<img height="1" width="1" style="display:none;" alt="" src="https://dc.ads.linkedin.com/collect/?pid=66545&amp;fmt=gif">

We hebben te veel data, maar te weinig inzicht

auteur
Tobias Pasma | Tobias is leergierig, open en energiek. Hij geniet van het op allerlei creatieve en leuke manieren bereiken van de juiste doelgroep.

dataMet alles wat je online doet, of je nu zoekt naar je volgende vakantiebestemming of een boek koopt bij bol.com, laat je digitale broodkruimels achter. Deze broodkruimels zijn de data die bedrijven en organisaties (meestal) gebruiken om meer te leren over wie jij bent, wat je gewoontes zijn, de dingen waar jij om geeft en het soort berichten waar jij het best op reageert. De bak aan data die elke dag over je verzameld wordt is ongelooflijk groot, en wordt steeds maar groter.

 

QUANTIFIED SELF

Maar dit geldt natuurlijk niet alleen voor bedrijven en organisaties. Jij en ik doen het zelf ook. Zelf willen we alles meten en data over onszelf verzamelen. Quantified Self heet dat met een mooi woord. Zie ook de website van het (Nederlandse) Quantified Self Institute van de Hanze Hogeschool in Groningen. Denk bijvoorbeeld aan de FitBit polsbandjes waarmee je je inspanningen en je slaap meet. Of je Runkeeper app op je telefoon, waarmee je je meet hoe goed je hebt hardgelopen. Op al deze manier zorg je voor een flink lading data voor jezelf en door jezelf.

 

VEEL DATA ALS HINDERNIS

Maar, meer data betekend niet direct ook meer informatie. Aan losse data heb je niet zo veel, uit deze data moet informatie en betekenis gehaald worden. Sterker nog, heel veel data kan zelfs een hindernis zijn om de betekenis eruit te halen. Het blijft lastig om data op de juiste manier te interpreteren en de juiste betekenis uit de data te halen. In de nooit ophoudende zoektocht naar betekenis uit data, worden er nog best vaak wat foutjes gemaakt.

 

3 FOUTEN

Drie fouten komen steeds maar weer terug wanneer er met data gewerkt wordt. Ik leg ze hieronder uit:

1. Onbeduidende uitspraken

Dit is misschien wel de nummer 1 fout die je gebruikt ziet worden bij uitspraken op basis van statistieken. “Vier van de vijf tandartsen raden onze tandpasta aan.” Tja, wat betekent dat eigenlijk? Zijn er maar vijf tandartsen gevraagd? Denk 80% van de tandartsen dat hun tandpasta werkt? De uitspraak is nietszeggend omdat het niet geduid kan worden. Maar toch wordt het gebruikt om een punt te maken.

2. Niet representatieve conclusies

Stel; de leverancier van medische röntgenapparaten vraagt aan vier ziekenhuizen of zij hun apparaten hebben staan. Drie van de vier gevraagde ziekenhuizen vertellen dat dat inderdaad het geval is. Trost vertelt de verkoper bij zijn volgende verkoopgesprek dat het overgrote deel van alle ziekenhuizen vertrouwt op hun apparatuur. Maar de conclusie die hij trekt is totaal niet representatief. Er zijn te weinig ziekenhuizen gevraagd zijn een goede uitspraak te kunnen doen over alle ziekenhuizen. Gebruik deze tool om te zien hoeveel ziekenhuizen er wel ondervraagd zouden moeten worden om zo’n uitspraak te mogen doen. 

3. Extrapoleren naar gewenst resultaat

Dit zijn de situaties waarbij een conclusie uit de data gehaald wordt die meer wenselijke uitkomst is, dan dat deze echt gebaseerd op de data. Bijvoorbeeld in onderzoek wordt gevraagd aan een groep mannen of ze liever een middag lang naar kookprogramma’s kijken of liever een middag lang overhemden strijken. 80% van de mannen antwoord dat ze liever naar de kookprogramma’s kijken. Vervolgens wordt er gezegd: “80% van de mannen kijkt graag naar kookprogramma’s.”


EN NU VERDER...

Aan de ene kant zien we dus dat mensen heel graag heel veel data hebben, over zichzelf maar ook als bedrijf. Maar aan de andere kant zien we dat er nog best wel fouten gemaakt worden bij het gebruiken van deze data. Hierdoor wordt er te vaak de juiste betekenis uit de data gehaald. Ik denk dat het belangrijk is dat we als marketeers heel vertrouwt worden met het gebruik van data. Zodat we in ieder geval deze drie fouten niet meer maken, en zodat we wel de echte waardevolle betekenis halen uit de grote hoeveelheden data. Ik ga in ieder geval de komende tijd een paar (gratis) data analyse cursussen opnemen in mijn ontwikkelingsplan.

Inbound Marketing, Ebook
Foto afkomstig van FreeDigitalPhotos.net
 

Een solide basis voor je marketing?

Je marketingstrategie gegoten in een ijzersterk Inbound Gameplan!

Download het ebook Leadgeneratie

Gerelateerd

inbound-sales

Van funnel naar flywheel: blije klanten als geheim wapen!

Het is maandagochtend en je denkt: “nieuwe week, nieuwe kansen”. Je bent marketingmanager van een..

marketing-en-sales

Soms moet je klanten zelfs ontslaan...

Weet je nog dat je jouw bedrijf bent begonnen? Dat was fun. Je wilde vooruit, groeien, maar er..

inbound-marketing

3 redenen waarom online marketing niet genoeg is

Iedereen die zijn of haar marketing literatuur bijhoudt, weet het: digital marketing is here to..