Datakwaliteit blijft een van de grootste knelpunten voor marketeers die hun werk datagedreven willen aanpakken. Het vormt niet alleen een drempel voor de implementatie van AI, maar legt ook de basisproblemen bloot in hoe organisaties met data omgaan.
Uit het jaarlijkse Data-Driven Marketing Onderzoek van DDMA blijkt dat slechts een op de vier organisaties daadwerkelijk AI toepast. En als dat al gebeurt, is dat vaak op basisniveau, zoals bij het creëren van content of digitale marketingcampagnes.
AI wordt nog te weinig ingezet door marketeers
In samenwerking met onderzoeksbureau GfK heeft DDMA een brede groep van 520 Nederlandse marketingprofessionals gevraagd hoe zij AI en data in hun werk gebruiken. Wat blijkt? Hoewel er veel over AI wordt gepraat, blijft de daadwerkelijke toepassing vaak achterwege. Het gaat veelal om laagdrempelige toepassingen waarbij externe experts en tools worden ingezet. De oorzaak? Gebrek aan kwalitatieve data en de juiste tools binnen organisaties zelf.
AI wordt vooral ingezet voor basisdingen als contentcreatie (25%) en digitale marketing (27%). Handig om productiviteit mee te boosten, maar echt spannende toepassingen zijn nog zeldzaam. Dat komt deels doordat deze ‘instap-AI’ niet zo zwaar leunt op grote hoeveelheden hoogwaardige data. Maar om AI echt van de grond te krijgen, is er meer nodig, en daar wringt de schoen.
Veel organisaties staan nog aan het begin van hun AI-ontwikkeling en zijn vooral bezig met eenvoudige, goed beheersbare toepassingen. Dat is niet gek, want AI-implementatie kost tijd, kennis en vooral betrouwbare data. Zonder die basisdata is het lastig om bijvoorbeeld complexe klantsegmentaties of persoonlijke aanbevelingen te ontwikkelen. En zolang organisaties die datakwaliteit niet op orde hebben, blijft AI vooral iets waarover gepraat wordt zonder echt impact te maken.
Lees ook: Bureaus moeten DPG titels anders inkopen
Datakwaliteit wordt nog belangrijker
Datakwaliteit wordt nog belangrijker zodra organisaties grotere stappen willen zetten in hun AI-ontwikkeling. Voor AI-modellen die patronen in klantgedrag moeten herkennen of die voorspellingen doen, is betrouwbare data cruciaal. Helaas laat de kwaliteit van die data bij veel bedrijven te wensen over. Resultaat: AI-modellen die niet lekker draaien en inzichten die weinig betrouwbaar zijn.
Veel bedrijven kampen met inconsistente data, afkomstig uit verschillende systemen en opgeslagen in verouderde of onoverzichtelijke databases. Die versnipperde data maakt het voor AI lastig om zinnige inzichten te leveren. Hierdoor blijven veel AI-initiatieven steken in de planningsfase, zonder dat er echt mee gewerkt kan worden. En dat is jammer, want dit gebrek aan goede data remt de groei en innovatie van de hele sector.
Organisaties zonder data en inzichten
Bij 30% van de organisaties zijn data en inzichten beperkt of zelfs helemaal niet beschikbaar. En dat is niet alleen een probleem van nu – het blijkt dat er de afgelopen drie jaar maar weinig vooruitgang op dit gebied is geboekt. Dat zegt veel over de structurele data-uitdagingen waar Nederlandse marketingorganisaties mee worstelen. Zonder goede data-inzichten missen bedrijven waardevolle informatie die hen helpt hun strategie aan te passen en klanten beter te begrijpen.
Door het ontbreken van relevante inzichten loopt de hele marketingafdeling vast. Zonder inzicht in wie de klant is en wat deze wil, wordt het lastig om campagnes te personaliseren of de juiste doelgroep te bereiken. Bovendien maakt het gebrek aan data-analyse het moeilijk om de behoeften en voorkeuren van klanten te voorspellen, wat organisaties kwetsbaar maakt voor plotselinge veranderingen in de markt.
Lees ook: Reddit maakt winst
Datatools en platformen ondergeschoven kindje
Een ander punt dat naar voren kwam uit het onderzoek: veel bedrijven maken nog weinig gebruik van datatools en -platformen, hoewel deze juist kunnen helpen om de datakwaliteit en beschikbaarheid te verbeteren. Vaak ontbreekt het aan kennis of ervaring om deze tools effectief in te zetten. Het gevolg is dat bedrijven de voordelen van deze technologieën niet benutten en hun AI-toepassingen niet effectief kunnen opschalen.
Datatools en platformen kunnen helpen om data te ordenen en toegankelijk te maken, wat een basis vormt voor AI-toepassingen. Maar zolang bedrijven niet investeren in de juiste technologie en vaardigheden, blijven ze achter. Hierdoor mist de sector kansen om volledig datagedreven te werken en worden innovatieve stappen vaak uitgesteld.
Serieus investeren in data
Om het probleem van datakwaliteit en beschikbaarheid aan te pakken, moeten bedrijven serieus investeren in een stevige data-infrastructuur. Dit betekent niet alleen de juiste systemen neerzetten, maar ook zorgen dat medewerkers goed getraind zijn in het werken met data en de benodigde tools. Zo’n infrastructuur kan helpen om data consistent en betrouwbaar op te slaan, waardoor AI een stevige basis krijgt om op verder te bouwen.
Daarnaast kan samenwerking met externe data- en AI-specialisten uitkomst bieden. Door kennis en middelen te delen met experts, kunnen organisaties profiteren van nieuwe inzichten en technieken. Dit vraagt om een lange termijnstrategie waarin technologie-investeringen en kennisontwikkeling hand in hand gaan.
Lees ook: Luistercijfers oktober
Conclusie
Zolang datakwaliteit niet op orde is, blijft het voor de meeste organisaties lastig om AI volledig in te zetten. De marketingsector moet daarom serieus werk maken van een robuuste data-omgeving. Alleen dan kunnen AI-toepassingen verder gaan dan eenvoudige contentcreatie en digitale marketing en echt een verschil maken in hoe bedrijven hun klanten bedienen.
In de komende jaren zal het verschil tussen bedrijven die succesvol AI toepassen en degenen die achterblijven, steeds groter worden. Wie investeert in de juiste data-infrastructuur, tools en training, kan met AI waardevolle klantinzichten verwerven en beter inspelen op veranderingen in de markt. Datakwaliteit is dus niet zomaar een bijkomstigheid – het is een essentiële factor die bepaalt of een organisatie succesvol kan zijn in datagedreven marketing.
