Elke adverteerder en digital agency spreekt vandaag over ‘data-based decision making’ of data-driven optimalisatie. En terecht: een merk moet data (CRM, web analyse, sales, etc.) gebruiken om haar business strategie en marketing activiteiten te bepalen. Kortom, data is (al een hele tijd overigens) de nieuwe olie. Het mag enkel niet beperkt blijven op niveau van campagnes, maar moet focussen op de gehele consumenten ervaring, want uiteindelijk gaat het om de mensen achter die cijfers.

Niet eenvoudig 

Hoewel het duidelijk is dat dit de weg is die gevolgd moet worden, blijkt het hoegenaamd niet eenvoudig te zijn om op het punt te komen ook daadwerkelijk enige beslissing te baseren op de verzamelde data.

Om tot data-driven acties te kunnen overgaan is het uiteraard van belang dat je, naast het verzamelen van correcte data, de juiste talenten hebt binnen je team op de juiste plaats binnen het analyse project, dat je efficiënte processen hebt uitgerold, en dat je vanuit het management voldoende ruggensteun krijgt om daadwerkelijk tot actie te kunnen overgaan.

De redenen waarom marketeers de verzamelde data en daaruit voortvloeiende inzichten niet vertrouwen, zijn dus niet enkel van operationele aard, maar in heel wat gevallen loopt het ook vaak fout op strategisch vlak vanaf de start van het project bij het bepalen van de objectieven en targets, of op HR niveau bij het aanwerven van de verkeerde profielen.
 
In toekomstige artikelen zal ik zonder fout nog terugkomen op de strategische kant van deze projecten, maar nu wil ik vooral even focussen op het verzamelen van correcte data.

Hoe verzamel je de correcte data?

De data die we verzamelen wordt in principe bepaald op basis van de business objectieven, en de KPI’s en targets die hieruit voortvloeien. Die data moet ons in staat stellen om antwoorden te kunnen bieden op de verschillende business vragen.

Het gaat binnen een digitaal analyse project al lang niet enkel en alleen meer over data komende uit Google Analytics, Webtrends of Adobe SiteCatalyst. Deze zijn louter een bron van informatie over ‘wat’ op ons online kanaal gebeurt, maar geeft ons nauwelijks inzichten ‘waarom’ bepaalde acties plaatsvinden. We hebben in 90% van de projecten ook data nodig uit (online) enquêtes, marktonderzoek, en/of concurrentie analyse.

Cruciaal in het verhaal is uiteraard ook de CRM data. Dit geeft ons informatie over onze klanten en prospecten, en bevat wellicht ook heel wat data omtrent offline aankopen en contactmomenten.

Data Driven is meer dan Google Analytics alleen

Als je dus ‘data-driven’ wil zijn, moet je verder gaan dan je Google Analytics rapportjes.

De echte uitdaging wordt dan de integratie van de verschillende data bronnen. Het identificeren van een gemeenschappelijke sleutel valt in de meeste gevallen wel mee. De vragen waarmee we worstelen gaan eerder over: waar gaan we de data stockeren, hoe kunnen we daarop gemakkelijk segmenteren, hoe gaan we deze data visualiseren, hoe kunnen we inzichten genereren, hoe gaan we deze data delen binnen de organisatie, hoe gaan we deze ‘actionable’ maken.

Met de data integratie in het achterhoofd, moeten we echter eerst beslissen welke tools we gaan implementeren om de vastgelegde data te verzamelen en te verwerken in mooie grafiekjes die de marketeer in staat moet stellen de juiste inzichten af te leiden.

Mooie rapportjes zijn geen garantie

Zo goed als alle tools die data van de online kanalen verzamelen, doen dit op basis van Javascript tags die binnen de html code geïmplementeerd worden. Denk hierbij aan het Google Analytics script, de conversie scriptjes van affiliatie netwerken, etc.

Maar door de jaren heen heb ik ervaren dat het vaak al fout loopt op het niveau van de tag implementaties, waardoor de verzamelde data, nog voor deze door de tool behandeld wordt, onvolledig of foutief is, en de mooie rapportjes binnen de tool onbetrouwbaar zijn.

Een site in België bevat gemiddeld een 7 tal verschillende tags (*) voor het meten van het klikgedrag (Google Analytics, Webtrends, Adobe SiteCatalyst, etc. - sommigen gebruiken zelfs 2 verschillende tools hiervoor), het meten van de conversies van de verschillende campagnes (adwords, affiliatie, email, etc.), de integratie van plug-ins (Facebook, Twitter, RSS, etc.), de integratie van de cookie opt-in/out functionaliteit, enzovoort.

Meestal geeft de marketeer opdracht aan de IT afdeling om de implementatie uit te voeren, maar is dit ofwel geen prioriteit voor hen of kan dit pas uitgevoerd worden in de volgende release cyclus. Bovendien verandert de technologie razendsnel waardoor de implementatie van de verschillende scriptje ook steeds een vernieuwde en meer verfijnde aanpak vergt. Hierdoor, inclusief de hoeveelheid tags die dienen geïmplementeerd te worden, verliest de marketeer helemaal de controle.

Tag Management bezorgt je efficiëntie

Maar voor dit probleem is al een 3 tal jaar een oplossing beschikbaar: Tag Management Solutions (TMS). Dat kan je best vergelijken met een CMS voor scriptjes: je integreert slechts 1 lijntje code in je site, en beheert de scriptjes van alle tools die je gebruikt via een browser interface. Geen discussies meer met IT, geen wachttijden meer vooraleer aanpassingen doorgevoerd worden, de volledige controle op je tags en een eerste stap naar correcte data.

En dit hoeft niet duur te zijn. Google biedt met zijn Google Tag Manager (GTM) een heel degelijke oplossing, gratis, maar focust zich uiteraard vooral op Google gerelateerde tags. Maar er zijn een hele resem andere oplossingen op de markt zoals Tealium, TagCommander en Ensighten, die naast het management van je tags ook tal van andere functionaliteiten bieden zoals campagne attributie en de-duplicatie, privacy en cookie management en meer van deze features die het leven van een marketeer een stuk eenvoudiger maken.

Dergelijke tool lost voor 80% van de organisaties tal van problemen op, en garandeert efficientie in de implementatie processen  zodat niet nodeloos tijd en budget besteedt wordt een het dichten van gaten of voor de zoveelste keer bestaande tools te gaan vervangen om dan weer tegen dezelfde problemen te botsen.

Weg met de data silo's

Eens de (correcte) data verzameld wordt blijft het klassieke verhaal overeind dat de data in silos blijft zitten, en dat men er niet in slaagt (als we er dan al initiatief voor nemen) om data correct te integreren. Maar het is wel die integratie die ons de inzichten zal verschaffen die we nodig hebben. Eén enkele bron van data geeft heel wat informatie maar nauwelijks inzichten die we nodig hebben om gerichte beslissingen te nemen

Wat betreft de data integratie ben ik altijd voorstander geweest om bestaande  platformen zoals Tableau, Sisense, Darwin Analytics, Pentaho, etc. te gebruiken om de data enerzijds te gaan integreren, en anderzijds te gaan visualiseren. Dergelijke oplossingen bieden ook tam van segmentatie mogelijkheden, en evolueren bovendien mee met de technologie van vandaag.

Maar wat de data integratie betreft, kan ook de Tag Management Solution een oplossing bieden! Tealium lanceerde begin oktober een nieuwe module, AudienceStream, die alle data van jouw verschillende tags naar 1 databank verstuurt waardoor je nu de mogelijkheid hebt data van de verschillende tools met elkaar te gaan integreren. Zo kan je data van je web analyse oplossing, bijvoorbeeld een segmentatie parameter op bezoekers niveau, linken aan data uit je online enquête. Dus in plaat van de data vanuit de tools te gaan combineren, ga je dit doen nog alvorens deze data de respectievelijke tools bereikt hebben.

Deze evolutie bevestigt nogmaals de groei van digitale analyse naar Business Intelligence (BI), en geeft nogmaals aan dat web analyse meer is dan enkel je campagne en conversie rapporten in Google Analytics.

(*) O.b.v. steekproef bij 100 Belgische sites uit verschillende sectoren.