Van gefragmenteerde klantdata naar gerichte segmentatie in HubSpot

Klantdata is voor veel organisaties zowel een goudmijn als een hoofdpijndossier. In het webinar “van gefragmenteerde data naar gerichte segmentatie” lieten Henry en Chiel‑Bas zien hoe je met HubSpot Data Hub de sprong maakt van losse systemen en vervuilde data naar één centrale basis voor slimme segmentatie, automatisering en AI‑toepassingen.

In deze blog vatten we de belangrijkste inzichten uit het webinar samen, aangevuld met actuele inzichten rondom data centralisatie, datakwaliteit en AI‑gedreven segmentatie. Met één doel: jou helpen om (eindelijk) meer rendement te halen uit de klantdata die je al hebt.

Waarom klantdata zo vaak een bottleneck is

Vrijwel ieder B2B‑team herkent het beeld.

• Marketing draait campagnes op basis van een mix van CRM‑data, spreadsheets en websiteformulieren.
• Sales vertrouwt de CRM‑data maar half en houdt eigen lijstjes bij.
• Customer service heeft waardevolle informatie in een ticketingsysteem, maar die data komt nooit bij marketing of sales terecht.
  
  

• Inconsistent klantbeeld
• Suboptimale segmentatie
• Veel handwerk en discussies over “welke data klopt nu eigenlijk?”

Onderzoeken laten zien dat slechte datakwaliteit niet alleen irritant is, maar ook flink in de papieren kan lopen: slechte data raakt direct een aanzienlijk deel van de omzet en zorgt voor hogere operationele kosten en verlies van vertrouwen in rapportages.

Daar komt nog iets bij. De druk op personalisatie en relevantie neemt toe. Met alleen naam en e‑mail kom je er niet meer. Je wilt kunnen segmenteren op gedrag, productgebruik, contractstatus, supporthistorie en meer.

Wat is HubSpot Data Hub?

HubSpot Data Hub is in essentie de data‑laag onder je HubSpot‑platform. Geen losstaande, ingewikkelde oplossing, maar een geïntegreerde manier om data uit je techstack te verbinden, op te schonen en activerbaar te maken in je CRM, marketing, sales en service. De belangrijke bouwstenen zijn:

1. Data Studio

Hier breng je data uit verschillende bronnen samen, combineer je tabellen (bijvoorbeeld CRM + webshop + supportdata) en maak je datasets die je direct kunt gebruiken in rapportages en segmentatie.

2. Integraties en data sync

Je koppelt systemen (zoals ERP, data warehouse, e‑commerce of supporttools), zodat data automatisch blijft stromen en up‑to‑date blijft.

3. Datakwaliteit en governance

Denk aan regels voor deduplicatie, normalisatie (bijvoorbeeld landcodes), verplichte velden en automatische opschoning.

4. AI‑ondersteuning

AI helpt patronen in de data te herkennen en die inzichten direct te gebruiken in campagnes, workflows en commerciële processen.

In het webinar lieten Henry en Chiel‑Bas zien hoe je met die bouwstenen niet alleen “mooie dashboards” maakt, maar vooral: betere commerciële beslissingen.

Drie pijlers: van data‑chaos naar data-gedreven

1. Data centraliseren: één bron van waarheid

De eerste stap is altijd: breng data bij elkaar. Niet omdat centraliseren op zichzelf zo interessant is, maar omdat je zonder centraal klantbeeld geen serieuze segmentatie, rapportage of AI‑toepassing kunt neerzetten.

Concreet betekent dat je eerst je belangrijkste databronnen met elkaar verbindt. Denk aan je CRM, je webshop of bestelplatform, je ERP, en je supporttool. Vervolgens breng je die informatie samen in Data Studio, zodat je niet langer vanuit losse lijstjes werkt, maar vanuit één samenhangende dataset.

Het laatste stukje is misschien wel het belangrijkste. Je maakt expliciet welke velden en definities je minimaal nodig hebt om goed te kunnen segmenteren en sturen. Welke eigenschappen bepalen voor jullie het verschil tussen een kans en een klant, tussen een tevreden gebruiker en een risico, of tussen een eenmalige koper en een account met groeipotentieel?

2. Datakwaliteit: zonder goede data geen goede beslissingen

Met alleen centralisatie ben je er nog niet. Als je rommel in één grote hoop gooit, heb je nog steeds rommel. Alleen nu op één plek. Daarom stond datakwaliteit centraal in het webinar. In de praktijk gaat het vaak mis door dubbele records, verouderde of incomplete profielen en waarden die nét anders zijn vastgelegd per team of per systeem. Dat klinkt klein, maar het effect is groot. Segmenten worden onbetrouwbaar, automatiseringen schieten mis en rapportages leveren eerder discussie dan inzicht op.

De kracht van Data Hub is dat je dit niet meer handmatig hoeft te blijven ‘repareren’. Je kunt deduplicatie en standaardisatie automatiseren, duidelijke afspraken borgen over definities en eigenaarschap, en afwijkingen sneller signaleren voordat ze zich door je hele marketing- en salesproces verspreiden.

Kortom. datakwaliteit is geen IT‑detail, maar een commerciële randvoorwaarde.

3. Activatie: segmentatie, automatisering en AI in de praktijk

De echte waarde ontstaat pas als je de gecentraliseerde en opgeschoonde data gaat activeren. Dan wordt data geen administratie meer, maar een stuurmiddel voor je commerciële proces.

In het webinar kwam dat heel concreet terug. Je gebruikt gedragsdata en klantwaarde in combinatie om segmenten te maken die écht iets zeggen. Denk aan prospects die veel interesse tonen in een specifiek onderwerp, bestaande klanten waarvan je ziet dat gebruik of engagement afneemt, of accounts met groeipotentieel op basis van dealhistorie en contractinformatie. Op basis van die segmenten kun je vervolgens automatiseringen inrichten die logisch aanvoelen voor de ontvanger. Bijvoorbeeld door automatisch de juiste follow-up te starten, een relevante nurtureflow te activeren of sales een signaal te geven dat een contact klaar lijkt voor een gesprek.

AI helpt daarbij om sneller patronen te herkennen en prioriteiten scherper te krijgen. Niet als ‘black box’, maar als ondersteuning om betere keuzes te maken. Wie verdient nu aandacht, welke boodschap past bij deze fase, en welke actie levert waarschijnlijk het meeste effect op?

Dat is ook precies het punt waar marketing, sales en service samenkomen. Marketing ziet welke proposities en content per segment werken en kan daar campagnes op bouwen. Sales krijgt context en urgentie, zodat opvolging minder op onderbuikgevoel en meer op signalen gebeurt. En service kan proactief handelen richting risicosegmenten of juist extra aandacht geven aan high-value klanten, nog voordat er problemen ontstaan.

Voorbeeldscenario: van ruwe data naar gerichte segmentatie

Stel, je werkt met:

• HubSpot CRM met contacten en deals
• Een bestelomgeving of webshop
• Een supporttool
• Eventueel een financiële applicatie

Zonder Data Hub moet je handmatig exports maken en Excel. Met Data Hub kun je in grote lijnen:

• Data samenbrengen in Data Studio en koppelen aan je CRM‑objecten
• Datakwaliteit opschonen (duplicates, normalisatie, missing data)
• Segmenten bouwen die direct iets opleveren
• Campagnes en workflows inrichten voor marketing, sales én service
• AI inzetten om next‑best‑actions te ondersteunen
  
  

Hoe begin je zelf? vijf praktische eerste stappen

Wil je zelf aan de slag, gebruik dan deze stappen als leidraad.

1. Breng je datalandschap in kaart

   - Welke systemen bevatten klantdata?
   - Welke velden zijn cruciaal voor marketing, sales en service?
   

2. Kies 1–2 concrete use cases

   - Beter segmenteren voor upsell
   - Churnrisico eerder herkennen
   - Leadopvolging slimmer prioriteren

3. Koppel je systemen en bouw een eerste dataset in Data Studio

   - Start met contacts, companies en deals
   - Voeg daarna product‑ en supportdata toe

4. Zet basisregels voor datakwaliteit neer

   - Definieer wat een ‘goede’ record is
   - Automatiseer deduplicatie en standaardisatie

5. Activeer: maak er segmenten, dashboards en workflows van

   - Bouw segmenten die direct impact hebben
   - Maak inzicht en opvolging onderdeel van je proces
   

Van webinar naar volgende stap

Het webinar liet zien hoe je met HubSpot Data Hub de stap maakt van gefragmenteerde data naar een centrale, betrouwbare basis voor gerichte segmentatie, automatisering en AI‑gedreven groei.

Wil je hier verder op doorpakken, dan helpt het om het webinar nog even terug te kijken. Zo zie je de demo en voorbeelden opnieuw in context en kun je intern makkelijker bepalen wat voor jullie het meest relevant is. Kies daarna bewust één of twee use cases die direct impact maken, zodat je niet blijft hangen in ‘we moeten iets met data’, maar toewerkt naar een concreet resultaat. Vanuit daar zet je de eerste stap naar een datafundament waar je hele organisatie op kan bouwen.

Kaar om van inzicht naar actie te gaan?

Wil je dit écht goed op orde krijgen in jullie HubSpot-omgeving? Bright Digital helpt je om data te centraliseren, datakwaliteit structureel te verbeteren en dit te vertalen naar segmentatie en automatisering die resultaat oplevert. Maak een afspraak met één van onze specialisten voor een plan van aanpak. In 30 minuten brengen we je situatie in kaart en krijg je direct helder wat de slimste volgende stap is.