In de komende vijf jaar wordt customer analytics beschouwd als de meest cruciale factor voor het verbeteren van de klantervaring. Kwalitatieve data is een van de essentiële drivers voor het werk van digital marketeers: het creëren van klantenpersona’s, campagnes zo gericht en gepersonaliseerd maken, gepersonaliseerde aanbiedingen leveren en op die manier veel flexibeler zijn. Maar wat gebeurt er als de data “vervuild” en incorrect is? Klantendata van slechte kwaliteit heeft een significante, negatieve invloed op de bovengenoemde marketinginspanningen: het beïnvloedt marketingprognoses, begrijpt de behoeften van de klanten niet en de AI-gestuurde programma’s worden foutief geïnformeerd. Er zijn verschillende manieren waarop gegevens van slechte kwaliteit kunnen ontstaan: menselijke fouten of technologische problemen.

Carglass was altijd al een leider in innovatie, door datagestuurde inzichten op vele gebieden te kunnen monetiseren: dynamische creatives in audio, video & display, gepersonaliseerde landingpagina’s, geautomatiseerde creatie van klantensegmenten, datagestuurde customer journey flows. Klantendata die veel fouten bevat, kan fataal zijn voor een bedrijf. MIT Sloan Management Review schat dat het corrigeren van gegevensfouten en het aanpakken van de door deze foutieve gegevens veroorzaakte bedrijfsproblemen bedrijven 15% tot 25% van hun jaarlijkse omzet kost. Carglass had nood aan regelmatige controle van de gegevenskwaliteit om de kwaliteit van de datasets te meten. Een methodologie voor zo’n dergelijke controle, gespecificeerd naar hun data marketing behoeften én aan een betaalbare prijs, is onbestaande in de MarTech industrie.

Bijna twee jaar geleden begonnen Semetis en Carglass samen na te denken over wat een beter alternatief zou kunnen zijn voor de extreem dure tools op de markt. Zo bleek dat het bouwen van een tool die deze behoeften beantwoordt de beste optie was. Atlas, de R&D afdeling van Semetis, greep deze kans met beide handen en ontwikkelde zo GVRN.

GVRN kan elke gebruikersinteractie op een website emuleren, van een eenvoudige klik tot het invullen van een formulier of zelfs het maken van een valse transactie. De tool kan alle tags en datalayer-variabelen ophalen tijdens het geëmuleerde traject van de gebruiker. Nog belangrijker is dat de tags en datalayer-waarden niet daadwerkelijk worden getriggerd, GVRN voorkomt dat de gegevens naar de verschillende platforms worden gestuurd, zodat uw gegevens correct blijven. Maar het echte doel van dit hulpmiddel is het evalueren van de kwaliteit van data pipelines. Hoe? Door tests te maken en te automatiseren om tags en datalayer-waarden te valideren.

Met deze methode kunnen marketeers de kwaliteit van hun gegevens beoordelen die naar hun marketingstack worden gestuurd. Echte gegevenswaarden worden gevalideerd aan de hand van het trackingplan. De tool kan records matchen, nieuwe gegevens valideren, beleidslijnen voor herstel vaststellen en mogelijke uitschieters identificeren. Als zich een gegevensfout voordoet, wordt een e-mailmelding gestuurd. Elke geautomatiseerde voltooiing van een test genereert een rapport met goede en slechte resultaten. Bovendien heeft de software een samenwerking functie. Marketeers en data engineers hebben de mogelijkheid om opmerkingen achter te laten bij het raadplegen van een rapport, om het verbeteren van de datakwaliteit te vergemakkelijken voor alle teamleden.

Carglass was erg onder de indruk van de gebruikerservaring dat werd voorgesteld. “De gebruiksvriendelijkheid bij het maken van scenario’s, overtrof mijn verwachtingen” aldus Steven Audoor, Digital Customer Journey Manager bij Carglass. Voor Carglass zijn nauwkeurige gegevens essentieel voor hun DCO- en Smart-Bidding-campagnes. GVRN kan dataproblemen onmiddellijk opsporen, zodat de DCO-campagne de juiste advertentie toont en de smart-bidding-algoritmen niet worden verstuurd door foutieve datapunten.

GVRN, de data quality management tool, is een kernonderdeel geworden van elke MarTech-stack.

GVRN won een Golden Award voor "Best Belgian Marketing Tool" op de IAB Mixx Awards 2022


publication auteur Maxime Denis
AUTEUR
Maxime Denis

| LinkedinDit E-mail adres wordt beschermd tegen spambots. U moet JavaScript geactiveerd hebben om het te kunnen zien.

Tags: