Eilisessä ajankohtaisseminaarissamme huippuasiantuntijat vakuuttivat ja viihdyttivät läsnäolijat. He kertoivat selkokielisesti käytännön esimerkkien kautta miten tehdään parempaa tulosta datan, analytiikan ja niihin perustuvien päätösten avulla. Tässä tiivistelmä päällimmäisenä mieleeni jääneistä asioita ja niihin liittyvistä ajatuksistani.
Miten data, analytiikka ja luovuus yhdistetään?
TBWA Helsingin Marco Mäkisen mukaan usein saattaa olla niin, että riittävä data ja analyysi on helpohkosti saatavilla, mutta päätöksenteko ja toteutus voi olla tuskallisen hidasta. Pitäisi myös olla enemmän rohkeutta ja rahaa tarttua ja reagoida omaan liiketoimintaan liittyviin tilaisuuksiin ja mahdollisuuksiin, jotka ilmaantuvat ja nousevat esiin yllättäen, esimerkiksi mediassa. Hyvä käytäntö voisi olla, että noin neljännes markkinointibudjetista pyhitetään reaktiiviseen markkinointiin.
Joskus voi myös käydä niin, että omat oletukset ohjaavat datan keruuta, analyysia ja päätöksentekoa tunnepitoisiksi. Tähän liittyen muistin muutama vuosi sitten lukemani tutkimuksen, jonka mukaan 90 prosenttia yrityksistä ei saanut hyödynnettyä markkinointitutkimuksien tuloksia lainkaan niin, että niiden avulla olisi parannettu toimintaa. Yleisin tutkimustulosten hyödyntämiskohde oli omien, aiempien uskomusten vahvistaminen.
Jos tuotetta ei suositella, sitä ei osteta
Ofvigon Adrian Flanagan kävi läpi casejen ja lukujen kautta suosittelun voimaa verkkopalveluissa. Tulokset olivat jäätäviä. Ei ole helppoa löytää suosittelun voittanutta myynnin tekijänä. Personoidut ja reaaliaikaiset suositukset nostavat useimmiten verkkokaupan myynnin uudelle tasolle.
Ihan parhautta on spontaani suosittelu. Asiakkaat suosittelevat tuotetta ystävilleen ja tutuilleen face-to-face tai omia kanaviaan pitkin. Yritys voi kuitenkin edesauttaa tätäkin tunnistamalla faninsa ja uskollisimmat asiakkaansa, joille he antavat ”taikavoimia” eli tarjoavat alustoja ja viestintäkanavia, joita pitkin asiakkaat voivat suositella helposti ja vaivattomasti. Suosittelun voima ja hyöty uusasiakashankinnassa on kiistaton.
Fakta homma
Bisnoden Pär Österlundin mukaan tieto korvaa tuhlailun, algoritmi arvauksen ja koodi kauppiaan. Tulevaisuudessa markkinointipäätösten tekeminen ilman näitä kyvykkyyksiä on julistettava talousrikokseksi.
Esimerkkinä huippuunsa viritetystä suosittelumasiinasta Österlund esitteli Netflixin, joka on kategorisoinut omat tuotteensa 76 897 eri kategoriaan. Laajasti kerätty tuotedata ja algoritmi tekee käyttäjälle parempia suosituksia kuin ihmisen valitsemat suositukset olisivat. Nappisuositus on varma kauppa.
Kairataan vähän syvemmälle
Qurun Janne Korpi opasti kuulijoita katsomaan pintaa syvemmälle analytiikan tuottamien verkkopalvelun kävijälukujen taakse. Analysoimalla, kohdentamalla ja testaamalla markkinointi-investoinneista saadaan huomattavasti paremmat tehot irti . Matkan varrella asiakkaiden kanssa on opittu koko ajan lisää. Esimerkiksi: jos ihmisiä ei kiinnosta, jätä heidät rauhaan ja lopeta jankkaaminen.
Päällimmäisenä asiana seminaarista jäi mieleeni, että kaikesta kompleksisuudesta huolimatta tuloksen parantaminen on hyvin käytännönläheistä ja arkista ahertamista, jota tehdään jatkuvasti jalat tukevasti maassa, mutta ei kuitenkaan kainaloita myöten.
