![[Vieraskynä] Marketing Cloud vauhdittaa Polestarin matkaa kohti dataohjattua markkinointia](http://www.salesforce.com/content/dam/blogs/fi/2022/polestar-vieraskynä.png)
Siinä missä ihminen tarvitsee happea elääkseen, markkinointi tarvitsee dataa toimiakseen. Datan avulla on mahdollista luoda merkityksellistä markkinointia – sellaista, johon törmätessään vastaanottaja kokee viestin olevan juuri hänelle tarkoitettu. Jotta näin tapahtuisi, tarvitaan sekä oikeanlainen markkinoinnin analytiikkatyökalu että ymmärrystä hyödyntää työkalun tuottamaa dataa. Tästä tekstissä saat apua molempiin.
Voi niitä aikoja, kun markkinointi oli vielä suhteellisen suoraviivaista. Ensin tehtiin hyvä tuote tai keksittiin loistava palvelu. Sen jälkeen kerrottiin siitä muille. Simppeliä! 🤷♀️
Markkinoinnin perusidea on toki edelleen sama. Silti jokainen alalla työskentelevä tietää, ettei markkinointi tunnu enää niin yksinkertaiselta kuin joitakin vuosikymmeniä sitten.
Yksi syy tähän on vallitseva informaatiotulva. Se on niin valtava, että on tehtävä tosissaan töitä, jos mielii saada viestinsä läpi oikealla tavalla, oikeaan aikaan, oikeassa kanavassa ja vieläpä oikealle ihmiselle. Kohdeyleisösi toivoo entistä personoidumpaa lähestymistä juuri oikeassa hetkessä, kanavasta riippumatta.
Avuksi tarvitaan dataa. Haaste ei ole kuitenkaan se, että dataa olisi liian vähän. Päinvastoin: nykyisin saatavilla on niin paljon dataa, ettei kaikkea tietoa tunnu olevan edes mahdollista hyödyntää systemaattisesti. Datavyöry voi olla niin valtava, että kokenutkin tekijä lamaantuu sen edessä. 😲
Itse asiassa vain 22 prosenttia markkinoijista hyödyntää dataa niin, että datapohjaisista markkinointitoimenpiteistä saadaan myös merkittäviä tuloksia.
Siksi data itsessään ei ole ratkaisu. Dataa on ensin analysoitava ja sen jälkeen se on laitettava tositoimiin, jotta markkinointia voi sen avulla tehostaa.
Tarvitaan:
Pureudutaan näihin tarkemmin. 👇🏼
1. Minkälainen on hyvä markkinoinnin analytiikkatyökalu?
Erilaisia markkinoinnin analytiikkatyökaluja on valtavasti. Miten valita juuri oikeanlainen?
Kiinnitä huomiota ainakin näihin kolmeen asiaan:
1. Analytiikkatyökalu on käyttötarkoitukseen mahdollisimman sopiva
Analytiikkatyökalun toimivuus perustuu siihen, miten hyvin se palvelee käyttötarkoitustaan.
Työkalu voi sisältää ominaisuuksia vaikka millä mitoin, mutta jos ei taivu käyttäjän tarpeisiin, ei se tehosta markkinointiakaan. Siksi erilaisia työkaluja kannattaa tutkia ja testailla ennen hankintapäätöstä. Hyödynnä esimerkiksi ilmaisia kokeilujaksoja ja testaa, miten työkalu toimii käytännössä.
2. Hyvää analytiikkatyökalua on helppo käyttää
Analytiikkatyökalun tarkoitus on helpottaa työtä, ei hankaloittaa sitä. Jos työkalua on vaikea käyttää, siitä ei ole lopulta mitään hyötyä.
Helppokäyttöisyys tarkoittaa esimerkiksi sitä, että työkalu
tekee tiedon hyödyntämisen mahdollisimman vaivattomaksi
toimii eri alustoilla ja laitteissa
integroituu olemassa oleviin järjestelmiin hyödyntäen avoimia rajapintoja.
3. Työkalu sisältää tärkeimmät ominaisuudet
Asianmukainen analytiikkaohjelmisto on tietoturvallinen, toimii aina myös mobiilisti ja sisältää raportointityökalut, joiden avulla datan tulkinta on helpompaa.
Analytiikka perustuu asiakkaista kerättäviin tietoihin. Nämä tiedot – joskus varsin arkaluonteisetkin – on pidettävä turvassa tietovuodoilta ja -murroilta. Tietoturvallisuus tulisi siis olla yksi kriteereistä analytiikkatyökalua ja -palveluntarjoajaa valittaessa.
Datan on oltava käytettävissä missä ja milloin tahansa ja tarvittaessa vaikka toiselta puolelta maapalloa. Siksi työkalun on toimittava mobiilisti.
Lisäksi analytiikkatyökalun tärkeä tehtävä on muuttaa raakatieto helposti ymmärrettävään muotoon, kuten grafiikaksi, selkeiksi taulukoiksi ja visuaalisiksi esityksiksi. Siksi työkalun monipuoliset raportointiominaisuudet ovat oleellisia.
LUE MYÖS ► Tähtäimessä markkinoinnin ROI:n mittaaminen? Näin hyödynnät dataa
2. Dataa on – mutta miten sitä ymmärtäisi paremmin?
Ei riitä, että dataa kerätään, vaan se on jatkojalostettava oikeanlaisiksi toimenpiteiksi. Siinä välissä tarvitaan kykyä ymmärtää dataa: nimenomaan dataymmärrys mahdollistaa uudet ideat ja oivallukset, jotka muuttuvat merkitykselliseksi markkinointitoimenpiteiksi.
Mitä ymmärryksen lisääntyminen sitten edellyttää?
👉 Analytiikkateknologia, joka tekee ymmärtämisestä helpompaa
Data on raaka-aine, josta oivallukset ja sitä kautta myös paremmat markkinointipäätökset leivotaan. Raakadatasta ei sellaisenaan ole välttämättä hyötyä – jos tieto ei ole tulkittavissa, ei sitä voi muuttaa käytännön toimenpiteiksikään. Kun tiedon muuttaa visuaalisesti ymmärrettävään muotoon, kärryille pääsee yhdellä silmäyksellä. Analytiikkatyökalun intuitiiviset käyttöliittymät, visuaaliset dashboardit ja kuvapainotteiset raportit tekevät datasta helposti pureskeltavaa.
Eikä pidä unohtaa sitäkään, että mitä helppokäyttöisempi analytiikkatyökalu ylipäätään on, sitä sujuvampaa myös datan hyödyntäminen on. Näin data arkipäiväistyy niin, että hyvin erilaisissa rooleissa olevat ihmiset voivat hyötykäyttää sitä päätöksentekonsa tukena.
👉 Organisaatio, joka tukee datan hyödyntämistä
Parempi dataymmärrys vaatii myös oikeanlaista organisoitumista. Siksi datan ympärille kannattaa organisoitua niin, että datan tarjoamia hyötyjä voidaan viedä ketterästi arkeen – organisaatio siis rakentuu datan ympärille, eikä päinvastoin. Datalähtöinen organisoituminen voi tarkoittaa esimerkiksi uudenlaisia yhteistyön muotoja organisaation eri osastojen ja ihmisten välillä.
LUE MYÖS ► [Vieraskynä] Jaakko Mikkonen, If: “Käyttämätön data on yritykselle vain kuluerä”
3. Miten data muuttuu käytännön toimenpiteiksi?
Dataa on, mutta miten se pistetään tositoimiin? Tässä pari esimerkkiä.
👉 Testaa ja opi
Kun datan hyödyntämisen yhdistää ketterään toimintatapaan, voi erilaisia dataan pohjautuvia toimenpiteitä testata nopealla syklillä.
Testauksen ideana on, että tuloksia seurataan ja arvioidaan jatkuvasti. Tässäkin analytiikka auttaa, kun voi nähdä, missä on jo onnistuttu ja mikä vaatii vielä hienosäätöä. Testaamiseen ja oppimiseen perustuva malli auttaa hiomaan markkinointikokemusta kerta toisensa jälkeen toimivammaksi.
👉 Ennusta ja tehosta
Ennustavan analytiikan avulla markkinointia voi kohdentaa tehokkaasti. Analytiikka tutkii olemassa olevien asiakkaiden käyttäytymistä niin, että lopputuloksena syntyy ennusteita potentiaalisten asiakkaiden ostohalukkuudesta.
Ennusteiden pohjalta markkinointi- ja myyntipanostuksia voi suunnata juuri niihin prospekteihin, jotka todennäköisesti muuttuvat maksaviksi asiakkaiksi. Toiminta tehostuu, kun voimavarat suuntaa kerralla oikein.
Markkinoinnin analytiikka käytännössä? Ota opit haltuun Trailheadistä.
LUE MYÖS:
► 10 kiinnostavinta markkinoinnin trendiä juuri nyt 🤩
► [Vieraskynä] Myynnin analytiikkaa maanläheisesti
► Parhaat markkinoinnin ja myynnin opiskeluvinkit 📚🎧🎥
► Dataohjautuvan mainonnan viisi trendiä, jotka sinunkin tulee tietää 🔮
