Tämä blogi on osa neliosaista blogisarjaa, joka keskittyy loppuasiakkaan arvon kasvattamiseen ylivoimaisen asiakasymmärryksen kautta. Sarjan ensimmäisessä vaiheessa käsittelin asiakasdatan dilemmaa ja mahdollisuuksia. Tässä toisessa blogissa tartun tiedon jalostamiseen suoraviivaiseksi ymmärrykseksi. Kolmannessa ymmärrys viedään toiminnaksi ja neljäs blogi avaa toiminnan reittiä tuloksiksi.

Esitin viime blogissani väitteen, jonka mukaan suomalaisissakin yrityksissä on varaa petrata datalla johtamisessa. Tämä kirvoitti erittäin hyvää toimialarikasta keskustelua, ja sain kuulla, kuinka monissa yrityksissä jo tehdään erinäisiä datan hyödyntämiseen liittyviä toimenpiteitä.

Hyvä niin!

Aika harvoin kuitenkin mainittiin esimerkkejä yhtiön strategisiin tavoitteisiin sidotusta asiakasdatan mahdollisuuksien valjastamisesta liikevaihdon ja kannattavuuden kiihdyttäjänä. Itselleni keskusteluista jäi tunne, että asiakasdatan käyttö on verraten pistemäistä, kampanjalähtöistä ja siiloutunutta. Tämä voi johtua esimerkiksi siitä, että liiketoimintayksiköt ovat nopeampia toimimaan itsenäisesti kuin koko yritys, jos asiakasymmärrys on vielä osa jäsentämätöntä strategiaa.

Kokemuksemme mukaan markkinointi on jatkuvasti myynnin tuloksilla mitattava prosessi. Juuri siksi liiketoimintaympäristöjen muuttuessa on markkinointia lähestyttävä analyyttisesti.

Oli tilanne niin tai näin, kokemuksemme mukaan markkinointi on jatkuvasti myynnin tuloksilla mitattava prosessi. Juuri siksi liiketoimintaympäristöjen muuttuessa on markkinointia lähestyttävä analyyttisesti. Jaamme lähestymistavan neljään vaiheeseen: 

  1. asiakastiedon hallinta
  2. asiakastiedon analysointi
  3. analysoidun asiakastiedon vahvistaminen kohdennetuiden markkinoinnin toimenpiteiden kautta
  4. asiakkuusmarkkinoinnin prosessien luominen sekä ketterä testaaminen ja kehittäminen

Kaksi ensimmäistä kohtaa liittyvät suoraan tiedon jalostamiseen ymmärrykseksi. Tyypillisesti asiakasdatan esiarviointi, eli niin kutsuttu Data Health Check -kartoitus ilmaisee tason, jolla datan käyttöä tietona voidaan harkita analyyttisen toiminnan perustana. Tarkistuslistalta ilmenevät muun muassa kannassa olevan datan laatuseikat, segmentoinnin potentiaali, rikastamiskyvykkyys kolmansista tietolähteistä sekä asiakasdatan arkkitehtuuri.

Yksittäistä asiakasta voidaan ”röntgen-kuvata” ja ymmärtää yhtäaikaisesti monesta eri näkökulmasta profiloinnin, RFM-analyysin, segmentoinnin ja pisteytyksen kautta. Nämä johtavat itsessään kokonaisvaltaiseen asiakasymmärrykseen, joka toimii pohjana AI-tehostetuille ennustemalleille ja ennakoivammalle markkinoinnille.

Pelkkä asiakaskannan profiilien tarkastelu muuttuja kerrallaan (esim. ikä- sukupuoli- tulo- tai elinkaaren vaihe) on hönttiä touhua, jos siihen ei kytketä asiakaskannan järjestämistä ostojen arvon, asiointiarvon ja –tiheyden mukaan. Jos edellisiin toimenpiteisiin vielä yhdistetään vapaiden muuttujien (esim. elämäntilanne, motiivi tai arvopohja) asiakaskannan segmentoitu järjestäminen ja pisteytetään se tunnistettujen asiakkuuksien/liidien/prospektien aktiivisuuden mukaan, ollaan tasolla, josta voi erinomaisesti lähteä tekemään kohdennetun markkinoinnin toimenpiteitä. 

Summa summarum: asiakaskantaan mallinnettavien rikaste-tai ennustetietojen avulla voit tuottaa asiakasymmärrystä eli demografia-tai segmenttipohjaisia profiileja asiakaskannastasi sekä poimia ulkopuolisista asiakaskannoista tai verkosta ”hyvän kaltaisia” kuluttajia ja selaimia kampanjointisi kohderyhmäksi luomasi asiakasymmärryksen avulla.

Lisäksi voit parantaa tai luoda analyyttisia malleja (segmentointi, lisä-ja ristiinmyyntimahdollisuudet, Next Best Offer, poistumanesto) ja mallintaa markkinatutkimuksen tuloksia asiakaskantaasi.
Voit myös kohdistaa ja erilaistaa viestintääsi kanavasta riippumatta niin omille kuin ulkoisille asiakkaille.

Rikasteita käytetään siksi, että Väestötietojärjestelmästä, Trafista ja Tilastokeskuksesta ei saa liittää faktadataa asiakasrekistereihin. 

Monet toimijat mallintavat rikastetietoja myös selaimiin, jolloin niitä voidaan käyttää myös bannerikampanjoiden kohdistamisessa ja personoinnissa. 

Oleellisimmat kolme kysymystä jotka me asetamme jokaisen projektin alkumetreillä ovat: KENELLE, MITÄ ja MIKSI? Niiden vastauksilla pääsee jo huomattavan pitkälle!

Blogin on kirjoittanut Ville Honkimäki.

Tutustu myös:


Ota askelia kohti tehokkaampaa toimintaa, uusia palveluja ja parempaa asiakaskokemusta ja -ymmärrystä CGI:n analytiikka- ja tekoälytyöpajoissa

 

Kirjoittajasta

Picture of CGI:n asiantuntija

CGI:n asiantuntija

CGI on globaali ICT-palveluyritys.  Suomessa noin 3 700 asiantuntijaamme konsultoi asiakkaitamme liiketoiminnan sekä ICT-ratkaisujen kehittämisessä. Olemme myös luotettu ulkoistuskumppani.  

Kirjoita kommentti

Comment editor

  • No HTML tags allowed.
  • Lines and paragraphs break automatically.
Blogi-kommentoinnin ohjeet ja käyttöehdot