De meeste Business Intelligence (BI) tools zoals Power BI zijn tot veel in staat. De tools zijn te koppelen aan vrijwel iedere databron in een organisatie en helpen om veel beslissingen sneller, beter en datagedreven te kunnen maken. En dat op ieder niveau in de organisatie. Leveranciers van tools zoals Power BI en Tableau beloven dat elk probleem kan worden opgelost met een nieuw dashboard. Het is daarom niet verrassend dat organisaties in het marketingdomein, waar de ambitie vaak is om meer data-gedreven te werken, snel grijpen naar BI-tools en dashboards.
Maar de werkelijkheid is weerbarstig. In de praktijk zien wij namelijk vaak dat BI-tools te vroeg worden ingezet, nog voordat het onderliggende vraagstuk scherp is. Eerder schreef Data Strategist Ted daar al een blog over: Maak van Data en AI de motor van je organisatie. Vaak is het gevolg namelijk dat de eindgebruiker de dashboards en BI tools nauwelijks raadpleegt en wanneer nodig haar informatie toch rechtstreeks bij de expert of analist ophaalt. Idem in de operatie: de specialisten zien in hun eigen tools precies wat ze nodig hebben en laten het dashboard links liggen.
De daadwerkelijke impact van een dashboard of BI-tool valt of staat bij het doel. In dit blog beantwoorden wij de vraag: wanneer zet je BI-tools effectief in voor marketingdoeleinden, en wanneer je ze beter links kunt laten liggen.
3 scenario’s waarin BI-tools belangrijk zijn in marketing
Typische BI-tools in het marketingdomein zoals Tableau, Power BI of Looker zijn bedoeld om complexe data en verbanden inzichtelijk te maken, zowel realtime als historisch. Ze zijn van grote meerwaarde bij:
- Cross-channel orkestratie en inzicht: je brengt meerdere databronnen met verschillende KPI’s bij elkaar. Hier zijn BI tools erg goed geschikt voor.
- Strategische metrics: Kanaal-specifieke marketingtools zoals Google Analytics zijn goed in weergave van eigen metrics zoals conversie/bereik, maar missen de uiteindelijke business KPI’s. Denk aan omzet per klant, klantverloop (churn), Customer Lifetime Value of algehele klantervaring. In een BI-tool maak je deze KPI’s en hun relatie tot marketingcampagnes inzichtelijk.
- Kritische onder- en bovengrenzen: In een data-gedreven cultuur worden beslissingen gestuurd door cijfers. Je bepaalt voorafgaand aan initiatieven het target en een ondergrens. Wordt een target behaald, dan ga je door. Bereik je een ondergrens dan stopt het initiatief. BI-tools maken dit proces mogelijk. Ze signaleren wanneer de grenzen worden bereikt en geven duidelijke alerts zodat je direct, of zelfs vooraf, kunt bijsturen of ingrijpen.
Praktijkvoorbeeld: Omnichannel in één dashboard
Een dienstverlener in de mobiliteitssector bracht al haar marketingkanalen samen voor één consistente omnichannel-klantreis. Tot voor kort waren de marketeers veel tijd kwijt met alle resultaten uit verschillende systemen ophalen en per kanaal te rapporteren.
Om het succes van de consistente klantreis beter inzichtelijk te maken ontwikkelden we een kanaal- en campagneoverstijgend dashboard. De grote uitdaging was het verbinden van alle individuele communicaties zoals een e-mail, een websitebezoek en een advertentie tot één en dezelfde klantreis of campagne. Door het aanbrengen van dezelfde herkenningscode in alle kanalen lukte het om alle touchpoints / interacties aan elkaar te verbinden.
Resultaat: Het dashboard vormt nu het fundament voor datagedreven werken. In het dashboard zien marketeers in één oogopslag hoe iedere uiting bijdraagt aan een campagne, via de metrics die per kanaal relevant zijn.
Wanneer je BI-tools (nog) niet moet inzetten
Niet ieder probleem los je effectief op met een BI-tool. In bepaalde gevallen zijn er beter passende oplossingen, of gaan er nog een aantal stappen vooraf aan de inzet van BI.
Single-channel inzichten: Moderne marketingtools bieden vaak de relevante dashboarding en insights-mogelijkheden voor hun eigen kanaal aan. Bouw geen maatwerk dashboard met als eindresultaat een kopie van wat er al is in GA4, Google Ads of Meta.
Ownership ontbreekt: Een dashboard maakt impact wanneer een team zich verantwoordelijk voelt voor de inhoud. Typische valkuil is het dashboard dat dient om ‘zo af en toe inzicht te krijgen”. Deze dashboards vallen stil, worden niet beheerd of raken vergeten.
Interpretatie en self-service: Daar waar BI-dashboards meer self-service mogelijk maken is een valkuil de verkeerde interpretatie van data-inzichten. Niet iedere detailmetric hoort thuis in ieder dashboard. Voor eenmalige of complexe vragen is een korte rapportage door een expert/analist vaak effectiever dan een uitgebreid dashboard. Benieuwd hoe je goed KPI-design toepast voor de juiste dashboards? Lees de blog van Jeroen: Hoe je met goed KPI-design problemen in je Power BI rapportages voorkomt.
Checklist voor een effectief marketingdashboard
Voordat je met een dashboard en BI-tool aan de slag gaat wil je de volgende vragen kunnen beantwoorden:
- Welk team is verantwoordelijk/eigenaar van het dashboard?
- Welke beslissingen ga je maken op basis van dit dashboard en op basis van welke KPI’s?
- Wie is de specifieke doelgroep van het dashboard?
- Welke kanalen en databronnen breng je samen in het dashboard?
De kernvraag is niet hoe je een dashboard inricht, maar of een BI-tool wel de juiste route is in jouw specifieke scenario.
Hoe SPECTS jou verder helpt
SPECTS helpt je om deze kernvraag te beantwoorden in een vrijblijvend adviesgesprek met Power BI demo. Daarnaast begeleiden wij van start tot finish: wij adviseren welke BI-tool past bij jouw organisatie, ondersteunen bij de inrichting van dashboards, trainen collega’s en helpen structureel bij data-gedreven marketing en analyse. Voor ieder vraagstuk een passende oplossing.
Kun jij advies of ondersteuning gebruiken bij marketingreporting, BI-tools of datagedreven besluitvorming? Neem snel contact op voor een kennismaking of een gratis adviesgesprek.
