Typen dataverzameling

Wat is dataverzameling?

In de bedrijfswereld is dataverzameling het proces waarbij gedetailleerde informatie wordt verzameld, die vervolgens wordt geanalyseerd, zodat op basis daarvan beslissingen kunnen worden genomen. Daarbij verzamelen bedrijven informatie op basis van gerichte variabelen of specifieke datapunten. Vervolgens gebruiken ze die informatie om vragen te beantwoorden, prestaties te meten en strategieën te ontwikkelen om de organisatie te sturen.

Bij dataverzameling is het van cruciaal belang dat de informatie nauwkeurig en consistent is. Als dat niet zo is, kunnen bedrijven onjuiste conclusies trekken of hun strategische landschap verkeerd inschatten. Managers moeten inzicht hebben in de data die ze verzamelen, de doelen die ze ermee willen bereiken en het proces dat ze moeten volgen om consistentie te waarborgen.

Er zijn verschillende methoden om data te verzamelen, zoals data uit de eerste, tweede en derde hand verzamelen. Of bedrijven data rechtstreeks bij gebruikers verzamelen of via partners of leveranciers toegang krijgen tot informatie, kan van invloed zijn op de kwaliteit en kwantiteit van de data.

De hoogste kwaliteit hebben de data die het bedrijf zelf bij gebruikers of klanten verzamelt. Dat kan via verschillende kanalen. We zullen hier later dieper op ingaan, maar enkele bekende voorbeelden zijn digitale enquêtes, transactietracking, tracking van online bezoekers en interviews.

Typen dataverzameling

Kwantitatieve versus kwalitatieve data

Kwantitatieve data is data die een numerieke hoeveelheid bevat of geteld kan worden, zoals financiële kosten. Dit type dataverzameling heeft de volgende voordelen:

• Eenvoudiger te verzamelen dan kwalitatieve data
• Sneller te analyseren omdat het om getallen gaat
• Minder kans op vooroordelen omdat het gaat over cijfers in plaats van kenmerken
• Nuttig om binnen een breed spectrum zakelijke conclusies te trekken

Kwalitatieve data heeft betrekking op waarneembare kenmerken die kunnen worden geëvalueerd maar niet objectief kunnen worden gemeten, zoals beschrijvingen of beoordelingen. Kwalitatieve data biedt weer andere voordelen dan kwantitatieve data, zoals:

• Getailleerdere inzichten in wanneer, waar en waarom bepaald gedrag impact heeft
• Informatie die dieper graaft dan de directe impact van de data of de omvang van de impact
• Meer inzicht in de ervaringen en meningen van klanten, zodat meer waarde kan worden gecreëerd

Primaire versus secundaire verzameling

Primaire dataverzameling verwijst naar informatie die uit de eerste hand is verzameld door het bedrijf of een onderzoeker. Een voorbeeld hiervan is een enquête die een organisatie rechtstreeks naar haar klanten stuurt. Data-analisten kunnen er zeker van zijn dat deze informatie betrouwbaar is, omdat ze de bron kennen en controle hebben over de verzamelmethoden. Deze methode kan echter tijdrovend zijn en vertragingen veroorzaken bij projecten die gebaat zijn bij snellere data om deadlines te halen.

Secundaire data is informatie die is verkregen via andere bronnen, waar de data al eerder is verzameld. Deze data kan soms ouder of minder relevant zijn omdat de omstandigheden rond de dataverzameling niet worden gecontroleerd door het bedrijf dat de data gebruikt. Deze data kan echter inzichten bieden die verder reiken dan de bron waartoe een bedrijf rechtstreeks toegang heeft.

Wat zijn de voordelen van effectieve dataverzameling?

Data kan zeer waardevol zijn voor bedrijven, maar alleen als die effectief wordt verzameld. Bij effectieve dataverzameling verzamel je een reeks datapunten die aansluiten bij specifieke vragen of analysegebieden, zodat managers voorspellingen kunnen doen en trends kunnen onderzoeken.

Ineffectieve data is te wijten aan gebrekkige verzamelprocessen die leiden tot problemen zoals duplicatie, onnauwkeurigheid of onvolledigheid. Op basis van deze informatie kunnen managers geen onderbouwde beslissingen nemen.

Met nauwkeurige en relevante data kunnen managers:

• Klanten nauwkeuriger targeten
• Nieuwe klanten vinden
• Inzicht krijgen in klantgedrag
• Minder fouten
• Marketingactiviteiten zoals marktsegmentatie verbeteren of verfijnen

Effectieve dataverzameling leidt tot slimmere besluitvorming en organisatiebrede verbetering, en is van invloed op tal van bedrijfsonderdelen – van productverkoop tot klantenservice. Zo kunnen bedrijven de operationele efficiëntie, consistentie en transparantie verhogen en tegelijkertijd de bedrijfsresultaten verbeteren.

Welke technieken voor dataverzameling zijn er?

Er zijn verschillende opties voor dataverzameling beschikbaar voor bedrijven, afhankelijk van hun behoeften, resources en doelen. Traditionele technieken om informatie te verzamelen zijn onder andere enquêtes, observaties en interviews. Maar tegenwoordig wordt data ook vaak verzameld via online activiteiten.

Enquêtes

Enquêtes zijn ideaal als je een steekproef wilt nemen om specifieke reacties uit belangrijke groepen in kaart te brengen. Dezelfde vragen worden voorgelegd aan alle ondervraagden, die consistente antwoorden geven die gemakkelijk kunnen worden getotaliseerd en vergeleken voor analyse. Tegenwoordig wordt steeds vaker gebruikgemaakt van digitale enquêtes, waarmee zowel kwantitatieve als kwalitatieve data kan worden verzameld.

Observaties

Data kan worden verzameld via een reeks observaties. Bedrijfsanalisten kunnen een voorval of een reeks voorvallen observeren en daaruit patronen of variabelen afleiden waarop de besluitvorming voor een bepaalde kwestie kan worden gebaseerd.

Interviews en focusgroepen

Net als bij een enquête wordt bij interviews en focusgroepen een reeks vragen voorgelegd aan een groep mensen, waarna de resultaten worden vastgelegd voor tabellering en analyse. Een focusgroep bestaat uit een groep mensen die worden aangespoord om met elkaar te communiceren om zo hun mening te vormen. Interviews zijn meestal één-op-één-sessies waarbij de observator specifieke data kan verzamelen en vervolgvragen kan stellen.

Online tracking

Veel bedrijven gebruiken online tracking om data te verzamelen over het gedrag van klanten en prospects. Met behulp van tactieken zoals trackingcookies kunnen bedrijven het gedrag van gebruikers volgen en informatie verzamelen, waaronder clicks, winkelvoorkeuren, apparaatgebruik, locatie en zoekgeschiedenis.

Formulieren

Via online formulieren kunnen bedrijven heel eenvoudig gebruikersdata verzamelen. Hoewel de beste formulieren gestroomlijnd zijn om alleen essentiële gegevens te verzamelen, gebruiken veel bedrijven ze ook om aanvullende gegevens te verzamelen of om geleidelijk klantprofielen in te vullen. Met Adobe Real-Time Customer Data Platform (CDP) kunnen bedrijven in real-time gebruikers- en accountprofielen samenstellen.

Het belang van nauwkeurigheid bij dataverzameling

Hoe goed de datagestuurde beslissingen van managers zijn, is afhankelijk van de kwaliteit van de data waarover ze beschikken. Bedrijven die nauwkeurige data beheren en selecteren, kunnen beter voorspellingen doen en trends signaleren. Bedrijven kunnen geïntegreerde data gebruiken om strategieën te bepalen, maar alleen als die data betrouwbaar is.

Onnauwkeurige data kan vele vormen aannemen, waaronder:

• Onjuiste data-invoer. Onnauwkeurig ingevoerde informatie kan leiden tot fouten of onjuiste inzichten in doelgroepen.
• Niet-gestandaardiseerde data. Als data een onjuiste indeling heeft, is het moeilijk om patronen te herkennen en bevindingen effectief samen te vatten.
• Dubbele data. Overtollige informatie in datasets kan managers op het verkeerde been zetten.
• Verouderde data. Oude informatie kan onjuist zijn, dus data moet regelmatig worden vernieuwd en verzameld om real-time, relevante besluitvorming te ondersteunen.

Om deze valkuilen te vermijden en alleen nauwkeurige data te verzamelen, moeten managers:

• Betrouwbare databronnen gebruiken. Verzamel data uit de eerste hand en controleer de toegestane velden en inputs om consistentie te waarborgen.
• Weten wat ze moeten verzamelen. Evalueer de verzamelde informatie aan de hand van interne strategische besluitvormingsdoelen.
• De kans op vooroordelen verminderen. Maak interfaces gebruiksvriendelijk en verzamel zo objectief mogelijk informatie uit representatieve steekproefpopulaties.
• Overweeg om het proces te automatiseren. Automatiseer dataverzameling en -invoer om dit proces efficiënter te maken en meer inzicht in het klantgedrag te krijgen.

Best practices voor dataverzameling

Laten we eens kijken naar enkele best practices voor dataverzameling, waaronder opslag en beveiliging.

Wees transparant

Wees open tegenover je klanten over waar en hoe de verzamelde data wordt gebruikt en geef ze de mogelijkheid om zich gemakkelijk af te melden. Zo bouw je vertrouwen op bij klanten en prospects en voorkom je juridische problemen.

Gebruik duidelijke taal

Leg het databeleid uit in begrijpelijke taal om het transparanter te maken, zodat mensen zowel jouw doelen als hun eigen rechten begrijpen.

Zorg dat de data correct is

Gebruik de juiste tools om dataverzameling te stroomlijnen, zodat alle invoermethoden en technieken consistent en nauwkeurig zijn.

Bescherm je data

Zorg dat je data veilig is door beproefde industriestandaarden te volgen. Maak bijvoorbeeld back-ups, versleutel opgeslagen data en gebruik antivirussoftware.

Adobe Real-Time CDP bevat beveiligingsfuncties, zoals tools voor databeleid en functionaliteit om gewenst datagebruik af te dwingen, zodat gebruikers op alle niveaus best practices voor dataverzameling kunnen volgen.

Aan de slag met dataverzameling

Je weet nu wat de voordelen van dataverzameling zijn, op welke manieren je data kunt verzamelen en wat de best practices daarvoor zijn. Nu is het tijd om deze kennis in de praktijk te brengen. Volg deze korte stapsgewijze procedure om aan de slag te gaan met dataverzameling:

1. Breng het probleem in kaart. Bepaal duidelijk wat moet worden afgeleid of opgelost door data te verzamelen voor een bepaald initiatief.
2. Begrijp wat de vereisten zijn. Door te bevestigen welke informatie moet worden verzameld, krijg je de data die je nodig hebt om de juiste beslissingen te nemen.
3. Stel de methodologieën vast. Zorg ervoor dat de benodigde data daadwerkelijk kan worden verzameld en geëxtrapoleerd.
4. Bepaal de reikwijdte. Bepaal de omvang en de aard van de populatie die je nodig hebt om objectieve, gedetailleerde resultaten te genereren voor het beoogde doel.
5. Beslis welk format je wilt gebruiken. Bepaal hoe de data moet worden opgeslagen, zodat analisten die op de meest effectieve manier kunnen openen, weergeven en evalueren.
6. Stel een definitief plan op. Maak een plan voor dataverzameling met operationele definities, reikwijdte, limieten, methoden, tools, strategie, stappen en indelingen.

Tools voor dataverzameling

Om een optimaal resultaat te bereiken met deze stappen, moeten marketeers en managers een robuuste toolset ontwikkelen die de automatisering en rangschikking van verzamelde informatie ondersteunt.

Hoe Adobe je kan helpen om data te verzamelen

Hoe Adobe je kan helpen om data te verzamelen

Het is belangrijk om goed na te denken over hoe je de verzamelde data uit een reeks ongelijksoortige tools gaat samenvoegen en onderzoeken. Adobe Real-Time CDP biedt een gecentraliseerd platform waarop managers bedrijfsdata van verschillende kanalen kunnen verzamelen en onderzoeken. Met ingebouwde opties voor het opschonen van data, zoals ontdubbeling, zorg je dat informatie gestroomlijnd blijft. En geavanceerde dashboards bieden inzicht in de data, zodat die direct kan worden gebruikt, zonder tussenkomst van IT.

Adobe Experience Platform ondersteunt ook integratie met een aantal bronnen aan de clientkant, waardoor gebruikers data kunnen verrijken en omzetten in bruikbare informatie. Data kan worden verzameld via webapplicaties, mobiele apps en OTT-applicaties (Over-The-Top).

Als je meer wilt weten over Adobe Real-Time CDP, kun je de overzichtsvideo bekijken of een productrondleiding volgen.