Welke data van jou worden er verzameld en wat gebeurt daarmee?

97% van de mensen is enigszins ongerust over het feit dat bedrijven persoonlijke data verzamelen. We zijn ons bewust van het feit dat er iets wordt verzameld, maar weten vaak niet welke gegevens dit zijn. Dit veroorzaakt onzekerheid. Wat gebeurt er met onze digitale data? Thomas Beelaerts schreef voor ons een gastblog over digitaal vertrouwen.

Van data op je desktop naar data uit je omgeving

De bedrijven die als allereerste persoonlijke data ophaalden waren websites en applicaties. Door het bijhouden van online gedrag van gebruikers konden marketeers gerichtere reclame maken, wat resulteerde in betere en uiteindelijk goedkopere campagnes. Zoals ik in mijn vorige blog beschreef, heeft er de laatste jaren een grote stijging in digitale connectiviteit plaatsgevonden. Deze sterke stijging heeft consequenties voor de manier waarop persoonlijke data worden verzameld. Waar dit vroeger voornamelijk op desktops en in de browser gebeurde, maakt intelligente technologie in fysieke producten het tegenwoordig mogelijk om doorlopend informatie op te halen. De locatie en voorkeuren van consumenten zijn allang geen geheim meer voor een keur aan verschillende websites, applicaties en bedrijven.

Welke data worden er verzameld?

Als je het generaliseert worden er drie soorten data verzameld (Morey, Forbath & Schoop, HBR).

  1. Zelf gerapporteerde data is informatie die mensen vrijwillig geven over henzelf, zoals emailadres, werk en opleiding, leeftijd en geslacht.
  2. Digitale uitlaatgassen zijn data zoals locatie en browsergeschiedenis, die worden gecreëerd als men gebruik maakt van mobiele apparaten, websites en andere digitale middelen.
  3. Profileringsdata worden gebruikt om voorspellingen te doen over voorkeuren en interesses van individuen. Deze profilering wordt gedaan op basis van het combineren van zelf gerapporteerde data, digitale uitlaatgassen en andere databronnen. Hierbij worden data aangewend om aannames te doen over wie je bent en hoe je je gedraagt om op die manier een profiel op te stellen. Zoals je je kunt voorstellen, geeft deze laatste categorie meer inzicht in de persoon dan de eerste en tweede categorie. Uit onderzoek blijkt dan ook dat men de minste waarde hecht aan zelf gerapporteerde data en het meeste aan profileringsdata.

Een voorbeeld maakt de verschillende categorieën duidelijker.

Tijdens het ontbijt kijk ik thuis nog even snel op LinkedIn en Facebook. Ik zie dat een vriend van me jarig is en feliciteer hem. Daarna bekijk en like ik een filmpje van een kat op een automatische stofzuiger. Op mijn Fitbit zie ik – naast het feit dat ik 5,5 uur heb geslapen – dat ik de deur uit moet om mijn afspraak te halen. Ik loop snel naar beneden en spring achter het stuur van een Car2Go. Deze elektrische auto springt open door een knop op mijn telefoon en ik betaal alleen voor de tijd die ik rijd. Ideaal dus. Aangekomen op mijn bestemming, zo’n 5 kilometer verderop, klok ik uit de auto die automatisch afsluit en mij de rekening toestuurt.

Na mijn afspraak klap ik mijn laptop open, waarbij ik meteen een reclame zie die mij kattenvoer aanbiedt. De tweede aanbieding is voor een autonome stofzuiger. Van Fitbit krijg ik een mail met slaaptips en Car2Go laat me weten dat ik kan besparen door een abonnement te nemen met meer kilometers. Enigszins gechargeerd natuurlijk maar wel mogelijk op basis van de data die deze ochtend zijn verzameld. Deze aanbiedingen krijg ik op basis van profileringsdata (categorie 3), wat resulteert in mijn persoonlijke profiel. Mijn profiel is gecreëerd door een combinatie van social media activiteiten, demografische gegevens en mijn woonplaats (categorie 1). Dit is aangevuld met mijn locatie updates en zoek- en transactiegeschiedenis (categorie 2). Op mijn zaterdagochtend is er zo een mooi profiel ontstaan door mijn digitale connectiviteit.

Uiteindelijk is het personaliseren van de gebruikerservaring, zoals continue bijsturing op basis van de voorkeuren van de gebruikers, een van de speerpunten van het verzamelen van data. Een voorbeeld van een dienst waarbij continu wordt gekeken naar de voorkeuren van gebruikers is Google’s Nest thermostaat. Deze thermostaat past zelfstandig de verwarming aan naarmate het meer leert over de voorkeuren en gebruiken van de huiseigenaar. Personalisatie door middel van data staat daarom centraal voor de productervaring van bijna alle digitale middelen die we tegenwoordig gebruiken. Simpel gezegd: naarmate de personalisering hoger is, is de kans dat iemand gebruik maakt van een product groter. Dat is de basis van de waarde van persoonlijke data.

Waar worden deze data voor gebruikt?

Globaal kunnen we drie doelen voor het gebruik van data onderscheiden. De eerste is om een product of dienst te verbeteren. Hierbij kun je denken aan Netflix dat op basis van data gebruikers aanbevelingen voor films doet. Het tweede doel is het nauwkeuriger maken van marketing en reclame, bijvoorbeeld door het gebruik van cookies om advertenties beter af te stemmen op de voorkeuren van personen. Het laatste doel betreft geld verdienen door het doorverkopen van data. Een voorbeeld hiervan is het doorverkopen van de transactiegeschiedenis van creditcards (geanonimiseerd, geaggregeerd) aan derde partijen. Cruciaal voor het gebruik van data is dat waarde wordt gecreëerd, niet alleen voor een bedrijf maar ook voor jou. Het zijn tenslotte jouw persoonlijke data die worden gebruikt, dus het voordeel zou ook jou moeten toekomen. Denk hierbij aan een aankoop die je doet omdat je op een product wordt geattendeerd, iets waarin je geïnteresseerd bent, maar waarvan je niet wist dat het bestond. In dit geval is het voor zowel de verkoper als de koper een win-win situatie. In mijn volgende blog zet ik mijn zakelijke bril op en ga ik dieper in op de waarde van de verzamelde data en enkele verschillende verdienmodellen die hierbij horen.

Uiteindelijk draait het om vertrouwen

In een tijd waarin klantdata steeds belangrijker worden als bron van competitief voordeel, wordt het voor bedrijven cruciaal om het vertrouwen van consumenten te winnen. Volgens een recent consumentenonderzoek is een meerderheid bereid om hun persoonlijke informatie te delen, mits er een waarde-uitwisseling is. Sterker nog, 67% van de ondervraagden wil informatie aan bedrijven verstrekken. Deze groep geeft echter ook aan dat het delen van data afhankelijk is van het vertrouwen in het bedrijf en wat er tegenover staat.

Een interessante gewaarwording daarbij is het verschil tussen generaties. In een uitgebreid onderzoek van KPMG worden 3 generaties (babyboomers, generatie X en millennials) en hun online gedrag en voorkeuren expliciet geanalyseerd. Het opvallende is dat uit dit onderzoek blijkt dat jonge consumenten, die als unieke individuen behandeld willen worden, minder onder de indruk zijn van een goede klantenservice dan oudere consumenten. Deze millennials zijn echter wel verhoudingsgewijs gevoelig voor bedrijven die een persoonlijk element bieden, zoals gepersonaliseerde aanbiedingen, herkenning en het voorspellen van behoeftes. Daar staat tegenover dat deze jongere generatie bedrijven ook zal houden aan een hoge(re) ethische standaard. Zij zijn bereid om hun persoonlijke data te delen, maar er moet goed mee om worden gegaan en er moet iets tegenover staan. Om deze jongere consumenten aan te trekken zullen bedrijven dus meer gepersonaliseerde interactie, op maat gemaakte ervaringen en 1-op-1 contact moeten bieden. Naarmate millenials een groter deel van de bevolking gaan vertegenwoordigen zullen de klantenservice  en loyaliteits-initiatieven verschuiven naar de achtergrond.  Dit zullen geen onderscheidende factoren meer zijn, maar minimale vereisten. Pas als deze millenials worden omarmd op een manier dat zij zich herkennen, en zich belangrijk en uniek voelen, zullen zij enige mate van loyaliteit richting organisaties vertonen.

Andere toepassingen

Naast de commerciële waarde en toepassingen van data is het belangrijk om te noemen dat de enorme datastromen ook worden ingezet om ingewikkelde uitdagingen op gebieden als gezondheidszorg, milieubescherming en stedelijke planning op te lossen. Voorbeelden hiervan zijn een digitale glucosemeter die draadloos meldingen doorgeeft aan patiënten en zorgverleners als de bloedglucose kritieke niveaus bereikt en Uber, dat rijpatronen van chauffeurs met gemeenten deelt, zodat op basis van data beslissingen kunnen worden genomen over mobiliteitsplanning en onderhoudsschema’s.

Personalisering = omzet?

De voornaamste conclusie is dat bedrijven data voornamelijk gebruiken om hun diensten te personaliseren. Naarmate producten of diensten meer gepersonaliseerd zijn, spreken ze mensen meer aan of blijven mensen er langer gebruik van maken, hetgeen resulteert in een hogere omzet. Om tot deze mate van personalisering te komen, zijn grote datastromen nodig. Hiervoor moeten bedrijven transparant en eerlijk zijn over de informatie die ze verzamelen en wat ze ermee doen en consumenten de controle geven over hun data. Bedrijven die daarnaast ook nog voordeel bieden in ruil voor het delen van persoonlijke data zullen langer en meer informatie mogen verzamelen. Dit resulteert in een betere profilering van de klanten en daardoor een hogere mate van personalisering. Deze bedrijven zullen de winnaars van het datatijdperk zijn. Voor organisaties die verhullen wat ze verzamelen en hoe ze die data gebruiken zal de data-kraan worden dichtgedraaid.

In deze tijd van toenemende digitale connectiviteit is het goed om een idee te hebben van welke data worden verzameld en hoe deze worden gebruikt. Of het nu je adresgegevens zijn, cookies die bijhouden welke sites je hebt bezocht of een profilering van jou als klant, primair is het bedoeld om te erachter te komen wie jij bent en hoe er aan jou geld kan worden verdiend. Heb je een andere kijk op wat er met onze persoonlijke data wordt gedaan of heb je een onderwerp dat je graag belicht wil zien in een volgende blog? Laat het me weten!

Foto: Libcom.org

Help ons verbeteren

Heb je 5 minuten voor een paar vragen over onze website?