We hebben geen dataprobleem. Maar wel veel andere problemen...
Iedereen in fondsenwerving weet inmiddels dat data belangrijk is. Toch lukt het veel organisaties nog steeds niet om data echt onderdeel te maken van hoe ze sturen, leren en groeien. Niet omdat er te weinig cijfers zijn, maar omdat de echte uitdaging meestal ergens anders zit: in cultuur, focus, discipline en leiderschap. Steve MacLaughlin schreef daar tien jaar geleden al scherp over in Data Driven Nonprofits. Zijn recente terugblik laat pijnlijk goed zien waar het vandaag nog steeds vastloopt. In dit blog deel ik zijn belangrijkste punten.
Cultuur bepaalt of data echt iets verandert
Als organisaties beter met data willen werken, is de eerste reflex vaak technisch: een nieuw CRM, een beter dashboard, een extra koppeling of een AI-tool. En natuurlijk doen systemen ertoe. Slechte systemen maken goed werken onmogelijk. Maar goede systemen maken een organisatie nog niet automatisch datagedreven.
“Without the right culture, you're just spinning in circles.” — Steve MacLaughlin
Dat blijft één van zijn scherpste observaties. Als mensen niet gewend zijn om aannames te toetsen, resultaten eerlijk te bespreken en van fouten te leren, dan blijft data oppervlakkig. Dan hangt er misschien een mooi dashboard aan de muur, maar verandert er in de praktijk weinig. Datagedreven werken begint dus niet bij tooling, maar bij gedrag: nieuwsgierigheid, vragen durven stellen en openstaan voor wat de cijfers echt laten zien.
Data moet onderdeel zijn van het dagelijkse werk
In veel organisaties is data nog steeds iets dat je “erbij” doet. Iets voor de analist, voor een evaluatie of voor een vraag van management of bestuur. Dat is zonde, want dan blijft data op afstand staan, terwijl het juist veel normaler zou moeten zijn.
“It’s not a foreign object… It’s the lingua franca of decision making.” — Steve MacLaughlin
Data moet geen apart domein zijn, maar onderdeel van hoe je kijkt naar campagnes, donateurs, instroom, verval en groei. Dat betekent niet dat iedereen data-expert moet zijn. Wel dat teams standaard een paar basale vragen meenemen: wat werkt hier echt, waar zien we kwaliteit en wat kunnen we hiervan leren?
Meer data is niet hetzelfde als meer inzicht
Het probleem in fondsenwerving is meestal niet dat er te weinig data is. Integendeel: er is vaak juist te veel. Campagnedata, e-mailresultaten, websitegedrag, servicecontacten, online giften, retentiecijfers en engagementsignalen. De hoeveelheid informatie groeit voortdurend. Maar meer data betekent nog niet meer inzicht.
“It’s not about the volume of the data; it’s about the value.” — Steve MacLaughlin
Dat is een belangrijk onderscheid. Veel organisaties verzamelen meer dan ze gebruiken, en gebruiken meer dan ze echt begrijpen. Het risico is dan dat teams druk zijn met cijfers zonder dat duidelijk is welke inzichten echt helpen. De belangrijkste vragen zijn vaak eenvoudiger dan we denken: waar komt groei vandaan, welke investeringen bouwen waarde op, wat gebeurt er met retentie en welke kanalen brengen ook kwaliteit? Dáár moet data antwoord op geven.
Kleinere organisaties hebben andere databehoeften
Er wordt vaak gezegd dat datagedreven werken voor iedere organisatie belangrijk is. Dat klopt. Maar dat is iets anders dan zeggen dat het voor iedere organisatie even haalbaar is. Een kleine organisatie met beperkte capaciteit en weinig specialistische kennis kan niet zomaar hetzelfde doen als een grote organisatie met aparte teams voor data, digital en CRM.
“We need better solutions that meet small nonprofits where they are.” — Steve MacLaughlin
Dat is terecht. Ook kleinere organisaties voelen de druk om te segmenteren, dashboards te bouwen, te testen en met AI aan de slag te gaan. Maar niet alles hoeft meteen groots en complex. Wat wél nodig is, is toegang tot bruikbare inzichten, eenvoudige stuurinformatie en praktische ondersteuning. Dat is vaak waardevoller dan een ambitieuze data-aanpak waar niemand echt mee kan werken.
Datakwaliteit is de basis van goed sturen
Niet sexy, wel cruciaal: datakwaliteit. Veel organisaties onderschatten hoeveel invloed de kwaliteit van hun data heeft op alles wat daarna volgt. Dubbele records, ontbrekende velden, verouderde adressen en inconsistente invoer lijken operationeel, maar hebben directe gevolgen voor analyses en beslissingen.
“If you start out with bad data, then it only gets worse from there.” — Steve MacLaughlin
Precies. Slechte data blijft zelden een klein probleem. Je kunt er tijdelijk omheen werken, maar uiteindelijk werkt het overal in door. Daarom is datakwaliteit niet alleen een operationeel onderwerp, maar een strategische basisvoorwaarde. En die vraagt discipline: heldere afspraken, eigenaarschap en doorlopende aandacht.
AI versterkt, maar vervangt menselijk oordeel niet
AI is de grote versneller van dit moment. En terecht: het biedt enorme kansen voor analyse, personalisatie, content, automatisering en slimmere processen. Maar AI maakt een zwakke basis niet sterk.
“The winners will be nonprofits that use AI to augment human capabilities.” — Steve MacLaughlin
Dat is een verstandige lijn. Organisaties met een heldere strategie, redelijke datakwaliteit en een cultuur van leren zullen sneller profiteren van AI. Organisaties zonder die basis zullen vooral sneller méér output produceren, zonder dat de kwaliteit van keuzes echt toeneemt. En daarom neemt AI in fondsenwerving nooit het menselijke deel van het vak over. Relaties bouwen, vertrouwen winnen en context begrijpen blijven mensenwerk.
Datagedreven werken begint met een bewuste keuze
Wat ik sterk vind aan Steve’s verhaal, is dat hij het niet laat eindigen in techniek, maar in keuze. Zie je data als ballast of als hulpmiddel? Gebruik je cijfers om overtuigingen te bevestigen, of om eerlijker te kijken? Investeer je alleen in tools, of ook in gedrag, cultuur en discipline?
“We can choose to be overwhelmed by data or we can choose to turn it into treasure.” — Steve MacLaughlin
Dat blijft een mooie samenvatting. Want datagedreven werken begint niet bij software, dashboards of AI, maar bij de keuze om beter te willen kijken. Naar patronen, prestaties en waar groei echt vandaan komt.
Data is dus niet het probleem. De vraag is vooral wat je organisatie ermee durft te doen.
PS Steve Maclaughlin heeft net een nieuw boek geschreven: How to Raise Money.