Hoe datavolwassen is jouw organisatie?

In dit artikel lees je over:

• Het doel: Ontdek hoe je losse cultuurdata transformeert in een voorspellende marketingstrategie voor meer publieksimpact.
• De methode: Breng jouw organisatie in kaart met vier praktische datavolwassenheidsmodellen.
• Het resultaat: Concrete handvatten om bij te dragen aan business intelligence.

Sturen op informatie uit data is vrijwel onmisbaar in elke organisatie. Het proces naar business intelligence verloopt via vaste stappen: van het verzamelen, analyseren en visualiseren van data tot het nemen van datagedreven besluiten. Hoe vergevorderd een organisatie hierin is, verschilt in de praktijk en hangt af van meerdere factoren die ik in dit artikel ga behandelen. Door hoger te scoren op de dataladder, transformeer je losse cijfers in voorspellende marketingstrategieën met meer publieksimpact.

Jouw rol als marketeer bij business intelligence

Als marketeer ben je de spil in het verhogen van de datavolwassenheid binnen je organisatie. Jij verzamelt de publieksdata, hebt (mede)zeggenschap over het inrichten van databeheer en rapporteert belangrijke trends en ontwikkelingen aan het managementteam. Cultuurmarketeers zien datagedreven werken als een belangrijk vakinhoudelijke thema. En hoewel het vaak als complex of tijdrovend wordt ervaren, is het een cruciale ontwikkeling om je budgetten effectiever te besteden.

Een verkeerde aanname is dat datavolwassenheid alleen te maken heeft met ICT. Met alleen het implementeren van nieuwe systemen en analysetools ben je er nog niet. Succesvol datagedreven werken omvat vier pijlers:

• het bewust en op ethische wijze verzamelen van publieksgegevens; 
• het veilig beheren en opschonen van databases om vervuiling, onjuistheden of inconsistentie te voorkomen; 
• het correct analyseren en interpreteren van data;
• en het stimuleren van transparante en onderbouwde (beleids)keuzes in meerdere lagen van de organisatie.

De meerwaarde van een datavolwassenheidsscan

Een datavolwassenheidsmodel legt direct de sterktes en zwaktes van je organisatie bloot. Door periodiek een audit uit te voeren, monitor je effectief de voortgang van je veranderproces. Het model toont niet alleen waar de organisatie achterblijft, maar biedt ook direct concrete handvatten om te verbeteren.

Vier datavolwassenheidsmodellen toepasbaar voor de cultuursector

Welk model past bij jouw organisatie? Een persoonlijk favoriet tussen alle mogelijkheden is het Data Maturity Model van The Big Story (een consultancybureau op het gebied van digitalisering in Amsterdam). Voor dit model zijn diverse maturity modellen met elkaar vergeleken en toegespitst op verschillende bedrijfsprocessen.

Binnen het model zie je vijf duidelijke niveaus van datagebruik:

• Ad hoc: Sporadisch gebruik zonder opslag of overkoepelende strategie.

• Opportunistisch: Een kleine groep medewerkers analyseert data, maar grondige expertise en beleid ontbreekt.

• Systematisch: Er is een duidelijke strategie en beleid en de directie is betrokken.

• Onderscheidend: Data is breed toegankelijk en interne experts sturen de processen aan.

• Transformerend: De datakwaliteit is uitstekend en vormt de kern van de bedrijfsstrategie.

Het model onderscheidt ook vier disciplines: management, organisatie, data en technologie. Tip: omcirkel bij iedere discipline waar je staat met jouw organisatie. Het is mogelijk dat je op het ene vlak al verder bent in volwassenheid dan op het andere vlak. Dit geeft meteen concrete handvatten om in te zien op welke vlakken je nog verbeteringen kunt (of moet) doorvoeren om verder te kunnen groeien.

Joyce van Lievenoogen, marketingmanager binnen en buiten de culturele sector en voormalig docent datagedreven werken bij Cultuurmarketing, adviseert: “Maak de stappen haalbaar en behapbaar. Niet iedere organisatie hoeft direct een e-commerce reus te zijn.”

Een ander, gelijksoortig volwassenheidsmodel dat je kan gebruiken is van Danny Oosterveer, afkomstig uit ‘Basisboek data-driven marketing’ (2023). Dit model focust specifiek op marketing. Dit model onderscheidt vier niveaus (Geïnitieerd, Gedefinieerd, Geïntegreerd en Data-gedreven) en toetst deze aan zeven factoren: Visie, Organisatie, Management, Processen, Metrics, Inzichten en Communicatie.

Zoek je een snelle, interactieve methode? De Datavolwassenheidsscan van de Doe Goed Met Data toolbox deelt je organisatie in vijf vragen in. Je ontdekt direct of je een Beginner, Verzamelaar, Beschrijver of Voorspeller bent.  

Analytics maturity: van beschrijvend naar bepalend

Data-analyse wordt vaak benoemd als onderdeel van datavolwassenheid. Data-analyse kent zelf ook verschillende volwassenheidsstadia. Het verreweg meest gebruikte model is afkomstig van Gartner, een wereldwijd onderzoeks- en adviesbureau op het gebied van IT. 

Hoe verder je komt, hoe complexer de techniek, maar hoe groter de waarde voor je marketingstrategie. De vier stadia:

Kortom: je begint met data-analyse met terugkijken, dat geeft inzicht, wat je uiteindelijk vooruitzicht geeft.

Dit artikel helpt je grip te krijgen op waar je staat met datagedreven werken. Wil je de volgende stap nemen en investeren in de datavolwassenheid van je culturele organisatie? Krijg een aantal maanden intensieve begeleiding en neem deel aan de meerdaagse training Datagedreven werken aan marketing en publiek van Cultuurmarketing.