Dataficatie: wat is het en wat betekent het voor je klantdata?

Wat is datafication? Ontdek hoe je klantcontact omzet in bruikbare gegevens en met CRM werkt aan beter klantinzicht en opvolging.

Een klant stuurt via WhatsApp een foto van een storing. Je medewerker noteert het apparaat, het probleem en de afgesproken oplossing. Wanneer je ook vastlegt wanneer de melding binnenkwam en wanneer deze is opgelost, wordt het contact meetbaar. Dat is een voorbeeld van dataficatie, ook wel datafication genoemd. Met CRM (Customer Relationship Management) kun je zulke informatie bij de juiste relatie bewaren. De waarde ontstaat wanneer je ermee aan de slag gaat: sneller helpen, terugkerende problemen herkennen of afspraken beter opvolgen.

In het kort

• Dataficatie betekent dat je gebeurtenissen, handelingen of gedrag omzet in gegevens die je kunt vergelijken en gebruiken.
• Begin met een concrete vraag, zoals: waarom blijven offertes liggen of komen bepaalde klachten terug?
• CRM helpt om informatie bij elkaar te brengen en vervolgacties vast te leggen.
• Betrouwbaarheid en context zijn belangrijker dan zo veel mogelijk informatie opslaan.
• Verzamel persoonsgegevens met een duidelijk doel en geldige grondslag, beperk de toegang en bepaal bewaartermijnen.

Inhoudsopgave

1. Wat is dataficatie?
2. Dataficatie voorbeelden in de praktijk
3. Verschil digitalisering en dataficatie: en waar past big data?
4. Van klantgegevens verzamelen naar klantinzicht
5. Zo maak je data bruikbaar
6. Conclusie: begin bij een vraag die je wilt beantwoorden

Wat is dataficatie?

Wat is datafication precies? Het is het omzetten van activiteiten of gebeurtenissen in gegevens waarmee je kunt rekenen, vergelijken en patronen herkennen. Denk aan de tijd tussen een aanvraag en een reactie, of de redenen waarom klanten een offerte afwijzen. Je maakt daarmee onderdelen van je dagelijkse werk meetbaar. 

Voor datagedreven werken gebruik je die informatie vervolgens bij beslissingen. Blijven aanvragen regelmatig twee dagen onbeantwoord, dan kun je onderzoeken waar de overdracht vastloopt. Een overzicht helpt je het probleem te vinden; medewerkers moeten nog steeds beoordelen wat er moet veranderen.

Begin daarom met het doel voordat je meer data gaat verzamelen. Wil je de opvolging verbeteren, dan zijn een ontvangstdatum, verantwoordelijke medewerker en vervolgafspraak waarschijnlijk nuttiger dan tien extra velden over de aanvrager.

Dataficatie voorbeelden in de praktijk

Je hoeft hiervoor geen ingewikkeld project te starten. Veel bruikbare informatie ontstaat al tijdens verkoop en service. Het verschil zit in hoe consequent je gebeurtenissen vastlegt en of je er later iets mee doet.

Drie herkenbare toepassingen:

• Offertes opvolgen: registreer wanneer een offerte is verstuurd, wanneer contact is opgenomen en wat de uitkomst was. Zo zie je waar aanvragen blijven hangen.
• Klachten onderzoeken: leg het product, de klachtcategorie en de oplossing vast. Terugkerende meldingen kunnen aanleiding zijn om een handleiding of product te verbeteren.
• Bestelpatronen bekijken: vergelijk aankoopmomenten en productgroepen. Dat kan helpen om veranderingen in de vraag te herkennen.

Een groothandel kan bijvoorbeeld klantgegevens verzamelen bij bestellingen en vervolgens klantgedrag analyseren door aankoopfrequenties over een langere periode te vergelijken. Bestelt een vaste afnemer ineens minder, dan is dat een aanleiding voor een gesprek. Het bewijst nog niet dat die klant ontevreden is: misschien is het seizoen voorbij of ligt er nog voldoende voorraad.

Verschil digitalisering en dataficatie: en waar past big data?

Deze begrippen hangen samen, maar beschrijven verschillende dingen. Voor een mkb-bedrijf is vooral belangrijk dat je ook met een bescheiden hoeveelheid informatie zinvolle verbeteringen kunt doorvoeren.

Je hebt dus geen enorme dataset nodig om te beginnen. Een betrouwbaar overzicht van je eigen serviceverzoeken kan al genoeg zijn om een terugkerend knelpunt te ontdekken.

Van klantgegevens verzamelen naar klantinzicht

Een losse aankoop vertelt wat iemand heeft besteld. Combineer je die met eerdere contacten en gemaakte afspraken, dan ontstaat meer context. Dat wordt klantinzicht wanneer je begrijpt wat de informatie betekent voor de volgende stap: moet je advies geven, een probleem oplossen of een afspraak bevestigen?

Een bruikbaar klantprofiel bevat daarom vooral informatie die medewerkers helpt bij hun werk. Denk aan de contactpersoon, afgenomen producten, besproken wensen en openstaande vragen. Maak daarbij onderscheid tussen wat de klant daadwerkelijk heeft gezegd en wat een medewerker vermoedt.

Groeperen zonder mensen in hokjes vast te zetten

Met klantsegmentatie kun je relaties indelen op relevante kenmerken, zoals productgebruik of contractfase. Een leverancier kan nieuwe gebruikers bijvoorbeeld andere uitleg bieden dan ervaren klanten. Controleer zulke indelingen regelmatig: behoeften veranderen en een oude aankoop zegt niet alles over de huidige situatie.

Een 360 graden klantbeeld is daarbij een streven naar samenhang tussen relevante informatie. Het betekent niet dat je alles over iemand moet weten. Soms is juist de ontbrekende context belangrijk: een eerdere klacht kan verklaren waarom een commercieel aanbod ongelegen komt.

Binnen CRM marketing kun je die context gebruiken om communicatie beter af te stemmen. Datagedreven marketing vraagt daarnaast om een passende meetmethode: beoordeel bijvoorbeeld of gerichte uitleg leidt tot minder vervolgvragen, in plaats van alleen te kijken hoeveel berichten zijn verzonden.

Zo maak je data bruikbaar

CRM data wordt pas betrouwbaar wanneer medewerkers dezelfde afspraken gebruiken. Als de ene collega een aanvraag direct als afgerond markeert en de andere pas na levering, vertellen rapportages geen eenduidig verhaal. Datakwaliteit begint dus bij heldere definities.

Wil je de datakwaliteit verbeteren, spreek dan af:

• Welke velden noodzakelijk zijn en wat ze betekenen.
• Wie wijzigingen controleert en dubbele relaties samenvoegt.
• Wanneer informatie wordt bijgewerkt of verwijderd.
• Hoe medewerkers ontbrekende gegevens aangeven, zonder iets te gokken.

Verbind systemen en controleer de uitkomsten

Data integratie kan informatie uit bijvoorbeeld een webshop en serviceomgeving beschikbaar maken bij dezelfde relatie. Controleer wel hoe klanten worden herkend, welk systeem leidend is en wat er gebeurt bij fouten. Een koppeling die verkeerde relaties samenvoegt, maakt het overzicht minder betrouwbaar.

Gebruik CRM analyse vervolgens om een concrete vraag te beantwoorden. Vergelijk bijvoorbeeld de opvolgingstijd van gewonnen en verloren offertes. Houd bij deze data analyse rekening met ontbrekende registraties en verschillen tussen aanvragen; een verband is nog geen bewezen oorzaak.

Houd privacy onderdeel van de inrichting

Volgens de AVG moet je voor persoonsgegevens onder meer een duidelijk doel en geldige grondslag hebben. Verzamel alleen wat daarvoor nodig is, informeer betrokkenen en bescherm de toegang. Een servicegesprek is geen vrijbrief om alle informatie voor andere doeleinden te gebruiken. 

Bepaal ook hoe lang je informatie nodig hebt. De AVG geeft geen algemene bewaartermijn voor alle persoonsgegevens; wettelijke verplichtingen en het verwerkingsdoel spelen daarbij een rol. Leg je keuzes vast en voer ze daadwerkelijk uit.

Conclusie: begin bij een vraag die je wilt beantwoorden

Kies één proces dat beter kan en bepaal welke registratie daarvoor nodig is. Test daarna of medewerkers met die informatie betere beslissingen kunnen nemen. Zo blijft de administratie in verhouding tot wat ze oplevert.

Zoek je software die dit ondersteunt? Vergelijk CRM-software op mogelijkheden zoals contacthistorie, rapportages, koppelingen en toegangsrechten, passend bij jouw werkwijze.