Data en analytics in marketing: welke skills zijn must-have en welke kun je trainen?

• 20 mei 2026

Data is al jaren geen bijzaak meer in marketing, maar de grens tussen wat je moet kunnen en wat je kunt leren, blijft voor veel organisaties onduidelijk. Die onduidelijkheid kost tijd bij werving, leidt tot verkeerde verwachtingen en zorgt dat goede kandidaten onterecht worden afgewezen of juist aangenomen voor een rol die niet bij hen past. Niet elke marketingprofessional hoeft een data-analist te zijn. Wel moet iedereen in marketing begrijpen wat data betekent en hoe je het gebruikt in beslissingen. Analytisch denkvermogen is een houding die je beperkt kunt trainen. Toolkennis is dat wel. De scheidslijn tussen must-have en trainbaar verschilt per functieniveau en type rol.

Wat verstaan we onder data en analytics in marketing?

Data en analytics in marketing verwijst naar het verzamelen, interpreteren en toepassen van kwantitatieve en kwalitatieve gegevens om marketingbeslissingen te onderbouwen en campagnes te optimaliseren. Dat klinkt breed, en dat is het ook.

In de praktijk gaat het om meerdere type werkzaamheden. Het eerste is het lezen en interpreteren van dashboards en rapportages. Het tweede is het instellen en beheren van trackingtools zoals Google Analytics 4, Adobe Analytics of vergelijkbare platformen. Het derde is het opstellen en bewaken van KPI-structuren voor campagnes of kanalen. Het vierde is het vertalen van data naar inzichten die bruikbaar zijn voor strategie, content of budget. Het vijfde is het uitvoeren van A/B-testen en het trekken van conclusies op basis van resultaten. Het zesde is werken met CRM-data en marketing automation platforms.

De complexiteit van deze taken varieert sterk. Een contentmarketeer heeft andere data-skills nodig dan een performance marketeer of een marketing strateeg. Dat onderscheid is cruciaal bij het opstellen van een functieprofiel en bij het beoordelen van kandidaten.

Welke data-skills zijn echt must-have?

Must-have data-skills zijn vaardigheden zonder welke iemand de kern van de rol niet kan uitvoeren. Ze zijn niet of nauwelijks te trainen op de werkvloer zonder dat dit ten koste gaat van de kwaliteit van het werk.

Bij Originals zien we in de praktijk dat een aantal skills als niet-onderhandelbaar gelden voor de meeste marketingfuncties op medior en senior niveau. Het eerste is datageletterdheid: het vermogen om getallen te lezen, te begrijpen en te bevragen. Niet elke marketeer hoeft te kunnen coderen, maar niemand mag blind zijn voor cijfers.

Het tweede is kritisch denken over data: het herkennen van vertekening, het stellen van de juiste vragen bij een rapport en het niet klakkeloos overnemen van dashboardconclusies. Het derde is KPI-begrip: weten welke metrics relevant zijn voor welke doelstelling. Het verschil begrijpen tussen vanity metrics en stuurinformatie.

Het vierde is werkervaring met minimaal één analytics platform: of dat nu Google Analytics, HubSpot, Salesforce of een sectorspecifiek platform is, hands-on ervaring is noodzakelijk. Het vijfde is rapportagevaardigheid: het kunnen vertalen van data naar een helder verhaal voor een interne opdrachtgever of management.

Expert tip van Originals: wees in vacatureteksten concreet over welke tools en platforms iemand moet kennen op dag één. Vage omschrijvingen als “affiniteit met data” trekken kandidaten aan die niet weten wat je werkelijk vraagt.

Welke skills kun je wél trainen na aanname?

Toolspecifieke kennis en technische vaardigheden zijn in de meeste gevallen trainbaar, mits de analytische basishouding aanwezig is. Een kandidaat die goed kan redeneren over data, maar nog nooit met Looker Studio of Power BI heeft gewerkt, is in drie tot zes weken inzetbaar op die tool. Iemand die al jaren met data werkt maar een platform niet kent, leert dat snel bij. Andersom werkt het niet: toolbeheersing zonder analytisch fundament levert weinig op.

Trainbare vaardigheden in het data-domein zijn het eerste platformkennis: specifieke tools zoals Google Tag Manager, Semrush, Klaviyo, Meta Ads Manager of Tableau zijn aan te leren. Het tweede is dashboard bouwen: het technisch opzetten van rapportages in bestaande tools is een vaardigheid die met begeleiding snel groeit.

Het derde is basisstatistiek: het begrijpen van gemiddelden, afwijkingen en significantie kan worden bijgeleerd, mits de kandidaat openstaat voor cijfermatig denken. Het vierde is data storytelling: het visueel en narratief presenteren van inzichten is deels aanleg, deels techniek en zeker te ontwikkelen.

Het vijfde is sectorspecifieke metrieken: een marketeer uit de retail leert de logica van een non-profitorganisatie of B2B-omgeving aan, als de analytische basis klopt.

Dit onderscheid maakt ook het verschil bij de beoordeling van kandidaten. Wie een kandidaat afwijst omdat die nog niet met een specifieke tool heeft gewerkt, mist mogelijk de sterkste analytische denker in de pool.

Hoe beoordeel je analytische vaardigheid in selectie?

Analytische vaardigheid is niet te meten via het cv, maar via de manier waarop een kandidaat redeneert over een concreet vraagstuk. Stel geen toetsvragen over tools, maar geef een situatie en vraag hoe iemand die aanpakt.

Een eerste werkende vraag is: “Stel dat een campagne goed presteert op klikken maar slecht op conversie. Wat doe je?” Een tweede vraag is: “Hoe bepaal je of een marketingactiviteit geslaagd is?” Een derde vraag is: “Welke metric zou jij als eerste weggooien uit ons huidige dashboard en waarom?”

De kwaliteit van het antwoord zegt meer dan de toollijst op het cv. Een kandidaat die doorvraagt, aannames benoemt en onderscheid maakt tussen oorzaak en gevolg, heeft de analytische houding die je zoekt.

Welk dataniveau past bij welke marketingrol?

De gewenste data-skills variëren sterk per functieniveau en specialisatie. Een uniforme lat voor “data-vaardigheid” leidt tot verkeerde aannames in beide richtingen.

Voor een contentmarketeer of redacteur zijn de must-have skills lezen van basisrapportages en begrip van organisch verkeer en paginaprestaties. Trainbaar zijn werken met SEO-tools en bouwen van content dashboards.

Voor een performance marketeer of paid media specialist zijn de must-have skills diepgaande kennis van advertentieplatformen, tracking en conversieoptimalisatie. Trainbaar zijn nieuwe platforms en geavanceerde attributiemodellen.

Voor een marketing strateeg of manager zijn de must-have skills vertalen van data naar strategische keuzes en sturen op KPI’s. Trainbaar zijn nieuwe rapportagetools en sectorspecifieke benchmarks.

Voor een marketing automation specialist zijn de must-have skills werken met CRM-systemen, segmentatie en flows bouwen. Trainbaar zijn specifieke platforms zoals HubSpot, Marketo of ActiveCampaign.

Voor een online marketeer of generalist zijn de must-have skills basiskennis van meerdere kanalen en bijbehorende metrics. Trainbaar is verdieping in specifieke kanalen of tools.

Dit overzicht helpt bij het schrijven van een realistisch functieprofiel. Als je van een generalist hetzelfde dataniveau verwacht als van een performance specialist, trek je de verkeerde kandidaten aan of schrik je de juiste af.

Wat betekent dit voor werving en selectie?

Een scherpe scheiding tussen must-have en trainbare data-skills maakt je wervingsproces eerlijker, sneller en effectiever. Bij Originals begeleiden we regelmatig zoekopdrachten waarbij de opdrachtgever een waslijst aan toolkennis als eis had geformuleerd, terwijl de werkelijke behoefte lag bij iemand met een sterk analytisch fundament en de bereidheid om snel bij te leren. Door die vraag scherper te stellen, verkort je de doorlooptijd van werving en vergroot je de kans op succes.

Een eerste praktische stap is schrijven in het functieprofiel expliciet op welke tools iemand op dag één moet beheersen en welke je intern traint. Een tweede stap is gebruiken van casussen of korte opdrachten in de selectie om analytisch redeneren te toetsen, niet alleen toolkennis.

Een derde stap is betrekken van iemand uit het team bij de beoordeling die zelf sterk is in data. Die herkent de juiste houding sneller dan een algemene hiring manager. Een vierde stap is stellen bij twijfel de vraag: “Is dit een vereiste voor de functie of een voorkeur van de interviewer?”

Organisaties die structureel zoeken naar marketingprofessionals met een sterk data-profiel, zijn welkom om dat vraagstuk voor te leggen aan Originals. Via onze website kun je direct aangeven waar de zoektocht begint.