Data kwaliteit blijft de belangrijkste belemmering voor AI-adoptie in marketing – DDMA Onderzoek 2024

De Dutch Data-Driven Marketing Association (DDMA) heeft zojuist hun jaarlijkse Data-Driven Marketing Enquête voor 2024 gepubliceerd, waarbij kritische inzichten over de staat van AI-adoptie in marketing worden onthuld. Hoewel AI-tools steeds toegankelijker worden, toont het onderzoek aan dat fundamentele gegevensuitdagingen organisaties blijven tegenhouden om het volledige potentieel van AI te realiseren.

Belangrijkste Onderzoeksbevindingen

De Gegevens Toegang Kloof

Misschien is de meest opvallende bevinding dat 33% van de organisaties nog steeds beperkte of geen toegang heeft tot hun gegevens en inzichten. In een tijd waarin gegevens vaak 'de nieuwe olie' worden genoemd, betekent dit dat een derde van de organisaties in wezen op leeg loopt.

De Kwaliteitsuitdaging

Gegevenskwaliteit komt naar voren als een van de top-3 uitdagingen voor 24% van de organisaties. Dit is niet verrassend: terwijl basis AI-toepassingen zoals contentgeneratie alomtegenwoordig zijn geworden (gebruikt door 61% van de organisaties), blijven meer geavanceerde AI-implementaties beperkt. Waarom? Omdat ze hoogwaardige, gestructureerde gegevens vereisen om effectief te functioneren.

De Budgetbarrière

Budgetbeperkingen blijven de grootste uitdaging, genoemd door 28% van de organisaties. Dit creëert een uitdagende cyclus: organisaties hebben betere gegevenskwaliteit nodig voor AI-succes, maar traditionele benaderingen om de gegevenskwaliteit te verbeteren vereisen vaak aanzienlijke investeringen.

Het Technologie Adoptie Paradox

Het onderzoek onthult een interessant paradox in technologie-adoptie:

• 86% van de organisaties gebruikt geen Customer Data Platform (CDP)

• Slechts 22% gebruikt data warehouses

• Slechts 12% maakt gebruik van data lakes

Toch proberen veel van dezezelfde organisaties AI-toepassingen te implementeren. Het is alsof je probeert een huis te bouwen zonder eerst de fundering te leggen.

De Kloof Tussen Business en Techniek

Een andere cruciale bevinding is de disconnect tussen zakelijke en technische teams, vooral in grotere organisaties. Het onderzoek toont aan dat:

• Zakelijke teams begrijpen gegevensgebruik maar missen technische context

• Technische teams begrijpen gegevensverzamelmethoden maar missen zakelijke toepassingen

• Interessant genoeg ondervinden middelgrote bedrijven minder uitdagingen door meer lineaire organisatiestructuren

Wat Dit Betekent Voor Jouw Organisatie

Het DDMA-onderzoek toont duidelijk aan dat terwijl iedereen het over AI heeft, de fundamentele bouwstenen voor succesvolle AI-implementatie – gegevenskwaliteit en toegankelijkheid – aanzienlijke uitdagingen blijven.

Dit creëert zowel een uitdaging als een kans:

• Uitdaging: Traditionele benaderingen voor gegevenskwaliteit zijn vaak duur en tijdrovend

• Kans: Nieuwe AI-gestuurde benaderingen kunnen organisaties helpen om de gegevenskwaliteit efficiënter te verbeteren

Vooruitgang: Een Nieuwe Aanpak Voor Gegevenskwaliteit

Het onderzoek suggereert dat organisaties hun aanpak van gegevenskwaliteit moeten heroverwegen. In plaats van het te beschouwen als een puur technische uitdaging die massale infrastructuurinvesteringen vereist, overweeg:

1. AI Gebruiken om AI-Paraatheid te Verbeteren

   • Geautomatiseerde gegevensreiniging en standaardisatie

   • Intelligente gegevensverrijking

   • Realtime kwaliteitsvalidatie

2. Klein Beginnen maar Groot Denken

   • Begin met gebruiksgevallen met hoge impact

   • Bouw voort op bestaande systemen in plaats van ze te vervangen

   • Schaal oplossingen naarmate waarde wordt bewezen

3. De Kloof Tussen Business en Techniek Overbruggen

   • Zorg ervoor dat oplossingen zowel technische als zakelijke behoeften aanpakken

   • Focus op resultaten in plaats van alleen op implementatie

   • Creëer duidelijke communicatiekanalen tussen teams

Conclusie

Het DDMA-onderzoek bevestigt wat veel organisaties hebben ervaren: terwijl AI-tools toegankelijker zijn dan ooit, blijft gegevenskwaliteit de belangrijkste barrière voor succesvolle AI-implementatie. Het goede nieuws? Oplossingen bestaan die organisaties kunnen helpen deze barrière te doorbreken zonder dat massale infrastructuurinvesteringen of complete systeemoverhauls vereist zijn.

Over Entropical

Bij Entropical specialiseren we ons in het helpen van organisaties om hun uitdagingen op het gebied van gegevenskwaliteit te overwinnen, met behulp van AI-gestuurde oplossingen. Onze aanpak sluit aan bij de behoeften die in het DDMA-onderzoek zijn geïdentificeerd: het efficiënt verbeteren van gegevenskwaliteit, het overbruggen van de kloof tussen business en techniek, en het bouwen van sterke fundamenten voor AI-succes.

Wil je leren hoe we jouw organisatie kunnen helpen bij het overwinnen van haar uitdagingen op het gebied van gegevenskwaliteit? Plan een vergadering voor een consult.

bronnen: DDMA Data-Driven Marketing Enquête 2024, uitgevoerd in samenwerking met onderzoeksbureau GfK, op basis van reacties van 506 Nederlandse marketingprofessionals.