De echte kosten van slechte data: waarom systeemintegratie ertoe doet

Het probleem waar niemand voor budgetteert

Gartner schat dat slechte datakwaliteit organisaties gemiddeld USD 12,9 miljoen per jaar kost. Dat cijfer komt van Fortune 500-bedrijven, maar de mechanismen zijn op elke schaal hetzelfde. Als je CRM zegt dat een klant heeft betaald maar je boekhoudsysteem zegt van niet, moet iemand het uitzoeken. Als je webshop een contactrecord aanmaakt dat al bestaat in je CRM, heb je nu twee records die in de loop van de tijd uiteenlopen. Als een salesmedewerker een telefoonnummer bijwerkt in één systeem maar niet in de andere drie, faalt je outreach ongemerkt.

Voor een bedrijf van 20 personen dat vier of vijf losse tools draait, kosten deze problemen doorgaans 5-15 uur per week aan handmatige afstemming, duplicaatopruiming en foutcorrectie. Tegen EUR 40 per uur volledig belast, is dat EUR 800 tot EUR 2.400 per maand -- niet besteed aan productief werk, maar aan het repareren van data die in de eerste plaats correct had moeten zijn.

Hoe datasilo's ontstaan

Datasilo's zijn zelden het resultaat van een bewuste keuze. Ze stapelen zich op. Marketing kiest een CRM. Sales gaat het ook gebruiken, maar finance zat al op Exact Online. Het magazijn gebruikt een apart voorraadsysteem. Klantenservice volgt tickets in weer een ander systeem. Elke tool werkt prima op zichzelf. Het probleem zit in de gaten ertussen.

Zo stapelt de schade zich op:

Dubbele records. Een klant plaatst een bestelling in je webshop, waardoor een nieuw contact wordt aangemaakt. Maar ze bestaan al in je CRM vanuit een salesgesprek drie maanden geleden. Nu heb je twee records. Het webshop-record heeft het verzendadres; het CRM-record heeft de naam van de beslisser en de dealhistorie. Geen van beide systemen heeft het volledige beeld.

Verouderde data. Een klant wijzigt het factuuradres op je portal. Het portaal slaat het op. Maar Exact Online heeft nog het oude adres, dus de volgende factuur gaat naar de verkeerde locatie. De klant belt met een klacht. Iemand werkt het adres handmatig bij in Exact Online. Twee weken later synchroniseert het portaal opnieuw en overschrijft het met de oude data, omdat de synchronisatie was geconfigureerd om te pushen, niet te pullen.

Ontbrekende context. Je salesteam sluit een deal in Pipedrive en markeert het als gewonnen. Maar het operationele team gebruikt een ander systeem en wordt nooit op de hoogte gebracht. De klant wacht een week op onboarding en belt dan om te vragen wat er is gebeurd. Je team haast zich, en de klant start de relatie met een negatieve indruk.

De schade kwantificeren

De kosten van slechte data zijn niet alleen de tijd die je besteedt aan repareren. Er zijn drie lagen:

Directe kosten

Deze zijn meetbaar in uren en euro's. Dubbele data-invoer, handmatige afstemming, facturen opnieuw versturen naar het juiste adres, werk opnieuw doen omdat iemand handelde op verouderde informatie. Voor een typisch MKB-bedrijf zien we EUR 1.000 tot EUR 3.000 per maand aan directe arbeidskosten toe te schrijven aan datakwaliteitsproblemen.

Indirecte kosten

Tragere besluitvorming omdat je je rapportages niet kunt vertrouwen. Een salespipeline die omzet overschat omdat verloren deals niet werden teruggesynchroniseerd vanuit de boekhouding. Voorraadtellingen die niet kloppen tussen je magazijnsysteem en je webshop, wat leidt tot oververkoop of onnodige herbevoorrading. Deze zijn moeilijker te kwantificeren maar vaak groter dan de directe kosten.

Opportuniteitskosten

De opvolging die nooit plaatsvond omdat het CRM het niet signaleerde. Het upsellgesprek dat nooit begon omdat de accountmanager niet wist dat de klant hun gebruik had uitgebreid. IBM schatte dat slechte data de Amerikaanse economie ruwweg USD 3,1 biljoen per jaar kost, en een aanzienlijk deel daarvan is gemiste omzet in plaats van verspilde arbeid.

Een concreet voorbeeld

Een van onze klanten draaide Pipedrive voor sales, Exact Online voor de boekhouding en WooCommerce voor hun webshop. Voor de integratie zag een typische week er zo uit:

12 nieuwe webshoporders handmatig ingevoerd in Exact Online (20 minuten per stuk = 4 uur)
3-5 dubbele contactrecords per week aangemaakt, handmatig ontdekt en samengevoegd (15 minuten per stuk = 1 uur)
1-2 facturen per maand naar verkeerde adressen gestuurd (30 minuten per stuk om op te lossen, plus klantirritatie)
Wekelijkse "afstemmingsvergadering" waarin sales en finance hun cijfers vergeleken (1,5 uur, twee personen = 3 persoons-uren)
Maandrapportage die een volledige dag kostte omdat data uit drie systemen moest worden opgehaald en handmatig vergeleken

Totaal: ruwweg 12 uur per week, ofwel EUR 2.000 per maand aan arbeid alleen. De afstemmingsvergadering vertraagde ook beslissingen met een week, omdat de cijfers slechts elke zeven dagen op één lijn lagen.

Hoe integratie dit oplost

De oplossing is conceptueel niet ingewikkeld: laat je systemen met elkaar praten zodat data één keer wordt ingevoerd en correct doorstroomt. In de praktijk betekent dit integraties bouwen die de details afhandelen -- field mapping, conflictoplossing, foutafhandeling en monitoring.

Na het integreren van de drie systemen voor bovenstaande klant:

Webshoporders maken automatisch factuurconcepten aan in Exact Online en werken de dealstatus bij in Pipedrive
Contactdata synchroniseert bidirectioneel met een gedefinieerde bron van waarheid (CRM wint voor contactgegevens, boekhouding wint voor facturatiegegevens)
Adreswijzigingen in elk systeem worden binnen 5 minuten doorgevoerd
De wekelijkse afstemmingsvergadering is volledig geschrapt
Maandrapportage werd een dashboard dat in realtime bijwerkt

Het integratieproject kostte EUR 9.000. Maandelijkse arbeidsbesparing was EUR 2.000. Terugverdientijd: minder dan vijf maanden. En dan zijn de geëlimineerde klantklachten en snellere besluitvorming nog niet meegerekend.

We behandelen de technische patronen achter deze integraties in onze gids Best Practices voor Systeemintegratie, inclusief hoe je omgaat met de onvermijdelijke edge cases rond webhook-betrouwbaarheid en dataconflicten.

Waar te beginnen

Als je vermoedt dat datakwaliteit je geld kost, begin dan met een simpele audit:

Kies één entiteit (contacten, orders of facturen) en vergelijk de aantallen in alle systemen die het opslaan. Als de aantallen niet kloppen, heb je een probleem.
Houd handmatige data-invoer bij gedurende één week. Elke keer dat iemand informatie intikt in een systeem die al ergens anders bestaat, noteer het. Vermenigvuldig met 52 voor je jaarlijkse kosten.
Vraag je team waar ze de data niet vertrouwen. Ze weten al welke rapportages onbetrouwbaar zijn en welke systemen verouderde informatie bevatten. Hun antwoorden vertellen je waar integratie de meeste impact heeft.

Als je Exact Online draait naast een CRM of webshop, loopt de Exact Online naar CRM integratiegids door de specifieke koppelings-patronen en veelvoorkomende valkuilen voor dat ecosysteem.

Het duurste dataprobleem is het probleem dat je hebt genormaliseerd. Wanneer je team zegt "we checken dat altijd even in het andere systeem," dan is dat een datakwaliteitsbelasting die je elke dag betaalt. Integratie elimineert die belasting.