- Aiheet
Datan barrelihinta
Sanotaan että data, tuo jokapäiväinen bittijoukko arjessamme, on talouden uusi öljy. Dataa syntyy sivutuotteena yrityksen omasta toiminnasta, sitä voi ostaa, paketoida uudelleen ja myydä eteenpäin lukemattomissa eri muodoissa. Datan monetisointi on lähes jokaisen yrityksen strateginen tavoite, mutta sellaisenaan se on täysin arvotonta ilman relevanttia käyttötapaa.
Öljyn arvonmääritys on verrattain yksinkertaista. Sen jalostusprosessi raakaöljystä kulutushyödykkeiksi on varsin vakioitunut, samoin sen käyttökohteet ovat ajan yli mukautuneet varsin tutuiksi ja samankaltaisiksi. Näin vakioituna se nauttii likvideistä ja globaaleista markkinoista.
Datan jalostusprosessi raakadatasta arvoksi on puolestaan mitä suurimmassa määrin kontekstiriippuvaista ja sitä kautta ennalta määrittelemätöntä. Raakadatalle ei ole olemassa vakioitua barrelihintaa ja vakioimattomana arvontuottajana sille ei myöskään ole likvidiä ja globaalia markkinaa. Datan tuottajan tulee artikuloida tarjoamansa datan arvo tapauskohtaisesti kulloisenkin kontekstin ehdoilla.
Kuvitteellisen databarrelimme arvo alkaa määrittyä kun raakadata sidotaan yrityksen arvontuotannon prosesseihin. Usein datatransaktion keskiössä on henkilö ja tämän henkilön rooli joko B2C- tai B2B-ostoprosessissa. Esimerkiksi B2C-uusasiakashankinnassa ja mainonnassa käytetään yhä enemmän Googlen ja Facebookin dataan perustuvia kohdennustyökaluja juuri oikean kohderyhmän tavoittamiseen. B2B-myynnissä potentiaalisista asiakkaista pyritään onkimaan tietoa CRM-datan lisäksi esimerkiksi verkkosivun käyttäytymisdatasta, LinkedInistä, sosiaalisesta mediasta aina yksityisetsiviin saakka. Tieto ja raha vaihtavat omistajaa yhä kiihtyvällä vauhdilla.
Datan arvo riippuu siitä, miten paljon yrityksen arvontuotannon prosessi kiihtyy tai helpottuu ostetun datan avulla. Datan käypä arvo on helppo määrittää, kun tiedetään esimerkiksi kuinka moni kohtaaminen normaalisti konvertoituu liidiksi, kuinka moni liidi konvertoituu uudeksi asiakkaaksi ja kuinka paljon nämä asiakkaat tuottavat liiketoimintahyötyä tulevaisuudessa.
Asiakaskeskeiset edelläkävijäyritykset mittaavat, ohjaavat ja ennustavat toimintaansa dataohjautuvasti asiakkuuksien elinkaaren arvon mukaan. Asiakkuuden elinkaaren arvon mallinnus auttaa yrityksiä määrittämään kuinka paljon ne ovat valmiita investoimaan saadakseen tulevaisuuden kassavirrat kasvamaan. Hyvän datamallin päälle voidaan rakentaa erilaisia skenaariomallinnuksia ja testata eri päätösten vaikuttavuutta ennen niiden aitoa täytäntöönpanoa.
Ulkopuolista dataa voidaan ostaa ja käyttää asiakasvirran kiihdyttämiseen ja asiakaskohtaamisten voiteluun myös muissa asiakkuuden elinkaaren vaiheissa. Asiakkaan sitouttamista ja ristiin myyntiä voi rikastaa ymmärtämällä asiakkaan sen hetkiset tarpeet ja mieltymykset. Teknologiat, kuten markkinoinnin automaatio, koneoppiminen ja tekoäly mahdollistavat henkilökohtaisen asiakaskokemuksen massaräätälöinnin tiedon avulla.
Kuluttajasegmentissä data toimii yhä useammin myös maksuvälineenä. Kuluttajat pystyvät hankkimaan paljon erilaisia asioita tarjoamalla maksuksi dataa itsestään. Osuva sanonta kuuluu:
Mikäli transaktion kohteena oleva tuote on ilmainen, transaktion varsinainen tuote olet varsin todennäköisesti sinä itse.
Mikä parasta, data on lähtökohtaisesti uusiutuva luonnonvara. Data voi vanhentua, mutta se ei kuitenkaan kulu käytössä. Onko sinun yrityksesi databarrelit jo tehokkaassa jalostuksessa ja käytössä?
Digital transformation survey 2017
PwC:n yhdessä Microsoftin kanssa toteuttama tutkimus How Finland is embracing digital transformation havaitsi, että 83 prosenttia organisaatioista pitää datan hyödyntämistä asiakaskokemuksen kannalta olennaisen tärkeänä, mutta vain 12 prosenttia on korkealla tasolla tämän datan hyödyntämisessä.