Als we de New York Times mogen geloven, heeft 46% van de bedrijven al eens een verkeerde beslissing gemaakt vanwege slechte datakwaliteit. Maar wat is online datakwaliteit, en de belangrijkste vraag: hoe kun je ervoor zorgen dat die op het juiste niveau is?
Fouten in managementdashboards zijn het ergste wat een data driven organisatie kan overkomen. Die fouten ontstaan doordat bepaalde elementen in je analyticsstructuur niet meer functioneren zoals oorspronkelijk de bedoeling was. Hierdoor staan rapporten vol uitroeptekens en sterretjes om aan te geven dat ‘de data die hier staan niet kloppen’. En wat gebeurt er dan? Iedereen verschuilt zich achter de data. ‘Ik heb het wel goed, maar die data kloppen niet’. En daardoor worden data worden niet of op de verkeerde manier gebruikt. Terwijl ze er juist zijn om betere beslissingen te nemen.
Data en derden
De gevolgen van een slechte datakwaliteit beperken zich niet tot je interne organisatie. Ook de samenwerking met derden kan onder spanning komen te staan. Denk aan discussies over commissie. Stel, je betaalt online advertentienetwerk Zanox een commissie voor elke order die zij genereren. Verkeerde metingen kunnen ertoe leiden dat je die commissie niet aan Zanox betaalt, maar aan concurrent DoubleClick. Komt Zanox daarachter, dan krijg je vervelende discussies omdat Zanox meent omzet mis te lopen.
Juridisch aspect
Datakwaliteit heeft ook een juridisch aspect. We weten inmiddels dat je niet meer zomaar cookies mag plaatsen voor het verzamelen van gegevens. In de praktijk doen er vaak meerdere partijen wijzigingen aan een website. Denk aan de marketingpartner die een script aanlevert, of die minisite die door een extern bureau wordt gebouwd. Daardoor verschijnen er ineens toch illegaal cookies. Je vraagt je bezoekers om toestemming maar je houdt je er niet aan. Zo’n situatie wil je het liefst vermijden, want los van boetes kan je reputatie zware averij oplopen.
Geen vertrouwen in online data
Maar het belangrijkste gevolg van slechte datakwaliteit is toch wel dat er geen vertrouwen meer is in data of degene die de data verzorgt. Want je wil kunnen sturen op basis van je data, en KPI’s daarvoor gebruiken. Je wil targets kunnen stellen of een A/B-test op een goede manier uitvoeren en evalueren. En niet te vergeten: goede aanbevelingen doen op basis van een betrouwbaar klantprofiel. Slechte datakwaliteit zit dan behoorlijk in de weg. Dus hoe kun je dat voorkomen?
Wat is datakwaliteit?
Als eerste moet je goed in de gaten hebben wat je datakwaliteit nu daadwerkelijk is. Je kunt wel zeggen ‘onze gegevens moeten 100% betrouwbaar zijn’, maar je zult erachter komen dat dit een levenswerk is. Er is altijd iets dat niet klopt. Creëer een zo volledig mogelijk overzicht van issues, voorkom ze waar mogelijk en los ze snel en structureel op. Dat is de meest praktische definitie van online datakwaliteit en hier gaan onderstaande 10 tips op in.
1. Automatische monitoring
Zorg ervoor dat er een tool is die continu je website checkt op fouten in de dataverwerking. Daar zijn verschillende tools voor in de markt. Je hebt de zogeheten crawlers, maar ook ‘audience based tools’ zoals Qmon. En die tools geven je een seintje zodra er een fout sluipt in je dataverzameling en –verwerking. Bijvoorbeeld doordat (of voordat) je een nieuwe release van de website hebt gedaan en een eerdere implementatie niet meer werkt.
2. Handmatige monitoring
Los van automatisch, kun je ook af en toe (elke week bijvoorbeeld) een handmatige sanitycheck uitvoeren op je data. Klik eens door je website en kijk zelf of er geen zaken aan je aandacht ontglippen. Maak dat onderdeel van je wekelijkse routine, los van je monitoringtool. Die tools pikken veel op, maar het kan natuurlijk altijd zo zijn dat er in de configuratie van je analyticstool of je rapporten een fout zit. De tags die je met een monitoring tool meet, vormen immers slechts één van de mogelijke oorzaken van fouten. Opzoektabellen zijn een bekende en bewezen factor bij je handmatige checks, en vergeet ook niet om je campagnecodes te controleren.
3. Maak een issuelijst
En mocht je iets tegenkomen, vermeld het dan ook in een issuelijst. Communiceer er open over. Schaam je er niet voor dat er fouten zitten in je data. Anders worden je data compleet niet meer vertrouwd. Doe je dat wel, dan weet iedereen: oké, op die plek staat een foutje en dat geldt alleen voor die productgroep en verder is er niets aan de hand. Houd er daarnaast rekening mee dat het, met name binnen grote bedrijven, vaak een aantal weken duurt voordat een issue is opgelost. Want goede datakwaliteit is nu eenmaal niet topprioriteit: het is onverstandig om alle nieuwe releases en functies aan de kant te schuiven omdat de datakwaliteit niet optimaal is.
4. Tagmanagementsystemen
Wat in zo’n geval helpt, is een tagmanagementsysteem. Daarmee kun je problemen in de tagging tijdelijk oplossen, zonder wekenlang te hoeven wachten. Mocht de omzet bijvoorbeeld niet meer gemeten worden op de bedanktpagina, dan is het heel prettig als je dat in de tag zelf goed kunt zetten. Met een tagmanagementsysteem kun je eigenlijk altijd een tijdelijke oplossing implementeren, die je datakwaliteit kan veiligstellen totdat je het probleem in de volgende release definitief kunt oplossen.
5. Documentatie
Als er een probleem is met je implementatie moet je op zoek gaan naar de oorzaak. En de enige manier om je slagkracht op dat vlak te optimaliseren, is goede documentatie. Die beschrijft hoe de desbetreffende code zou moeten staan, wat er gemeten zou moeten worden en op welke technische manier dat geïmplementeerd is. Als je over goede documentatie beschikt, kun je fouten snel lokaliseren en met een goede, structurele oplossing komen.
6. Monitoren vóór een release
Veel belangrijker dan oplossen is voorkomen. Gebruik daarom een monitoringsysteem dat je al op de testomgeving kunt implementeren en in dat stadium kan testen wat er allemaal mis is. De meeste monitoringsystemen zijn echter crawlers, die je website op de productieomgeving controleren. Maar als je een issue spot, ben je te laat, want de release is dan al geweest. Dus kies bij voorkeur voor een tool die op de testomgeving monitort.
7. Verantwoordelijkheden
Als je volwassen IT-processen hebt, dan zijn er requirements waaraan elke website, mobiele site of applicatie aan moet voldoen. Robuustheid, security, dat soort zaken. En goede dataverzameling hoort daar absoluut bij. Zorg dat mensen zich ook echt verantwoordelijk voelen daarvoor. Dat betekent ook dat de webanalist stakeholder wordt bij elke implementatie en wordt ingelicht wanneer hij kan testen en wanneer iets live gaat. Het gebeurt nu nog veel te vaak dat zaken live gaan zonder dat ze worden gemeten.
8. Training
Goede kennis bij je mensen is absoluut van doorslaggevend belang voor je datakwaliteit. Soms worden gegevens niet vertrouwd, omdat de interpretatie ervan verkeerd is; de gegevens zelf zijn juist. We kijken immers niet naar mensen, we kijken naar cookies. Niet naar welke pagina’s bekeken zijn, maar naar pagina’s die geladen zijn. Net zoals we niet meten hoe lang iemand op de site is; we brengen in kaart hoeveel tijd er verstrijkt tussen de eerste en de laatste meting. Dat zijn allemaal zaken die uiteindelijk allemaal best rare cijfers kunnen opleveren die niet verkeerd zijn, maar wel op de juiste manier geïnterpreteerd moeten worden.
9. Juridisch
Als je het hebt over datakwaliteit, denk je meteen aan het vertrouwen in data. Maar datakwaliteit is pas écht goed op het moment dat je data niet in strijd zijn met de wet. Dat je geen dingen vastlegt die je niet mag vastleggen. Third party cookies, persoonsgegevens; al die zaken mag je niet zonder toestemming vastleggen. Besteed hier speciale aandacht aan. Niet alleen op het gebied van kennis en training, maar ook als het aankomt op processen en monitoring. Dat juridische aspect is gemakkelijk om te vergeten, maar als je hebt geïnvesteerd in een consentoplossing en die vervolgens niet goed onderhoudt, sluipen er fouten in en zet je de reputatie en de opbrengsten van je complete online business op het spel.
10. Verzamel alleen datgene wat ertoe doet
Met deze tip bespaar je veel ellende. Bedenk van tevoren of en zo ja hoe je data gaat gebruiken. Heeft het wel toegevoegde waarde als je die hele flashvideo op die minisite gaat doormeten als je daar later toch geen actie op gaat ondernemen? Doe dat soort dingen alleen als je echt van plan bent om die video te verbeteren als mensen na een paar seconden afhaken. Anders is het vergeefse moeite en zonde van het budget dat je eraan besteedt. Zorg dat je gaat meten wat je wilt weten.
Aan de hand van deze tien tips kun je de kwaliteit van je online data een enorme impuls geven. Deze punten gaan op voor elke datagedreven organisatie en vormen dus een goede checklist om mee te beginnen.
Deze blogpost is geschreven door Koen Penders, Head of Innovation bij Adversitement.
