Analytiikka auttaa ymmärtämään asiakasta ja hänen käytöstään paremmin. Ymmärryksen avulla voidaan esimerkiksi lisätä verkkokaupan myyntiä.
Analytiikkaa voidaan hyödyntää monella tavalla markkinoinnin tukena, kertoo Aki Böök, Avarea Oy:n myynti- ja markkinointijohtaja.
Analytiikan avulla voidaan muun muassa mitata asiakkaan käyttäytymistä. Kun tiedetään, kuinka asiakas käyttäytyy, voidaan markkinointia kohdentaa paremmin. Näin voidaan parantaa niitä kohtia yrityksen toiminnassa, jotka saavat asiakkaan karkaamaan, Böök kertoo.
Myös asiakkaan ostoskäyttäytyminen, ostopolku ja markkinoinnin tarpeet voidaan selvittää analytiikan avulla.
Esimerkiksi verkkokaupassa tuotteiden lisä- ja ristiinmyyntiä voidaan vauhdittaa analytiikan avulla.
Ymmärrys asiakkaan tarpeista
Parempi ymmärrys asiakkaasta ja hänen tarpeistaan on yksi analytiikan saavutuksista. Ennen riitti, että tiedettiin asiakkaan olevan akateemisesti koulutettu 40-vuotias nainen. Nykyään asiakkaasta tiedetään myös se, mitä vapaa-ajanpalveluita ja kulttuuripalveluita hän käyttää. Myös asiakkaan ostokäyttäytyminen tunnetaan, Böök sanoo.
Analytiikka antaa avaimet tutkia myös asiakkaan ostoprosessia.
– Pystymme seuraamaan, mikä aiheuttaa kaupan, Böök kertoo.
– Toisaalta pystymme seuraamaan myös asiakaspoistumaa eli sitä, ketkä lopettavat asiakkuutensa. Näin voidaan kohdentaa mainontaa heille hieman ennen kuin poistuminen yleensä tapahtuu, ja mahdollisesti houkutella heidät jäämään, Böök jatkaa.
Haasteena datatulva
Böök uskoo, että tulevaisuudessa analytiikan käyttö arkipäiväistyy entisestään.
– Aiemmin analytiikan käyttö oli iso kilpailuetu, ja analytiikkaa käyttivät etupäässä suuret pelurit. Nyt homma on jo yleistynyt. Jatkossa analytiikan käytöstä tulee olemassaolon edellytys.
Jatkossa myös datan määrä kasvaa. Dataa saadaan niin sivustoilta kuin sosiaalisesta mediastakin. Böök kertoo, että datamassan kasvaessa asiakkaita voidaan identifioida entistä paremmin.
Suurella datamäärällä on myös haasteensa.
– Merkityksellisen datan löytämisestä tulee haastavaa. Toisaalta isosta datamäärästä on mahdollisuus löytää lainalaisuuksia, jotka korreloivat joko positiivisesti tai negatiivisesti, Böök sanoo.
Toiseksi haasteeksi Böök mainitsee tiedonkäsittelyn. Dataa tulee monesta eri lähteistä ja tiedot ovat eri muodossa. Osa tiedoista on excel-taulukoissa, joku tieto tulee Google Analyticsistä ja jotkut tiedot yrityksen uutiskirjeestä.
Tällöin haasteeksi muodostuu se, kuinka eri lähteistä tuleva tieto saadaan samaan muotoon, jotta tietoja voisi vertailla helposti keskenään.
