Asiakasymmärryksen jalkautus

Transkriptio

1 Asiakasymmärryksen jalkautus

2 Markkinointiviestinnän haasteita Asiakkaan haasteet VIESTIEN TULVA - YKSILÖLLISET JA RELEVANTIT VIESTIT KIINNOSTAVAT SUURIN OSA YRITYSTEN VIESTEISTÄ EI KIINNOSTA - OIKEALLA HETKELLÄ VIESTI KIINNOSTAA Tavoite OIKEA VIESTI OIKEAAN AIKAAN JA ASIAKKAALLE SOPIVASSA KANAVASSA, JOSSA MAHDOLLISUUS REAGOIDA HETI Yrityksen haasteet KASVAVA MÄÄRÄ KANAVIA JA UUSIA KEINOJA LISÄÄNTYVÄ VAATIMUS MARKKINOINNIN TOIMIVUUDEN JA KANNATTAVUUDEN TODENTAMISELLE Tarvittavat kyvykkyydet Asiakkaan ymmärtäminen: Arvo, pot. arvo, segmentti Asiakkaan tavoittaminen: Outbound: Omien ja ulkop. tietokantojen hyödyntäminen Inbound: Omat kanavat Asiakaskokemuksen luonti: Asiakas- ja transaktiotiedon kerääminen ja ylläpito

3 Asiakkuusmarkkinoinnin kehittämispolku Asiakastiedon laadun ja sisällön saaminen kohdalleen on välttämätöntä, jotta asiakasymmärryksen avulla voidaan tuottaa hyvää asiakaskokemusta käytännön tasolla. Asiakastiedon hallinta Asiakasymmärrys Toimintamallin suunnittelu Käytännön toteutus Segmentointi ja ennustemallit Asiakastiedon päivitys ja rikastaminen Asiakkuusohjelmat, hoitomallit ja viestipolut Toimenpiteiden toteutus, seuranta ja optimointi Asiakkuuksien kehittämisen ja ohjaamisen perusta Segmentoinnin operationalisointi: segmenttitiedon kiinnittäminen tietokantoihin Segmenttikohtaiset prosessit ja säännöt: Asiakasuskollisuus ja asiakaspoistuman hallinta Ristiinmyynti Uusasiakashankinta Kanavat Viestipolut ja toimenpiteiden toteutus, seuranta, asiakastiedon kerryttäminen ja toiminnan optimointi 3

4 Asiakasymmärrys segmentointi Ostohistoriaa, kvalitatiivisia tutkimuksia ja demografiatietoja yhdistämällä luodaan tarkkaa ja syvää segmentointia. Asiakkuus- ja ostohistoria (transaktiot, kanavat) Kvalitatiiviset tutkimukset Demografiat Esimerkiksi Fonectan geneerinen Ostokäyttäytymisluokitus kuvaa asiakkaan arkea, motiiveja ja kulutuskykyä Segmentti 1: Ostokäyttäytymisluokka 1 Hintahakuiset nuoret aikuiset Takuuvaihdokit Segmentti 2: Ostokäyttäytymisluokka 7.2 Merkkitietoiset suurkuluttajat Skoda Superb Segmentoinnin käyttötapauksia: Sisällön variointi eri kohderyhmille: dialogi mahdollisimman henkilökohtaisesti Potentiaalin hahmottaminen väestössä Yhtenäinen markkinoinnin toimintamalli oman kannan ja ulkoisen kannan kehittämiseen Segmentti 3: Ostokäyttäytymisluokka 8 Vakaat ja vauraat valiokuluttajat Audi A6 4

5 Esimerkki segmentoinnista & asiakaskannan rikasteesta: Ostokäyttäytymisluokitus Ostokäyttäytymisluokka on henkilötason tieto, jonka tietoja voidaan käyttää yhdessä TraFi:n, Väestötietojärjestelmän, numerokannan ja Fonectan markkinointilupakantojen kanssa Profiloitava ryhmä Vertailuryhmä Asiakasryhmä 1 Koko maa v Ostokäyttäytymisluokitus 1.0 Indeksi Χ² Kpl % Kpl % TOP ,7 % ,1 % 5.1 Pientaloalueiden itseensä panostavat perheenäidit ,3 % ,6 % 5.3 Konservatiivisesti kuluttavat perinteiset naiset ,5 % ,3 % 7.3 Liikunnalliset tee-se-itse-isät ,0 % ,6 % 6.1 Säästäväiset perusmiehet ,8 % ,0 % 7.2 Aktiivisesti kuluttavat keskiluokkaiset äidit ,1 % ,6 % BOTTOM ,3 % ,1 % 8.1 Menevät opiskelijat ,7 % ,4 % 1.1 Korkeakoulutettu kaupunkilaiseliitti ,3 % ,1 % 1.2 Maakuntien vauraat pientaloudet ,6 % ,5 % 3.2 Vähän kuluttavat ikäihmiset ,4 % ,0 % 8.3 Impulsiivisesti shoppailevat nuoret aikuiset ,3 % ,1 % 5

6 Esimerkki luokituksen selitysasteesta: uuden auton 2012 ostaneet auton omistajiin verrattuna, indeksi OKluokittain Hintahakuiset nuoret aikuiset Kotimaakeskeiset tarjouksenmetsästäjät Säästäväiset seniorit Brändikeskeiset elämysten mestästäjät Tavalliset virtaset Palveluhakuiset pariskunnat Perhekeskeiset laadunmetsästäjät Vakaat ja vauraat valiokuluttajat

7 Toimenpiteiden tehokkuuden kasvattaminen: Ennustemallinnus Käyttötarkoitukset Tilanteet Ennustemallinnus Elinkaariarvo Uusasiakashankinta Ostoalttius Poistumaalttius Potentiaalinen arvo Ristiinmyynti Asiakaspito Mallinnuksen prosessi Joukko kuluttajia, jotka ovat käyttäytyneet toivotulla tavalla Positiivinen opetusaineisto Joukko kuluttajia, jotka eivät ole käyttäytyneet toivotulla tavalla Negatiivinen opetusaineisto Mitä eroja on positiivisen ja negatiivisen opetusaineiston välillä? Mikä yhdistää positiivisessa aineistossa olevia kuluttajia? Yhdistävät ja erottavat muuttujat ja muuttujakombinaatiot löytyvät. Jokainen potentiaalinen kuluttaja pisteytetään sen mukaan, miten hyvin hän vastaa opetusaineistossa olevia kuluttajia. 7

8 Asiakkuuden arvo Case sähköyhtiö: Pisteytysmallin hyödyntäminen Haasteet Suuri asiakasvaihtuvuus Hintasensitiiviset asiakkaat Ratkaisu Asiakaskannasta tehtiin poistumaennuste, joka tunnistaa suurimmassa poistumariskissä olevat asiakkaat. Samassa yhteydessä tarkasteltiin asiakkuuden arvoa Ohjelma Panostus kaikkein arvokkaimpiin ja suurimassa poistumariskissä oleviin asiakkaisiin Asiakkaiden kontaktointi ei-kaupallisin viestein jatkuvana prosessina Nopea reagointi poistumariskin kasvuun eri kanavissa Henkilökohtainen yhteydenotto Palkitsemismalli Poistumariski

9 Ostoalttius Ostoalttius Segmenttitiedon ja ennustemallinnuksen yhdistäminen: jatkuva, triggeröity prosessi Segmentoinnin ja ennustemallinnuksen käyttö yhdessä on paras yhdistelmä asiakasymmärrykseen perustuvan, onnistuneen asiakaskokemuksen taustalla. Ostokäyttäytymisluokka 1. Hintahakuiset nuoret aikuiset Takuuvaihdokit Ostokäyttäytymisluokka 7.2 Merkkitietoiset suurkuluttajat Skoda Superb Ostokäyttäytymisluokka 8 Vakaat ja vauraat valiokuluttajat Audi A6 Kampanjaan poimitaan henkilöt, joilla tuotteen (esimerkissä autonvaihtoalttius) ostoalttius on riittävän suuri. Kukin heistä saa kirjeen, in, sähköpostin tai puhelinsoiton, jonka sisältö on laadittu heidän profiilinsa mukaan. 9

10 Asiakastiedon hallinta - segmenttitiedon operationalisointi Omat tietolähteet Asiakkaan perustiedot Nimi, osoite, puhelinnumerot Tuotetiedot Merkki, malli, vuosimalli, takuut ostopaikka, ajankohta, maksutapa Aiemmat tuoteostot Merkki, malli, vuosimalli, ostopaikka, ajankohta, maksutapa Huoltohistoria Lisävarusteostot Palvelusopimukset Tehdyt tarjoukset Markkinointikiellot Sähköposti, puhelin, kirje Online-asiointi Kiinnostuksen kohteet Tiedon laadun perustukset Sisäisten tietolähteiden yhdistäminen Tiedon siivous Tiedon rikastaminen ulkoisista lähteistä Markkinointitietokanta Asiakasrekisteri, josta tehdään kohderyhmäpoiminnat Ulkoiset tietolähteet Demografiset tiedot Yhteystiedot Muut rikasteet Profiilitiedot Ostokäyttäytymisluokka Ennustemallit Segmentit Väestötietojärjestelmä Muut tietokannat Operatiivinen tietokanta Jatkuva päivitys Muut rekisterit 10

11 Yrityksen liiketoiminnan tavoitteet Valinta & priorisointi Toimintamallin suunnittelu 2. Operatiivinen suunnittelu 1 Asiakkaiden analysointi Viestintäpolut Datan hallinta Palvelut Seuranta Ostoprosessin analysointi Kohderyhmät Sisällön määrittely Toimenpide valinta 1. Asiakkuusmarkkinoinnin suunnittelu Kohderyhmät & tavoitteet Liidien generointi Ulkopuolisten tietokantojen hyödyntäminen Ristiinmyynti Lisäpalveluiden markkinointi Asiakaspito 4 Asiakkuusviestintä eri tilanteissa (analyyttiset, sesonki ja tilannetriggerit) 5 Nykytilaanalyysi Uusasiakashankinta Asiakkuusmarkkinoinnin automatisoitavat prosessit Etenemissuunnitelma 6 Etenemissuunnittelu Lisämyynti Palvelujen lisämyynti eri tilanteissa

12 Käytännön toteutus Asiakasdatan K1 K2 hyödyntäminen K3 K4 Mukana markkinoinnin K5 K6 K7 K8 automatisointiratkaisuissa K9 Automatisointiratkaisun K1 K12+ 1 hyödyntäminen K % Operatiivinen suunn. Yrityksistä huomioi asiakkaan preferenssejä 2 Palvelun rakentaminen 15% CRM/kampanjan hallinnasta vastaavat 65% Asiakasymmärrys Optimointi Optimointi Optimointi Optimointi Toistuviin toimenpiteisiin Pilotointi 14% 3 1 Asiakasymmärrys 2 Palvelun rakentaminen. Toteutus Ennustemallinnus, Työvälineiden käyttööntto, Poistumanesto kampanjoiden suunnittelu ja toteutus kohderyhmien määritys ja viestipohjien laatiminen, (pistetysmallin ylläpito ja dialogien suunnittelu eri landing page-sivut, kohderyhmäpoiminnot) Yrityksistä hyödyntää Asiakasanalytiikasta Kaupankäynnin kanavissa ja mittarointi automatisoidut viestipolut, viimeistelyyn 9% Operatiivinen suunnittelu Yksittäisten prosessien kuvaus, viestipohjien suunnittelu ja aikataulutus. Yrityksistä hyödyntää ulkopuolisia luokituksia ennustemalleja 3 Toteutus 7% Sosiaalisesta mediasta vastaavat Integroitu analytiikka & kampanjaratkaisu mahdollistaa Toimenpide Reaktio Toisto optimoinnin 3% vastaavat poimintakriteerit ja raportit Pilotointi. Testataan ratkaisu kanavissa ja luodaan raportointimalli 29% 25% Palvelutiimi jatkuvien toimenpiteiden toteutukseen ja ylläpitoon Säännölliset optimointipalaverit Monivaiheiseen markkinointiviestintään Forrester,

13 Automatisoidut markkinointipalvelut rakentuvat datan ja asiakasymmärryksen pohjalta Datan laaja käyttö asiakasymmärryksen luomisessa (offline & online & luokitukset) Asiakasymmärrys-rikasteiden käyttö niin omissa kuin ulkoisissa tietokannoissa Omat tietolähteet Asiakkaan perustiedot Nimi, osoite, puhelinnumerot Tuotetiedot Merkki, malli, vuosimalli, takuut ostopaikka, ajankohta, maksutapa Aiemmat tuoteostot Merkki, malli, vuosimalli, ostopaikka, ajankohta, maksutapa Huoltohistoria Lisävarusteostot Palvelusopimukset Tehdyt tarjoukset Viestinlähetys kanavissa Viesti/kirjepohjat Kohderyhmät Automatisoitu markkinointiprosessi Paluukanavien hallinta Seuranta ja raportointi Päivitykset asiakastietoon Ulkoiset tietolähteet Demografiset tiedot Yhteystiedot Muut rikasteet Profiilitiedot Ostokäyttäytymisluokka Ennustemallit Segmentit Asiakkaan tilanteeseen sopiva kontaktointi ja viesti Nopea reaktio asiakkaan tilanteen muutoksiin automatisoiduilla ratkaisuilla Markkinointikiellot Sähköposti, puhelin, kirje Online-asiointi Kiinnostuksen kohteet Muut tietokannat Operatiivin en tietokanta Markkinointitietokant a Asiakasrekisteri, josta tehdään kohderyhmäpoimi nnat Jatkuva päivitys Väestötietojärjestelmä Muut rekisterit 13