Miten sosiaalista mediaa voidaan hyödyntää liiketoiminnassa ja siihen liittyvässä tiedonhallinnassa
Upcoming SlideShare
Loading in...5
×
 

Like this? Share it with your network

Share

Miten sosiaalista mediaa voidaan hyödyntää liiketoiminnassa ja siihen liittyvässä tiedonhallinnassa

on

  • 567 views

Miten sosiaalista mediaa voidaan hyödyntää liiketoiminnassa ja siihen liittyvässä tiedonhallinnassa? Luento 3.4.2014 Yhteisöt ja sosiaalinen media tietojohtamisessa kurssilla.

Miten sosiaalista mediaa voidaan hyödyntää liiketoiminnassa ja siihen liittyvässä tiedonhallinnassa? Luento 3.4.2014 Yhteisöt ja sosiaalinen media tietojohtamisessa kurssilla.

Statistics

Views

Total Views
567
Views on SlideShare
440
Embed Views
127

Actions

Likes
2
Downloads
8
Comments
1

3 Embeds 127

https://twitter.com 124
http://www.slideee.com 2
http://tweetedtimes.com 1

Accessibility

Categories

Upload Details

Uploaded via as Adobe PDF

Usage Rights

CC Attribution License

Report content

Flagged as inappropriate Flag as inappropriate
Flag as inappropriate

Select your reason for flagging this presentation as inappropriate.

Cancel
  • Full Name Full Name Comment goes here.
    Are you sure you want to
    Your message goes here
    Processing…
Post Comment
Edit your comment

Miten sosiaalista mediaa voidaan hyödyntää liiketoiminnassa ja siihen liittyvässä tiedonhallinnassa Presentation Transcript

  • 1. Miten sosiaalista mediaa voidaan hyödyntää liiketoiminnassa ja siihen liittyvässä tiedonhallinnassa? TLO-35030 Yhteisöt ja sosiaalinen media tietojohtamisessa Jari Jussila / TTY, Novi
  • 2. jotta sosiaalista mediaa voidaan kunnolla ymmärtää yrityskontekstissa, on ymmärrettävä: 3.4.2014 2 Sosiaalisen median hyödyntäminen liiketoiminnassa ja siihen liittyvässä tiedonhallinnassa Web 2.0 työkalujen mahdollisuudet Kollektiivisen älykkyyden hyödyntäminen Yhteisöllisyyden mahdollisuudet ja yhteisöjen johtaminen Yritysten some tarpeet, rajoitteet ja hyvät toimintamallit mm. riskienhallinta Web data, Some data, Big data Muokattu lähteestä: Kärkkäinen 2013 Yhteisöt ja sosiaalinen media tietojohtamisessa
  • 3. Sosiaalinen media ja kollektiivinen älykkyys • Sosiaalisen median uudet ja tehokkaat keinot saavuttaa tarvittava – Diversiteetti – Tarvittaessa joko päätöksenteon itsenäisyys ja toisistaan riippumattomuus (ns. wisdom of crowds) – tai kollektiivinen päätöksenteko – Hajautuneisuus – Keinot yhdistää joukon mielipiteet eri tavoilla (averaging/yhdistäminen) – Tietokoneen erilaiset mahdollisuudet (algoritmien hyödyntäminen ihmisten ja asioiden yhdistämisessä, ryhmäpäätöksenteon mahdollisuudet) • Uudet keinot saavuttaa nopeasti ”joukot” ja erilaiset asiantuntijat (Jussila 2013) – GrabCAD yli miljoona koneinsinööriä – TopCoder yli 600 000 koodaajaa – 99designs lähes 300 000 graafista, ym. suunnittelijaa • Heikkojen linkkien tehokas hyödyntäminen • Ei-hierarkkiset yhteisöt (mm. innovointi) • Uudet yhteisölliset insentiivit osallistaa ihmisiä; kilpailullisuuden ja pelillisyyden (gamification) hyödyntäminen (Jussila 2013) 3.4.2014 3
  • 4. Sosiaalinen media ja Web 2.0 4 Muokattu lähteestä: Kärkkäinen 2013 Yhteisöt ja sosiaalinen media tietojohtamisessa • Web 2.0: Tim O’Reilly 2005 – Väljempi termi kuin sosiaalinen media: termit eivät ole synonyymejä vaikka tällä tavoin usein käytetäänkin – Web 2.0 viittaa online- palveluihin ja teknologioihin, joissa ei välttämättä ole media-näkökulmaa eikä välttämättä myöskään sosiaalista toimintaa (Lietsala & Sirkkunen, 2008) • Mm. Google Drive, monet pilvipalvelut: mahdollista käyttää myös ei- yhteisöllisillä tavoilla (esim. dokumenttivarastona) • Sosiaalinen media (n. 2008 -) – Sosiaalinen media rakentuu sisällöistä, yhteisöistä ja Web 2.0 – teknologioista tai ohjelmistoista – Sosiaalinen media tarkoittaa sovelluksia, jotka perustuvat joko kokonaan käyttäjien tuottamaan sisältöön, tai joissa käyttäjien tuottamalla sisällöllä ja käyttäjien toiminnalla on merkittävä rooli sovelluksen tai palvelun arvon lisääjänä. (Kangas et al. 2007) – Perinteisessä mediassa käyttäjät lähinnä seuraajia ja kuluttajia. Sosiaalisessa mediassa yhtenä kantavana ideana on käyttäjien toimiminen sekä käyttäjänä että sisällöntuottajana
  • 5. Käyttäjien luoma lisäarvo • Käyttäjät ja itse sovellukset luovat perussisällölle lisäarvoa (vrt. WoC/CI) erilaisten toimintojen kautta, mm. – Luokittelu – Sosiaalinen taggaus – Suosittelu – Jakaminen – Kommentointi – Arviointi – … 3.4.2014 5 Lähde: Kärkkäinen 2013 Yhteisöt ja sosiaalinen media tietojohtamisessa
  • 6. Enterprise / Yritys 2.0 • Enterprise 2.0, Yritys 2.0 – Käsite joka kuvaa sosiaalisen median ja ohjelmistojen käyttöä yrityksissä ja liiketoimintakontekstissa • Yksi tärkeä piirre ja ero verrattuna perinteisiin yritysten ohjelmistoihin on siinä, että usein Yritys 2.0:ssa ohjelmistojen ja sovellusten käyttö voi edeltää struktuuria. (mm. McAfee, 2006) • Toinen ero perinteisiin järjestelmiin (McAfee, 2006): – Perinteisesti organisaatioiden ja tiedon määrän kasvaessa ihmisten on yhä vaikeampi löytää itselleen hyödyllistä informaatiota (tosiasiat, informaatio, asiantuntemus, henkilöt) järjestelmistä. – Yritys 2.0 –järjestelmät voivat tehdä muutoksen täsmälleen päinvastaiseen suuntaan (etsittävyys / analysoitavuus / navigoitavuus), mitä enemmän ihmisiä osallistuu järjestelmien käyttöön, sitä helpompaa on löytää itselleen hyödyllistä tietoa (tieto, asiantuntijat), mm. kollektiivista älykkyyttä eri tavoin hyödyntäen (esim. xTune) 3.4.2014 6 Lähde: Kärkkäinen 2013 Yhteisöt ja sosiaalinen media tietojohtamisessa
  • 7. Tuottavuuden toinen aalto 7 Transaktioiden automatisointi Yhteistyön ja osallistumisen mahdollistaminen ERP, CRM, SCM käyttöönotto - Johto määrittelee käyttäjät - Käyttäjien täytyy noudattaa sääntöjä - Usein monimutkainen teknologiainvestointi Web 2.0 työkalujen käyttöönotto - Käyttäjäryhmät saattaa muotoutua odottamattomasti - Käyttäjät osallistuvat tiiviisti - Usein kevyt teknologiainvestointi olemassa olevan infrastruktuurin päälle Perinteiset IT-järjestelmät Web 2.0 työkalut Aika 20091990-luku Lähde: McKinsey 2009. Saatavissa: http://bit.ly/6waysMcKinsey2009 Tuottavuus
  • 8. Sosiaalisen median käyttökohteet ja hyödyt 3.4.2014 8
  • 9. Lähde: Kärkkäinen 2012; McKinsey 2010; Saatavissa: http://bit.ly/some2010mckinsey Sosiaalisen median vaikutuksia yrityksiin ja niiden liiketoimintaan Käyttö asiakasrajapinnassa (mediaaniparannus%) Lisääntynyt asiakastyytyväisyys 18% Lyhentynyt tuotteiden markkinoilletuloaika 20 % Uusien innovaatioiden määrä 15% Sisäinen käyttö (mediaaniparannus%) Nopeampi tiedon ja sisäisten asiantuntijoiden saavutettavuus 30% Lyhentynyt tuotteiden markkinoilletuloaika 20% Uusien innovaatioiden määrä 20% 9
  • 10. Sosiaalisen median vaikutuksia yrityksiin ja niiden liiketoimintaan (2011) 3.4.2014 10 Liikevaihdon kasvaminen Työntekijöiden tyytyväisyyden lisääntyminen Tuotteiden ja palveluiden markkinoille tuloajan lyhentyminen Menestyneiden (tuote- ja palvelu-) innovaatioiden määrän lisääntyminen Sisäisten asiantuntijoiden nopeampi saatavuus Tiedon nopeampi saatavuus 15% 20% 20% 20% 30% 30% Mediaaniparannus sosiaalisen median käytöstä sisäisesti (n=1598) Liikevaihdon kasvaminen Markkinointikustannuksien vähentyminen Menestyneiden (tuote- ja palvelu-) innovaatioiden määrän lisääntyminen Asiakastyytyväisyyden parantuminen Bränditietoisuuden parantuminen Tuotteiden ja palveluiden markkinoille tuloajan lyhentyminen 10% 15% 15% 18% 20% 20% Mediaaniparannus sosiaalisen median käytöstä asiakasrajapinnassa (n=1708) Lähde: McKinsey 2011
  • 11. Aktiivisten suomalaisten B2B- käyttäjien kokemat hyödyt 10Jussila et al. 2012. Saatavissa: http://www.tut.fi/soita/asiakaskokemus.pdf
  • 12. Täysin verkottuneet yritykset saavuttavat parhaimmat hyödyt 3.4.2014 12 Vähemmän verkottuneet (n=1711) Sisäisesti verkottuneet (n=287) Ulkoisesti verkottuneet (n=100) Täysin verkottuneet (n=76) Sisäiset hyödyt 5 % 19 % 9 % 31 % Asiakashyödyt 4 % 8 % 19 % 24 % Partnerihyödyt 5 % 10 % 17 % 27 % Sosiaalisen median avulla saavutetut keskimääräiset parannukset (%) vertailtuna organisaatiotyypeittäin Lähde: McKinsey 2011
  • 13. Sosiaalisen median vaikutuksia tietotyöläisten tuottavuuden parantumiseen 3.4.2014 13 Sähköpostien lukeminen ja vastaaminen Tiedon etsiminen ja kerääminen Roolikohtaiset tehtävät Sisäinen viestintä ja kollaboraatio Yhteensä 28 % 19 % 14 % 39 % 100 % % keskimääräisestä työviikosta kulunut aika työtehtäviin lisääntynyt arvoa lisäävä aika % työviikosta 7,0-8,0 % 5,5-6,5 % 3,5-5,0 % 4,0-6,0 % 20-25 % tuottavuus parannus-% 25-30 30-35 25-35 10-15 20-25 Lähde: International Data Corporation (IDC); McKinsey Global Institute
  • 14. 10 tapaa arvon lisäämiseen sosiaalinen media avulla (B-to-B) yrityksien sisällä ja välillä 3.4.2014 14 Myynti ja markkinointi Asiakaspalvelu Liiketoiminnan tuki Tuotanto ja jakelu Tuotekehitys Koko yrityksen laajuisesti 1. Asiakastarpeiden selvittäminen 2. Tuotteiden luominen yhdessä asiakkaiden / käyttäjien kanssa 3. Sosiaalisuuden hyödyntämien ennustamisessa ja seurannassa 4. Liiketoimintaprosessien sosiaalinen työnjako (1. Asiakastarpeiden selvittäminen) 5. Markkinointiviestintä ja vuorovaikutus sosiaalisessa mediassa 6. Liidien generointi 7. Sosiaalinen kauppa 8. Sosiaalisen median asiakaspalvelu 9. Sosiaalisen median hyödyntäminen yrityksen sisäisen ja yrityksien välisen viestinnän ja kollaboraation parantamiseen 10. Sosiaalisen median hyödyntäminen lahjakkuuden ja tehtävien yhteensovittamiseen Lähde: McKinsey 2012
  • 15. Sosiaalinen media tietojohtamisessa • Knowledge management –kirjallisuus on korostanut viime aikoina voimakkaasti vuorovaikutteisten tiedonhallintateknologioiden merkitystä (Kuhlen, 2003; Hazlett, 2005; Lee & Lan, 2007; Paroutis & Al Saleh, 2009) • Yksi merkittävimmistä ilmiöistä vuorovaikutteisessa tiedonhallinnassa on sosiaalinen media ja sen tukema yhteisöllisyys – Tällaisten järjestelmien vuorovaikutteisuuden ja järjestelmien helppokäyttöisyyden kautta mm. saada tiedonhallintaan liittyvä inhimillinen ja kokemusperäinen hiljainen tietämys paremmin hyödynnettyä – Toiseksi, järjestelmät mahdollistavat huomattavasti aiempaa paremmin sekä yritysten sisäisen henkilöstön että yrityksen ulkopuolisten tahojen (asiakkaat, kuluttajat ja loppukäyttäjät, innovaatiopartnerit, toimittajat) osallistamisen tiedonhallintaan ja innovointiin, ja näiden läheisen yhteistyön yrityksen kanssa – Järjestelmien kautta tapahtuva tiedon jakaminen ja yhteistyö toisaalta edellyttää luottamusta muihin käyttäjiin, mutta samanaikaisesti, ym. käyttö rakentaa yhteisöllisyyttä, sosiaalisia verkostoja ja lopulta käyttäjien välistä luottamusta • Sosiaalinen media ei kuitenkaan korvaa perinteisempiä tiedonhallintajärjestelmiä (PDM, CRM, …) vaan täydentää niitä ja tuo uusia mahdollisuuksia esimerkiksi tiedon keräämiseen ja rakentamiseen mm. sosiaalisella tiedolla 3.4.2014 15 Lähde: Kärkkäinen 2013 Yhteisöt ja sosiaalinen media tietojohtamisessa
  • 16. Lähde: Lakkala 2011. http://www.slideshare.net/hrry/some-tut-innovaatiot Miten sosiaalisen media muuttaa toimintatapoja yrityksen sisällä? Esim. sähköpostin ja wikin käyttö Wiki Sähköposti Wiki 16
  • 17. Sosiaalisen median yritysesimerkit 3.4.2014 17
  • 18. Yhteisöt 3.4.2014 18
  • 19. Konecranes nosturin komponentin kehittämiseen liittyvä ideointi GrabCAD yhteisössä 3.4.2014 19 Lähde: Ketonen-Oksi et al. 2014; Multasuo 2013
  • 20. 99designs – joukkoista yrityksellesi logo, käyntikortti, web-sivut… 3.4.2014 20
  • 21. Yrityksen ilmeen joukkoistaminen (esim. FORGE Service Lab) 3.4.2014 21 Lähde: 99designs, @ForgeFriends, Pia Erkinheimo
  • 22. uTest: testaisitko meidän pankkisovellusta? vedonlyöntisovellusta? mobiilisovellusta? …? 3.4.2014 22
  • 23. Virtuaalimaailmat 3.4.2014 23
  • 24. • Amerikkalainen arkkitehti- ja suunnittelutoimisto • Hyödyntää virtuaalisia designeja ja rakenteita, joiden avulla asiakas voi kokeilla erilaisia materiaali- ja värivaihtoehtoja, lisäksi mm. erilaiset viimeistelyvaihtoehdot ja maisemointi Tuotekonseptien testaus virtuaalimaailmassa 3.4.2014 24 • Arkkitehti, asiakas ja loppukäyttäjä voivat liikkuvat yhteisessä tilassa ja siirrellä esimerkiksi seiniä, ikkunoita, ja kattoja, design- muutoksien tekemiseksi ennen kiinteistön rakentamista Lähde: Kärkkäinen & Jussila 2011
  • 25. Crescendo Design: suunnittelua yhdessä asiakkaan kanssa 3.4.2014 25 Lähde: Crescendo Design (linkki ei enää toimi)
  • 26. Yhteiskehittelyä virtuaalimaailmassa 3.4.2014 26 https://www.youtube.com/watch?v=R7bXu2ozXo0&list=PLFCB7D9D8D3B306CA
  • 27. Esimerkki virtuaalisista prototyypeistä useilla alustoilla (virtuaalimaailmat + pelimoottorit) 3.4.2014 27 1. prototyyppi rakennuksesta Second Lifessä 2. prototyyppi rakennuksesta ja ympäristöstä OpenSimissä 3. protyyppi valmiista (CAD) piirustuksista ja BIM malleista Unity3D pelimoottorissa
  • 28. Joukkorahoitus 3.4.2014 28
  • 29. Suomalaisia joukkorahoituksen esimerkkejä 3.4.2014 29
  • 30. Kickstarter yhteisöllisenä rahoitustyökaluna prototyyppien tai tuotteiden kehittämiseen 3.4.2014 30 Lähde: Kärkkäinen, Jussila & Multasuo 2012
  • 31. Suomalainen yhteisörahoituspalvelu 3.4.2014 31
  • 32. Wikit 3.4.2014 32
  • 33. Esimerkkinä uudesta yhteisöllisestä työtavasta: laatukäsikirja wikissä • Työohjeiden luojina ja muokkaajina – työnsuunnittelija – työnjohtaja – työntekijä • Työohje tarkentuu kerta kerralta, tarpeen mukaan • Muokkaus vaatii hyväksynnän – toimii tarkastuksena; oikeellisuus, luettavuus 3.4.2014 33 ”ongelmana oli laatujärjestelmän etäisyys käytännöstä ja sen heikko jalkauttaminen tuotantoon” Lähde: Lassi Otranen 2012, Reifer Oy Saatavissa: http://www.teknologiateollisuus.fi/file/13263/Reifer_Lassi_Otranen_15022012.pdf.html
  • 34. Työkalut helpottavat (sisäistä) ideointiprosessia 3.4.2014 34 Lähde: Lakkala 2012 – Kokemuksia sosiaalisen median ristiretkeltä suomalaisiin teollisuusyrityksiin Saatavissa: http://bit.ly/someristiretki
  • 35. ”Meillä kaikki tuotekehitysprojektit on wikissä” 3.4.2014 35 Lähde: Sosiaalinen media teollisuudessa – Kilkku, Fastems Oy, 15.2.2012 Suora linkki videoon: http://vimeo.com/36921830
  • 36. Big data-analytiikka Miten hyödyntää sosiaalisen median dataa liiketoiminnassa? 3.4.2014 36
  • 37. Lähde: Yli-Pietilä & Backman 2013. Management by analytics. Commercial and technical applications in the Big Data era; Valli, K., Alhgren 2013. Informaatiosta kilpailuetua teollisuusyrityksiin. Teknologiateollisuus. http://www.teknologiateollisuus.fi/file/16270/Informaatiostakilpailuetua.pdf.html Big Data transaktioista interaktioihin 3.4.2014 37 WEB BIG DATA ERP CRM ostotiedot maksutiedot segmentointi tarjoustiedot asiakaskohtaamiset tukikontaktit weblogit tarjoushistoria A/B testaaminen Dynaaminen hinnoittelu Hakukonemarkkinointi ja optimointi Mainosverkostot Käyttäytymispohjainen kohdentaminen Dynaamiset funnellit Sentimentti Ulkopuolinen demografia Kuvat ja videot Puheen muuttaminen tekstiksi Feedit Anturi/sensoridata Tuote / palvelu logit SMS/MMS Sosiaaliset verkostot Sosiaalinen media Käyttäjien luoma sisältö (UGC) Mobiilidata Navigointihistorian analyysi Sijaintidata
  • 38. Big datan dimensiot (V:t) 3.4.2014 38 Volyymi Vauhti Variaatio Varmuus Data at Rest Data in Motion Data in Many Forms Data in Doubt Terabittejä olemassa olevaa dataa prosessoitavaksi Striimattua dataa, nopea vasteaika millisekunneista sekunteihin Strukturoitua, ei- strukturoitua, ja semistrukturoitua dataa Epävarmuutta liittyen datan epätäydellisyyteen, puutteellisuuteen, tai virheellisyyteen Lähde: Russom 2011 Big Data Analytics; Laney 2001 (3V:tä); Salo 2013
  • 39. Starbucks hinnoittelun korjaaminen twiittien perusteella 3.4.2014 39 Lähde: Kaisler 2014 Introduction to Big Data • Huoli siitä kuinka asiakkaat pitävät uuden kahvituotteen mausta • Seurattiin sosiaalista mediaa • Maku oli hyvä, mutta hinta oli liian suuri • Hinta laskettiin saman päivän aikana
  • 40. Case esimerkki some data-analyysistä: mikä on Tekesin rahoittamien yrityksien sosiaalisen median näkyvyys 3.4.2014 40 In the case study, we investigate the social media presence of the companies that were active participants of Tekes Young Innovative Companies (IYC) program during June 2013. Total of 88 companies were collected from the list of companies currently funded by Tekes. For each company individual Twitter and Facebook account names as well as blog URLs were manually curated to form an initial, sampling dataset. After curating the implemented data importers were ran to gather the data. Data from each importer was sampled by choosing only maximum of 10 of the latest items available (Blog post, Facebook status update, Twitter updates). Overall statistics of the gathered data are the following: • 250 individual blog posts by 67 unique authors • 401 Facebook wall posts by 42 unique authors and 1277 unique users with likes or follow-up comments • 494 Tweets by 52 unique authors and 244 mentions of distinct users Nodes from separate data sources are illustrated with colour encoding (light blue for Facebook, purple for Twitter and green for blogs, and other colours for nodes with multiple data sources). Lähde. Salonen et al. 2013. http://URN.fi/URN:NBN:fi:tty-201312191527
  • 41. Big data: are we making a big mistake? 3.4.2014 41 • Professor Viktor Mayer-Schönberger of Oxford’s Internet Institute, co-author of Big Data, told me that his favored definition of a big data set is one where “N = All” – where we no longer have to sample, but we have the entire background population. When “N = All” there is indeed no issue of sampling bias because the sample includes everyone. • But is “N = All” really a good description of most of the found data sets we are considering? Probably not. “I would challenge the notion that one could ever have all the data,” says Patrick Wolfe, a computer scientist and professor of statistics at University College London. • An example is Twitter. It is in principle possible to record and analyze every message on Twitter and use it to draw conclusions about the public mood. (In practice, most researchers use a subset of that vast “fire hose” of data.) But while we can look at all the tweets, Twitter users are not representative of the population as a whole. (According to the Pew Research Internet Project, in 2013, US-based Twitter users were disproportionately young, urban or suburban, and black.) Lähde: Tim Harford, FT Magazine, March 28, 2014 http://www.ft.com/cms/s/2/21a6e7d8-b479-11e3-a09a-00144feabdc0.html#axzz2xZPsz4L8
  • 42. Sosiaalisen median tila Suomessa 3.4.2014 42
  • 43. Sosiaalisen median palveluiden käyttäjiä Suomessa (2013) 3.4.2014 43 Lähde: Yle Uutiset: Täällä somelaiset elävät –katso lista historiallisesta Facebookista juuri avattuun Pheediin (3/2013) * Tom Laine (10/2013) n. 1 700 000 451 000 *546 450 n. 74 609 47 625 n. 300 000 n. 2 100 000 Facebook LinkedIn Twitter Foursquare Google+
  • 44. Suomalaisten pörssiyhtiöiden toimitusjohtajien mukana olo keskeisimmissä sosiaalisen median palveluissa 2011 (n = 126) 3.4.2014 44 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% Ei missään Kaikissa kolmessa Twitter Facebook LinkedIn 48% 3% 7% 11% 51% Lähde: Isokangas & Kankkunen 2011. Suora yhteys: näin sosiaalinen media muuttaa yritykset
  • 45. Sosiaalisen median hyödyntäminen teknologiateollisuudessa (2011) toimialoittain (100% B-to-B) 3.4.2014 45 Hyödyntää sisäisesti * Hyödyntää asiakas- rajapinnassa * Hyödyntää partnerien kanssa * Kaikki kyselyyn vastanneet (ja %-osuus kaikista vastanneista) Elektroniikka- ja sähköteollisuus 36% 20% 20% n=25 (18%) Kone- ja metalliteollisuus 20% 7% 3% n=75 (52%) Metallien jalostus 45% 18% 18% n=11 (8%) Suunnittelu ja konsultointi 31% 0% 23% n=13 (9%) Muut 43% 7% 7% n=14 (10%) *= hyödyntää vähintään kohtuullisesti (% vastanneista saman kokoluokan yrityksistä) Lähde: Sosiaalinen media teollisuudessa –selvitys (2011)
  • 46. Suomi jäljessä sosiaalisen median hyödyntämisessä (esim. LinkedIn käyttö indikaattorina) 3.4.2014 46 Lähde: LinkedIn & LinkedIn demographics and statistics / July 2011 / Amodiovalerio Verde 0,0 % 10,0 % 20,0 % 30,0 % 40,0 % 50,0 % 60,0 % 70,0 % 80,0 % 90,0 %100,0 % Finland Denmark Norway Sweden United Sates Germany United Kingdom India Russian Federation China Brazil Indonesia Käyttö-% Kasvu-%
  • 47. Lisätietoa 3.4.2014 47
  • 48. 3.4.2014 48 Raportit LinkkiLinkkiLinkki Julkaisut Linkki LinkkiLinkki
  • 49. 3.4.2014 49 Hyvää kirjallisuutta, mm. Linkki Linkki
  • 50. 3.4.2014 50 http://insyke.fi/Tutustu aiheeseen tarkemmin: