illustration
Blogitekstejä

Big Data asiakaskokemuksen rakentamisessa

Big datassa ei ole kyse numeroista, vaan ihmisistä – asiakkaiden äänestä.

Asiakkaan tunteminen on yritykselle tärkeää. Asiakkaasta ja hänen toiminnastaan – kuten meistä jokaisesta – kerätään tänä päivänä dataa enemmän kuin koskaan. Siksi voisi luulla, että myös asiakkaan tunteminen olisi paljon helpompaa kuin aikaisemmin. Datan analysoiminen ja hyödyntäminen on kuitenkin sen keräämistä paljon monimutkaisempi prosessi. Vaikka tietoa kertyykin paljon, ei yrityksillä usein ole mahdollisuutta päästä siihen käsiksi. Tähän on monia syitä; dataa saattaa esimerkiksi kertyä tietokantoihin, joihin vain harvalla on pääsy, tai joista tietoa on vaikea saada. Tiedon saattaminen analysoitavaan muotoon onkin aivan oma lukunsa. Jos tietoa saadaankin, siitä voi olla vaikea rakentaa relevanttia analyysia olemassa olevilla työkaluilla. Tavoitteena olisi analyysi, jonka pohjalta yritys voi parantaa asiakkaiden palvelukokemusta tai tehdä päätöksiä.

Big datasta on puhuttu viime vuosina paljon, jopa siinä määrin, että termi alkaa vähitellen kärsiä inflaatiota ja big datan varsinainen merkitys jää välillä epäselväksi. Yrityksen itse keräämä data ei vielä varsinaisesti ole big dataa, vaan sitä syntyy vasta kun yrityksen omaa dataa rikastetaan muulla datalla. Tämän yhdistelmän kautta avautuu monesti asioita, joita ei pystytä näkemään pelkästään omasta datasta. Useiden eri tiedonlähteiden käyttäminen on avainasemassa relevantin analyysin tekemisessä ja asiakkaan kokemuksen parantamisessa.

 

Arvoa asiakkaalle big datan avulla

On selvää, että jokainen yritys tavoittelee positiivista asiakaskokemusta, koska tyytyväiset asiakkaat ovat yritykselle tärkein voimavara ja menestymisen edellytys. Hyvä asiakaskokemus puolestaan vaatii yritykseltä keskittymistä arvon tuottamiseen asiakkaalle, kaikki muu on toissijaista. Positiiviseen asiakaskokemukseen vaikuttavat samanlaiset asiat kuin ihmissuhteissa: aitous, rehellisyys, lupausten pitäminen ja valmius korjata ongelmatilanteet. Osaava big data -tiimi ei poista sitä tosiasiaa, että perusasioiden täytyy olla kunnossa ja asiakkaan ongelmat on edelleen otettava vakavasti. Big datan avulla voidaan nähdä asiakkaan kokemus kokonaisvaltaisesti.

Miten big data sitten käytännössä voi hyödyttää asiakkaita? Monet yritykset käyttävät jo asiakkaistaan kertyvää dataa esimerkiksi kohdennetun sisällön osalta. Näin asiakas näkee esimerkiksi yrityksen palvelussa vain sisältöä, josta hänen tiedetään olevan kiinnostunut. Palvelun sisältö voidaan siis räätälöidä jo nykyteknologian keinoin asiakkaalle. Hänen ei tarvitse enää käyttää aikaa itseään kiinnostavan sisällön etsimiseen palvelusta, vaan se tuodaan hänelle automaattisesti. Tämä onnistuu, kun yritykselle luodaan big datan avulla kokonaiskuva asiakkaasta; kuka hän on, mihin segmenttiin hän kuuluu, mitkä asiat ovat hänelle tärkeitä ja mistä hän on kiinnostunut. Tämä mahdollistaa kohdennetun sisällön ja markkinoinnin asiakkaalle silloinkin, kun asiakaskunta on laaja ja pitää sisällään monia hyvin erilaisia asiakassegmenttejä.

Digitalisoituvassa maailmassa kilpailu kovenee ja kehittyvä teknologia mahdollistaa myös asiakaskokemuksen personoinnin paljon aikaisempaa tarkemmin. Knowledge management on mielenkiintoinen aihealue, joka kiteyttää hyvin, mistä tässä kaikessa on kysymys: tiedon hyödyntämisestä niin, että asiakas kokee jotain paljon arvokkaampaa, kuin osasi kuvitella. Tavoitteena on siis muuttaa data älykkyydeksi. Asiakkaat odottavat ja arvostavat tänä päivänä eniten helppoutta, hyötyä ja oikeaa ajoitusta. Sovellusten maailma harhauttaa monesti luulemaan, että hyvä palvelu on helposti rakennettavissa, vaikka todellisuudessa helppouden tunteen aikaansaaminen asiakkaalle vaatii paljon työtä. Oikealla asenteella, työkaluilla ja kyvyllä ymmärtää asiakasta se on kuitenkin täysin mahdollista.

Digitalisaation malliyrityksinä toimivat usein Uber ja Airbnb, koska niiden kaikki toiminta tapahtuu täysin digitaalisessa ympäristössä. Molempien yritysten osalta data scientisteilla on ollut suuri merkitys menestymisessä. Airbnb:n seitsemästä ensimmäisestä työntekijästä yksi oli data-analyytikko ja nyt heidän data scientist -ryhmänsä koostuu jo noin 70 henkilöstä. Tässäkin tapauksessa helpolta näyttävän palvelun taustalla on paljon osaamista ja älykkyyttä.

 

Big datan hyödyntäminen vaatii sopivaa kulttuuria ja asiakaslähtöisyyttä

Suurin muutos big datan hyödyntämisen osalta on yleensä yrityksen kulttuurimuutos. Jos tieto on aikaisemmin ollut vain harvojen ja valittujen saatavilla, täytyy big datan kohdalla nämä muurit murtaa. Big datasta saatava hyöty syntyy vasta siinä vaiheessa, kun tieto on laajasti saatavilla ja myös yrityksen kulttuuri kääntyy tiedolla johtamisen suuntaan. Tässä tilanteessa yrityksen johdon tulee valmistautua perustelemaan päätöksiään entistä tarkemmin, koska tieto on myös muiden kuin heidän käytössään. Tätä ei kuitenkaan pidä pelätä, vaan se tulee nähdä mahdollisuutena yrityksen kasvun kannalta. Kun tieto on laajemmin saatavilla, se mahdollistaa moniulotteisten ja entistä paremmin perusteltujen päätösten tekemisen. Big datan osalta kannattaa lähteä liikkeelle keskittymällä vaikka yhteen tai korkeintaan kahteen asiaan kerralla. Yleistä on lähteä liikkeelle esimerkiksi asiakasymmärryksen kasvattamisesta segmentoinnin kautta ja edetä vasta sen jälkeen tuote- ja palveluinnovaatioihin.

Big datassa ei ole kyse numeroista, vaan ihmisistä – asiakkaiden äänestä. Sitä kannattaa kuunnella ja tutkia hyvin tarkkaan, jotta pysyy mukana asiakkaiden tarpeiden kehittymisessä. Jos päätöksentekijät ja projektin muut osapuolet eivät ymmärrä, mitä data kertoo, eivät löydökset koskaan ohjaa aidosti yrityksen toimintaa kohti parempaa asiakaskokemusta. Yksi data scientist -tiimin tärkeimmistä tehtävistä on tuoda asiakkaan ääni ymmärrettävästi päätöksentekijöiden saataville.

Haluatko kuulla lisää tästä aiheesta? Jätä yhteystietosi niin olemme yhteydessä.

Lähettämällä lomakkeen hyväksyn tietojeni tallentamisen ja käsittelyn tietosuojaselosteen mukaisesti.