Historia kertoo tulevaisuudesta – hyödynnätkö jo olemassa olevan datan?

Koneoppimisesta ja tekoälystä puhutaan paljon, mutta useassa yrityksessä niiden hyödyntämistä ei olla vielä mietitty, eikä selkeitä käyttötarpeita osata välttämättä tunnistaa.

Jokaisella yrityksellä on hallussaan runsas määrä asiakkuuksiin liittyvää dataa; laskutushistoria, yhteydenotot, myyntiluvut, tukipyynnöt, liidit ja reagointi markkinointiviestintään, muutamia mainitakseni. Usein data on historian saatossa hajautunut useampaan eri järjestelmään ja funktioihin; talousosasto tulkitsee liiketoimintalukuja, myynti seuraa pipelineä, asiakaspalvelulla on omat mittarinsa ja markkinointi analysoi omien aktiviteettiensa vaikuttavuutta.

Samassa kuitenkin unohdetaan olemassa olevan datan hyödyntäminen; kuka sitä nyt historiaan haluaisi palata?

Harvoin yrityksellä on selkeä kuva siitä, mitkä data-assetit ovat merkitseviä onnistuneessa asiakassuhteessa. Olemassa olevan datan rinnalle luodaan uusia mittauskeinoja ja -työkaluja, joilla pyritään ennustamaan asiakasuskollisuutta. Samassa kuitenkin unohdetaan olemassa olevan datan hyödyntäminen – kuka sitä nyt historiaan haluaisi palata?

Data ohjaa markkinoinnin arkea

Muistan vielä sen ajan, kun markkinointikampanjoiden onnistumista oli erittäin haasteellista mitata; kampanjaa pidettiin onnistuneena esimerkiksi silloin, kun kohderyhmään kuuluvat asiakkaat muistivat nähneensä yrityksen mainoksen lehdessä. Nykyään markkinoinnin tehokkuuden mittaaminen ja lisäarvon tuoton mittaaminen euroina ovat työssä arkipäivää. Uudet teknologiat mahdollistavat suurien datamäärien keräämisen ja datan avulla saamme tietoa juuri meitä kiinnostavista asioista; voimme analysoida historiaa, tulkita nykyhetkeä tai ennakoida tulevaa.

Asiakaspoistuman (churn) ja ostohalukkuuden ennakointi

Meistä jokainen on varmasti lukenut useita tulkintoja siitä, miten B2B-ostokäyttäytyminen on muuttunut digitalisoitumisen myötä. Ostajapersoonien ja asiakasmatkan määrittely ovatkin jo monissa yrityksissä arkipäivää. Mutta kuinka moni on hyödyntänyt oman yrityksensä dataa asiakkaan ostohalukkuuden tunnistamiseen tai asiakaspoistuman ennakointiin? Ihminen pystyy kyllä muodostamaan hyvänkin näkemyksen tärkeästä datasta, mutta koneoppimisen avulla voi esiin tulla yllättäviäkin tietoja muunmuassa siitä, miten tukipyyntöjen määrä ja asiakkaan aktiivisuus yrityksen digitaalisissa kanavissa vaikuttavat lojaliteettiin. Historiadataa analysoimalla ja koneoppimista hyödyntäen voidaan luoda ennakoivan analytiikan malleja, joiden avulla pystytään tunnistamaan poistumariskissä olevat asiakkaat tai ostopäätöstä tekemässä olevat uudet potentiaaliset asiakkaat.

Data ohjaa työtä ja valintojen tekemistä tulevaisuudessa

Datan hyödyntäminen koneoppimisen keinoin tuo aivan uutta näkökulmaa tekemiseemme tänä päivänä. Oma periaatteeni on jo pitkään ollut “numbers don’t lie”. Uskon vahvasti, että hyödyntämällä teknologiaa, analysoimalla dataa sekä luomalla ennakoivan analytiikan malleja, toimintamme muuttuu tehokkaammaksi ja pystymme palvelemaan asiakkaitamme persoonallisemmin ja oikeissa paikoissa.

Olemassa olevan datan kerääminen ja analysointi voivat tuottaa merkittävää lisäarvoa yrityksesi tulevaisuuden menestykselle. Miten data ohjaa sinun yrityksesi päätöksentekoa ja tekemistä?

About

Kirjoittaja toimii Visma Software Oy:ssä markkinointijohtajana. Työn tavoitteena on auttaa asiakkaita ymmärtämään digitalisaation tuomia mahdollisuuksia liiketoiminnan tehostamisessa.
Connect with Milla: