In een eerdere post vroeg ik mij af wanneer het mogelijk zou zijn dat je een eigen bestand aan Google Maps zou kunnen koppelen om er vervolgens thematische kaarten mee te maken. Google Maps als een soort MapInfo om geomarketing mee te bedrijven, zeg maar.
Welnu, ik kwam zojuist op Informationweek een aankondiging tegen van Geocommons. Geocommons is een site waarmee je (straks, want nog in de beta fase UPDATE: Site is sinds 28 mei uit de beta fase) data kan visualiseren in kaarten door middel van heatmaps (kaart waarbij de concentratie van een bepaalde variabele in een regio wordt weergegeven in een scala van kleuren, in dit geval hoe hoger de waarde des te warmer de kleur):

Geocommons maakt gebruik van Google Maps. Naast de bestaande datasets kan je straks zelf datasets uploaden en de maps die je maakt delen met anderen. Wat dat betreft een zelfde soort initiatief als de hier eerder besproken datacommunities Many Eyes, Data360 en Swivel.

Het is dus de bedoeling dat je data deelt met anderen. Las in de FAQ wel dat ze overwegen om ook een betaalde functionaliteit op te nemen waarmee je je kaarten kan afschermen voor andere gebruikers.

Ziet er uit als een goed initiatief dat zeker de moeite waard is om te volgen. To be continued…

Bronnen:

Information Week: GeoCommons Makes Citizen Cartography Social

DBM Café: Geomarketing met Google Maps??, Link tip: Many Eyes, Link tip: Swivel en Data360

25 procent van de bedrijfskritische data van de Fortune 1000 bedrijven zal de komende twee jaar (verder) vervuilen. Driekwart van de grote ondernemingen zal tot 2010 weinig tot geen vooruitgang boeken bij het verbeteren van de datakwaliteit, aldus Gartner.

Gartner meldt verder: Alhoewel IT de datakwaliteit kan helpen verbeteren, hoort het probleem van datavervuiling bij de “business”. Bedrijven moeten investeren in een scala van oplossingen als dataverrijking, opschoning, matching etc.

Vaak heeft datakwaliteit geen prioriteit, met kostenstijgingen tot gevolg, zowel voor marketing (bijvoorbeeld mailingen) en Sales als voor andere onderdelen zoals productie en distributie.

dr. Ed Peelen van Neyenrode becijferde vorig jaar al dat slechte relatiegegevens Nederlandse bedrijven een schadepost van 400 miljoen euro oplevert.

Bronnen:

DMNews: Dirty data is a business problem, not an IT problem, says Gartner

DBM Café: 3200 Olifanten aan postretouren

Meer dan 40% van de gebruikers van DM adressen, maakt hierbij geen gebruik van het Infofilter, zo blijkt uit de jaarlijkse DM Media Enquete. Dit onderzoek is op initiatief van Twinkle, IDMK en E-Profile Marketing gehouden onder ca. 500 Direct Marketeers. Volgende week zal het onderzoek in het februari nummer van Twinkle worden behandeld.

Een slechte zaak dit, hoe kortzichtig kan je als direct marketeer zijn om mensen te benaderen die de stap hebben genomen om bij Infofilter te melden dat zij hier niet van gediend zijn?Â

Bron:

Twinkle: Infofilter door bijna helft direct marketeers niet gebruikt

Deze maand schreef ik over Swivel en Data360, sites waar je datasets kunt delen en visualiseren. Daar is nog een mooie site bijgekomen: Many Eyes. Bij deze site ligt de nadruk nog sterker op het visualiseren van data, met erg veel mogelijkheden: Maps, treemaps, netwerk diagrammen, histogrammen, noem maar op! De site is een initiatief van IBM’s Visual Communication Lab en ziet er erg indrukwekkend uit. Let wel, alle data wordt gedeeld. Dus niet meteen al je salesdata uploaden!

Linktip: Many Eyes

Twee leuke initiatieven voor datanerds: Swivel en Data360. Het zijn beiden sites waar je datasets kunt uploaden, visualiseren, becommentarieren, delen met anderen en crossen met andere data. De oprichters van Swivel typeren hun site toepasselijk als de “Youtube voor data”.

Datasets kunnen met elkaar worden vergeleken om mogelijke correlaties te ontdekken. Swivel vergelijkt zelfs automatisch jouw dataset met de andere datasets om vervolgens crossings voor te stellen.

Swivel en Data360 lijken elkaar weinig te ontlopen, al ziet Swivel er wat toegankelijker uit. Heb ze nog niet geprobeerd, maar ga dat zeker in de toekomst doen!

Leuke slogan van Swivel: “Swivel is a place where curious people explore all kinds of data.”

Datavisualisatiegoeroe (leuk scrabblewoord) Stephen Few heeft overigens wel wat commentaar op de presentatie van de data op beide sites (zie hier en hier), maar dat mag de pret niet drukken.

Linktips:

• Swivel
• Data360

Twee uur zwoegen per dag en dan nog niet de juiste informatie krijgen. Zo kan je de uitkomst van het onderzoek van Accenture onder 1000 managers in de VS en UK kort samenvatten. Enkele interessante uitkomsten:

• De gemiddelde manager in het middenkader is twee uur op een dag op zoek naar informatie en vervolgens blijkt de helft van de informatie onbruikbaar.
• 59% zegt dat ze elke dag waardevolle informatie mislopen omdat ze het domweg niet kunnen vinden. 42% gebruikt minstens een keer per week de verkeerde informatie. Dit allemaal vanwege een gebrekkige distributie van informatie.
• Nog een leuke: Informatie over de concurrenten blijkt vaak makkelijker te vinden dan informatie over andere onderdelen van het eigen bedrijf.
• Verder blijkt dat 57% gemiddeld drie bronnen moet raadplegen.
• Voornamelijk IT en HR managers klagen dat ze vaak de juiste informatie niet kunnen vinden omdat ze geconfronteerd worden met te veel informatie.
• Slechts 11% van de Finance & Accounting managers is van mening dat hun bedrijf genoeg investeert in technologie om de juiste data naar de juiste mensen te distribueren.

Bronnen:

• InformatieWeek: Managers Have Too Much Information, Do Too Little Sharing, Says Study

• Accenture: Managers Say the Majority of information Obtained for Their Work is Useless

Experian lanceert een dienst, Intact World geheten, waarmee adressen uit 232 landen kunnen worden geverifieerd, aangevuld met andere adresinformatie en gestandaardiseerd volgens de specifieke regels van deze landen.

Anders geen gemakkelijke klus aldus Experian, wereldwijd zijn er 130 verschillende adresstructuren en is een postcodetabel niet in elk land verkrijgbaar.

Het gaat hier volgens mij alleen om adresopschoning en niet standaardisatie van namen. Dat kan helemaal een berenklus zijn vanwege de vele verschillende naamconventies, zie mijn berichtje over matchen op naam.

Nuon heeft de eerste Data Quality Award van het DDMA gewonnen. Twee jaar geleden moest Nuon nog via een krantenadvertentie klanten uitleggen dat ze een administratieve achterstand hadden in de klanten database. Nou nou, het kan verkeren…

Zie de post op Adforesult voor een omschrijving van de awards.

Ik ga nu schrijven over iets waar ik weinig verstand van heb. Mijn welgemeende excuses als het al te veel opvalt. Ik zou je in dat geval dan ook van harte willen aanraden je aan te melden als Blogger bij DBM Café.

Ik heb weinig/geen kennis over list management, maar kwam in dit kader wel iets interessants tegen in een artikel op Multichannel Merchant: List poisoning.

We spreken van list poisoning als je outbound e-mail als gevolg van slechte e-mailadressen door providers wordt gekenmerkt als spam (en daarmee geblokkeerd). Erg vervelend dus. Deze “slechte” e-mailadressen kunnen moedwillig door iemand zijn ingevoerd.

Helaas maakt het artikel niet echt duidelijk hoe dit in zijn werk gaat. Gelukkig kwam ik op ClickZ een veel duidelijker artikel tegen van ruim een jaar geleden. De hierboven besproken e-mailadressen zijn zogenaamde “Spam traps”. Een spam trap is een schijnbaar valide e-mail adres die organisaties (bijvoorbeeld providers) gebruiken om spam te identificeren. Deze adressen zijn niet of nauwelijks openbaar gemaakt zodat wanneer er een e-mail op binnenkomt, de organisatie weet dat het spam betreft.

Maar hoe kunnen de spam traps in jouw database terecht komen?

• Vervuilde bronbestanden. Bijvoorbeeld aangekochte e-mailbestanden van dubieus allooi.
• List poisoning. Al dan niet opzettelijk invoeren van een spamtrap. Kan per ongeluk gaan, bijvoorbeeld als iemand een nep adres invult. Soms gebruiken organisaties verkeerd gespelde populaire domeinnamen als spam trap.
• Verouderde bestanden. Soms worden in ongebruik geraakte e-mailadressen gerecycled als spam trap.

Spam traps zijn moeilijk als dusdanig te herkennen en dus lastig uit het bestand te verwijderen. De enige manier om je te wapenen tegen list poisoning is door gebruik te maken van een dubbele opt-in. Als dit geen optie is (en waarom niet?) kan je overwegen nieuwe adressen een tijdje in quarantaine te houden. Als een bestand met nieuwe adressen de spam trap activeert behoeft alleen dit bestand gevalideerd te worden en niet je gehele bestand.

Dit is niet bepaald nieuw, maar ik hoop toch dat ik niet de enige ben die hier niet eerder van heeft gehoord!

Bronnen:

• Multichannel Merchant: Your List Is in Danger of Being Poisoned
• ClickZ: Spam Traps 101

Interessante cijfers op marketingfacts (dus eigenlijk hoef ik dit niet te bloggen, want iedereen leest MF al…):

• Een kwart van de marketeers maakt geen gebruik van differentiatie
• 65% maakt beperkt gebruik van personalisatie en differentiatie
• 11% maakt gebruik van aankoopgeschiedenis, klikgedrag en/of andere klantgegevens voor personalisatie/differentiatie

Oftewel: Er valt nog veel te winnen, misschien een goed idee om een database marketeer in te huren?

Bron:

Marketingfacts.nl: Marketeer maakt onvoldoende gebruik van klantgegevens in e-mail campagnes