Monen yrityksen tietokellareiden perukoilla saattaa lojua suoranaisia aarreaittoja hyödyntämätöntä dataa. Hamstrataanko teilläkin asiakastietoja, mittausdataa ja prosessidataa pahan päivän varalle kuin mummolassa konsanaan? Data paranee kertyessään, muttei vanhetessaan! Nyt on viimein aika kurkistaa datakellariin, penkoa purkit läpi ja selvittää, mitä AI saa datastasi aikaan. Tässä muutama vinkki, kuinka päästä alkuun.

Päästä asiantuntija datakellariisi

Kun dataa on kerätty tarpeeksi talteen, kannattaa ottaa asiantuntija mukaan datakellariin. Meillä on kärjistäen kahdenlaisia asiakkaita: niitä, jotka ovat keränneet dataa tietoisesti jotakin tiettyä päämäärää varten sekä niitä, jotka ovat keränneet dataa talteen muun toiminnan lomassa ilman selvää päämäärää. Kummassakin tapauksessa data-asiantuntijan apu on yleensä tarpeen, jotta datan hyöty saadaan maksimoitua.

Jos yritys tietää jo, mitä haluaa saada datastaan irti, tarvitaan usein vielä asiantuntijan apua kysymyksen täsmentämiseksi. Kysymys pitää muodostaa sellaiseen muotoon, että siihen voi vastata matemaattisen pätevästi olemassa olevalla datalla. Toisinaan dataa on vielä kerättävä lisää tai yhdisteltävä erilaisista lähteistä. Kun kysymys on täsmennetty ja datan riittävyys ja laatu varmistettu, päästään rakentamaan varsinaista dataa hyödyntävää tekoälyratkaisua.

Välttämättä yritys ei tiedä, mitä datallaan tekisi, vaikka sitä olisi jemmassa paljonkin. Silloin kannattaa ehdottomasti kääntyä asiantuntijan puoleen. Olemassa oleva data ja sen hyödyllisyys voidaan tutkia ja yritykselle voidaan laatia datastrategia, jos sellainen vielä puuttuu. Yrityksissä voidaan datan ja tekoälyn avulla esimerkiksi automatisoida prosesseja, minimoida virheitä, vähentää materiaalihukkaa, tehostaa tuotantoa tai myyntiä, jne. Kun datan käsittelyä automatisoidaan tekoälyn avulla, voidaan asiantuntijoiden inhimillinen kapasiteetti hyödyntää yrityksissä paremmin.

Mitä sillä hillolla tekisi? Kolme tekoälyn käyttötapaa yrityksissä:

Hintavertailuautomaatti

Löytyvätkö kilpailijasi hintatiedot verkosta? Tekoälyn voi laittaa haistelemaan ja ilmoittamaan, kun kilpailijasi on laskenut tai nostanut hintojaan. Jos dataa on tarpeeksi kattavasti saatavilla myös myyntihistoriasta, tekoälyn voi kouluttaa ennustamaan, miten hinnanmuutokset ja tekemäsi hinnoittelutoimenpiteet vaikuttavat myyntiin. Näin tuotteiden hinnoittelu helpottuu ja myynnin johtamisessa voidaan käyttää paukut ihmisten johtamiseen.

Mitä dataa tarvitaan? Omien tuotteiden ja kilpailijoiden tuotteiden hintatiedot, toimipisteiden sijainnit, myyntihistoriatiedot.

Asiakaspoistuman estäjä

Jos yrityksesi myy sopimusperusteista palvelua, kuten puhelin- ja nettiliittymät, yksittäisen asiakkuuden kestolla on yrityksellesi iso merkitys. Datan ja tekoälyn avulla asiakkuuden kestoa ja kriittisiä poistumakohtia voidaan ennustaa ja tyypilliset poistujat tunnistaa. AI asiakkaisiin kannattaa kohdistaa asiakkuudenhoitotoimenpiteitä – näitäkin voidaan tiettyyn pisteeseen asti automatisoida esimerkiksi automaattisilla asiakaskirjeillä.

Mitä dataa tarvitaan? Sopimusdata, demografiatietoja asiakkaista (esim. ikä) segmentointiin, mahdollisia ulkoisia datalähteitä.

Ostajapersoonien rakentaja

Myynti- ja markkinointialalla puhutaan paljon ostajapersoonista eli siitä, minkälaiset ihmiset tuotettasi ostavat ja kenelle sitä kannattaa markkinoida. Datan avulla markkinoinnin toimenpiteet voidaan optimoida sellaisiin segmentteihin, jotka tuottavat eniten. Markkinointi ja myynti perustuvat usein inhimillisiin käsityksiin siitä, minkälaiset ihmiset tuotteita ostavat. Joskus data saattaa paljastaa, että inhimilliset oletuksemme ovat väärässä ja olemme keskittyneet markkinoinnissa väärään kohderyhmään tai jättäneet toisen kokonaan huomiotta.

Mitä dataa tarvitaan? Myyntihistoria, asiakasdataa, demografiatietoja asiakkaista.

Haluatko saada datastasi kaiken irti? Jätä yhteystietosi, niin me autamme:



Avainsanat:
AI, Data Science
ambientia

Blogi