Monessa organisaatiossa asiakasdataa kertyy jatkuvasti, mutta päätöksenteon tueksi siitä saadaan irti yllättävän vähän. Myynti tunnistaa omat havaintonsa, markkinointi seuraa kampanjoita ja johto tarkastelee liikevaihtoa, mutta kokonaiskuva asiakkaista jää helposti hajanaiseksi. Asiakasanalyysin tekeminen auttaa kokoamaan tämän kuvan yhteen ja muuttamaan havainnot perustelluiksi toimenpiteiksi.
Kokemuksen perusteella asiakasanalyysi on erityisen hyödyllinen silloin, kun kasvu on hidastunut, asiakashankinnan kustannukset nousevat tai nykyasiakkaiden käyttäytyminen muuttuu tavalla, jota ei osata selittää. Tällöin tarvitaan järjestelmällinen tapa ymmärtää, ketkä ostavat, miksi ostavat, miten ostavat ja missä kohtaa asiakkuuden arvo joko vahvistuu tai heikkenee.
Mitä asiakasanalyysin tekeminen tarkoittaa käytännössä
Asiakasanalyysin tekeminen ei tarkoita vain raportin tuottamista myyntiluvuista. Käytännön kehittämistyössä nähdään usein, että organisaatio kutsuu analyysiksi taulukkoa, jossa asiakkaat on listattu laskutuksen mukaan. Se on hyödyllinen lähtökohta, mutta ei vielä riitä päätöksenteon tueksi.
Toimiva analyysi yhdistää vähintään neljä näkökulmaa. Ensimmäinen on asiakkaan arvo yritykselle. Toinen on asiakkaan käyttäytyminen ja ostotapa. Kolmas on asiakkaan tarve, motiivi tai ongelma, johon yrityksen ratkaisu vastaa. Neljäs on asiakkaan tuleva potentiaali. Kun nämä tarkastellaan yhdessä, syntyy paljon käyttökelpoisempi näkemys kuin pelkästä historiadatasta.
Hyvä asiakasanalyysi vastaa esimerkiksi seuraaviin kysymyksiin:
- Ketkä asiakkaat tuottavat eniten katetta, eivät vain liikevaihtoa?
- Millaiset asiakkaat ostavat toistuvasti ja pysyvät pidempään asiakkaina?
- Mistä kanavista tulevat asiakkaat ovat laadukkaimpia?
- Missä asiakasryhmissä on suurin kasvupotentiaali?
- Mitkä asiakkuudet kuormittavat eniten suhteessa tuottoon?
Kun analyysi rakennetaan näiden kysymysten ympärille, siitä tulee käytännöllinen työkalu esimerkiksi myynnin kehittämiseen, resurssien kohdentamiseen ja tarjonnan tarkentamiseen. Samalla se tukee laajempaa asiakas- ja markkinatutkimusta, jos tavoitteena on vahvistaa organisaation asiakasymmärrystä.
Vaihe 1: määritä analyysin tavoite ennen datan käsittelyä
Yksi yleisimmistä virheistä on aloittaa asiakasanalyysin tekeminen datasta eikä liiketoimintakysymyksestä. Tällöin analyysi kyllä valmistuu, mutta sen johtopäätökset jäävät yleiselle tasolle. Siksi ensimmäinen vaihe on määrittää, mihin päätökseen analyysillä haetaan tukea.
Tavoite voi liittyä esimerkiksi johonkin seuraavista tilanteista:
- yritys haluaa tunnistaa parhaat asiakassegmentit kasvun tueksi
- myyntiä halutaan kohdistaa tarkemmin kannattavimpiin asiakkuuksiin
- asiakaspoistuman syitä halutaan ymmärtää
- palveluvalikoimaa halutaan kehittää todellisten asiakastarpeiden perusteella
- markkinointia halutaan ohjata kanaviin, jotka tuottavat laadukkaimpia asiakkaita
Kun tavoite on rajattu, myös analyysissä tarvittava data tarkentuu. Kaikkea mahdollista tietoa ei tarvitse kerätä yhteen. Olennaisempaa on valita tieto, joka auttaa ratkaisemaan juuri käsillä olevan ongelman. Tämä ajattelutapa on keskeinen osa toimivaa liiketoiminnan kehittämistä, koska resurssit kannattaa suunnata kysymyksiin, joilla on suurin vaikutus päätöksentekoon.
Vaihe 2: kokoa asiakasdata yhteen ja arvioi sen käyttökelpoisuus
Seuraava vaihe on koota olemassa oleva asiakasdata yhteen. Lähteitä ovat tyypillisesti CRM, taloushallinnon järjestelmät, verkkosivujen analytiikka, asiakaspalautteet, kyselyt, myynnin muistiinpanot ja mahdolliset haastattelut. Usein ongelma ei ole datan puute vaan sen hajanaisuus.
Kokemuksen perusteella datan laatu kannattaa tarkistaa ennen varsinaista analyysia. Esimerkiksi asiakastiedot voivat olla puutteellisia, toimialaluokitukset epäyhtenäisiä tai asiakkuuden vastuuhenkilöt kirjanneet tietoja eri tavoilla. Jos pohjadata on epäselvää, myös johtopäätökset jäävät epävarmoiksi.
Käytännössä datan käyttökelpoisuutta voi arvioida kolmen kysymyksen avulla:
- Onko tieto riittävän yhtenäisessä muodossa vertailua varten?
- Kattaako data analyysin tavoitteen kannalta olennaiset asiakkaat ja tapahtumat?
- Voidaanko määrällistä tietoa täydentää laadullisilla havainnoilla?
Juuri viimeinen kohta on tärkeä. Jos analyysi perustuu vain numeroihin, se kertoo mitä on tapahtunut, mutta ei välttämättä miksi. Siksi määrällistä aineistoa kannattaa täydentää esimerkiksi asiakastutkimuksella, haastatteluilla tai asiakaspalautteen läpikäynnillä. Näin analyysi ei jää pelkäksi raportoinniksi vaan tuottaa myös tulkintaa.
Vaihe 3: segmentoi asiakkaat tavalla, joka tukee päätöksiä
Segmentointi on asiakasanalyysin ydin. Silti juuri tässä kohtaa tehdään usein ratkaiseva virhe. Asiakkaat ryhmitellään esimerkiksi toimialan, koon tai maantieteen mukaan vain siksi, että nämä tiedot ovat helposti saatavilla. Tällainen luokittelu voi olla hyödyllinen, mutta ei aina liiketoiminnan kannalta riittävä.
Toimiva segmentointi perustuu siihen, mikä selittää asiakkaiden eroja ostokäyttäytymisessä, kannattavuudessa tai tarpeissa. Käytännössä segmentointi voi perustua esimerkiksi seuraaviin tekijöihin:
- ostojen määrä, tiheys ja arvo
- asiakkuuden kesto ja pysyvyys
- ostetut palvelut tai tuoteryhmät
- kanava, jonka kautta asiakkuus on syntynyt
- tarveprofiili, kuten kasvu, tehokkuus, säästö tai riskien hallinta
- palvelun käyttöaste tai asiakaskohtainen kuormittavuus
Kun segmentointi tehdään huolellisesti, organisaatio pystyy erottamaan toisistaan esimerkiksi korkean arvon asiakkaat, kasvupotentiaaliset asiakkaat, paljon työtä mutta vähän katetta tuottavat asiakkaat sekä riskiryhmään kuuluvat asiakkaat. Tämän jälkeen myynnin, palvelun ja johdon toimenpiteitä on helpompi kohdistaa oikein.
Monessa tapauksessa segmentointi kannattaa yhdistää myös näkemykseen asiakkaan tulevasta potentiaalista. Historiallinen arvo kertoo, mitä asiakas on ollut tähän asti. Potentiaali kertoo, mitä asiakas voisi olla jatkossa. Tämä ero on tärkeä etenkin silloin, kun yritys suunnittelee kasvua tai tarkentaa asiakasvalintojaan.
Vaihe 4: tee havainnoista johtopäätökset ja muuta ne toimenpiteiksi
Asiakasanalyysi ei tuota arvoa, jos se päättyy kalvoihin. Liikkeenjohdon näkökulmasta olennaista on, mitä analyysin perusteella päätetään tehdä toisin. Käytännön kehittämistyössä nähdään usein, että analyysi tunnistaa oikeat ilmiöt, mutta niiden pohjalta ei tehdä konkreettisia valintoja.
Toimenpiteet kannattaa jäsentää vähintään neljään koriin:
- mitä asiakasryhmiä tavoitellaan aktiivisemmin
- mitä asiakasryhmiä palvellaan eri tavalla kuin nyt
- mistä asiakkuuksista halutaan kasvattaa arvoa
- mitä toimintaa vähennetään tai rajataan kannattamattomuuden vuoksi
Esimerkiksi analyysi voi paljastaa, että pieni osa asiakkaista tuottaa suuren osan katteesta ja ostaa useampia palveluita pitkällä aikavälillä. Tällöin johtopäätös ei ole vain se, että nämä asiakkaat ovat tärkeitä. Johtopäätöksen pitäisi näkyä konkreettisesti asiakashankinnan kriteereissä, asiakkuuden hoidossa, palvelumallissa ja viestinnässä.
Toisessa tilanteessa analyysi voi osoittaa, että osa asiakkaista kuluttaa runsaasti aikaa, mutta tuo vain vähän liikevaihtoa tai heikkoa katetta. Tällöin kannattaa arvioida, onko ongelma hinnoittelussa, toimitusmallissa, asiakasvalinnassa vai odotusten hallinnassa. Tällaiset havainnot ovat usein arvokkaita myös palvelun kaupallistamisen ja palvelurakenteen kehittämisen kannalta.
Parhaimmillaan asiakasanalyysin tekeminen ohjaa yritystä tekemään selkeämpiä valintoja siitä, kenelle myydään, mitä myydään, miten myydään ja millä mallilla asiakkuutta hoidetaan. Silloin analyysi ei ole irrallinen harjoitus vaan osa liiketoiminnan johtamista.
Milloin asiakasanalyysi kannattaa tehdä uudelleen
Asiakasanalyysi ei ole kertaluonteinen projekti, joka tehdään vain silloin kun ongelma on jo näkyvä. Markkina muuttuu, asiakkaiden ostokäyttäytyminen muuttuu ja organisaation oma tarjonta muuttuu. Siksi myös analyysi vanhenee.
Usein toimiva käytäntö on tehdä kevyempi seuranta säännöllisesti ja laajempi asiakasanalyysi aina silloin, kun liiketoiminnassa tapahtuu merkittävä muutos. Tällaisia tilanteita voivat olla uuden palvelun lanseeraus, myyntimallin uudistaminen, kasvu uuteen kohderyhmään, heikentynyt asiakaspysyvyys tai tarve tarkistaa yrityksen kasvusuuntaa.
Jos organisaatiossa on tunne, että asiakkaita kyllä tunnetaan mutta päätökset perustuvat silti liikaa oletuksiin, asiakasanalyysin tekeminen on yleensä oikea seuraava askel. Hyvin tehtynä se auttaa yhdistämään datan, kokemuksen ja markkinanäkemyksen tavalla, joka tekee päätöksistä varmemmin perusteltuja.
Jos haluat arvioida, miten asiakasanalyysi kannattaisi toteuttaa omassa organisaatiossa tai miten nykyisestä datasta saadaan käyttökelpoista tukea päätöksentekoon, ota yhteyttä. Keskustelemme mielellämme siitä, miten asiakasymmärrys voidaan muuttaa konkreettisiksi kehitystoimiksi Navigatio Oy:n kanssa.