Isosta datasta isoon ymmärrykseen

Transkriptio

1 Isosta datasta isoon ymmärrykseen Tutkimusdatan, oman datan ja verkkokäyttäytymisdatan yhdistelmässä on markkinoijan Graalin malja Jarmo Lipiäinen, Head of Customer Insight, COO, Insight360 Oy

2 Moniulotteista näkemystä liiketoiminnan kehittämiseen

3 Tutkimusdata & verkkokäyttäytyminen ylivoimatekijänä Ennakkoluulotonta datan yhdistämistä joka luo uutta Arvot Asenteet Motiivit Tarpeet Elämäntyyli Kontekstit Mediakäyttö Sivuilla käynnit Haku historia Kampanjakohdennukset Semantiikka Mikrohetket Verkkokulutus Ostopolut

4 Yksilöperusteiset sisällöt ja tarinat

5 Paikkatiedon kumuloituminen Tutkimusdatasta paikkatietoa Kaupunki jakautuu kaupunginosiin, postinumeroalueisiin, ruututietokantaan. Näihin topologioihin on halutuin rakentein kiinnitettävissä tilastollisia tietoja alueen asukkaista ja toimijoista. Tilastollisten joukkojen kautta paikkojen erityispiirteet muodostuvat käyttökelpoisesti hahmotettaviksi. Avoin data Asiakkaan rekisteritieto Tutkimusperustainen tieto ihmisistä Demografiatieto ihmisistä Aluetaso (GPS-koordinaatti, ruututietokanta, postinumero, kunta, maakunta jne.)

6 Asukkaat ja kohdeyleisöt 1. Tarkastellaan yleisöjä, jotka asuvat alueilla 2. Etsitään alueita, joilta löytyy haluttuja yleisöjä Paikkatiedon kautta tunnistetut yleisöt voidaan tavoittaa rekistereistä Paikkatietoperustainen tunnistaminen mahdollistaa myös verkkoyleisöjen muodostamisen

7 Kohdennetut brändiyleisöt display-kampanjoissa Käytettävissä oleva kohdennusdata 1. Brändidata o Brändiä suosivat o Brändiä käyttävät o Brändin tuntevat, ei käyttävät o Kilpailijoita suosivat/suosittelevat o Koko markkinan yleisöt 2. Ihminen360-segmentit l. käyttäytymisperustaiset o Arvosegmentit - taloudelliset asenteet kuluttamisen perusteena - shoppailu lifestyle o Mediakäyttö - digikanavat - verkko-ostaminen - mainonnan vastaanotto 3. Semanttiset yleisöt o Shoppailu o Hintatietoisuus o Verkkokauppojen käyttö 4. Demografiapohjaiset yleisöt o Elämänvaihetieto o Sosioekonomiset muuttujat Brändidata: k cookieta Ihminen360- segmentit: 2-3M cookieta Semanttiset yleisöt: 0,5-3M cookieta Demografiapohjaiset yleisöt: 1-4M cookieta Lisäksi kohdentamiseen voidaan käyttää mitä tahansa aluerajausta.

8 Insight360 tunnistaa ja tavoittaa yleisöjä media ja kanavariippumattomasti Laaja päivittyvä tutkimusdata yhdistää kuluttajien arvot, asenteet ja elämäntavat eri kulutuskonteksteihin (liikunta, matkustus, mediakäyttö, ruoka, terveys, asuminen) Yleisöt segmentoidaan tutkimusdatan pohjalta (ulkonäköliikkujat, omatoimimatkaajat, joukkoliikenteen suosijat, ) Segmentit yhdistetään asiakkaan haluamaan rekisteriin (esim. CRM) tai verkkoyleisöihin (esim. asiakkaan verkkosivujen kävijät) Segmenttejä voidaan jatkorikastaa asiakkaan omalla datalla ja onlinekäyttäytymisdatalla Tunnista + Tiedä + Kohdenna = Tulos

9 Miten eroamme muista segmentoinneista? Ihminen ei kuulu vain yhteen segmenttiin, vaan häntä voidaan tarkastella samanaikaisesti usean segmentoinnin kautta ja niiden matriisissa (ruoka, liikkuminen, terveys ja hyvinvointi, median käyttö, matkustaminen, asuminen, edelläkävijyys jne) Moniulotteinen, dynaaminen kontekstipohjainen segmentointi yhdistettynä käyttäytymisen draivereihin eli arvopohjaan tekee Ihminen360 -segmentoinnista ainutlaatuisen Kiinnittyvyys (offline ja online) ja käytettävyys (suunnittelu ja poiminnat) Valuutta ja yhteinen kieli liiketoiminnan kehittämiselle

10 ISOSTA DATASTA ISOON YMMÄRRYKSEEN LAADUKAS DATA OPPIMINEN & ONNISTUMISTEN SKAALAUS Dataa kertyy nykyisin kahdessa päivässä yhtä paljon kuin sitä oli koko maailmassa vuoteen 2004 mennessä INFORMAATIO TEKEMINEN YMMÄRRYS 90% maailmassa käytettävissä olevasta datasta on syntynyt viimeisen kahden vuoden aikana OIVALLUS GIGO

11 Data yleisöjen ymmärtämisen taustalla Ihmisymmärrystä: Analyysejä, segmentointeja ilmiöiden selittämistä Henkilötason tietoja Nopeaa, iteroivaa, ajassa mukana olevaa, bisnestä hyödyttävää. Asiakkaisiin kiinnitettyä dataa Asiakkaisiin kiinnitettävää dataa Relevantti asiakkaille eri kohtaamisissa Useita eri lähteitä Useita eri menetelmiä Asiakkaan näkökulma vai yrityksen näkökulma Asiakastason tietoa: Ostotodennäköisyys, ostohistoriaa, kampanjahistoriaa, poistumatodennäköisyys

12 Kaikki lähtee asiakkaan matkan ymmärtämisestä Brändin tila Havahtuminen Valitseminen ja ostaminen Käyttö Uskollisuus Asiakkaan matka (Customer Journey) Tunnettuus Ensimmäinen asiakkaan mielessä Pitäminen Preferenssi Mielikuva Harkinnan käynnistyminen (kaupalliset ja epäkaupalliset syyt) Monikanavainen perehtyminen, oppiminen, vertailu ja harkinta Kaupan toteutuminen ja transaktio Konteksti Käyttöuseus Käyttökokemus Arvo asiakkaalle Kyky vastata odotuksia Uusi tarve Muuttunut tilanne Muu epäjatkuvuus tai kilpailijoiden toiminta

13 Polkuja on monenlaisia Kanava 1: Asiakaspalvelu Kanava 2: Internet Kanava 3: Mediat Kanava 4: Kauppa Kanava 5: Mainonta Kanava 6: Suosittelu Vaihe 1: Havahtuminen Vaihe 2: Selailu Vaihe 3: Sovitus Vaihe 4: Päätös Vaihe 5: Osto

14 Organisoitumisen todellisuus Kanava 1: Asiakaspalvelu Kanava 2: Internet Kanava 3: Mediat Kanava 4: Kauppa Kanava 5: Mainonta Kanava 6: Suosittelu Vaihe 1: Havahtuminen Vaihe 2: Selailu Vaihe 3: Sovitus Vaihe 4: Päätös Vaihe 5: Osto

15 Asiakkaan matka ja datan ohjausvoima läpi organisaation Valitseminen Brändin tila Havahtuminen Käyttö ja ostaminen (tai palvelun käyttökokemus) Uskollisuus Asiakkaan matka (Customer Journey) Ulkoinen data merkitys ja kohderyhmien profilointi korostuu ennen transaktiota ja asiakkaan tunnistamista Oma data ja sen rikastaminen ohjaavat tehokkaimmin toimintaa transaktion ja asiakkaan tunnistamisen jälkeen. Erityisen korkea tuotavuuden kasvu tarjolla omien asiakkaiden asiakkuuden laajentamisen ja ostofrekvenssin, sekä uskollisuuden vahvistamisen keinoin

16 Kuluttaja 3.0 on hyper-connected

17

18 2018: New behaviour is data first

19 Data ja asiakasrajapinnat 3. ULKOISET ASIAKASRAJAPINNAT/PROAKTIIVISET HAKU LÖYDETTÄVYYS PARTNERIT (viittausliikenne) MAKSETTU MEDIA PR SOME Syöte omille rajapinnoille 2. OMAT ASIAKASRAJAPINNAT/REAKTIIVISET JA VUOROVAIKUTTEISET Omalla datalla ja omilla rajapinnoilla käynneillä vahvistettu scoring/yksilöinti CORPORATE. COM CC 1. OMAT ASIAKAS- JA LIIKETOIMINNAN TIEDOT MYYNTI Konversio asiakkaiksi VERKKO KAUPPA SMS LASKUT VAHVARIT Yms. Automaatio, lisämyynti, palveluviestintä EVENTS Kaikkea tietoa käytetään analytiikan ja asiakaskokemuksen suunnitteluun CRM Dialogi, palveluautomaatio ja seuranta, asiakashistoria Asiakaskokemuksen suunnittelu ja palveleva asiakasviestintä. Asiakastiedon hyödyntäminen ulkoisien kanavien asiakkaiden profiloinnissa ja tavoittamisessa oikeilla aiheilla

20 Hyödynnettävyys Todennäköisyys kiinnostua 1=100% DMP User 0,65 ULKOINEN DATA Time DSP Place Yksilötasolle profiloidut käyttäjät: Mikä heitä kiinnostaa Missä heidät tavoittaa Milloin kannattaa viestiä Mitä kontaktista kannattaa maksaa (asiakastason aihe score) 0,52 0,47 OMA DATA Sync CRM Tunnistetut asiakkaat: Tarkat asiakastiedot Mahdollisuus palvella viestinnällä koko asiakkuuden ja asiointiprosessin ajan Mahdollisuus hyödyntää asiakastietoa asiakkaan ostoinspirointiin ostofrekvenssin nostamiseksi ja asiakasarvon vahvistamiseksi Asiakastiedon perusteella voidaan myös luoda custom segmenttejä ulkoisiin välineisiin ja optimoida yksilötason profilleja ulkoisiin kontaktointikanaviin 0,38 0,29

21 Digitaaliset rajapinnat ja data Online analytiikka 3rd party profilointi (score) CONTENT MARKETING: SEO ja sivuston houkuttelevuus + ansaittu media YRITYS.FI CRM im u Aktivoint i 0,63 0,15 0,81 0,35 SOME: JAETUT KOKEMUKSET 0,22 0,56 Anonyymi profiilikohdennus ja re-targeting => HOUKUTTELU Asiakasdataan perustuva profilointi SEO ja löydettävyyden optimointi (sisältö, jakaminen, viittausliikenne kommentointi) 3rd party cookie tracking ja kontaktoinnin automaatio > yksilökohdennetut mainos- ja SEM näytöt Asiakkuusanalytiikka imu Aktivointi Yksilöity tunnistus: Nimeen, profiiliin ja ostohistoriaan nojaava tunnistaminen => PALVELU 1st party cookien tracking + CRM = segmentointi ja kontaktoinnin automaatio: Asiakkuuksien hoitomallit ja palveluviestintä asiakkaan matkalla (palveleva markkinointi)

22 Omien asiakasrajapintojen tavoittavuus 100% reach Koko väestö Mainonta Display PR SoMe Kategoriassa ostavat asiakkaat SEO SEM Omien kanavien peitto Web, (CC), 1st party cookies Ostavat asiakkaat Myymälä Asiakasdata Kanta-asiakkaat CRM in avanneet Conversion Vaikutuskyky +

23 Kysynnän dynamiikan ymmärtäminen Intensiteetti (3i = Interest, involvement, investment) 100% Aktiivinen osapuoli Uuden oppiminen -logiikka Määrätietoinen valinta -logiikka Aktiivinen osapuoli Myyjä 100% 100% Ostaja Edut- ja tarjoukset logiikka Tavat- ja tottumukset -logiikka 0%

24 Hajautunut vai keskittynyt ostaminen? Markkinalogiikan ymmärtäminen Miten usein asiakas ostaa kategoriassa millainen asiakkuus? Asiakkaan ainoa kumppani Yksi ostotapahtuma Kaikki tai ei mitään -markkina Esim. Talopaketti tai keittiön kaapit. Useita ostotapahtumia Sarjaostomarkkina Asiakas ostaa useita kertoja samalta toimittajalta Jatkuva asiakkuus Partneruusmarkkina Asiakas keskittää esimerkiksi määräaikaisella sopimuksella asioinnin. Yksi monista asiakkaan kumppaneista Shoppailumarkkina Asiakas ei kiinnity yritykseen, vaan etsii, vertailee ja inspiroituu. Selektiivinen partneruus-markkina Asiakas hajauttaa ostojaan, mutta tekee myös sitoumuksia valikoiden. Esim. Operaattorimarkkina,

25 Datan hyödyntäminen markkinoinnissa Data Asiakkaan data Kohdistusdata Muut datalähteet Ihminen360 -segmentit DMP Data Management Platform DSP Demand Side Platform Mediat Mediatalot Google Facebook Ym Asiakkaan sivusto

26 Datan jatkuva hyödyntäminen Asiakas Mediat Data DSP Ihminen360 segmentit DMP

27 Kiitos fi.linkedin.com/in/jarmolipiainen/ Twitter:lipiaja