Digimarkkinoinnin ja liiketoiminnan johtamisen trendi on hyödyntää dataa päätöksenteossa. Usein perimmäinen ajatus lienee johtaa digimarkkinointia ja liiketoimintaa tiedolla. Toteutuuko tiedolla johtaminen aidosti? Vai johdetaanko digimarkkinointia ja liiketoimintaa pelkästään datalla? Huomion arvoinen seikka on se, että data –sanaa käytetään usein aika villisti, ajattelematta sen todellista tarkoitusta ja aika monesti sanaa käytettäessä tarkoitetaankin tietoa.
”Data on tietoa, jolla itsessään ei ole välttämättä semanttista merkitystä tai informatiivista järjestystä. Datasta voi löytyä järjestystä ja siten informaatiota, tai se voi olla järjestymätöntä kohinaa. Jos informaatiolle edelleen voidaan antaa semanttiset merkit, on se myös tietoa.” – Wikipedia
“Data and information or knowledge are often used interchangeably; however data becomes information when it is viewed in context or in post-analysis” – Wikipedia
Digitaalinen toimintaympäristö on määritelmällisesti aina täysin mitattavissa riippumatta siitä, onko kyseessä digitaalinen markkinointikampanja, verkkokauppa tai vaikkapa informatiivisessa tarkoituksessa olemassa olevat verkkosivut. Jokaisesta digitaalisessa toimintaympäristössä suoritetusta toiminnasta jää jälki, eli syntyy kallisarvoista dataa. Mutta, onko jälkien seuraaminen eli jo toteutuneiden tekemisten tarkastelu, ainoa oikea ja riittävä keino kehittää toimintoja ja saadaanko siitä riittävästi oikeanlaista polttoainetta liiketoiminnan johtamisen päätöksenteon tueksi? Usein tuntuu riittävän se, että tehdään A/B –testaamista, seurataan konversiota ja mallinnetaan. Erinomaisen tärkeä kysymys onkin, nähdäänkö ihmisten mielipiteet arvokkaina myös digitaalisessa ympäristössä vai johdetaanko liiketoimintaa pelkän reaktiodatan varassa? Mikäli voimme olla samaa mieltä siitä, että ihmisten mielipiteillä on väliä, niin miksi mielipiteitä ei digitaalisessa ympäristössä selvitetä useammin/aina?
Kokoaikainen teknisen mittaamisen ja seuraamisen toteuttava ympäristö mahdollistaa rajattomat otantarajapinnat myös mielipiteiden selvittämiselle. Esimerkiksi on hyödyllistä tietää, miksi mainosbannerista kampanjasivustolle mennyt kävijä ei tehnyt ostotapahtumaa tai miten verkkokampanja vaikuttaa mielikuvaan mainostavasta tuotteesta/palvelusta/brändistä. Ajatellaan, että kyseessä on vaikka autoliikkeen kampanja, jonka tavoite on koeajojen varaaminen. Jos mainosta klikannut ja kampanjasivulle tullut kävijä poistuu kampanjasivustolta varaamatta koeajoa, data kertoo juuri ja tarkalleen tämän tapahtuman. Data ei kerro miksi kävijä poistui koeajoa varaamatta. Data ei myöskään kerro, miten kampanja on vaikuttanut poistuneen kävijän mielipiteeseen ko. automerkistä tai mallista. Syynä poistumiseen voi olla esimerkiksi, että kävijä on juuri edellisellä viikolla hankkinut uuden auton ja kampanjan vaikutus voi olla se, että mainostanut ja kampanjasivukäynnin saanut automerkki nousee preferenssilistalla sijalta ääretön sijalle kolme.
Tietenkään ei ole tarkoituksenmukaista laittaa kyselyjä ihan jokaiseen rajapintaan. Ei ihan joka toiseenkaan. Mutta ei voi olla niinkään, että toimitaan ihan pelkän reaktiodatan varassa. Hyödyllisintä olisikin pohtia analyyttisesti, missä rajapinnoissa ja tilanteissa hankitusta mielipidetiedosta olisi suhteellisesti eniten hyötyä liiketoiminnan kehittämisen näkökulmasta.
Isossa kuvassa on tärkeää varmistaa, että dataa ei tuijoteta organisaatioissa omissa siiloissa ymmärtämättä viitekehystä ja yleistäen johtopäätöksiä sellaisen datan perusteella, jonka pohjalta yleistyksiä ei voi tehdä. Miten sitten varmistetaan, että datasta johdetaan hyödyllistä, siilojen rajat ylittävää ja liiketoiminnan johtamista aidosti palvelevaa ja hyödyttävää tietoa? Hyvä ja helppo aloitus voisi olla, että joku organisaatiossa velvoitetaan jatkuvasti ja toistuvasti kysymään älykkäitä kysymyksiä datan hyödyntämiseen liittyen. Johdetaan tiedolla, ei datalla.
Vesa Väisänen
toimitusjohtaja, IROResearch
Tutustu IROResearchin palveluihin tästä
IROResearch on Mediatalo Keskisuomalaisen omistama itsenäinen ja riippumaton tutkimustoimisto
