Principes van data management Data is the new oil Burt Riské Laurens Lories 25/11/2010 6/06/22
Nov 14, 2014
Principes van data management
Data is the new oil
Burt RiskéLaurens Lories
25/11/2010
8 april 2023
Principes van data managementWho’s who?
Laurens LoriesProduct Manager
WDM Belgium
Burt RiskéSecretary GeneralCoface Belgium
Principes van data managementAgenda
1. Is data the new oil?2. A Tsunami of data sources3. From database to dataplatforms4. From raw oil to the finest gasoline5. The synergy between Data Technology & Marketing Strategy6. The driver needs a dashboard7. …and an interactive GPS to navigate8. The nine mistakes9. Rules for succes10. If data is the new oil, privacy is it’s currency11. Conclusion
Principes van data managementIs data the new oil?
IS DATA THE NEW OIL?
Principes van data management
VALUE
TIME
INVESTMENT
CONVERSION
Number of (valuable) clients Value of each client Lifetime of the relation with
your (valuable) clients
How to create more revenue with your clients?
Principes van data managementWhat every marketeer wants
Of course everybody wants to….... higher conversion rates for new clients... prevent churn... lift cross-sell and up-sell... more relevant communications… focus on the big fish
However...... which kind of information do I need?... how do I gather these data?... how do I store this data?... how do I keep this up-to-date and relevant?... how can I use this information?… ROI?
Principes van data managementClose the loop
EvaluationFeedback
Marketing Tasks1. Identify individuals2. Understand their behaviour
and current/potential value3. Build relationships4. Engineer demand5. Refine the communication
processes based on past results
Role of a Database5. Collation and management6. Analysis3. Utilisation. Campaign
management from database to target qualified
4. and quantified opportunities5. Evaluation of results
8
A TSUNAMI OF DATA SOURCES
Principes van data managementWhat kind of data should you use in your customer centric marketing solution?
Principes van data managementData types
– Personal or contact data (also extern available)
– Survey data– Socio-demo data (also extern available)
– Lifestyle data (also extern available)
– Transactional/purchase data– Campaign data– Psychographic data– Behavioural data– Social media data– Social network data– Location based data
…more and more media are becoming addressable…what’s the fit with your customer centric marketing approach?
Principes van data management
Soorten bestanden
Business to business bestanden
Consumerbestanden
Principes van data managementBtB databases
Who ?– Spectron Business Solutions (Bisnode) – Coface Services Belgium– Dun&Bradstreet– Graydon
– Niche bestanden : Computer Profile, Epona,...– Gidsen, cd-roms : Kompass– Internet : Infobel, ABC, Marketing data…– New players ?
12
Principes van data management
Who ?– Listbrokers : cfr consumerbestanden
(gedragsbestanden) bv. Roularta (Trends Magazine), postorderkopers in BtB (JPG, Overtoom, Staples,…)
– Andere : bv. Tijd (krant) als bijlage (met gebruik van het abonneebestand), beroepsorganisaties,…
13
BtB databases
Principes van data managementB-to-B bestanden
1) Basisreferentiebestanden (Coface / Spectron)
2) Trends Top 100.000
3) Uitbatingszetels KBO
4) Starters KBO
5) Vrije beroepen
6) Moving Companies
14
Principes van data management1) Basis referentiebestanden
Unieke combinatie van financiële, wettelijke en marketing informatie over bedrijven met informatie over alle actieve vennootschappen, VZW’s en zelfstandigen in België
– 1.200.000 ondernemingen (Origin)– integratie van alle officiële bronnen : BTW, RSZ, Nationaal
Register van de Rechtspersonen, …
– een grondige analyse van de bijlagen van het Belgisch
Staatsblad
15
Principes van data management2) Uitbatingszetels KBO
= 185.000 uitbatingszetels waarvan het adres verschillend is van de maatschappelijke zetel
=winkels, bankagentschappen, fabrieken, ateliers, ...
16
Principes van data managementAlle marketing informatie in B to B
Selectiecriteria :• Geografisch: postcode, arrondissement, provincie, gewest, …• Activiteit : NACE code (andere SIC, GoudenGids, eigen coderingen
bvb. Kompass > 50.000 activiteitscodes)• Personeelsklasse• Omzet• Statuut: natuurlijk of rechtspersoon• Juridische vorm• Oprichtingsdatum (leeftijd van de onderneming)• Financiële gegevens• Scoring (falingpredictie)• …
17
Principes van data managementAlle marketing informatie in B to B
Te leveren gegevens :
• Maatschappelijke benaming of naam• NAW• BTW/ KBO nummer• Telefoon, fax, e-mail• Juridische vorm• Activiteit• Personeelsklasse• Financiële gegegevens + Scoring (!)• …• Contactpersonen (zaakvoerder, beheerders,…)
18
Principes van data management3) Startende bedrijven
• KBO : Kruispuntbank Ondernemingen• +/- 75.000 nieuwe starters per jaar (‘golden’ prospects)• Handelaars én niet-handelaars (bv. VZW’s)
• Stijging tussen 5 à 10% per jaar (sinds 2003)• Daling vanaf 2008 ! (crisis)
19
Principes van data managementStatistiek startende bedrijven
20
In 2009 : 6% minder starters dan in 2008Tot eind september 2010 : 2,5% minder starters dan in 2009
Principes van data managementStatistiek faillissementen
21
In 2009 : 11 % meer falingen dan in 2008Tot eind september 2010 : 4% meer falingen dan in 2009ondanks ‘heropleving’ van de economie…
Principes van data management3) Startende bedrijven
• KBO : – +/- 70.000 nieuwe starters per jaar (‘golden’
prospects)
– 1 dag na inschrijving in een Ondernemingsloket– ideale doelgroep voor specifieke aanbiedingen – eerste aanbod krijgt meeste aandacht– … enkele voorbeelden…
22
Principes van data management
Mercator - 15 oktober 2010 23
Principes van data management4) Trends Top 100.000
24
Principes van data management4) Trends Top 100.000
exclusiviteitscontract voor levering van BtB data (samenwerking met WDM Belgium)
– 150.000 ondernemingen obv omzetranking– Controle door de financiële experts van Editop (Biblo – Roularta Media Group)
– 340.000 decisionmakers (meer dan 60 verschillende management functies)
– alle communicatie-info beschikbaar– > 95.000 e-mailadressen
– Unieke Top-sectorcodes (aanvulling bij de ‘officiële’ NACE-codes)
25
Principes van data management4) Trends Top 100.000
Up to date ! : • 2 x jaar :
– E-mail enquête : on line– Fax-enquête (met code en link naar on line enquête)– Telefonische enquête : operators nemen samen met bedrijf de on line enquête
door– Schriftelijke enquête : minderheid !
• 10.000 bedrijven worden bezocht• 50.000 outbound calls • spontane meldingen op Trends Top website (>45.000 bezoekers/maand)• enige enquête met zoveel respons (vergelijkbaar met Kompass)• extra controles door database verantwoordelijken van Biblo
• hoge notoriëteit (‘ik sta in de Top’…)
26
Principes van data management4) Trends Top 100.000
Niche bestand : “Gazellen 2010”• Selectiecriteria :
– groei (omzet, personeel en cash flow) tussen 2003 en 2008– operationele zelfstandigheid– minstens 5 jaar oud– minstens 20 arbeidsplaatsen sinds oprichting
• Beste prospecten (én financieel gezond) : meest dynamische bedrijven uit hun regio
• Volledige bedrijfsfiche (incl. financiële info) beschikbaar
27
Principes van data management5) Vrije beroepen
• 60.000 medische en juridische vrije beroepen zijn ongekend bij de officiële bronnen
• de vrije beroepen = prospecten met een hoog aankooppotentieel
• Coface Services heeft een specifieke database opgebouwd
• Ism FMC voor Medische beroepen28
Principes van data management6) Moving Companies
• 70.000 bedrijven verhuizen elk jaar
• ze moeten heel wat uitrusting opnieuw aankopen
• hun ‘klassieke’ leveranciers (papierhandel, ...) bevinden zich soms te ver van hun nieuwe vestiging
ideaal moment om een aanbieding te doen!
29
Principes van data management
Principes van data managementCase study : uitgever van vakblad
Vraagstelling :
• Aanbod campagne : verkoop van jaarabonnement
• Vraag aan database leverancier : lever ons 20.000 prospectadressen als aanvulling op onze eigen prospectendatabase
31
Principes van data managementCase study : uitgever van vakblad
Oplossing :
• Analyse (profiel- & marktpenetratie analyse) van bestaande abonnees• Gezien de hoogdringendheid enkel de BTW-plichtigen• Scoren op zoveel mogelijk relevante criteria
• Bespreking van de resultaten met klant• Advies • Selectie prospectadressen• Ontdubbeling met de bestaande lijsten bij de uitgever
32
Principes van data managementCase study : uitgever van vakblad
33
Arrondissementen
code arro klanten % klanten ref.populatie % ref. pop index potentieel11 Antwerpen 1316 18,44% 90605 13,95% 132 8928912 Mechelen 390 5,46% 24186 3,72% 147 2379613 Turnhout 375 5,25% 34147 5,26% 100 3377221 Brussel 621 8,70% 120792 18,60% 47 12017123 Halle-vilvoorde 681 9,54% 45022 6,93% 138 4434124 Leuven 466 6,53% 37656 5,80% 113 3719031 Brugge 289 4,05% 28037 4,32% 94 2774832 Diksmuide 28 0,39% 5245 0,81% 49 521733 Ieper 77 1,08% 9783 1,51% 72 970634 Kortrijk 382 5,35% 26125 4,02% 133 2574335 Oostende 107 1,50% 13053 2,01% 75 1294636 Roeselare 173 2,42% 14131 2,18% 111 1395837 Tielt 105 1,47% 10100 1,56% 95 999538 Veurne 57 0,80% 6591 1,01% 79 653441 Aalst 187 2,62% 19925 3,07% 85 1973842 Dendermonde 177 2,48% 15001 2,31% 107 1482443 Eeklo 64 0,90% 7226 1,11% 81 716244 Gent 675 9,46% 47222 7,27% 130 4654745 Oudenaarde 123 1,72% 10160 1,56% 110 1003746 Sint-niklaas 235 3,29% 17937 2,76% 119 1770271 Hasselt 358 5,02% 31895 4,91% 102 3153772 Maaseik 145 2,03% 18226 2,81% 72 1808173 Tongeren 104 1,46% 16228 2,50% 58 16124
Totaal 7138 649410
Principes van data managementCase study : uitgever van vakblad
34
Juridische vorm
klanten % klantenref.populatie % ref.pop index potentieelVZW 105 1,47% 73311 11,29% 13 73206Public 78 1,09% 4804 0,74% 148 4726NV 3500 49,03% 78071 12,02% 408 74571Coöp. Venn. 188 2,63% 13287 2,05% 129 13099Burg. Venn. 140 1,96% 10743 1,65% 119 10603BVBA 2701 37,84% 161310 24,84% 152 158609Andere 426 5,97% 307894 47,41% 13 307468
Totaal 7138 649420
Principes van data managementCase study : uitgever van vakblad
35
Activiteiten volgens NACEBEL - 4 posities
code klanten % klanten ref.populatie % ref.pop index potentieel7400 Overige zakelijke dienstverlening 0 0,00% 5 0,00% 0 57410 Advies en bijstand aan de bedrijfswereld 0 0,00% 14 0,00% 0 147411 Rechtskundige dientsverlening 24 0,34% 2422 0,44% 76 23987412 Accountants, boekhouders en belastingconsulenten 363 5,10% 10398 1,90% 268 100357413 Markt- en opinieonderzoekbureaus 130 1,82% 4734 0,87% 211 46047414 Adviesbureaus op het gebied van bedrijfsvoering en beheer 802 11,26% 20887 3,82% 295 200857415 Managementactiviteiten van holdings en coördinatiecentra 139 1,95% 3941 0,72% 271 38027420 Technisch advies, architecten en ingenieurs 175 2,46% 14859 2,72% 90 146847430 Technische testen en analyses 16 0,22% 441 0,08% 278 4257440 Reclamewezen 117 1,64% 6995 1,28% 128 68787450 Selectie en terbeschikkingstelling van personeel 69 0,97% 911 0,17% 581 8427460 Opsporings- en beveiligingsdiensten 20 0,28% 835 0,15% 184 8157470 Industriële reiniging 21 0,29% 3422 0,63% 47 34017480 Diverse dienstverlening hoofdzakelijk aan bedrijven 8 0,11% 162 0,03% 379 1547481 Fotografen 9 0,13% 2570 0,47% 27 25617482 Verpakkingsbedrijven 2 0,03% 163 0,03% 94 1617483 Administratiekantoren en vertalers 63 0,88% 5276 0,97% 92 52137484 Overige zakelijke dienstverlening 112 1,57% 7572 1,39% 113 7460
2070 29,06% 85607 15,67% 185 83537Nacecode 74xx
Principes van data managementCase study : uitgever van vakblad
36
code klanten % klanten ref.populatie % ref.pop index potentieel2330 Bewerking van splijt- en kweekstoffen 2 0,03% 3 0,00% 5114 12412 Vervaardiging van kleurstoffen en pigmenten 4 0,06% 8 0,00% 3835 42665 Vervaardiging van vezelcement en van artikelen van vezelcement 2 0,03% 4 0,00% 3835 23000 Vervaardiging van kantoormachines en computers 1 0,01% 2 0,00% 3835 12120 Vervaardiging van artikelen van papier en karton 1 0,01% 3 0,00% 2557 22752 Gieten van staal 1 0,01% 3 0,00% 2557 21723 Vervaardiging van kamwollen of kamwolachtig weefsels 1 0,01% 4 0,00% 1918 32614 Vervaardiging van glasvezels 2 0,03% 8 0,00% 1918 62662 Vervaardiging van artikelen van gips voor de bouw 1 0,01% 4 0,00% 1918 33520 Vervaardiging van rollend materieel voor spoor- en tramwegen 2 0,03% 8 0,00% 1918 62464 Vervaardiging van fotochemische produkten 3 0,04% 12 0,00% 1918 92873 Vervaardiging van artikelen van draad 2 0,03% 9 0,00% 1705 72871 Vervaardiging van stalen vaten en dergelijke 3 0,04% 15 0,00% 1534 122414 Vervaardiging van overige organische chemische basisprodukten 11 0,15% 58 0,01% 1455 472411 Vervaardiging van industriële gassen 7 0,10% 38 0,01% 1413 311724 Vervaardiging van zijden of zijdeachtige weefsels 2 0,03% 11 0,00% 1395 92520 Vervaardiging van produkten van kunststof 18 0,25% 100 0,02% 1381 821533 Verwerking en conservering van groenten en fruit 10 0,14% 59 0,01% 1300 492463 Vervaardiging van etherische oliën 1 0,01% 6 0,00% 1278 53540 Vervaardiging van motorrijwielen en rijwielen 2 0,03% 12 0,00% 1278 102522 Vervaardiging van verpakkingsmateriaal van kunststof 10 0,14% 64 0,01% 1199 541713 Bewerken en spinnen van kamwol- of kamwolachtige vezels 2 0,03% 13 0,00% 1180 111752 Vervaardiging van koord, bindgaren, touw en netten 2 0,03% 13 0,00% 1180 112442 Vervaardiging van farmaceutische produkten 14 0,20% 91 0,02% 1180 774520 Burgerlijke en utiliteitsbouw; weg- en waterbouw 6 0,08% 39 0,01% 1180 332822 Vervaardiging van radiatoren en ketels voor centrale verwarming 4 0,06% 27 0,00% 1136 231422 Winning van klei en kaolien 1 0,01% 7 0,00% 1096 61583 Vervaardiging van suiker 1 0,01% 7 0,00% 1096 62861 Vervaardiging van scharen, messen, bestekken, enz. 1 0,01% 7 0,00% 1096 62912 Vervaardiging van pompen en compressoren 7 0,10% 51 0,01% 1053 443120 Vervaardiging van schakel- en verdeelinrichtingen 6 0,08% 44 0,01% 1046 381721 Vervaardiging van katoenen of katoenachtige weefsels 13 0,18% 100 0,02% 997 871596 Brouwerijen 11 0,15% 86 0,02% 981 75
Principes van data managementCase study : uitgever van vakblad
37
Omzetcijferklanten %klanten ref.populatie %ref.pop. index potentieel
0 of onbekend 5077 71,13% 584147 89,95% 79 5790701 - 169.999 320 4,48% 32117 4,95% 91 31797170.000 - 349.999 187 2,62% 10913 1,68% 156 10726350.000 - 699.999 180 2,52% 7445 1,15% 220 7265700.000 - 1.499.999 234 3,28% 5643 0,87% 377 54091.500.000 - 2.999.999 232 3,25% 3534 0,54% 597 33023.000.000 - 6.249.999 318 4,46% 2910 0,45% 994 25926.250.000 - 124.999.999 423 5,93% 2397 0,37% 1606 1974125.000.000 - 24.999.999 85 1,19% 176 0,03% 4394 9125.000.000 en + 82 1,15% 138 0,02% 5406 56
Totaal 7138 649420Personeelsklassecode klanten % klanten ref.populatie % ref.pop index potentieel
0 0 of onbekend 2055 28,79% 499724 76,95% 37 4976691 Van 1 persoon tot 4 personen 1558 21,83% 106160 16,35% 134 1046022 Van 5 tot 9 personen 775 10,86% 20781 3,20% 339 200063 Van 10 tot 19 personen 782 10,96% 11388 1,75% 625 106064 Van 20 tot 49 personen 936 13,11% 7575 1,17% 1124 66395 Van 50 tot 99 personen 416 5,83% 2052 0,32% 1844 16366 Van 100 tot 199 personen 257 3,60% 915 0,14% 2555 6587 Van 200 tot 499 personen 202 2,83% 544 0,08% 3378 3428 Van 500 tot 999 personen 83 1,16% 165 0,03% 4577 829 1000 personen of meer 74 1,04% 116 0,02% 5804 42
Totaal 7138 649420
Principes van data managementCase study : uitgever van vakblad
• Resultaat :
– Selectie op basis van over- én ondervertegenwoordiging in functie van de verschillende selectiecriteria• Sterke score :
– index > 150 – > 1.000 adressen in potentieel
• Zwakke score : arrondissementen• Geen VZW’s• 26.000 prospectie adressen• Orderbedrag : € 5.500,00 voor NAW, contact, tel, fax, e-mail
– Hogere kans op respons vermits gelijkaardig profiel als bestaande klanten– Aanboren van segmenten die niet of ondervertegenwoordigd zijn– Informatie over de workload van het externe salesteam– Idee over het resterend potentieel– … 38
Principes van data managementGeotop tool
39
Principes van data managementGeotop - demo
Mercator - 15 oktober 2010 40
Principes van data managementGeotop - demo
Mercator - 15 oktober 2010 41
Principes van data managementGeotop - demo
Mercator - 15 oktober 2010 42
Principes van data managementGeotop - demo
Mercator - 15 oktober 2010 43
Principes van data managementGeotop - demo
Mercator - 15 oktober 2010 44
Principes van data managementGeotop - demo
Mercator - 15 oktober 2010 45
Principes van data managementGeotop - demo
Mercator - 15 oktober 2010 46
Principes van data managementGeotop - demo
Mercator - 15 oktober 2010 47
Principes van data managementGeotop - demo
Mercator - 15 oktober 2010 48
Principes van data managementGeotop - demo
Mercator - 15 oktober 2010 49
Principes van data management
Soorten bestanden
Business to business bestanden
Consumerbestanden
Principes van data managementWaar kan ik terecht?
• Eigen gegevens
• Bij de ‘LISTBROKER’– Compleet advies– Grote keuze uit bestanden en bijsluitmogelijkheden– Exclusiviteiten op specifieke gedragsbestanden
• Bij de ‘LISTMAKER’ zelf, – vooral voor
• Sociodemografische bestanden• Lifestylebestanden• Lifestagebestanden
– Biedt meestal ook ontdubbeling aan
Principes van data management
‘Adressen’...
Of ‘doelgroepen’ &
‘contactpunten’?
B2C contactpunten
Principes van data managementAdressen ?
Principes van data managementMaar blijven we over adressen praten ?
Principes van data managementMaar blijven we over adressen praten ?
CONTACT
Principes van data managementRespons
Respons via direct mail wordt beïnvloed door
40%
30%
20%
10% targeting
offer
creative execution
timing
Principes van data management1. Adressen
•
Principes van data managementHoe de juiste doelgroep combineren?
Intuitieve methode• op basis van ervaring, intuitie,
marktonderzoek, …• vertaling naar beschikbare
bestanden
Wetenschappelijke methode • uw beste prospecten lijken op uw beste
klanten• profielanalyses en responsanalyses• scoringsmodellen
Principes van data management
Intuïtief
Principes van data management
Soorten adressenbestanden– Socio-demografische (massa-)bestanden– Levensfase-bestanden– Lifestyle-bestanden– Gedragsbestanden
Intuitief : consumentenbestanden
Principes van data managementSocio-demografische bestanden
Karakteristieken– Socio-demografische info – Gecompileerd a.d.h.v. verschillende bronnen– Zeer grote dekking t.o.v. Belgische bevolking
Voordelen– Grote dekking => max. potentieel– Ruime/voor de hand liggende selectiecriteria– Referentiebestand voor analyse– Scoringmogelijkheden
Nadelen– Geen gedragscomponenten
Voorbeelden– CONSU-data, Maildata
Principes van data management
• Voorbeeld : CONSU-data • (onderdeel van CONSU-matrix)
85% van de Belgische bevolking (18+)3.7 mio HHs 6.5 mio individuen (18+)
Gecompileerd ahv. bronnen Belgacom/Telenet NIS-gegevens BTW-bestand OCR-gegevens (tot 1993) CONSU-lifestyle, Permesso.be, Select Post ...
Persoonlijke informatie, gezinssamenstelling, geomarketing, woning, koopkracht,...
Socio-demografische bestanden
Principes van data management
Soorten adressenbestanden– Socio-demografische (massa-)bestanden– Levensfase-bestanden– Lifestyle-bestanden– Gedragsbestanden
Intuitief : consumentenbestanden
Principes van data management
Karakteristieken– Bestanden leggen periodes in het leven vast
Voordelen– Open voor verandering
• verschillende behoeftes per life stage• typische producten per life stage
– Ideaal voor ‘Transition Marketing’
Nadelen– Tijdelijk karakter– Het goede moment !
Voorbeelden– Verhuizersbestanden : Movers, CONSU-plus– Babybestanden : Baby-Data, BabyBoom, …– Transities: CONSU-dynamics
Levensfase bestanden
Principes van data managementLevensfase bestandenVerhuizen...
Principes van data management
Levensfase bestanden Kinderen ...
Kids-Data
Kinderen
36 mnd tot 10 jr
Teens-Data
Tieners
11 tem. 18 jaar
Babies
prenataal
0 tot 36 maand
Baby-Data
Principes van data managementLevensfasebestanden Levensfasen en transities: CONSU-dynamics
• Basis = vergelijking van verschillende versies basisdata om levensfase en transities te onderkennen
• KIND : eerste en plechtige communie (regionaal!), start volwassen leven,…
• VOLWASSENE: midlife, pensioenvoorbereiding, voorbereiding erfenis, …
• GEZIN: nieuw (kern)gezin of split, left/back/split/empty nest• > 270 000 wijzigingen per jaar!
Principes van data management
Soorten adressenbestanden– Socio-demografische (massa-)bestanden– Levensfase-bestanden– Lifestyle-bestanden– Gedragsbestanden
Intuitief : consumentenbestanden
Principes van data managementLife style-bestanden
Karakteristieken– Gedeclareerde informatie– Niet-visuele informatie– Via enquêtes
Voordelen – Responsieve consumenten– Zeer fijne selectiecriteria– Referentiebasis voor analyses– Intentie-bevraging
Nadelen– Minder dekkend dan socio-demo bestanden– Deel van de info verandert snel
Voorbeelden– CONSU-lifestyle (47% CONSU-matrix ), Bureau voor Consumentenvoorkeuren (450 000
huishoudens), Select Post (700 000 huishoudens)
Principes van data management
Hoe wordt lifestyle data verzameld?
VRAGENLIJSTEN
GepersonaliseerdOFFLINE
> Select Post> Historisch Sophie’s Shopping Club, Permesso’s Grote
Consumentenenquête> Combi-surveys, mini-suveys
ONLINE> Respons concepten op internet (Permesso.be, Just ForYou,
Mailmate, …)
Niet gepersonaliseerd> Bijsluiters in magazines> Huis aan Huis met incentives> Via online media (banners ed)
Life style-bestanden
Principes van data managementLife style-bestandenVoorbeeld : Permesso.be : ongoing responsconcept
Principes van data managementLife style-bestanden Voorbeeld :
Principes van data management
Soorten adressenbestanden– Socio-demografische (massa-)bestanden– Levensfase-bestanden– Lifestyle-bestanden– Gedragsbestanden
Intuitief : consumentenbestanden
Principes van data managementGedragsbestanden
Karakteristiek– Opgebouwd rond kernactiviteit
van de bestandseigenaar.– Verhandeling is nevenactiviteit– Ca. 300 bestanden beschikbaar in België
Voordelen– Bewezen ‘gedrag’ => hoge responsiviteit– Mogelijkheden tot verrijking
Nadelen– Beperkte omvang & onvolledige dekking– Hoge prijs
Principes van data managementGedragsbestanden
Wat is ‘gedrag’ ?– Sport: Spelen/Kijken/Supporters– Boeken: Lezen/Kopen/Verzamelen– Goede doelen: Schenken/Meewerken
Waar(schijnlijk)heid en gedrag– “Eens een dief, altijd een dief”– “Qui a bu, boira”– Mensen vallen in herhaling
Principes van data management
Principes van data management
Wetenschappelijk
Principes van data managementWetenschappelijk ?
Wetenschappelijke methode =– Niet afgaan op « buikgevoel »– Profielanalyses en responsanalyses– Scoringsmodellen
Uw beste prospecten lijken op uw beste klanten !
Principes van data managementGescoorde bestanden
Karakteristieken– Bepalen van look-alikes– Modelleren van respons– Basis = statistische tools en sample van de adverteerder
Voordelen– Op maat van de adverteerder– Op maat van elke campagne
Nadelen– Juiste sample is kritische input : WYSIWYG
Voorbeelden– Profile-Insight, Lifestyle-Insight
Principes van data managementThe Extended Theory
CONSU-matrix3.7 Mio. Households Top
customers
Bestprospects
segmentation
X % growth = x clients = # prospects
Principes van data managementThe Extended Theory
CONSU-matrix3.7 Mio. Households Top
customers
Bestprospects
segmentation
X % growth = x clients = # prospects
Principes van data managementThe Extended Theory
CONSU-matrix3.7 Mio. Households Top
customers
Bestprospects
segmentation
X % growth = x clients = # prospects
campaigncampaign
conversation program database solution
Principes van data managementGescoorde bestanden : Profile & Lifestyle Insight
Profile-Insight Aan de hand van het socio-demografisch profiel van bestaande goede klanten Extrapoleren naar prospecten in CONSU-data met hetzelfde profiel
Lifestyle-Insight Aan de hand van het lifestyle profiel van bestaande goede klanten Extrapoleren naar prospecten in CONSU-lifestyle met hetzelfde profiel
Principes van data managementConsumerbestanden voor online doeleinden
Opt-in bestanden
Niet opt-in bestanden
Principes van data management
Karakteristieken– Expliciete goedkeuring van de consument– Individuele life style informatie– Altijd package met campaign-management
Voordelen– Responsief– Minder spam-risico– Sterke/snelle interactiviteit– Meten– Makkelijk testen
Nadelen– Beperkte aantallen – SPAM/deliverability
Voorbeelden– Permesso.be– JustForYou– Mailmate– ...
Opt-in bestanden
Principes van data management
From
Dat
a-Ba
ses
to D
ata-
Platf
orm
s
Principes van data managementYou can’t integrate all data (e.g. social media)
Principes van data management
+ =
From raw oil to the finest gasoline
Principes van data managementBut first…create a single customer view
Principes van data managementSegmentation
Segmentation of customers and prospects can be based on various data, depending on the objectives of the database and the strategic marketing objectives
Segmentation
Value
Behaviour
Lifestyle
Socio-demographic
Message relevancy
Triggers
Hot Leads
Principes van data managementHow does a marketing database look like?
Principes van data managementHow does a marketing database look like?
93
The synergy between Data Technology & Marketing Strategy
Principes van data managementDatabase team (People)
Manufacturer• People who build
databases• Merge/Purge,
Hardware, Software
Manager• People who
understand strategy• Build loyalty and
repeat sales
Driver• Campaign
managers
Yo u n e e d t h e m a l l
Principes van data managementDatabase team (Focus)
Manufacturer• Stability• Security• Standardization• Functionalities
Manager• Flexibility• Innovation• Differentiation• Customer Experience
Driver• State of the art
applications• Speed and agility• Efficiency
Yo u n e e d t h e m a l l
96
The driver needs a dashboard…
Principes van data management
Predefined queries
Ad hoc queries,analytical modeling
Predictive modeling
Pro-active notifications, alerts
Reporting
R E P O R T I N G
A N A L Y S I N G
P R E D I C T I N G
I N T E R A C T I V E K N O W L E D G E
What happened?
Why did it happen?
What will happen?
How do we influence what is happening?
Customer reportingROIResonse-analysis
Segmentationprofiling
Scoringpropensity modelvalue modelrisk model
Interactive CRMforecastingknowledgeable decisions
re-a
ctiv
eba
ckw
ard
look
ing
pro-
activ
efo
rwar
d th
inki
ng
98
…and an interactive GPS to navigate
Principes van data managementCampaign management and Triggers
Principes van data managementMake sure you have the right tools
101
CRASH ! Boom Bang !
Principes van data managementThe Nine Mistakes
Principes van data managementThe Nine Mistakes
Lack of Strategy
No correct implementation
Failure to budget enough
Too big and delayed Poor supplier Lack of
consistency
Poor requirement
analysis
Re-invention of the wheel
Building In-House
Principes van data managementData Quality
GARBAGE IN.GARBAGE OUT.
Principes van data managementWhat’s Data Quality ?
Data don’t have to be PERFECT
105
It must fulfill the needs of the people andthe processes who use the data
Desired level of DQ = level that approaches the current and future needs of the most
demanding user/application.
Principes van data managementMistake in Datawarehouse for Business Intelligence
106
So What !
Principes van data management
Mistake in a Marketing Database
107
Howcomes ?
Principes van data management
108
You have a problem !
Mistake in an Operational Database
Principes van data managementWhat is data quality?
Complete: is all the necessary data available Validity: is the data valid by the defined business rules Consistency: are all the data elements consistent and
correctly understood Accuracy: is the data corresponding with the reality Integrity: is the data structure correctly created and
maintained Time to market: can the data be retrieved on-time Accessibility: is the data easily accessible
Principes van data managementWhat can go wrong ?
111
Principes van data managementData Quality Services on the Belgian market
Email validation
Telephone validation
NORMALISATION
Formatting Address check & validation
Enhancement & qualification
DEDUPLICATION
Household, individual, profile
and email composition
Supression files
Movers updates
Name check & validation
Principes van data managementWhat is happening in the market ?
Data quality is poor• 38% of companies haven’t performed basic address controls in the last 6
months
• Data quality audit in Business-to-business (181 files, 2 million records) :
7,84 % not active or postal retour (=156.800 mailpieces !)– Bankruptcy : 1 %– Fusion : 0,5 %– Stopped : 0,21%– No longer active : 3 %– Settlement/dissolution : 0,7 %– Retour : 2,43 %
113
Principes van data managementAddress information : why Data Quality ?
To keep the address correct to avoid postal returns: only partially true !– « Bad addresses » don’t always result in postal returns– The postman is doing a good job !– Only illegible addresses are to avoid.
114
Principes van data managementAddress information : why Data Quality ?
115
To keep the addresses correct in order to fulfill the needs of your CRM-program Address is the key element in order to follow up your
customers Is the basic assumption for deduplication Other contact information are hardly ‘updatable’ :
Email, GSM, ...
Only illegible addresses are to avoid
Principes van data managementInformation on company-names & contacts : why DQ ?
• For deduplication purposes• Sensitivity to errors : image !
116
Principes van data managementAddress changes : why DQ?
Postal returns : only partially true
117
Postal return
Delivery on address
Delivery error
Send on by MutaPost
Send on privately
Principes van data managementDoubles : why DQ ?
• Avoid sending double mailings : only partially true– # contactpersons - DMU
• Tailor-made in BtB :– Link ifo name contactperson
(EuroDB - Riské - LLN >< Coface Belgium - Riské - Brussel)– Link ifo historical company name
(Fortis >< ASLK) BNP Paribas….;-(– Taking into account AW-information
(Waasland Shopping Center >< Kapelstraat)118
Principes van data managementROI & Data Quality : some calculations
• If you have following information in your DB :– 0.5% illegible addresses – 1% addresses without house number
To be expected : 0.75 % postal returns = 7,5/1.000
Price/1000 addresverifications: € 10 – 50 /1.000=> €30/7.5 = € 4/ postal return that could be avoided
After 4 mailings you earned your money back !
119
Principes van data managementROI & Data Quality
Example from BtB-telecom :
• Database of 150.000 customers• 5% doubles, 5% wrong addresses, 6% errors in names of contact persons
• Yearly communication efforts :– 4 mailings– 2 newsletters – ≥ 1 call/customer
• Investment in DQ produced following savings :- between € 12.500 and 83.500 in year 1- between € 198.500 and 260.500 in the next years
120
Principes van data managementROI & Data Quality
121
TIME
€
Costs
Savings
Principes van data managementDQ: Proces management or how to reach good Data Quality
122
Data output, Interfacing, Distribution
Data processing
Tools or
Web-service
Checks on every inputchannel : - AW validation - NAW validation & correction - fraude detection - enrichment
Data input
Off-line match with
Reference data
Stable IDContinuous checks on : - household-relations - movements - enrichment
Off-line & On-line (FTP) match with
Reference data
Analysis – BIMarketing: - Robinson - Movers-check Operational: - Bankruptcies
Principes van data managementThe impact of bad data quality
Principes van data managementImpact of bad data quality
Increased risks
• Legislative risk• Information
integration risk• Investment risk• Privacy risk• Competitive risk• Fraud detection
Increased costs
• Detection and correction
• Anticipation• Scrap and
rework• Penalties• Overpayments• Inceased
resource costs• System delays• Increased
workloads• Increased
process times
Decreased revenue
• Delayed / lost collections
• Customer attrition
• Lost opportunities
Low Confidence
• Organisational trust
• Impaired decision making
• Lowered predictability
• Impaired forecasting
• Inconsistent reporting
Principes van data management
outsourcinginsourcing Vs.
Insourcing vs outsourcing
Principes van data managementInsourcing vs. outsourcing
Principes van data management
ConsConsProPro
IT resources Know-how Economy of scale is limited Cash up front Marketing database isn’t core
business Permanent evolution
IT resources Know-how Economy of scale is limited Cash up front Marketing database isn’t core
business Permanent evolution
Close to the data
Security and control
Perception of cost is low
Perception of tailor-made
Perception of fast
fine-tuning
Close to the data
Security and control
Perception of cost is low
Perception of tailor-made
Perception of fast
fine-tuning
Pros and cons of in and out
IN-HOUSE
Principes van data management
ConsConsProPro
Data outside firewall
Perception of high costs
Data outside firewall
Perception of high costs
Experience by service provider Economy of scale More focus of IT-department Fast startup Best of breed solutions
Experience by service provider Economy of scale More focus of IT-department Fast startup Best of breed solutions
Pros and cons of in and out
Outsourcing
Principes van data managementPros and cons of in and out
…There is no correct answer
It all comes down to:• Budget
– Engagement of the company– Owned by the strategic management
• FTE– Do you have the skills– Do you have time/priorities
• Strategy– Core-business?
…and data outside the firewall…what about SaaS (Software as a Service)
130
GO Schumi GO !
Principes van data managementRules for success
Put yourself in your customer’s
shoes
Build a lifetime value table
Build a database team
Think small, and think fast
Integrating online and offline…and
unforeseen channels
Flexible towards new business
models
132
If data is the new oil, privacy is it’s currency
Principes van data managementDon’t forget
To declare your file at the commission for the protection of privacy (www.privacy.fgov.be)
To inform your subscribers about their rights concering “privacy” To take all countermeasures to avoid impermissible access to your data To react if
– Someone asks you about their information that you posses – Someone asks you to correct their data– Someone asks you to delete their data
To use your repository files or opt out files. To use the Robinson list for every prospection action (www.robinson.be) Do not refer to the selection criteria for external files
Principes van data managementConclusion.
• Define the data you needA Tsunami of data sources
• Make your solution agileFrom database to dataplatforms
• Segment and add relevanceFrom raw oil to the finest gasoline
• Team upThe synergy between Data Technology & Marketing Strategy
• Act on your metricsThe driver needs a dashboard
• Have the right campaign management tool…and an interactive GPS to navigate
• Have a strategyThe nine mistakes
• Close the loopRules for success
• OverdeliverIf data is the new oil, privacy is it’s currency
Principes van data managementWe recommend
A must read. How using analytics to data-driven business results.
Thomas H. Davenport Jeanne G. Harris
Principes van data managementWe recommend
How integrating online and offline.
Akin Arikan
Principes van data managementWe recommend
Creating a marketing database that delivers profit.
Arthur M. Hughes
Principes van data managementThis presentation is also available on Slideshare
• http://www.slideshare.net/LaurensLories/
Principes van data managementFinish! Finish !