In discussies op conferenties en in webinars hoor je steeds vaker dat onderzoeksprojecten sneller en goedkoper moeten verlopen. Daarbij hoort ook: gebruiken wat we al weten. Dat verklaart ook de opkomst van insight engines als Market Logic, Lucy, Sharpr en Stravitom, die uitgaan van externe bronnen. De auteurs leggen in dit artikel uit hoe je die bronnen kunt benutten voor consumer understanding en wat dat betekent voor consumer insights-afdelingen.
Door Patrick Bruin (IKEA), Sjoerd Koornstra (The House of Insights) en Sergey Pletnev (Carlsberg)
De focus bij betrekken van externe bronnen ligt op traditionele data providers, zoals het Nielsen retailpanel, GfK huishoudpanel, Euromonitor en Mintel. De afgelopen jaren hebben we ook verschillende data-marketplaces zien opkomen waar enorm veel externe databronnen beschikbaar zijn. Data-marketplaces bieden gemakkelijke toegang tot databronnen van derden en helpen organisaties om geld te verdienen met hun eigen data-assets. De platforms zijn bedoeld om verkopers en kopers van data te matchen en data-uitwisselingen en transacties te vergemakkelijken en te beheren. Er zijn data-marketplaces die alle soorten data verhandelen, versus meer niche data-marketplaces die zich richten op bepaalde sectoren of bepaalde type data. Onlangs zijn er marketplaces verschenen waarbij consumenten worden betaald voor het delen van hun gegevens op basis van toestemming.
Waarom worden externe bronnen weinig gebruikt?
Waarom gebruiken consumer insights-afdelingen de externe bronnen om consumenten te begrijpen en insights te genereren zo beperkt? Dat is vreemd in een tijd dat interviewvermoeidheid toeneemt. Zou het niet beter zijn om het interviewen te beperken tot kwalitatieve deepdives en zoveel mogelijk uit bestaande bronnen te halen? Redenen voor het beperkte gebruik zijn volgens ons:
- Consumer insights managers hebben vaak geen kennis van externe bronnen;
- Consumer insights managers twijfelen over de datakwaliteit. Consumentengegevens worden pas vertrouwd als ze volgens de bekende methodieken zijn verkregen;
- Consumer understanding is vaak een ad-hocproject. Ad-hoc combineren van externe data met interne data wordt vaak niet ondersteund door IT;
- De enorme hoeveelheid data vereist data-science- en machine learning-methoden om te analyseren, en daar hebben consumer insights managers geen of niet voldoende ervaring mee; Ze weten vaak niet hoe ze data-scientists moeten aansturen;
- Data-scientists analyseren de databronnen binnen bedrijven, maar alleen de bronnen die toegankelijk zijn. Ze hebben geen kennis over externe gegevensbronnen en worden beperkt betrokken bij consumer understanding.
Maar de belangrijkste reden is volgens ons dat het gebruik van externe bronnen creatief denken vereist als oplossing voor business issues. Het vereist enerzijds out-of-the-box denken en anderzijds het vermogen om verbanden te leggen. We leggen dit uit aan de hand van een voorbeeld:
De luchthaven van Edinburgh heeft meerdere vluchten naar Londen. De luchthaven wil weten wie hun grootste concurrent is. De concurrentie bestaat uit twee spoorwegen: de spoorlijnen Edinburgh–London en Glasgow–London, maar ze weten niet hoeveel reizigers er zijn. Welke bronnen zouden ze kunnen gebruiken? Ze benaderden een mobiele provider. Ze analyseerden met behulp van locatie-gekoppelde data reizigers per vliegtuig versus de twee spoorwegen.
Dit voorbeeld laat een ander dan gebruikelijk denkkader zien, een manier van denken die over het algemeen wordt onderschat. Maar het vereist een vaardigheid waarmee consumer insights-managers nauwelijks ervaring hebben. Een andere competentie is het kunnen beoordelen van de kwaliteit van externe bronnen.
Hoe werken data-marketplaces?
Doorgaans brengt de data-marketplace een commissie in rekening voor de service om de provider met de koper te verbinden. Wat betreft betalingen door de koper zijn er verschillende mogelijkheden zoals eenmalige data-aankoop zonder rechten op updates van de dataset, een lopend data-abonnement en een op gebruik gebaseerde datalicentie.
Om traffic aan te trekken worden gratis databronnen aangeboden, vooral data die beschikbaar zijn gesteld door overheid en openbare instellingen. Maar er zijn ook verouderde data, zodat kopers – nog voor de aanschaf – ermee kunnen spelen om zien of het dataproduct nuttig is voor hun doeleinden. Kopers ontvangen op verschillende manieren data. Dit kan via een API, via dedicated software of softwareplatform en ook via een dataset-bulkdownload.
De volgende data-marketplaces zijn toonaangevend.
- Advaneo biedt 2.000.000+ dataproducten. Sterke aanwezigheid van publieke data, beschikbaar gesteld door openbare instellingen.
- AWS-marketplace biedt rond 4.000 dataproducten aan. Verschillende databrokers zoals Experian en Acxiom verhandelen hier hun gegevens.
- Carto biedt een locatie-intelligentieplatform. Hun Data Observatory geeft toegang tot duizenden openbare en premium geodatasets en bespaart tijd bij het verzamelen, opschonen en analyseren van data.
- Crunchbase biedt zakelijke gegevens om branchetrends, investeringen en nieuws over bedrijven (wereldwijd) te ontdekken, van start-ups tot de Fortune 1000.
- DataRade heeft rond 3.500 dataproducten. Meer dan 2.000 leveranciers, waaronder Acxiom en Gravy Analytics. Biedt een aanzienlijk aantal commerce – en consumentenbronnen (aankoop, doelgroep, demografische enz.)
- Dawex pretendeert de grootste global data marketplace te zijn en heeft duizenden dataproviders uit meer dan 20+ industrieën binnen bereik.
- DIH biedt ongeveer 45.000 dataproducten aan. Sterke aanwezigheid van publieke data.
- Knoema: 2.000.000+ dataproducten, veel data van openbare instellingen.
- Refinitiv biedt ongeveer 250 dataproducten aan en is financieel gericht. Dit was voorheen Thomson Reuters.
- Snowflake: aanbod van 1.500 dataproducten. Meer dan 240 leveranciers waaronder Acxiom, Gravy Analytics, Globaldata en Knoema. Alle gegevensbronnen worden opgeslagen in Snowflake en geselecteerde gegevens kunnen worden gedownload. In plaats van elke gebruiker een individuele kopie van de gegevens te verstrekken, geeft Snowflake meerdere gebruikers tegelijkertijd toegang tot dezelfde kopie. Dus wanneer een dataprovider een dataproduct verkoopt, geeft hij alleen toegang tot de data, in plaats van een kopie.
- Veracity biedt dataproducten en tools op een branchecloudplatform. De focus ligt op maritiem, olie en gas, energie en hernieuwbare energiebronnen.
Dit landschap is versnipperd en complex. Het vereist expertise om je weg te vinden in deze datajungle.
Hoe benut je externe bronnen?
Bedrijven kunnen een zogenaamde data-scout aanstellen. Die begrijpt de business issues en heeft ervaring met consumer insights. Hij heeft kennis van externe bronnen en kan beoordelen of ze voldoende informatie bevatten voor de business issue, of dat (aanvullend) marktonderzoek nodig is. Hij heeft verstand van data-science, wat betekent dat hij data-scientists kan aansturen voor specifieke projecten en de resultaten kan vertalen in business-aanbevelingen. Hij is in staat relaties te ontwikkelen met data-marketplaces en brokers. Hij weet externe datastromen te koppelen met andere databronnen. En hij is een out-of-the-box denker!
Wat bevelen we aan?
Onze aanbeveling is dat bedrijven gaan experimenteren met het benutten van informatie uit externe bronnen. Bedrijven kunnen beginnen met een klein project waarbij externe gegevens een oplossing kunnen bieden. Ze kunnen een extern dedicated bureau bij dit project betrekken, aangestuurd door de CMI-manager met een data-scientist. Het zal awareness en kennis creëren over data-marketplaces binnen het bedrijf en het type business issues waarvoor ze kunnen worden benut. Het geeft bedrijven ook de mogelijkheid om het voordeel van het structureel aanstellen van een data-scout te evalueren. Bedrijven die het voortouw nemen bij het benutten van externe bronnen, zullen sneller kunnen reageren, maar ook een rijkere en meer kosteneffectieve consumer understanding kunnen opbouwen.