Kyllä, sinä keräät dataa – mutta miten datasi palvelee sinua?

Kuinka huolissasi olisit, jos 80 % asiakasdatastasi osoittautuisi käyttökelvottomaksi? Antaisitko asian olla vai ryhtyisitkö korjaamaan tilannetta? Tässä blogissa tarkastelemme, miksi sinun kannattaa toimia, mitä tapahtuu, jos et toimi – ja mitä konkreettisia toimenpiteitä voit tehdä datasi laadun parantamiseksi.

“Datan keräämisen” piilotettu hinta

Aluksi 80 % voi kuulostaa liioitellulta, mutta ei ole. Eräässä todellisessa B2C-datan otoksessa, jota analysoimme, vain noin 24 % datasta läpäisi edes perustason laatukriteerit. Ja tämä taso ei vielä tarkoita, että datan laatu olisi oikeasti hyvää.

Nykyään datan kerääminen ja tallentaminen on helpompaa  ja halvempaa  kuin koskaan. Siksi monet organisaatiot keräävät dataa vain, koska niin kuuluu tehdä. Mutta ilman selkeää tarkoitusta, jopa kehittynein dataplatform tai yksinkertaisin Excel-taulukko muuttuu digitaaliseksi kaatopaikaksi.

Ongelmat nousevat esiin vasta silloin, kun dataa todella tarvitaan – esimerkiksi markkinoinnissa, raportoinnissa tai operatiivisessa päätöksenteossa. Siinä vaiheessa moni huomaa, että pelkkä “datan kerääminen” ei riitä.

Miksi sinun pitäisi välittää

Huonolaatuinen data tarkoittaa vähintäänkin menetettyjä euroja. Maksat sen keräämisestä, käsittelystä ja säilyttämisestä – vaikka se ei tuottaisi mitään arvoa. Mutta seuraukset ulottuvat paljon syvemmälle kuin pelkkiin kustannuksiin.

Tässä kohtaa kuvaan astuu Master Data Management (MDM), eli ydindatan hallinta – jokaisen dataohjautuvan organisaation perusta. MDM keskittyy liiketoiminnan keskeisiin entiteetteihin: asiakkaisiin, työntekijöihin, tuotteisiin, palveluihin, toimi- ja kustannuspaikkoihin.

Koska master-data on yleensä melko pysyvää ja sitä uudelleenhyödynnetään lukuisissa prosesseissa, huonolaatuinen data voi ajan myötä aiheuttaa yllättävän suurta ja laaja-alaista vahinkoa:

• Markkinointikampanjat eivät tavoita oikeaa yleisöä
• Toimitukset päätyvät vääriin paikkoihin
• Raportit ohjaavat päätöksentekoa harhaan.

Ja seuraukset? Alemmat myynnit, turhautuneet asiakkaat ja työntekijät, tehottomat prosessit sekä hukkaan heitetyt investoinnit tekoälyyn ja analytiikkaan, jotka nojaavat epäluotettavaan dataan.

Myös tietosuoja (GDPR) on otettava huomioon. Huonolaatuinen asiakasdata voi tehdä lähes mahdottomaksi täyttää lakisääteiset velvoitteet, jotka koskevat suostumuksia, tietojen poistamista ja läpinäkyvyyttä. Et voi hallita sellaista, johon et voi luottaa.

Mistä aloittaa – korjaamisesta vai ehkäisystä?

Ensimmäinen reaktio on usein korjata huono data. Mutta ellei samalla puututa juurisyihin, siivoustyö on tehtävä pian uudelleen. Kestävän parannuksen avain on ennaltaehkäisy – ja se tarkoittaa keskittymistä kolmeen ulottuvuuteen: ihmisiin, prosesseihin ja työkaluihin.

Tarkastellaan näitä asiakasdatan näkökulmasta.

1. Järjestelmät – tiedä, missä datasi elää

Aloita selvittämällä, missä asiakasdata sijaitsee ja miten se virtaa eri järjestelmien välillä. Data voi olla esimerkiksi:

• Excel-taulukoissa
• CRM- tai ERP-järjestelmissä
• Erillisessä Master Data -järjestelmässä.

Mikä tahansa ratkaisu voi toimia, kunhan prosessit ja ihmiset tukevat sitä. Kun järjestelmät on ensin kartoitettu, arvioi datan laatua kahdesta kulmasta: tarkkuus (ovatko arvot oikein?) ja täydellisyys (onko kaikki olennainen tieto ylipäätään tallennettu?).

2. Prosessit – rakenne palvelee tarkoitusta

Seuraavaksi kartoita datan prosessit – miten data syntyy, miten sitä käytetään, muokataan ja poistetaan.

Prosessit, joissa data syntyy, määrittävät sen laadun. Prosessit, joissa dataa käytetään, määrittävät, mitä tietoa tarvitaan ja millä tarkkuudella. Esimerkiksi uutiskirjeen lähettäminen vaatii paljon vähemmän dataa kuin vakuutusliiketoiminta.

Prosessien kehittäminen voi tarkoittaa:

• Datamallien kehittämistä tai uusien luomista
• Laatusääntöjen määrittämistä ja käyttöönottoa
• Validointi- ja rikastusprosessien rakentamista
• Duplikaattitietueiden yhdistämistä (match & merge).

Koska työkalut määrittävät osan mahdollisuuksista, prosesseja on yleensä muokattava ja tarkennettava käytännön kokemusten perusteella.

3. Ihmiset – datan laadun todelliset omistajat

Ja lopulta tärkein tekijä: ihmiset.

Ihmiset suunnittelevat ja pyörittävät liiketoimintaprosesseja, rakentavat ja käyttävät työkaluja sekä tuottavat ja tulkitsevat dataa. B2C-maailmassa he ovat myös datan kohteita.

Datan laatu alkaa motivaatiosta. Parhaatkaan järjestelmät eivät yksin riitä varmistamaan hyviä datakäytäntöjä. Jos ihmiset kokevat tarkistussäännöt hankaliksi tai turhiksi, laatu väistämättä kärsii.

Motivoi henkilöstöäsi korostamalla kysymystä miksi: näytä konkreettiest, miten heidän tuottamansa data vaikuttaa koko liiketoimintaan, markkinoinnista asiakastyytyväisyyteen. Koulutus, avoimuus ja palautteenanto vievät pitkälle.

Ja mitä asiakkaisiin tulee, tarjoa arvoa vastineeksi tarkasta tiedosta. Kanta-asiakasohjelmat, arvonnat tai personoidut kokemukset voivat kannustaa asiakkaita jakamaan tietonsa vapaaehtoisesti ja oikein.

Tietoisuudesta tekoihin

Huono data ei vahingoita vain järjestelmiäsi, vaan se muokkaa päätöksiäsi, heikentää asiakassuhteitasi ja lopulta vaikuttaa brändisi uskottavuuteen. Toisin sanoen, datasi vaikuttaa sinuun, halusitpa sitä tai et.

Hyvä uutinen on, ettet ole tilanteen armoilla.

Aloita tuntemalla datasi: missä se sijaitsee, miten sitä käytetään ja ketkä sitä käsittelevät. Rakenna tietoisuutta henkilöstön keskuudessa, määritä selkeät vastuut ja tee datan laadusta yhteinen haaste, ei vain IT-osaston murhe.

Kun siirryt datan keräämisestä datan ymmärtämiseen, organisaatiosi muuttuu. Lopetat ongelmiin reagoinnin ja alat rakentaa ennakoivasti ja varmemmin. Raporttisi muuttuvat luotettaviksi, asiakkaasi sitoutuneemmiksi ja tiimisi itsevarmemmaksi.

Sillä lopulta kysymys ei ole siitä, “keräätkö dataa?”, vaan siitä, “palveleeko datasi sinua vai toimiiko se sinua vastaan?”.