ASIAKKAIDEN EHDOILLA                        Tehokas markkinointi vaatii Big Datan                                  hyödynt...
ASIAKKAIDEN EHDOILLA         koa. Koska sähköisissä kanavissa kaikki tapahtuu          asioiden selvittämiseen. Tarvitaan ...
ASIAKKAIDEN EHDOILLA         analysoitavaksi. Esimerkkejä ovat asiakaspalautteen        markkinoinnin vaikuttavuutta.     ...
ASIAKKAIDEN EHDOILLA         kauppaan(4). Shop Direct on Britanniassa toimiva        kilökohtaista palvelua ja myyjä lisää...
ASIAKKAIDEN EHDOILLA            Yksi kokeneimmista big datan kaupallisista          mahdollisuudet tunnistetaan ja hyödyt ...
Upcoming SlideShare
Loading in …5
×

Tehokas markkinointi vaatii Big Datan hyödyntämistä

410 views
365 views

Published on

Ajatuksia big datan hyödyntämisessä markkinoinnissa. Ei ainoastaan tulevaisuutta vaan jo nyky päivää.

0 Comments
0 Likes
Statistics
Notes
  • Be the first to comment

  • Be the first to like this

No Downloads
Views
Total views
410
On SlideShare
0
From Embeds
0
Number of Embeds
0
Actions
Shares
0
Downloads
2
Comments
0
Likes
0
Embeds 0
No embeds

No notes for slide

Tehokas markkinointi vaatii Big Datan hyödyntämistä

  1. 1. ASIAKKAIDEN EHDOILLA Tehokas markkinointi vaatii Big Datan hyödyntämistä Big datan haltuunottavat yritykset saavuttavat Markkinoinnin johtamisen näkökulmasta digitaa- kilpailuedun muihin yrityksiin nähden, kuten esi- lisen markkinoinnin täytyy sopia samoihin liiketoi- merkiksi McKinsey Global Institute toteaa 2011 minnan raameihin kuin perinteisenkin markkinoin- ilmestyneessä raportissaan” Big Data: The Next nin. Digitaalisen markkinoinnin käyttöä määrittävät Frontier for Innovation, Competition and Produc- kustannukset ja toisaalta niihin liitettävissä oleva tivity”(1). Tutkimusyhtiö Gartner taas on ennustanut, ROI tai ROM. Markkinoinnin kustannukset tunne- että vuoteen 2017 mennessä CMO käyttää enem- taan yrityksissä yleensä hyvin ja tämä pätee myös män rahaa IT hankkeisiin kuin CIO(2). Syitä näihin digitaalisten markkinointikanavien kustannuksiin. tutkimustuloksiin on monta. Asiakkaat käyttävät Hyötypuolen seuranta on haasteellisempaa. Digi- yhä enemmän erilaisia sähköisiä kanavia asioides- taalisissa markkinointikanavissa syntyy paljon tie- saan yritysten ja muiden organisaatioiden kanssa. toa asiakkaiden käyttäytymisestä. Suuret tietomää- Asiakaskommunikaatio siirtyy enenevässä määrin rät ja tiedon epämääräisyys tekevät seurannasta internetiin sekä tiedonhaun, kaupankäynnin että haastavaa. Haasteista huolimatta internet-sivujen, asiakaspalautteen osalta. Markkinointikampanjoi- hakukoneiden ja sosiaalisen median toimintaa pitää ta tehdään suuressa määrin sähköisten kanavien pystyä seuraamaan, jotta taloudellisia tunnusluku- kautta, ja ne ovat dialogimuotoisia automaattisine ja voidaan laskea. Samoin mobiilikanavien. Pelkkä palautekanavineen. Asiakkaiden käyttäytymisestä web-sivujen liikenteen seuranta ei enää riitä, vaan sähköisissä kanavissa syntyy suuria määriä dataa, yritysten on muodostettava monikanavanäkymiä jota voidaan hyödyntää sitä analysoimalla. Koska yli erilaisten sähköisten markkinointikanavien. Seu- asiakkaiden sähköisten kanavien käyttö ja niiden rattavia asioita ovat markkinointikommunikaation monipuolisuus lisääntyvät, tiedon määrän kasvu tehokkuus esimerkiksi markkinointi-investointien ja kiihtyy koko ajan. Valtavia tietomääriä pitää pystyä lisämyynnin yhteyden kautta. Myös asiakastyyty- tallentamaan ja käsittelemään, jotta uusi arvokas väisyys eri sähköisten kanavien kautta tapahtuvaan asiakastieto saadaan tuottavaan käyttöön. Tiedon asiakaskommunikaatioon on seurattavien asioiden suuri määrä ei ole ainoa uusi haaste, vaan tietoa listalla. Mitä asiakas esimerkiksi ajattelee, jos hän syntyy myös yhä useammassa eri muodossa. Sellaiset on juuri ehtinyt ostamaan uuden kalliin televisi- kanavat kuin sosiaalinen media ja asiakaspalautesäh- on, josta saa seuraavalla viikolla henkilökohtaisen köpostit sisältävät hyödyllistä informaatiota, joka on tarjouksen sähköpostiinsa juuri siltä kaupalta, josta monimuotoista ja monimutkaista. Monimuotoista television osti. Näin voi todellisuudessa käydä, jos dataa on vaikeaa jalostaa yrityksen hyötykäyttöön eri kanavista tulevaa tietoa ei integroida keskenään. perinteisin menetelmin. Näiden haasteiden voitta- Eri kanavien asiakastapahtumat pitää saada kiinni, minen on kuitenkin elinehto kaikille yrityksille yhä ja ne pitää pystyä liittämään osaksi liiketoimin- kilpaillummilla lokaaleilla ja globaaleilla markkinoilla. nan kokonaisasiakasanalytiikkaa ja päätöksente- 21001-176_Asiakkuusmarkkinointi_2013.indd 21 5.12.2012 13.49
  2. 2. ASIAKKAIDEN EHDOILLA koa. Koska sähköisissä kanavissa kaikki tapahtuu asioiden selvittämiseen. Tarvitaan kuitenkin uusia nopeasti, reaaliaikaisuuden vaatimus on ainakin keinoja ja työkaluja big datan hallitsemiseksi ja joissain tapauksissa otettava myös huomioon. Tai analysoimiseksi. Digitaalisen markkinoinnin näkö- oikeastaan, asiakkaiden käyttäytymistä pitää pystyä kulmasta tämä tarkoittaa varsinkin valtavien web- ennakoimaan ja ohjaamaan esimerkiksi asiakkaan datamäärien keräämistä ja prosessoimista asiakas- ja aikoessa hyljätä ostoskori web-kaupassa. Nopea liiketoiminta-analytiikan tarpeisiin. Myös esimerkiksi ja oikea-aikainen tarjous voi pelastaa tilanteen ja sähköpostit, sähköisten palautelomakkeiden sisältö saada asiakkaan harkitsemaan ostotapahtumaa ja asiakaspalvelukeskusten tallentama tieto on osa uudelleen. Tällaisessa tapauksessa digitaalisessa uuden ajan sähköistä asiakastietoa. Kaikki tämä tieto kanavassa tapahtuva lähes reaaliaikainen markki- on arvokasta, mutta samalla se on monimuotoista nointi johtaa heti lisämyyntiin ja on sinänsä erittäin ja monimutkaista. Uusien menetelmiä avulla big onnistunutta kokonaistaloudellisesta näkökulmas- datasta voidaan kuitenkin seuloa ulos oleellinen ja ta. Siirtyminen reaktiivisuudesta proaktiivisuuteen liittää se mukaan yrityksen muuhun asiakastietoon digitaalisessa markkinoinnissa vaatii big datan hy- vää analysoimista ja käyttämistä automaattiseen päätöksentekoon reaaliajassa. Big data on kuuma aihe kaikessa liiketoiminta- analytiikassa ja tiedonhallinnassa. Näin myös asiakasanalytiikassa ja varsinkin liittyen digitaa- liseen markinointiin. Big data käsite liittyy suuriin tietomääriin, joita syntyy esimerkiksi asiakkaiden asioidessa sähköisillä kauppapaikoilla. Kun big data käsite syntyi, tarkoitti se aluksi lähinnä hyvin suuria tietomääriä. Nyt sillä tarkoitetaan tietoa, jota syntyy hyvin suuria määriä nopeasti (Volume and Veloci- ty), kuten sivulla olevan kuvan yhteenveto kertoo. Lisäksi big datalla tarkoitetaan tietoa, joka ei ole määrämuotoista (Variety). Tämä merkitsee sitä, että esimerkiksi internetissä syntyvää asiakastietoa on vaikea käsitellä suhteessa muuhun asiakastietoon. Miten eri asiakassegmentit käyttäytyvät sosiaalisessa mediassa tai kuinka eri asiakasryhmät käyttävät hakukoneita etsiessään kauppaan johtavaa tuote- tietoa ovat asioita, jotka ovat myyjälle hyvin arvok- kaita tietää, mutta vaikeita selvittää tiedon suuren määrän ja monimutkaisuuden takia. Big datassa ja Lähde: http://www.domo.com/blog/2012/06/ sen käsittelyssä on aineksia tällaisten arvokkaiden how-much-data-is-created-every-minute/ 22001-176_Asiakkuusmarkkinointi_2013.indd 22 5.12.2012 13.49
  3. 3. ASIAKKAIDEN EHDOILLA analysoitavaksi. Esimerkkejä ovat asiakaspalautteen markkinoinnin vaikuttavuutta. tekstianalyysi, jossa etsitään eri tuotteisiin liittyviä Big data ei ole erillinen osa yrityksen tiedonhal- hyviä ja huonoja kommentteja eri asiakassegmen- lintaa. Jos esimerkiksi asiakkaiden käyttäytymistä teissä. Tai polkuanalyysi siitä, millaiset tapahtumat sosiaalisessa mediassa tutkitaan erillisenä asiakas- johtavat asiakassuhteen päättymiseen. tiedon osana, asiakaskuva ei täydenny vaan pirs- Big data asettaa uusia vaatimuksia digitaaliselle toutuu. Niinpä big data on prosessoitava muotoon, markkinoinnille, mutta se on myös valtava mah- jossa se on ymmärrettävää. Tämä vaatii rakenteiden dollisuus ymmärtää asiakkaita yhä paremmin ja tunnistamista monimuotoisesta datasta ja näiden yhä tarkemmalla tasolla. Tämä taas mahdollistaa rakenteiden integroimista yrityksen muuhun asia- henkilökohtaisemman kommunikaation asiakkaiden kastietoon. Jos big datasta esimerkiksi tunnistetaan kanssa ja toisaalta vähentää turhaa kommunikaa- polkuanalyysien avulla ne vaiheet, jotka johtavat tiota. Yhä suurempi osa kuluttajista sallii suorien asiakassuhteen päättymiseen, on arvokasta ym- viestien lähettämisen, jos viestien sisältö on rele- märtää mitkä asiakasryhmät noudattavat mitäkin vanttia heille. Esimerkiksi e-tailing group:n ja My- polkua. Näin toimenpiteet asiakassuhteen jatkami- Buys, Inc:n 2012 suoritetussa yhteistutkimuksessa seksi voidaan suunnitella asiakassegmenteittäin. 55% tutkimukseen osallistuneista kuluttajista oli Tämä taas lisää tehokkuutta. Voidaan jopa tehdä valmiita tarjoamaan tietoa omista preferensseis- päätös olla puuttumatta tiettyjen asikassegment- tään, jos se auttaa yri­tyksiä parantamaan heidän tien polkuihin ja antaa niiden poistua asiakas- ostokokemuksiaan(3). Asiakkaalta voidaan siis kysyä kunnasta. Kun tällainen ilmiö tunnetaan hyvin hänen preferensseistään suoraan, mutta on myös suhteessa yrityksen asiakaskuntaan, uskalletaan toinen tapa. Asiakkaan preferenssejä voidaan pää- tehdä päätöksiä, joita ei muuten todennäköisesti tellä hänen käyttäytymisensä perusteella. Se mitä tehtäisi. Jotta big datasta seulottu asiakastieto asiakas ostaa, milloin hän ostaa ja minkä kanavan saadaan tehokäyttöön, pitää se myös tallentaa kautta ovat tärkeitä asioita. Mutta tärkeää on myös samaan paikkaan muun asiakastiedon kanssa. Näin se, miten asiakas hakee tietoa tuotteista ja miten kaikki tarvitsijat pääsevät käsiksi kokonaiskuvaan hän tuotteita ostaa. Esimerkiksi seuraako asiakas asiakkaasta. Jos tieto on tallennettu moneen eri sosiaalista mediaa ja hakee tietoa sitä kautta. Vai paikkaan, on sen yhdisteleminen hidas ja työtä käykö hän läpi kaupan tuotesivuja tietoa etsiessään vaativa tehtävä. Integroitu asiakastieto helposti ja päätyikö hän näille sivuille esimerkiksi hakuko- analysoitavassa muodossa on yrityksen kannalta neen kautta tai painamalla jollain sivulla olevaa kaikkein paras tilanne. banner-mainosta. Vaihtoehtoja on lukematon Vaikka big data, sen hallinta ja hyödyntämi- määrä ja eri polkujen tunteminen on yritykselle nen markkinoinnin tarpeisiin on suhteellisen uusia erittäin arvokasta – last-click-attribution ei enää asia, esimerkkejä menestyksekkäistä toteutuksista riitä, vaan koko ostoon johtanut polku monen ka- löytyy. Digitaaliseen kaupankäyntiin ja markki- navan kautta pitää tuntea. Tehokkaimpien polkujen nointiin liittyy Shop Directin menestystarina, tunteminen vaikuttaa digitaalisten markkinointi- jossa kaupankäynnin fokus siirrettiin heikosti kanavien valintaan, laskee kustannuksia ja nostaa kannattavasta offline-kaupankäynnistä online- 23001-176_Asiakkuusmarkkinointi_2013.indd 23 5.12.2012 13.49
  4. 4. ASIAKKAIDEN EHDOILLA kauppaan(4). Shop Direct on Britanniassa toimiva kilökohtaista palvelua ja myyjä lisää myyntiään. konserni, jonka alle kuuluvat mm. perinteikkäät Shop Directin kanssa samankaltainen tarina on Littlewoods ja Woolworths tavaratalobrändit. JDWilliams, joka on Britanniassa toimiva erikoi- Littlewoods brändin alla Shop Direct toteutti op- siin vaatekokoihin keskittynyt verkkokauppa. Myös timoidun monikanavamarkkinointi-integraation JD Williamsilla on useampi myyntikanava, joista internet-kaupan, katalogien ja puhelinmyynnin tuleva asiakkaiden käyttäytymistieto pitää integ- osalta. Kaikista kanavista kerätään tietoa asiakkaan roida markkinointitoimenpiteiden optimoimiseksi käyttäytymisestä, tieto analysoidaan ja asiakaskom- ja myynnin maksimoimiseksi(5). munikointi luodaan niin, että eri kanavien kautta Toisenlainen esimerkki on Yhdysvalloissa toimiva tapahtuvaa kanssakäymistä optimoidaan myynnin kirjakauppa Barnes&Noble(6, 7 & 8). B&N halusi haas- ja asiakastyytyväisyyden maksimoimiseksi. Shop taa Amazonin erityisesti sähköisten kirjojen mark- Direct pystyy seuraamaan reaaliajassa esimerkiksi kinoilla. Tämä vaati siirtymistä tuotepohjaisesta hylättyjä ostoskoreja ja asiakkaan siirtymistä kana- markkinoinnista asiakaskeskeiseen markkinointiin. vasta toiseen. Tämä tapahtuu keräämällä internet- B&N integroi eri kanavista kerätyn asiakastiedon, kaupasta reaaliajassa asiakkaan käyttäytymisdataa, jotta monikanavanäkymän luominen ja optimointi analysoimalla se ja syöttämällä muiden kanavien olisi mahdollista. Kanavia olivat sekä sähköiset kuten puhelinmyyjien käyttöön. Asiakas tunnis- kanavat kuten internet-kauppa että Yhdysvalloissa tetaan internetissä käyttäjätunnusten perusteella sijaitsevat B&N kivijalkakirjakaupat. Kerätyn tiedon ja puhelinpalvelussa puhelinnumeron perusteella. avulla B&N alkoi tehdä reaaliaikaista asiakasseg- Nämä tiedot yhdistetään muuhun asiakastietoon, mentointia sekä reagoida asiakkaan käyttäyty- jotta monikanavatunnistus mahdollistuu. Asiak- miseen sillä hetkellä, kun asiakas oli tekemässä kaan soittaessa puhelinpalveluun, asiakaspalvelija ostotapahtumaa. Tämä tapahtuu esimerkiksi asi- voi tehdä puhelimitse tarjouksia juuri ostoskoriin akkaan maksaessa kirjaostostaan kassalla. Asiakas hylätyistä tuotteista. Asiakas kokee saavansa hen- tunnistetaan ensin asiakaskortin avulla. Tiedot syötetään reaaliajassa analysoitaviksi ja kun tietyt asiakassegment- teihin liittyvät kriteerit täyttyvät, tulostetaan asiakkaan kuittiin tar- jous esimerkiksi ku- pista kahvia kirjakau- pan kahvilassa. Näin asiakastyytyväisyyttä saadaan nostettua ja samalla oheistuote- Lähde: www.littlewoods.com myyntiä kasvatettua. 24001-176_Asiakkuusmarkkinointi_2013.indd 24 5.12.2012 13.49
  5. 5. ASIAKKAIDEN EHDOILLA Yksi kokeneimmista big datan kaupallisista mahdollisuudet tunnistetaan ja hyödyt arvioidaan. hyödyntäjistä on maailman suurin sähköinen Sen jälkeen tutkitaan miten big data kerätään, huutokauppasivusto eBay(9). Myös eBayn omis- yhdistetään olemassaolevaan asiakasdataan ja tama PayPal hyödyntää sähköisistä kanavista hyödynnetään markkinoinnin päätöksenteossa kerättyä dataa liiketoimintansa kehittämiseen. jopa reaaliaikaisesti. Tämä ei ole suinkaan helppo Suurille verkkokaupoille kuten eBaylle big datan tehtävä, mutta tuottaa lopulta hyviä tuloksia yhä hyödyntäminen on elinehto - eBayllä on yli 50 tiukemmin kilpailluilla markkinoilla. 000 tuotekategoriaa ja satoja miljoonia käyttäjiä. eBay hyödyntää reaaliaikaista big data analytiikkaa esimerkiksi kuvatunnistuksella. Tässä käyttötapa- Lähteet 1. (http://www.mckinsey.com/insights/mgi/research/technology_and_ uksessa asiakas ottaa kuvan esimerkiksi pitämäs- innovation/big_data_the_next_frontier_for_innovation) 2. (http://my.gartner.com/portal/server.pt?open=512&objID=202&mode=2 tään puserosta, koska haluaa ostaa samanvärisen &PageID=5553&resId=1871515&ref=Webin) hameen. Kuvan otettuaan hän pystyy etsimään 3. (http://www.marketwire.com/press-release/New-Survey-Finds-Consumers- More-Trusting-Sharing-Information-With-Retailers-Than-1685190.htm) eBay kaupoista hameita ottamansa kuvan avulla. 4. (http://www.teradatamagazine.com/v10n04/Features/Stellar-Outlook/) 5. (http://www.teradatamagazine.com/v10n02/Features/Browsing-for- Taustalla tapahtuu kuvan tunnistus, sen värin ver- Internet-insight/) taaminen ja automaattinen haku samanväristen 6. (http://www.youtube.com/watch?v=GQwu8X2EbzY) 7. (http://www.asterdata.com/customers/barnes-and-noble.php) hameiden osalta. Asiakas saa ruudulleen täsmäl- 8. (http://www.asterdata.com/barnes-and-noble.php ) 9. (http://www.youtube.com/watch?v=YSj0xJhuw_I) leen niitä tuotteita, joista hän halusi ostoksensa valita. Asiakkaan tarpeeseen vastataan nopeasti ja täsmällisesti, mikä parantaa kaupankäyntiä ja asiakastyytyväisyyttä. Big datan haltuunotto markkinoinnissa on tulevaisuudessa elinehto kaikille yrityksille. Se antaa myyjälle mahdollisuuden paitsi tehostaa markkinointia, niin myös tehdä asiakasviestinnästä henkilökohtaisempaa ja tuloksellisempaa. Asiakkaan näkökulmasta asiakaspalvelu paranee ja markki- nointiviestit ovat tarkempia ja henkilökohtaisempia. Tutkimusten mukaan asiakkaat arvostavat tätä ja ovat valmiita kertomaan yrityksille itsestään jopa nykyistä enemmän, jos saavat vastineeksi oleel- lisempaa tietoa myyjiltä. Haltuunotto kannattaa aloittaa tunnistamalla yrityksessä jo olemassa olevan asiakastieto ja miten sitä käytetään markki- noinnissa. Jo nykyisen tilanteen kartoittaminen ja kehittäminen saattaa johtaa hyviin tuloksiin. Kun Marko Yli-Pietilä, olemassaoleva asiakastieto on selkiytetty, big datan Key Account Director, Teradata Finland 25001-176_Asiakkuusmarkkinointi_2013.indd 25 5.12.2012 13.49

×