Data is niet voldoende, we hebben wijsheid nodig!

Wie van jullie heeft prachtige rapportages, maar gebruikt ze te weinig? Ik vermoed dat een heleboel fondsenwervers nu hun hand opsteken. Te vaak betekent ‘data-gedreven werken’ in het bezit zijn van dashboards en rapportages. Terwijl data-gedreven werken pas echt waarde krijgt als je inzichten uit je data haalt, begrijpt wat ze betekenen en er vervolgens ook wat mee doet. Hoog tijd voor een nieuw model in fondsenwervingland: DIKW, oftewel van Data naar Informatie, van informatie naar Kennis, en van kennis naar Wijsheid.

Het DIKW-model, een bekend concept in de informatiekunde dat staat voor Data, Informatie, Kennis en Wijsheid. Het model werd in de jaren ’80 geïntroduceerd om te laten zien hoe ruwe gegevens stapsgewijs kunnen uitgroeien tot bruikbare inzichten. Eerst is er data, dan informatie (met context), daarna kennis (met ervaring en interpretatie), en uiteindelijk wijsheid: de vaardigheid om goede beslissingen te nemen op basis van die kennis. En het wordt eigenlijk ook nog eens in een piramide gepresenteerd!

Laten we het DIKW model eens toepassen op fondsenwerving...

Data – Alles begint bij ruwe cijfers

Data zijn de onbewerkte feiten. Exports uit een CRM-systeem, cijfers in een Excel-sheet, of het aantal mensen dat een e-mail heeft geopend. Op zichzelf zeggen ze nog niet zoveel.

Als je het goed doet dan heb je als organisatie je e-mailsysteem goed ingericht en meet je structureel hoeveel mensen een email openen, waar ze op klikken, en wie uiteindelijk doneert. Je verzamelt dit consequent, campagne na campagne. Als er geen vaste structuur is, open rates, clicks of conversie niet worden gemeten, dan is er wel data, maar geen overzicht of richting.

Informatie – Data krijgt betekenis

Zodra je data ordent en van context voorziet, ontstaat informatie. Zoals: “Campagne X had een open rate van 42% en bracht €12.000 op.” Je kunt verbanden leggen, verschillen zien en de eerste analyses maken.

Een organisatie bekijkt systematisch de resultaten per campagne én per kanaal. Ze weten dat e-mail gemiddeld beter converteert bij bestaande donateurs, terwijl social media vooral werkt voor nieuwe leads. Ze gebruiken die informatie actief bij hun planning. In tegenstelling tot een organisatie die ziet dat “mailing A” minder heeft opgebracht dan “mailing B”, maar weet niet wat er anders was. Geen segmentatie, geen documentatie van de boodschap, geen context. Je kunt er dus weinig van leren.

Kennis – Inzicht door ervaring en analyse

Kennis ontstaat wanneer je informatie combineert met ervaring en analyse. Je herkent patronen, stelt hypotheses op en toetst ze. Waarom werkt iets wél? Waarom iets anders niet?

Een organisatie ontdekt dat jonge donateurs minder vaak reageren op noodhulpmailings, maar juist goed aanslaan op structurele projecten. Ze passen hun strategie aan en investeren gericht in relevante proposities voor deze groep. Versus de organisatie die campagnes blijft herhalen die al een paar keer matig presteerden. Niemand heeft de tijd of het mandaat om de resultaten diepgaand te analyseren. De kennis blijft liggen – of wordt niet gedeeld.

Wijsheid – Strategie op basis van inzicht

Wijsheid is het vermogen om kennis toe te passen in strategische keuzes. Je weet waarom iets werkt of niet werkt, en durft daarvanuit je aanpak aan te passen – ook als dat betekent dat je moet breken met wat ‘altijd zo ging’.

Een organisatie besluit haar traditionele wervingscampagne te schrappen, omdat jarenlange data én ervaring aantonen dat het momentum daar juist afneemt. In plaats daarvan zetten ze in op een ander concept, met een meer persoonlijke benadering – en boeken ze hun beste resultaten in jaren. Terwijl een andere organisatie blijft inzetten op dezelfde kanalen en momenten, ook al blijkt uit rapportages dat de effectiviteit afneemt. Omdat de organisatiecultuur vasthoudt aan traditie, komt wijsheid niet tot bloei.

Het DIKW-model laat zien dat datagedreven werken geen kwestie is van ‘meer data’, maar van beter omgaan met data. De kracht zit niet in het verzamelen, maar in het vertalen, interpreteren en er naar handelen. Van cijfers naar context, van context naar inzicht, en van inzicht naar wijsheid. Ik kom inmiddels “data-gedreven” organisaties tegen die zo veel inzichten hebben dat ze niet meer weten wat ze ermee aan moeten. En dat nu juist niet de bedoeling…

Veel organisaties blijven halverwege het DIKW model steken. Maar verdere ontwikkeling is dus zeer de moeite waard!