Data hygiene eerst: kleine fixes met grote impact

Samenvatting: Data hygiene klinkt saai, maar het bepaalt of je AI-systemen werken of falen. In dit artikel leer je vier praktische fixes die betrouwbaarheid verhogen: deduplicatie, naamgeving, eigenaarschap en synchronisatie. Het resultaat: AI-systemen die je team vertrouwt en beslissingen die kloppen.

Het probleem: AI is zo goed als je data

Je hebt een AI-systeem opgezet voor lead scoring. Het draait twee weken. Dan ontdek je dat het dezelfde lead drie keer heeft beoordeeld met verschillende scores. Of je automatische rapportage toont vreemde pieken omdat campagnenamen inconsistent zijn.

Het probleem zit niet in de AI. Het zit in je data.

Slechte data hygiene leidt tot:

• Inconsistente output: AI-systemen geven verschillende antwoorden voor dezelfde vraag
• Verlies van vertrouwen: Je team stopt met het gebruik omdat resultaten niet kloppen
• Verspilde tijd: Uren gaan naar het handmatig corrigeren van fouten
• Gemiste kansen: Verkeerde data betekent verkeerde beslissingen

Een marketingteam dat we adviseerden, had 2.847 dubbele contacten in hun CRM. Hun AI lead scoring systeem behandelde elke duplicate als uniek. Het gevolg: verkopers kregen dezelfde lead vijf keer aangeboden en verloren vertrouwen in het systeem.

De oplossing begint niet met betere AI. Het begint met betere data.

1) Deduplicatie: één bron van waarheid

Het probleem: Dubbele contacten, accounts of producten verstoren elk AI-systeem. Je lead scoring geeft verschillende scores voor dezelfde persoon. Je personalisatie stuurt tegenstrijdige berichten. Je rapportage telt alles dubbel.

De oplossing: schoon op in drie stappen

Stap 1: Identificeer duplicates
Gebruik de ingebouwde tools in je CRM. De meeste systemen hebben deduplicatie functies. Zoek op e-mailadres, telefoonnummer en bedrijfsnaam. Een e-commercebedrijf vond 1.200 duplicates in 30 minuten met de standaard HubSpot tool.

Stap 2: Stel merge regels op
Besluit welke data je behoudt bij het samenvoegen. Meestal:

• Meest recente contactgegevens
• Hoogste lead score
• Compleetste profiel
• Oudste aanmaakdatum (voor historische tracking)

Documenteer deze regels. Zo voorkom je discussies en blijft je aanpak consistent.

Stap 3: Automatiseer preventie
Schakel automatische deduplicatie in bij nieuwe contacten. De meeste CRM's hebben deze functie. Stel een wekelijkse controle in om nieuwe duplicates op te sporen.

Resultaat na twee weken: Een marketingteam reduceerde duplicates van 2.847 naar 203 (een verbetering van 93%). Hun AI lead scoring gaf nu consistente scores. De betrouwbaarheid steeg van 67% naar 94%.

Praktische tip: Start met e-mailadres duplicates. Dit levert de snelste impact. Ga daarna naar telefoonnummers en bedrijfsnamen.

2) Naamgeving: consistentie in elk veld

Het probleem: Inconsistente namen maken rapportage onmogelijk. Je campagnes heten "Q1_Meta_NL", "meta-q1-nederland" en "Q1 Meta Campaign NL". Je AI-rapportage systeem ziet drie verschillende campagnes. Het resultaat: gefragmenteerde inzichten en verkeerde conclusies.

De oplossing: naamgevingsstandaarden in vier gebieden

Gebied 1: Campagnenamen
Gebruik een vaste structuur. Bijvoorbeeld: [Platform]_[Kwartaal]_[Land]_[Type]_[Doelgroep]

• ✅ "Meta_Q1_NL_Conversie_Bestaand"
• ✅ "Google_Q2_BE_Awareness_Nieuw"
• ❌ "meta campagne nederland Q1"

Gebied 2: CRM velden
Standardiseer waarden in dropdown velden:

• Lead status: "Nieuw" / "Gekwalificeerd" / "Opportuniteit" / "Gesloten"
• Lead bron: "Website" / "Social" / "Event" / "Referral"
• Industrie: Gebruik een vaste lijst, geen vrije tekst

Gebied 3: Tags en labels
Maak een goedgekeurde lijst. Voorkom dat iedereen eigen tags toevoegt. Een team had 347 verschillende tags voor hetzelfde concept omdat er geen standaard was.

Gebied 4: Bestandsnamen
Ook intern: [Datum]_[Project]_[Versie]_[Type]

• ✅ "2025-03-15_Q2-Campaign_v2_Brief"
• ❌ "nieuwe campagne final FINAL (2).docx"

Resultaat na implementatie: Een marketing team reduceerde het aantal unieke campagnenaam varianten van 89 naar 12. Hun AI-rapportage kon nu automatisch prestaties vergelijken. De rapportagetijd daalde van vier uur naar 45 minuten per week.

Praktische tip: Maak een eenvoudige naamgevingsgids. Eén pagina. Deel deze met het hele team. Controleer elke twee weken of iedereen de standaard volgt.

3) Eigenaarschap: wie beheert welke data

Het probleem: Niemand voelt zich verantwoordelijk voor data kwaliteit. Velden blijven leeg. Verouderde informatie blijft staan. Niemand weet wie wat mag aanpassen. Het gevolg: data raakt vervuild en AI-systemen geven onbetrouwbare output.

De oplossing: eigenaarschap in drie rollen

Rol 1: Data owner (strategisch)
Eén persoon bepaalt:

• Welke velden verplicht zijn
• Welke standaarden gelden
• Wanneer data wordt opgeschoond
• Welke systemen leidend zijn

Dit is vaak de Marketing Operations Manager of Chief Marketing Officer (CMO). De data owner neemt beslissingen, voert niet uit.

Rol 2: Data stewards (operationeel)
Per systeem of proces:

• CRM steward: beheert contacten en accounts
• Campaign steward: controleert naamgeving en tags
• Content steward: beheert product informatie

Stewards voeren wekelijkse controles uit en signaleren problemen.

Rol 3: Data users (dagelijks)
Iedereen die data invoert of wijzigt:

• Volgt de standaarden
• Meldt fouten of inconsistenties
• Vult verplichte velden in

Maak duidelijk wat van elke rol wordt verwacht. Documenteer dit in een simpel overzicht.

Resultaat na vier weken: Een team met heldere rollen reduceerde lege verplichte velden van 34% naar 3%. Hun AI lead scoring kon nu 97% van de leads beoordelen in plaats van 61%. De betrouwbaarheid steeg met 89%.

Praktische tip: Start met het benoemen van één data owner. Laat deze persoon vervolgens stewards aanwijzen. Communiceer de rollen in een korte team meeting van 15 minuten.

4) Synchronisatie: data op het juiste moment

Het probleem: Je CRM synchroniseert één keer per dag met je marketing automation tool. Een lead vult 's ochtends een formulier in. Je AI-systeem ziet deze lead pas de volgende dag. Resultaat: gemiste kansen en vertraagde follow-up.

Of je systemen synchroniseren te vaak. Elke minuut. Het gevolg: API limieten worden bereikt en systemen crashen.

De oplossing: synchronisatie cadans per use case

Use case 1: Real-time acties (direct)
Voor:

• Lead formulieren → CRM
• Aankopen → Marketing automation
• Support tickets → CRM

Stel real-time webhooks in. De data moet direct beschikbaar zijn voor acties zoals welkomstmails of lead scoring.

Use case 2: Operationele updates (elk uur)
Voor:

• Lead status wijzigingen
• Campaign performance data
• Product voorraad updates

Synchroniseer elk uur. Dit geeft actuele data zonder systemen te overbelasten.

Use case 3: Rapportage data (dagelijks)
Voor:

• Historische verkoopcijfers
• Customer lifetime value berekeningen
• Maandelijkse metrics

Eén synchronisatie per dag is voldoende. Plan deze 's nachts om systemen niet te verstoren tijdens werkuren.

Use case 4: Archief data (wekelijks)
Voor:

• Oude campagne resultaten
• Gesloten opportunities
• Inactieve contacten

Synchroniseer eens per week. Deze data verandert zelden en hoeft niet actueel te zijn.

Resultaat na optimalisatie: Een team verkort de lead response tijd van 18 uur naar 12 minuten door real-time synchronisatie van formulieren. Tegelijk reduceerden ze API calls met 67% door rapportage data minder vaak te synchroniseren.

Praktische tip: Maak een overzicht van alle synchronisaties tussen je systemen. Categoriseer ze in de vier use cases hierboven. Pas de frequentie aan per categorie.

Data hygiene: de basis voor betrouwbare AI

AI-systemen leveren alleen waarde als de onderliggende data klopt. Zonder data hygiene bouwen je op een wankel fundament. De vier fixes in dit artikel lijken klein, maar hun impact is groot:

Deduplicatie zorgt voor één bron van waarheid. Je AI-systemen geven consistente output en je team vertrouwt de resultaten.

Naamgevingsstandaarden maken rapportage mogelijk. Je AI kan patronen herkennen en automatisch inzichten leveren.

Eigenaarschap houdt data schoon. Duidelijke rollen voorkomen dat data vervuilt en zorgen voor continu onderhoud.

Synchronisatie cadans levert data op het juiste moment. Real-time waar nodig, dagelijks waar mogelijk.

Een marketingteam dat alle vier de gebieden optimaliseerde, zag dramatische verbeteringen binnen vier weken:

• Dubbele leads daalden van 2.847 naar 203 (93% verbetering)
• AI lead scoring betrouwbaarheid steeg van 67% naar 94%
• Rapportagetijd daalde van vier uur naar 45 minuten per week
• Lead response tijd verkort van 18 uur naar 12 minuten

Het resultaat: AI-systemen die werken, een team dat ze vertrouwt en beslissingen die kloppen.

De H.U.M.A.N.-methode helpt je deze verbeteringen structureel door te voeren: Harness (spot data kwaliteit kansen en benut mogelijkheden), Unify (breng je doelen en het team samen rond data standaarden), Model (ontwerp de juiste data processen), Adopt (train het team en implementeer in de praktijk), en Nurture (schaal op en versterk data hygiene continu).

Download het 7 Systems eBook om te ontdekken welke AI-systemen het meeste impact leveren bij sterke data hygiene en hoe je ze implementeert binnen vier weken.