Miten asiakasdata kasvattaa verkkokaupan myyntiä?

Asiakasymmärrys on todellinen kilpailuetu

Kun asiakasdata on kunnossa, sen vaikutus näkyy nopeasti arjessa. Verkkokaupassa voidaan tarjota relevantimpia tuotteita, markkinointi osuu paremmin ja asiakaskokemus paranee. Tärkeintä kuitenkin on, että päätökset eivät enää perustu oletuksiin.

Kyse ei kuitenkaan ole pelkästä myynnistä. Data auttaa ymmärtämään, keitä asiakkaat oikeasti ovat ja miten he käyttäytyvät eri tilanteissa. Sama asiakas voi ostaa eri kategorioista eri rooleissa, eri kanavista ja eri syistä. Ilman dataa tämä näyttää hajanaiselta – datan kanssa siitä muodostuu looginen kokonaisuus, jota voi johtaa.

Aleksi Montonen kuvasi tätä hyvin: asiakasdata mahdollistaa oikean viestin oikealle ihmiselle oikeaan aikaan ja parhaimmillaan sama logiikka ulottuu myös asiakaspalveluun asti.

Suurin ongelma ei ole datan puute vaan sen laatu

Yksi webinaarin keskeisistä havainnoista oli se, että dataa kyllä on, mutta se ei ole käyttökelpoista. Samalla asiakkaalla voi olla useita profiileja, tiedot ovat puutteellisia tai hajallaan eri järjestelmissä, eikä kukaan oikeasti omista dataa.

Petteri Erkintalo nosti esiin hyvin konkreettisen ongelman: yrityksessä asiakasdata on usein “jaettu vastuu”, joka käytännössä tarkoittaa, ettei se ole kenenkään vastuulla.

Tämä ei ole vain tekninen haaste, vaan myös liiketoiminnallinen. Jos asiakas näkyy järjestelmissä eri henkilöinä, et pysty tunnistamaan hänen arvoaan. Jos ostohistoria ei yhdisty tuotteisiin, et ymmärrä kysyntää. Ja jos data on eri paikoissa, et pysty muodostamaan kokonaiskuvaa, jolloin päätökset tehdään väistämättä vajaan tiedon varassa.

Dataa ei kerätä markkinointia varten

Yksi tärkeimmistä näkökulmista koko keskustelussa oli se, miksi dataa ylipäätään kerätään.

Liian usein lähtökohta on tehokkaampi markkinointi. Todellisuudessa oikea lähtökohta on asiakaskokemus. Tämä kuulostaa yksinkertaiselta, mutta käytännössä se ohjaa tekemistä täysin eri suuntaan.

Kun dataa kerätään asiakaskokemus edellä, kysymys ei ole enää siitä, mitä yritys haluaa sanoa, vaan siitä, mitä asiakkaan on hyödyllistä kuulla. Tämä näkyy esimerkiksi siinä, mitä tietoa kerätään. Kaikkea tietoa ei tarvita vaan vain sellaista, joka auttaa palvelemaan paremmin.

Tämä ajattelu näkyy suoraan myös asiakkuuden arvossa. Uusien asiakkaiden hankinta on kallista, mutta kasvu syntyy siitä, että olemassa olevat asiakkaat ostavat uudelleen. Tämä ei tapahdu sattumalta ilman ymmärrystä asiakkaasta.

Missä asiakasdata alkaa tuottaa arvoa?

Kun perusasiat ovat kunnossa, asiakasdata alkaa näkyä hyvin konkreettisina asioina – ei raportteina, vaan tekemisenä.

Yleisimmät käyttötavat liittyvät kolmeen kokonaisuuteen:

• personointi verkkokaupassa
• kohdennettu markkinointi
• asiakkuuksien kehittäminen

Käytännössä tämä tarkoittaa esimerkiksi sitä, että verkkokaupan etusivu ei ole kaikille sama, vaan sisältö mukautuu asiakkaan aiemman käyttäytymisen perusteella. Sama koskee tuotesuosituksia, kampanjoita ja jopa hakutuloksia.

Markkinoinnissa muutos on vielä näkyvämpi. Kun viestintä perustuu dataan, se ei ole enää massaa vaan kontekstisidonnaista. Asiakas ei saa viestiä siksi, että on “uutiskirjelistalla”, vaan siksi, että hän on tehnyt jotain – selannut, ostanut, ollut passiivinen tai kiinnostunut tietystä kategoriasta.

Erityisen toimivia ovat tilanteet, joissa viestintä ei tunnu myynniltä. Hyvä esimerkki tästä on tuotteen ostamisen jälkeinen viestintä: sen sijaan että tarjotaan heti lisää tuotteita, asiakkaalle tarjotaan ensin arvoa, esimerkiksi ohjeita tai vinkkejä tuotteen käyttöön. Tämä rakentaa luottamusta ja tekee myöhemmästä myynnistä luontevaa.

Segmentointia mutta maltilla

Segmentointi on yksi tehokkaimmista tavoista hyödyntää asiakasdataa, mutta siinä tehdään usein yksi virhe: siitä tehdään liian monimutkaista liian aikaisin.

Hyvä lähtötaso on yllättävän yksinkertainen. Käytännössä lähes jokaisessa verkkokaupassa kannattaa tunnistaa ainakin seuraavat ryhmät:

• asiakkaat, jotka ostavat vain kerran
• asiakkaat, jotka ovat ostaneet useamman kerran
• asiakkaat, jotka ovat olleet aktiivisia mutta ovat nyt passivoituneet
• kaikkein arvokkaimmat asiakkaat

Näiden ryhmien avulla voidaan jo tehdä merkittävästi parempaa markkinointia ja asiakkuuden kehittämistä. Esimerkiksi passivoituneelle asiakkaalle viestitään eri tavalla kuin aktiiviselle, ja VIP-asiakkaille voidaan tarjota erilaista sisältöä tai etuja.

Tärkeintä on kuitenkin realismi. Jos asiakasmassa on pieni, liian tarkka segmentointi johtaa siihen, että kohderyhmät jäävät liian pieniksi. Silloin tekeminen ei ole enää tehokasta vaikka se olisi kuinka “fiksua” teoriassa.

Ilman yhdistettyä dataa kokonaiskuva puuttuu

Monessa yrityksessä asiakasdata ja tuotedata elävät erillään. Tämä on yksi suurimmista esteistä datan hyödyntämiselle, koska ilman tuotekontekstia asiakasdata jää vajaaksi.

Kun nämä yhdistetään, mahdollisuudet muuttuvat merkittävästi. Ei enää katsota vain, että asiakas osti “vaatteita”, vaan mitä tuotteita, mistä kategoriasta, minkä brändin ja millä toistuvuudella. Tämä mahdollistaa huomattavasti tarkemman kohdentamisen ja ymmärryksen.

Sama pätee myös valikoimanhallintaan. Data ei kerro pelkästään, mitä asiakkaat ostavat, vaan myös missä ja milloin. Yksittäisen tuotteen menekki voi vaihdella merkittävästi alueittain, ja ilman dataa nämä erot jäävät huomaamatta. Kun tieto on käytössä, ostaminen ja varastonhallinta voidaan tehdä huomattavasti fiksummin.

Mikä ei toimi, vaikka moni tekee silti?

Webinaarissa nostettiin esiin myös asioita, jotka näyttävät toimivilta, mutta eivät oikeasti rakenna kestävää liiketoimintaa.

Yksi keskeinen esimerkki on alennuksiin nojaaminen. Lyhyellä aikavälillä se voi tuoda myyntiä, mutta pitkällä aikavälillä se syö katetta ja ohjaa asiakkaat odottamaan tarjouksia. Tällöin asiakkuus ei perustu arvoon, vaan hintaan.

Toinen yleinen virhe on geneerinen viestintä. Jos viesti ei liity asiakkaan tilanteeseen tai kiinnostukseen, se jää huomiotta. Pahimmillaan se heikentää kokemusta, koska asiakas kokee, ettei häntä ymmärretä lainkaan.

Pienet asiat, jotka tekevät ison eron

Yksi mielenkiintoinen havainto liittyi positiiviseen yllättämiseen. Kaiken ei tarvitse perustua analytiikkaan ja automaatioon, sillä joskus yksinkertainen, odottamaton ele jää parhaiten mieleen.

Se voi olla pieni lisä tilauksen mukana, henkilökohtainen viesti tai jokin muu huomio, jota asiakas ei odottanut. Näissä tilanteissa ei ole kyse rahallisesta arvosta, vaan kokemuksesta.

Tällaiset hetket rakentavat suhdetta asiakkaaseen tavalla, jota on vaikea saavuttaa pelkällä kampanjoinnilla.

Entä AI?

Tekoäly on tällä hetkellä vahvasti esillä, mutta sen hyödyntämisessä on yksi keskeinen edellytys: data.

Jos lähtödata ei ole kunnossa, myöskään tekoäly ei tuota arvoa. Se ei korjaa puutteellista dataa, vaan pahimmillaan vahvistaa virheitä. Siksi monet AI-hankkeet jäävät pinnallisiksi, sillä ongelma ei ole teknologiassa, vaan datassa.

Kun data on kunnossa, tilanne muuttuu nopeasti. Silloin tekoälyä voidaan käyttää esimerkiksi segmentointiin, suosituksiin ja automaatioon tavalla, joka oikeasti tukee liiketoimintaa.

Mistä kannattaa lähteä liikkeelle?

Lopuksi ehkä tärkein kysymys: mitä pitäisi tehdä käytännössä?

Ensimmäiset askeleet eivät liity työkaluihin, vaan ajatteluun. Yrityksen pitää ymmärtää, mitä dataa sillä on, miksi sitä kerätään ja miten sitä halutaan hyödyntää.

Tämä tarkoittaa käytännössä kolmea asiaa:

• datan nykytilan hahmottamista
• tavoitteiden määrittelyä
• selkeää omistajuutta

Vasta tämän jälkeen kannattaa miettiä teknologiaa. Ilman tätä pohjaa työkaluista tulee helposti vain uusi kerros samaan sekavaan kokonaisuuteen.