Moni markkinointijohtaja on mielissään digitaalisten kanavien kehityksestä ja siitä, että asiakasdataa on nykyään niin helppo kerätä eri pisteistä. Mahdollisuus on kuitenkin tuonut mukanaan uusia haasteita. Enää ei kärsitä siitä, että asiakasdataa ei olisi, vaan siitä, kuinka sen kaiken keskeltä kaivetaan merkityksellinen asiakasymmärrys esiin.
Tässä artikkelissa Elisan asiantuntijat kertovat, kuinka navigoit asiakasdatan keskellä. Annamme myös vinkit asiakasrajapinnassa toimivien saumattomaan yhteistyöhön, jotta sinä voit hyödyntää eheää ja relevanttia asiakasdataa vaikuttavan markkinoinnin suunnittelussa.
Kärsitkö asiakasymmärryksen siiloista?
Kokemuksemme mukaan asiakasymmärryksen tehokasta hyödyntämistä estää tavallisimmin ainakin toinen näistä kahdesta: asiakasymmärrys on siiloutunut tai liian suuri datamäärä hidastaa päätöksentekoa.
Tutustutaan ensin asiakasymmärryksen siiloutumiseen. Olet varmasti pohtinut, kuinka voisit jakaa markkinoinnin kerryttämää asiakasymmärrystä tehokkaammin esimerkiksi myynnille. Toisaalta olet varmasti uusia kampanjoita suunnitellessasi toivonut, että esimerkiksi asiakaspalvelu voisi jakaa omat oppinsa sinulle kohderyhmän tarpeista, ajatuksista ja motivaattoreista.
Siilojen murtamiseksi on olennaista:
- varmistaa, että dataa kerätään ja tallennetaan kaikista niistä kanavista, joissa asiakkaita kohdataan
- yhdistää kaikki eri datalähteet, jotta niitä voidaan analysoida kokonaisuutena
- jakaa yksi yhteinen näkymä kaikille asiakasrajapinnassa toimiville.
Jos asiakasymmärryksen siilot huolestuttavat erityisen paljon, sinun kannattaa lukea aikaisempi kirjoituksemme Paranna asiakasdatan laatua murtamalla siilot.
Näin vältät datahalvauksen
Mitä oikein tarkoitamme liian suurella datamäärällä? Asiakasdataa tulvii eri lähteistä, ja itseasiassa huomattava osa kaikesta kerätystä asiakastiedosta ei edes ole oleellista asiakaskokemuksen tai asiakkaan palvelemisen kannalta.
Olet ehkä kamppaillut raportoinnin ja analysoinnin kanssa, etkä välttämättä ehdi edes käyttää kaikkea kerättyä dataa esimerkiksi kohdennuksen apuna ennen kuin tieto ehtii jo vanhentua.
Käytännössä datahalvaus vältetään uskalluksella luopua niistä turhista datalähteistä, jotka kuormittavat joko organisaatiota tai asiakasta. Löydät liiketoiminnallisen perusteen kerätä dataa näiden kysymysten avulla:
- Onko keräämäsi asiakasdata aidosti tärkeää suunnittelun tai toimenpiteiden perustaksi?
- Miksi tarvitset tätä tietoa asiakkaasta?
- Mitä uutta tieto mahdollistaa?
Konkretiaa saat, jos luet tämä case-kuvauksen SOK:n asiakaskuuntelun mallista. Blogissa kerrotaan, kuinka Pohjois-Karjalan Osuuskaupassa määriteltiin asiakaskuuntelun business case ja lähdettiin pilotoimaan sitä käytännössä.
Neljällä askeleella asiakaslähtöisempää markkinointia
Jäitkö pohtimaan, missä kunnossa yrityksesi asiakasdata on, mistä voisit kerätä teille tärkeää tietoa ja kuinka saat sen jalostettua käyttökelpoiseksi vaikuttavan markkinoinnin polttoaineeksi? Voit jatkaa aiheeseen syventymistä esimerkiksi tämän markkinointipäälliköille kirjoittamamme oppaan parissa.
Lue lisää neljästä askeleesta, jotka sinun on otettava matkallasi kohti vaikuttavampaa ja asiakaslähtöisempää markkinointia:
- Luo asiakaskeskeinen kulttuuri, jossa toimenpiteitä ja prosesseja suunnitellaan yhdessä yrityksen sisällä ja myös asiakkaiden kanssa.
- Kerää ja rikasta tietoa kaikista tarvittavista lähteistä.
- Kehitä prosessit, joissa datan analysointi ja käyttäminen on itsestään selvä osa suunnittelua ja toimenpiteitä.
- Ala toimia! Älä jää liian pitkäksi aikaa keräämään ja odottamaan täydellistä dataa.
Lue myös
Asioinnin digitalisointia ei tarvitse tehdä yksin
Tukeeko CRM-datanne myynnin työtä ja analyysiä?
Kolme askelta kohti asiakaslähtöisempää myynnin mallia
Valjasta asiakasymmärrys uusien palveluiden kehittämisen tueksi
Kaikki artikkelit