6. 66
@ ToinenPHD
Asiakasdatan lähteitä
Sosiaalinen
Media
(Digitaalinen)
Mainonta
Asiakaspalaute ja
CRM / DMP
Kivijalka-
Myymälät
Kuinka sosiaalista
mediaa
monitoroidaan?
Tunnistetaanko
asiakkaita esim.
nimen perusteella?
Minkälaista dataa on
saatavissa
mainonnan
kohdentamiseen?
Kuinka mainontaa
kohdennetaan esim.
käyttäytymisen
perusteella
(retargeting)?
Mihin asiakasdata on
tarkoitus koota ja
tallentaa? Mitkä ovat
eri kanavissa
yhdistäviä tietoja
(common keys)?
Onko olemassa
kanta-
asiakasjärjestelmää?
Voidaanko tunnistaa
pelkän maksu-/
luottokortin
perusteella? Huom.
tietosuoja!
7. 77
@ ToinenPHD
Asiakasdatan lähteitä
Verkko-/mobiili-
Palvelu
Kvalitatiivinen
Data
Manuaalinen/automaattinen
Email
Online-
Kauppa
Miten yksilöivää
dataa tallennetaan
ja hyödynnetään?
Esim. ”anonyymi”
user ID.
Hyödynnetäänkö
kävijäkyselyitä (Voice
of Customer) tai
tunnistetaanko
asiakkaita esim.
NPS-kyselyistä?
Tehdäänkö
automaattista
viestintää
käyttäytymiseen
pohjautuen (esim.
verkkopalvelusta
tallennetun userID:n
avulla)?
Pystymmekö
yhdistämään
kivijalka- ja online-
kaupan myyntidatan,
että saamme
kokonais-valtaisen
näkemyksen
asiakkuudesta?
8. 88
@ ToinenPHD
8
Big Data /
Data
Management
Platform
DMP
Website
Analytics
CRM
Atlas
Sales
Data
Ad serving
& DSP
Cross-device
Data
Accurate
target group
pool
Global
perspective
Constant
customer
insight
Real-time
ROI / ROAS / ROMI
modelling
Data driven
content
creation
Data driven
creative design
Adaptive
business
model
9. 99
@ ToinenPHD
VISUALIZATION: FROM DATA TO DASHBOARDS
Our web-based
reporting tools sit on
top of our data
architecture,
enabling clients to
make fast and
informed decisions.
It works, as real
time, as the data
arrives.
10. 1010
@ ToinenPHD
ANALYTICS IS EASY TO START
10
Just place the snippet in website and “enjoy” multiple reports.
Econometrics
Linear
12. 1212
@ ToinenPHD
GOOGLE ANALYTICS AUDIT RESULTS
79
%
NO EVENT
TRACKING IN
PLACE
80
%
NO GOAL
TRACKING IN
PLACE
Many companies miss relevant data and optimization.
MISS RELEVANT
DATA FOR
BUSINESS
CAN’T OPTIMIZE MEDIA
SPEND AND WEBSITE
AGAINST GOALS
Audit data by @super_analytics. Audit included +40 check points.
23. 2323
@ ToinenPHD
Econometrics
Linear
MARKETING & SALES MODELLING
=
Response
Method has proven
track record for:
• Sales data
• Sales leads
• Customer churn
+ +
MediaCompetitor
behavior
=
DistributionSeasonality
Typical data
Macro factors
Media data
Competitors media
data
Weather data
Calendar
Market data
Below the line activities
Response
…Based on available data
Mathematical & statistical analysis…
+