Tervetuloa lukemaan markkinointiautomaatioarkkitehtuurista kertovan blogisarjani kolmatta lukua. Ensimmäisessä luvussa kirjoitin siitä, että arkkitehtuurin tärkein tehtävä on auttaa tuntemaan kuka on yrityksen asiakas ja toisessa osassa käsittelin erilaatuisten datojen merkitystä markkinointiautomaatiossa, korostaen sitä että liiketoiminnallisesti ja teknisesti hyvin toimivan järjestelmän on pystyttävä hallitsemaan dataa hyvinkin erilaisista lähteistä.
Nyt puhumme siitä, mitä sinä teit viime kesänä. Markkinoinnin automaation avulla on tarvetta reagoida siihen miten asiakas käyttäytyy ja tehdä sen pohjalta markkinointitoimenpiteitä. Käyttäytyminen voidaan jakaa kolmeen kategoriaan.
Ensimmäinen, kaikkein helpoiten ymmärrettävä on ostotapahtumat. Asiakas ostaa jotain ja tästä seuraa dataa järjestelmiin. Toinen, lähes yhtä helppo on erilaiset tapahtumat, joita tapahtuu vaikka silloin kun asiakas asioi verkossa tai mobiilisovelluksessa. Myös markkinoinnin toimenpiteet voivat olla osa näitä tapahtumia. Kolmantena on asiakkuuden elinkaari, joka syntyy tapahtumista ja ostodatoista niiden yhdistelmänä. Näitä ovat esimerkiksi RFM-mallinnus, asiakkuuden arvon laskenta sekä staattisemmat segmentoinnit.
Markkinointiautomaatiojärjestelmät ovat harvoin mitään tietovarastoja, vaan niiden käyttö on suunniteltu sitä varten että saadaan oikeille kohderyhmille vietyä datoja. Joku saattaa tässä vaiheessa ajatella, että kyllähän järjestelmissä on pystyttävä segmentointeja tekemään, jotta saadaan oikeille kohderyhmille viestit maailmalle. Tietyllä tapaa kyllä, mutta todellisuudessa ei.
Se mitä dataa ja miten markkinoinnin automaatiolle tarjoillaan, riippuu siitä minkälaisessa bisneksessä yrityksesi operoi: vähittäiskaupan tarpeet ovat erilaiset kuin talopakettien myymisen. Monien markkinointiautomaatiotyökalujen jaottelu menee karkeasti niin, että ne luokitellaan b2c- tai b2b-työkaluiksi. Kuitenkin vaikkapa talopaketit ovat myyntiprosessiltaan samantapaisia kuin monet b2b-tuotteet ja yhtälailla b2b-maailmassa voi olla itsepalveluita ja verkkokauppoja, joiden kautta ostetaan valtavia määriä tuotteita.
Paras tapa pitää markkinointiautomaatiojärjestelmä kunnossa on se, että sinne tuodaan vain dataa jota tarvitaan. Aika harvoin markkinoinnissa tarvitaan kovin hienojakoista tietoa vaikkapa yksittäisten tuotteiden ostamisesta, vaan useimmiten tarvitaan lähinnä tietoa siitä onko asiakas ylipäätänsä ostanut jonkun tuotteen tai kuinka paljon asiakas on ylipäätänsä käyttänyt rahaa. Hienojakoisempaa dataa, josta asiakkaat voivat hyötyä voi olla kategoriatason tieto ostetuista tuotteista.
Jos miettii kannattaako tuoda vaikkapa kaikki ostotapahtumat järjestelmään vai ei, voi laskea yksinkertaisesti kuinka monta ostotapahtumaa per asiakas on: jos suhdeluku on kovin pieni, se tarkoittaa sitä että dataa ei kannata tuoda järjestelmään mutta jos ollaan lähellä arvoa 0,5 niin sen voi mahdollisesti tuoda.
Toinen tärkeä tieto on sellaiset tapahtumat, joiden pohjalta käynnistetään jokin markkinointiohjelma tai viestintä. Esimerkiksi uusi tilaus verkkokaupasta voi käynnistää markkinointiautomaatiotyökalusta vahvistusviestin asiakkaalle ja samalla jäädä tapahtumaksi, joka kertoo että tilaus on tehty. Tämän tapahtuman pohjalta voidaan sitten käynnistää vaikka erilaisia hoitomalleja asiakkuuteen liittyen.
Tässä kohdassa joku voi miettiä, että nykyaikaiset työkaluthan tarjoavat mahdollisuuden kerätä aivan kaiken datan: Salesforcen Data 360 yhdistää näppärästi kaiken datan organisaatiosta, Snowplow kerää kaikki tapahtumat joka järjestelmästä ja ehkä jopa se moderni markkinoinnin automaation työkalusikin huolii kaiken sisään mitä sain sinne tuuttaat.
Tässä päästään taas siihen, että teknologia on tuskin este. Useimmat järjestelmät tarjoavat rajapinnat ja SDK:t, joiden kautta voi tuoda sisään mitä tahansa tapahtumia. Oma mielipiteeni on se, että kannattaa tuoda edelleen vain se mitä tarvitaan. Loput datat voidaan säilöä tietovarastoihin odottamaan, jos niitä tarvitaan.
Tässä kirjoituksessa kuvasin, vaihteeksi taas ylätasolla, sen mitä dataa MA-työkaluun kannattaa tuoda, miksi ja milloin. Yleisenä lähtökohtana pidän sitä, että on ymmärrettävä liiketoiminta ja asiakkaan käyttäytyminen, sekä tarjottava työkalut tukea työkalulla liiketoiminnan prosesseja. Kaikkea ei kannata tuoda, paitsi joskus ja silloinkin harkiten. Hyvä arkkitehtuuri auttaa tässä ajattelussa ja tarjoaa siihen hyviä työkaluja.
