Analytiikan hyödyntämisessä on pari haastetta, jotka toistuvat lähes jokaisessa uudessa projektissa. Näistä toinen on datan saaminen varsinaisesta datalähteestä ja formaatista siihen muotoon, että sitä voidaan analytiikkavälineillä hyödyntää. Toinen haaste taas on siinä, kuinka data saadaan liikkumaan haluttujen välivaiheiden läpi luotettavasti, mutta tarvittaessa muutokset voidaan suorittaa nopeasti, tai lisätä uusia datalähteitä. Monia muitakin haasteita toki on, mutta käytännön työssä nämä vaativat suhteellisen paljon aikaa ja vaivaa, eivätkä sinänsä tuo lisäarvoa varsinaisen liiketoimintaongelman ratkaisemiseen. Liiketoimintaongelman ratkaisuhan on se syy, miksi analytiikasta varsinaisesti saadaan hyötyä.

Tekniikassa on tapahtunut tässä mielessä hyvää kehitystä. Etenkin pilvipalveluiden kautta monet IT-henkilöstöä kuormittavat tehtävät hoituvat kustannustehokkaasti ja ilman etupainotteisia investointeja, jolloin voidaan pienemmällä kynnyksellä lähteä kokeilemaan uusia ratkaisuja. Varsinkaan pienehköjen tai yritysten, joilla ei ole varsinaista analytiikkaratkaisua, tämä ei aikaisemmin ole ollut kovinkaan helppoa ja projekteista on tullut sekä kustannuksiltaan, että kestoltaan raskaita.

Olemme Solutivella pyrkineet löytämään tältä alueelta sekä parhaimmat tuotteet, että rakentamaan prosessit, joilla koko ratkaisu saadaan toteutettua kustannustehokkaasti, luotettavaksi, sekä tulevaisuuden haasteiden mukaan joustavaksi. Asiakas pyritään pitämään aktiivisesti mukana prosessissa, jotta ylläpito voidaan hoitaa omatoimisesti, ilman ulkopuolista apua.

Yhtenä esimerkkinä olemme toteuttaneet markkinoinnin alueella analytiikkaratkaisuja, joilla pystytään hyödyntämään paremmin mm. sosiaalisen median kanavien tarjoamaa dataa ja yhdistämään se yritysten muiden järjestelmien datojen kanssa. Integraatiossa olemme hyödyntäneet valmiita palveluita, kuten Stitch Data, jolla saamme helposti datan useasta eri palvelusta valmiiksi sopivassa muodossa. Tiedon säilytysalustana Amazonin Web Servicen S3 toimii erinomaisesti ja saamme sieltä dataa hyödynnettyä AWS:n Athena-palvelun kautta Tableaulle.

 

CASE_Fitfarm-markkinoinnin-analytiikka-ratkaisu

Markkinoinnin analytiikassa datalähteinä voivat olla esimerkiksi some- ja mainosalustat, web-sivun liikenne, ja verkkokauppa. Datalähteiden yhdistäminen ja visualisointi yhdessä dashboardissa mahdollistaa kokonaisvaltaisemman asiakasymmärryksen saavuttamisen.

 

Asiakkaamme FitFarmin kanssa on toteutettu tämänkaltainen ratkaisu. FitFarmin toimitusjohtaja Eino Tuominen on ollut aktiivisesti projektissa mukana ja kyselin häneltä kokemuksia tämän projektin tiimoilta.

Minkälainen yritys FitFarm on ja mitä se käytännössä tekee?

Eino: FitFarm tarjoaa verkkovalmennuksia liikuntaan, ruokavalioon ja yleisesti hyvinvointiin. Ei siis kirjekursseja, vaan valmentaja on koko ajan mukana. Tätä on tehty kymmenen vuotta, ensimmäisenä Suomessa tällä alalla. Lisätietoa tarjoamistamme palveluista löytyy FitFarmin sivuilta.

FitFarm tehostaa asiakasymmärrystä markkinoinnin analytiikalla

 

Moni yritys lähtee analytiikan hyödyntämisessä liikkeelle talousdatasta, kuten kirjanpitoaineistosta. Te lähditte ensimmäisenä kuitenkin tekemään markkinointianalytiikkaa. Miksi näin?

Eino: Usein yritykset lähtevät analytiikan pariin talousdatasta. Siitä saatava hyöty on kuitenkin marginaalinen verrattuna varsinaiseen operatiiviseen dataan. Talousdata on loppujen lopuksi seurausta varsinaisista operatiivisista toimenpiteistä, joiden toimivuutta analytiikan tulisi ensisijaisesti mitata. Näiden manipulointien seuraukset sitten näkyvät siellä talousdatassa.

Meillä tavoitteena oli löytää ratkaisu markkinoinnin alueelle, jossa hyödynnetään useaa digimarkkinoinnin- sekä verkkokaupan datalähdettä. Tämän lisäksi piti olla mahdollisuus lisätä näitä lähteitä tulevaisuudessa, varsinkin kun päästään laajentamaan pelkästä digimarkkinoinnista eteenpäin ja aletaan mittaamaan muitakin asioita. Aika harvalla vastaavaa markkinoinnin ratkaisua tuntuu kuitenkaan vielä olevan, vaikka tarve on hyvin samankaltainen.

Kuinka paljon ratkaisun rakentamiseen meni aikaa? Mitä muuta projekti vaati?

Eino: Kalenteriaikaa meni muutama kuukausi, mutta varsinaiseen rakentamiseen meni noin sadan tunnin verran. FitFarmin puolelta meni tämän lisäksi aikaa pohtia, mitä järjestelmästä halutaan lopputuloksena ulos. Asiakkaan aktiivinen rooli ajatuksessa, mitä voidaan ja halutaan saada, sekä perehtyminen aiheeseen jo ennen projektia ovat tärkeitä onnistumisen edellytyksiä. Aiheen kirjallisuus ja online-materiaalit ovat olleet tässä hyvinä lähteinä, jotta pystytään toimittajan kanssa keskustelemaan ideoista, joita voisi lähteä toteuttamaan.

Kuinka toteutus onnistui?

Eino: Toteutus meni kokonaisuudessaan aika lailla ongelmitta läpi, ainakin näin asiakkaan näkökulmasta. Tiettyjen tuotteisiin liittyvien parametritietojen syöttö on oikeastaan ainoa asia, joka työllistää kohtuullisen paljon, mutta kaikki muu toimii nyt aika lailla automaattisesti.

Kuinka arvioisit hyötyjen ja kustannusten suhdetta? Oliko lopputulos vaivan arvoinen?

Eino: Saamme välittömiä hyötyjä, koska pystymme jalkauttamaan tarkempia markkinointitoimenpiteitä oikea-aikaisesti optimaaliselle kohderyhmälle.

Mahdollistaako ratkaisu jotain, mikä aikaisemmin ei ollut mahdollista?

Eino: Teoriassa saman voisi tehdä manuaalisesti, mutta käytännössä asiakasymmärryksen vaatimaa dataa tulee niin paljon, ettei sitä käsipelillä pysty hallitsemaan. Usean datalähteen yhdistäminen on tässä se avaintekijä asiakasymmärryksen saavuttamiseen. Samoin erilaisten ilmiöiden ymmärtämiseen, kuten kausivaihtelun vaikutus, saadaan tulevaisuudessa uusia mielenkiintoisia mahdollisuuksia.

Kuinka ketterän tekemisen malli, jota tässä toteutuksessa on noudatettu, on toiminut tässä projektissa?

Eino: Malli on toiminut tosi hyvin, koska Solutivella on hyvin ymmärretty se tarve, mitä FitFarmilta on toivottu, välillä aika monikulmaisesti kerrottuna. Missään asiassa ei olla menty metsään, vaan on heti ymmärretty mitä tarkoitetaan. Yksinkertaista mallia työstämällä on syntynyt lisäksi kymmenen uutta kysymystä ja ideaa, joihin olisi myös kiva saada vastaus. Nice-to-know asioita tuntuisi riittävän loputtomiin, mutta yritetään ensisijaisesti keskittyä liiketoiminnan kannalta oleellisiin asioihin. Kuitenkin ymmärrys asiakkaista eli tieto siitä, mitä tulisi myydä, kenelle ja milloin, sekä kohdennuksen tehostaminen ovat ne avainasiat.

 

Etsitkö tehokasta markkinoinnin analytiikkaratkaisua? Me autamme!

Laita viesti, niin sovitaan miten asian kanssa olisi hyvä edetä.

 

 

Lue lisää palveluistamme ja ratkaisuistamme!