Monessa organisaatiossa asiakasdataa on enemmän kuin koskaan, mutta päätöksenteko ei silti välttämättä selkeydy. Myynti tarkastelee omia lukujaan, markkinointi seuraa kampanjoita ja johto pohtii kasvua kokonaisuutena. Kun yhteinen näkemys asiakkaista puuttuu, kehittäminen hajautuu helposti yksittäisiksi toimenpiteiksi. Asiakasanalyysi auttaa kokoamaan tiedon sellaiseen muotoon, että sen pohjalta voidaan tehdä perusteltuja liiketoimintapäätöksiä.
Kokemuksen perusteella asiakasanalyysi ei ole ensisijaisesti raportointiharjoitus, vaan tapa ymmärtää, mistä kannattavat asiakkaat tulevat, miksi osa asiakkaista ostaa enemmän kuin toiset ja missä kohtaa asiakkuuden arvo alkaa heiketä. Siksi asiakasanalyysi liittyy suoraan liiketoiminnan kehittämiseen, myynnin johtamiseen ja kasvun suunnitteluun.
Mitä asiakasanalyysissä kannattaa analysoida
Hyvä asiakasanalyysi alkaa oikeista kysymyksistä. Käytännön kehittämistyössä nähdään usein, että analyysi aloitetaan tarkastelemalla kaikkea mahdollista dataa ilman selkeää päätöksentekotarkoitusta. Lopputuloksena syntyy paljon havaintoja, mutta vähän johtopäätöksiä. Toimivampi tapa on rajata analyysi muutamaan liiketoiminnan kannalta olennaiseen teemaan.
Ensimmäinen teema on asiakkaiden arvo. Tällä tarkoitetaan esimerkiksi liikevaihtoa, katetta, ostotiheyttä, asiakkuuden kestoa ja palvelun kuormittavuutta. Kaikki asiakkaat eivät ole yritykselle yhtä arvokkaita, vaikka liikevaihto näyttäisi ensi silmäyksellä hyvältä. Jos asiakkaan palveleminen sitoo paljon aikaa, aiheuttaa poikkeuksellisen paljon tukitarvetta tai tuottaa heikon katteen, kokonaiskuva muuttuu. Siksi asiakasanalyysi kannattaa rakentaa niin, että se yhdistää myynnin, kannattavuuden ja operatiivisen työn näkökulmat.
Toinen teema on asiakkaiden käyttäytyminen. Tähän kuuluvat ostojen ajoittuminen, kanavavalinnat, tarjouspyyntöjen määrä, reagointi kampanjoihin, palvelun käyttöaste ja asiakaskohtaiset muutokset ajan yli. Kun organisaatio ymmärtää, miten asiakkaat todella toimivat eikä vain mitä he ovat joskus kertoneet tekevänsä, myyntiä ja palvelua voidaan kohdentaa tarkemmin. Tähän liittyy läheisesti myös asiakas- ja markkinatutkimus, jos pelkkä järjestelmädata ei vielä kerro syitä käyttäytymisen taustalla.
Kolmas teema on asiakassegmentit. Segmentointi ei ole vain markkinoinnin työkalu, vaan johdon väline resurssien kohdentamiseen. On hyödyllistä erottaa toisistaan esimerkiksi kasvavat asiakkuudet, vakaat perusasiakkuudet, korkean potentiaalin mutta matalan nykyostamisen asiakkaat sekä poistumariskissä olevat asiakkaat. Kun segmentit määritellään ostokäyttäytymisen, tarpeiden ja kannattavuuden perusteella, analyysistä tulee aidosti ohjaava.
Neljäs teema on asiakkuuden kehityssuunta. Yksittäinen hetki ei vielä kerro riittävästi. Asiakkuus, joka on tänään keskitasoinen, voi olla nousemassa tärkeäksi kasvulähteeksi. Vastaavasti historiallisesti hyvä asiakkuus voi olla hiljalleen heikkenemässä. Siksi asiakasanalyysissä kannattaa tarkastella trendejä, ei vain tämänhetkistä tilannetta.
Mistä asiakasanalyysin data kannattaa kerätä
Asiakasanalyysin laatu määräytyy pitkälti sen mukaan, miten hyvin eri tietolähteet saadaan yhdistettyä. Usein suurin haaste ei ole datan puute vaan sen pirstaleisuus. Myyntijärjestelmässä on yksi kuva, taloushallinnossa toinen ja asiakaspalautteessa kolmas. Kokemuksen perusteella jo melko yksinkertainen yhdistetty näkymä tuottaa enemmän hyötyä kuin teknisesti hienostunut mutta kapeaksi jäävä analyysi.
Tyypillisiä asiakasanalyysin tietolähteitä ovat CRM, laskutusdata, tarjouskanta, verkkosivujen analytiikka, asiakaspalautteet, asiakaspalvelun yhteydenotot, käyttödata ja haastattelut. Jos organisaatio toimii B2B-ympäristössä, mukaan kannattaa ottaa myös tieto asiakkaan toimialasta, koosta, maantieteellisestä sijainnista ja ostoprosessin rakenteesta. Näin voidaan erottaa, mitkä ilmiöt johtuvat asiakkuuden ominaisuuksista ja mitkä taas omasta toimintamallista.
CRM kertoo usein myynnin vaiheista ja kontaktihistoriasta, mutta ei yksin riitä. Talousdata puolestaan näyttää, mitä asiakkaat todella ostavat ja kuinka kannattavia asiakkuudet ovat. Palautedata auttaa ymmärtämään, miksi osa asiakkaista pysyy ja osa poistuu. Jos tavoitteena on vahvistaa myynnin kehittämistä, kannattaa analyysiin tuoda mukaan myös tieto konversioista, tarjouskannoista ja myyntisyklin pituudesta.
Monessa yrityksessä hyödyllisin lisä syntyy laadullisesta tiedosta. Asiakashaastattelut, avoimet palautteet ja myyjien havainnot avaavat numeroiden taustaa tavalla, jota pelkkä dashboard ei tee. Käytännön kehittämistyössä nähdään usein, että määrällinen data kertoo missä ongelma on, mutta laadullinen tieto auttaa ymmärtämään miksi ongelma syntyy.
Datan keruussa kannattaa huomioida myös vertailukelpoisuus. Jos asiakastiedot on kirjattu eri järjestelmiin eri tavoilla, analyysi alkaa helposti vääristyä. Siksi jo ennen varsinaista analyysia on hyvä tarkistaa perusasiat: ovatko asiakkuudet yhtenäisesti nimettyjä, onko segmenttitieto olemassa, löytyvätkö ostot samasta näkymästä ja voidaanko asiakkuuden vaihe määritellä johdonmukaisesti. Tämä voi kuulostaa tekniseltä yksityiskohdalta, mutta käytännössä juuri näistä tekijöistä riippuu, voiko analyysiin luottaa.
Miten asiakasanalyysistä tehdään johtopäätöksiä
Asiakasanalyysin arvo syntyy vasta siinä vaiheessa, kun havainnoista johdetaan päätöksiä. Tämä kohta jää usein liian ohueksi. Organisaatiossa voidaan todeta esimerkiksi, että 20 prosenttia asiakkaista tuottaa valtaosan liikevaihdosta, mutta jos tästä ei seuraa muutosta asiakkuuksien hoitomalliin, analyysi ei vielä vaikuta liiketoimintaan.
Toimiva johtopäätös vastaa vähintään kolmeen kysymykseen. Ensinnäkin mitä ilmiö tarkoittaa liiketoiminnan kannalta. Toiseksi mistä ilmiö todennäköisesti johtuu. Kolmanneksi mitä asialle tehdään seuraavaksi. Esimerkiksi jos analyysi osoittaa, että uusasiakkaat ostavat hyvin ensimmäiset kuusi kuukautta mutta aktiivisuus laskee sen jälkeen, johtopäätös ei ole vain havainto ostojen laskusta. Tarvitaan tulkinta siitä, puuttuuko asiakkuuden kehittämisen malli, jääkö lisämyynti tekemättä vai onko asiakaslupaus epäselvä jatkovaiheessa.
Kokemuksen perusteella parhaat johtopäätökset syntyvät, kun asiakasanalyysiä tarkastellaan yhdessä johdon, myynnin ja asiakasrajapinnan kanssa. Johto tunnistaa, mihin havaintoja pitää suhteuttaa. Myynti osaa arvioida, ovatko erot segmenttien välillä todellisia vai tilapäisiä. Asiakasrajapinta taas näkee, missä kohtaa palvelupolku alkaa tuottaa kitkaa. Tämä yhdistelmä tekee analyysistä käyttökelpoisen.
Johtopäätöksiä kannattaa priorisoida vaikutuksen ja toteutettavuuden perusteella. Kaikkia havaintoja ei tarvitse muuttaa heti toimenpiteiksi. Usein järkevin etenemistapa on valita 2 tai 3 kehityskohdetta, joilla on selvä vaikutus kasvuun, kannattavuuteen tai asiakaspysyvyyteen. Esimerkiksi poistumariskissä olevien asiakkuuksien tunnistaminen, korkean potentiaalin segmentin aktivointi tai palvelumallin yhdenmukaistaminen voivat tuottaa nopeasti näkyviä tuloksia.
Samalla on hyvä muistaa, että asiakasanalyysi ei ole kertaluonteinen harjoitus. Se toimii parhaiten osana jatkuvaa johtamista. Kun analyysi päivitetään säännöllisesti, voidaan seurata, tuottavatko tehdyt toimenpiteet haluttua muutosta. Tämä liittyy läheisesti myös rahoituksen suunnitteluun ja investointipäätöksiin, koska asiakasdatan avulla voidaan arvioida, mihin kasvuun liittyvät panostukset kannattaa kohdentaa.
Millainen asiakasanalyysi tukee päätöksentekoa parhaiten
Päätöksentekoa tukeva asiakasanalyysi on selkeä, rajattu ja toimenpiteisiin johtava. Sen ei tarvitse olla laajin mahdollinen. Usein hyödyllisempää on rakentaa analyysi, joka vastaa muutamaan johdolle keskeiseen kysymykseen: keitä ovat parhaat asiakkaamme, missä segmenteissä on kasvupotentiaalia, missä asiakkuuksissa on poistumariski ja miten nykyinen toimintamalli tukee tai heikentää asiakasarvon kasvua.
Käytännön kehittämistyössä nähdään usein, että hyvä analyysi rakentuu kolmesta tasosta. Ensimmäinen taso on kuvaileva: mitä on tapahtunut. Toinen taso on selittävä: miksi näin on tapahtunut. Kolmas taso on ohjaava: mitä pitää tehdä seuraavaksi. Vasta tämä kolmas taso tekee asiakasanalyysistä johtamisen työkalun.
Johdon kannalta olennaista on myös esitystapa. Analyysin tuloksia ei kannata piilottaa liian laajoihin taulukoihin. Sen sijaan kannattaa nostaa näkyviin tärkeimmät segmentit, keskeiset muutostrendit, kannattavuuserot ja priorisoidut toimenpiteet. Jos analyysin lopputuloksena syntyy yhteinen näkemys siitä, mihin asiakkuuksiin panostetaan, mitä palveluprosessissa muutetaan ja miten myynti kohdentaa työnsä, analyysi on onnistunut.
Asiakasanalyysi on käytännössä yksi tehokkaimmista tavoista lisätä päätöksenteon laatua ilman, että organisaatio tarvitsee välittömästi uusia järjestelmiä tai raskaita muutosohjelmia. Kun nykyinen data jäsennetään liiketoiminnan näkökulmasta oikein, näkyviin tulee usein samoja pullonkauloja ja mahdollisuuksia, joita on aiemmin käsitelty vain oletusten varassa. Silloin myös kaupallistamisen tuki, myynnin suunnittelu ja asiakkuuksien johtaminen voidaan rakentaa realistisemmalle pohjalle.
Jos asiakasanalyysiä ei ole vielä tehty tai nykyinen näkymä asiakkaisiin tuntuu hajanaiselta, tilanteen selkiyttäminen kannattaa aloittaa rajatulla mutta johdonmukaisella analyysillä. Navigatio Oy auttaa yrityksiä kokoamaan asiakasdatan, tunnistamaan liiketoiminnan kannalta olennaiset segmentit ja tekemään havainnoista käytännön toimenpiteitä. Ota yhteyttä, jos haluat käynnistää keskustelun asiakasanalyysistä tai rakentaa yritykselle selkeän kehityssuunnitelman asiakasymmärryksen vahvistamiseksi.