te acteren.

Wat zie je als grootste belemmeringen in data-gedreven werken?

De keuze voor een klantgerichte, data-gedreven organisatie begint in de top van een bedrijf. Het is een startschot voor een beweging die je in gang zet. Ik blijf graag weg van termen als transformatie of cultuurverandering omdat de meesten onder ons dan al afhaken; en dat is jammer. Ik ben stellig overtuigd van het feit dat, wanneer je (nu) geen stappen zet om meer data-gedreven toepassingen in te voeren in de organisatie, dit op termijn fnuikend kan zijn voor het rendement en zelfs de continuïteit van de onderneming. Onderstaande belemmeringen kom ik dan ook vaak in de praktijk tegen:

  1. Klantgerichtheid is niet verankerd in de cultuur (values) van een organisatie
  2. Er is geen ‘agile mindset’ en ‘way of working’
  3. Leiderschap en KPI-sturing passen niet bij een data-gedreven attitude
  4. Ownership van de data, technologie en de klant zijn niet duidelijk belegd
  5. De juiste skills ontbreken

Dit vind ik niet alleen zelf, het wordt ook bevestigd in het Data Driven Marketing Onderzoek DDMO 2020. Datacultuur is met 30% de tweede grootste uitdaging, met daarna 21% snelheid, tijd en ruimte voor innovatie. Dat heeft ook te maken met organisatie-besturing en -inrichting. 
In het onderzoek van 2019 was cultuur zelfs de grootste uitdaging, gaf 36% van de respondenten aan. 

Waar moeten bedrijven en organisatie volgens jou mee starten om het data-gedreven werken te omarmen?

Dat mag wellicht heel erg simpel klinken, maar het begint uiteindelijk wel met het begin en dat is een strategie. Kijk ook maar eens terug naar de 1e vraag: data-gedreven werken is geen doel maar wèl een onmisbaar middel. En om dit te integreren in het dagelijks denken en te implementeren in de operatie is een strategie onontbeerlijk voor succes. Het moge duidelijk zijn dat je dit niet alleen kunt, en dus moet je mensen voorzien van context en perspectief waarom je dit nodig acht. Zo krijgt iedereen op zijn en haar niveau aangereikt waarom dit zo belangrijk is en dát gaat de adoptiegraad van het data-gedreven werken sterk verhogen.
Daarnaast -en minstens zo belangrijk- doe je dit in het tempo dat past bij het maturity- en engagement-level, én het ambitieniveau van de onderneming. Wie wil je zijn en per wanneer?

Waarom is data-gedreven werken zo belangrijk voor Crystalloids?

Wij helpen bedrijven om hun technologie, data, insights, algoritmes en ontwikkel- en beheerteams te organiseren. Dit is altijd te realiseren. Echter, wat wij samen met de klant maken is meestal onderdeel van een groter geheel en wij op dit vlak voor optimalisatie van een punt-oplossing zorgen. Voorbeeld is een CTO die ons inhuurt en nu met succes gebruik maakt van bijvoorbeeld een data CDP (Customer Data Platform) in de vorm van een ‘lake house’ voor integratie van applicaties, en voor reporting.

Resultaat: er staat een centraal klantbeeld met een hoge datakwaliteit en monitoring op het platform als geheel. De CTO die ons inhuurt en de CFO zijn blij, de analisten ook. Maar het potentieel voor marketing wordt niet verzilverd en dat is een grote gemiste kans. Dat doet mijn commerciële én data-gedreven hart pijn.

Voornaamste reden hiervoor is dat ze nog optimaliseren per kanaal en niet over de kanalen heen. Er zijn doelstellingen per kanaal die georganiseerd zijn in channel teams. En dat komt op haar beurt weer doordat marketing en e-commerce onvoldoende aligned zijn en vanuit 2 silo’s werken. In een dergelijke situatie is de dienstverlening zoals Data Mind Your Business die biedt een gamechanger, om het bedrijf te ‘turnen’ en over de afdelingen samen te werken vanuit een end2end proces én omdat ze elkaar beter begrijpen. Het rendement van de kanalen kan zodoende alleen maar stijgen.

In hoeverre passen jullie actionable insights toe in end2end processen?

Waar insights en algoritmes soms stierven in schoonheid bij de data-scientist, komt toepassen vanuit de ‘innovatiefunnel’ gelukkig steeds vaker voor. Dit door een combinatie van de businesscase, data-teams, data-collectie, modelpreparatie, MvP (Minimal Viable Product), continu testen, en na in productie name de modellen te onderhouden.

In dit geval een mooi online voorbeeld hoe het ook kan. Een e-commerce speler in fashion met forse advertentiebudgetten op EMEA-niveau heeft de nettowinst per click laten stijgen met 70% en de omzet per click met 19%. Ze wilden de ‘bidding’ algoritmes van Google Ads niet meer aansturen op omzet per klant maar op winst per klant door productretouren en productmarge toe te voegen aan het CLV-model. Dit model wordt automatisch in near real-time herberekend op basis van consumentengedrag. De conversiewinstgevendheid wordt in Google’s serverless data warehouse Big Query berekend en naar Google Ads gestuurd voor bidoptimalisatie in near real-time, via Google Cloud Functions. Het proces is eenvoudig uitgebreid naar nieuwe markten en merken. Een vergelijkbaar end2end proces is ingericht voor engagement en conversion scoring.

Wat is het resultaat van het data-gedreven werken?

Organisaties die ver zijn in klantgericht, data-gedreven werken zoals Rituals, Coolblue, Bol.com en ANWB (winnaar DDMA Customer Data Award 2020), hebben een meer data-gedreven cultuur en agile werken doorgevoerd in de gehele bedrijfsvoering, waaronder in commerciële teams om zo resultaten te verbeteren.

Tegelijkertijd optimaliseren zij ook de gehele data-levenscyclus door data-verzamelende en data-behoevende afdelingen samen te brengen. Hiermee wordt frictie en frustratie over de diverse afdelingen verminderd of voorkomen. Niets is zo erg als discussie voeren over inzichten vanuit de grondoorzaak van data-kwaliteit of –governance waardoor het data-gedreven werken vertraging oploopt. Ik ben erg enthousiast geraakt om de zowel de ontwikkeling als het beheer van dataproducten door middel van Data Ops-teams te organiseren.

Data Ops (komt van het bekende Dev Ops) houdt in: het verbinden van mensen, proces en technologie zodat een snelle, geautomatiseerde en veilige ontwikkeling en een dito beheer mogelijk is. Data binnen deze term staat voor data- en softwareontwikkeling en Ops staat voor beheer. Het team is voor beiden verantwoordelijk met als doel resultaatverbetering.

Groot voordeel hierbij is dat het plezier van medewerkers toeneemt. Logisch want kennis en ervaringen worden bij elkaar gebracht en functionaliteit wordt concreet in sprints opgeleverd. Dat werkt resultaat verhogend en daardoor ook motiverend.

We kunnen hier nog lang over doorgaan, maar heb je nog een kort een aantal adviezen?

  1. Focus op waarde leveren voor de klant, niet op het uitvoeren van taken
  2. Geef teams een end2end verantwoordelijkheid
  3. Verander de samenstelling van de teams zo weinig mogelijk
  4. Hanteer kortlopende planningscycli van bijvoorbeeld 3 maanden met sprints van 2 weken
  5. Plan wat je kunt voorspellen en commit aan wat je hebt gepland
  6. Prioriteer op bedrijfsniveau (ook in 3 maandelijkse cycli)

Over Crystalloids

Crystalloids is een boutique software development, data engineering en advanced analytics buro. Zij werken voor onder andere ANWB, Rituals Cosmetics, PVH, Body & Fit, KNVB.

Over Jan Hendrik Fleury

Jan Hendrik is een data-gedreven professional & executive pur sang. Zijn jarenlange ervaring bij uiteenlopende bedrijven is altijd gericht geweest op optimalisatie van rendement vanuit een data & analytics perspectief. Via de branchevereniging DDMA verspreidt Jan Hendrik het data-gedreven gedachtengoed en deelt hij zijn expertise.