Markkinointiorganisaation kyvykkyydet hyödyntää dataa

Dataki-hankkeessa (2022–2023) tehdyn haastattelututkimuksen tavoitteena oli selvittää markkinointiorganisaatioiden datan hyödyntämiskykyjä. Tutkimuksessa haastateltiin 24 datan kanssa työskentelevää ja yritysten markkinointitoimintojen kanssa päivittäin tekemisissä olevaa henkilöä. Nykyajan markkinointiorganisaatiot toimivat yritysten, markkinoiden ja operatiivisten toimintojen leikkauspisteessä, toimien tietorikkaassa ympäristössä, jossa reaaliaikainen data ja ennustava analytiikka automatisoivat päätöksentekoprosesseja. Digitaalisen median räjähdysmäinen kasvu ja teknologian kehitys ovat tarjonneet yrityksille ennennäkemättömiä mahdollisuuksia hyödyntää dataa tarjotakseen lisäarvoa asiakkaille, parantaen heidän kokemuksiaan, lisäten tyytyväisyyttään ja uskollisuuttaan. Sen vuoksi markkinointiorganisaatioiden datakyvykkyydet nousivat tutkimuksessa tarkastelun aiheiksi. Tässä tekstissä tarkastellemme kuinka erilaiset dataprosessiin liittyvät kyvykkyydet vaikuttavat yrityksen havainnointikyvykkyyteen.

Jotta saisimme käsityksen, kuinka markkinointiorganisaatioiden dataprosesseja voidaan hallita tarkoituksenmukaisen ja onnistuneen datan hyödyntämisen saavuttamiseksi, haastattelujen perusteella saaduista tiedoista koostettiin yhtenäistetty kuvaus dataprosessin rakenteesta (alla). Tutkimusaineiston arviointi osoitti, että markkinointiorganisaatioiden dataprosessit noudattivat suurelta osin tyypillisiä BI-prosessirakenteita (esim. Gronwald 2020).

Markkinoinnin dataprosessin rakenne

Datan hallinnointi ja oikeanlaisen data-arkkitehtuurin kehittäminen osoittautuivat yleisimmiksi haasteiksi organisaatioissa, jotka osaltaan haittaavat datasta saatujen näkemysten tuottamista ja siten myös sen tehokasta hyödyntämistä. Tämän nähtiin juontavan juurensa organisaation strategisen fokuksen puutteesta datan hyödyntämiseksi. Tilannetta pahensivat niukat datan hallinnoinnin resurssit, sekä tietotaidon puute asiakaskeskeisen datahallintarakenteen luomiseen ja ketterän päätöksenteon menettelytapojen kehittämiseen. Samoin henkilöstön osaamisvaje dataprosessien hallintaan liittyen näyttäytyi varsin suurena haasteena organisaatioille.

Organisaatioiden sisäiset rakenteet näyttivät omalta osaltaan haittaavan kattavien dataprosessien kehittämistä, sillä useissa organisaatioissa havaittiin datan siiloutuvan liiketoimintojen sisälle, joka osaltaan vaikeuttaa datan integrointia ja toimintojen koordinointia. Strukturoitu data (numeerinen data, kuten verkko-, logistiikka-, myynti- yms. data) näyttäytyi useimmille haastateltaville organisaatioille helpoimmaksi hallita, johtuen sopivien ohjelmistojen runsaasta tarjonnasta (esim. CRM, myynnin hallinta ja analytiikka), jotka tarjoavat suoria tuloksia datan loppukäyttäjille. Sen sijaan strukturoimattoman datan (asiakastiedot, asiakastietomallit, tekstidata) hallinta tuotti suuriakin ongelmia ja vaikeutti kyseisen datan jakelua organisaation sisällä ja sen jälleenhyödyntämistä.

Koska tutkimus keskittyi markkinointiorganisaatioiden toimintaan, asiakaskeskeisyys oli siinä keskeisellä sijalla. Suurilla osalla haastatelluista ei ollut asiakaslähtöistä lähestymistapaa datahallintaan, joten datan hyödyntäminen muodostui pääasiassa operatiivisen toiminnan seuraamisesta ja mittaamisesta sen tehokkuuden analysoimiseksi.

Havainnointikyvykkyys

Yritysten kyvykkyyttä hyödyntää dataa tarkasteltiin tutkimuksessa dynaamisten kyvykkyyksien (dynamic capabilties, Teece et al. 1997) näkökulmasta. Teece et al. (1997) näkökulmasta organisaatioiden dynaamiset kyvykkyydet liittyvät kyvykkyyteenn havaita mahdollisuuksia (sensing), tunnistaa mahdollisuuksien arvo ja tarttua niihin (seizing), sekä muuntaa organisaation kyvykkyyksiä (transforming) markkinoiden muutoksesta johtuvien tarpeiden mukaan (Teece 2014). Täten myös dynaamisten kyvykkyyksien kehittämisessä datan rooli tänä päivänä korostuu ja siten osaaminen ja kyvykkyydet datan hyödyntämisessä ovat olennaisia yrityksen jatkuvan kilpailukyvyn ylläpitämisessä.

Yritysten havainnointikyvykkyys, eli kyvykkyys havaita mahdollisuuksia datasta, parantaa liiketoimintansa reagointikykyä datan avulla ja kyky hyödyntää data tehokkaasti, nähtiin juontuvan organisaation eri asteisista kyvykkyyksistä luoda oikeankaltainen data hallinnointi yrityksen omien tarpeiden ja resurssien puitteissa. Yrityksen havainnointikykyyn vaikuttavat organisatoriset kyvykkyydet ovat datan arviointikyvykkyys, asiakaskeskeinen datan hallinnointi ja ketterä päätöksenteko. Dataprosessin kehittäminen kohti ketterää päätöksentekoa lähtee liikkeelle organisaation ymmärryksestä siitä, mitä dataa sen tulisi kerätä, mistä kerätä ja miten tämä data hallinnoidaan. Lopulta se huipentuu datan käyttöön ketterissä ja informoiduissa päätöksentekoprosesseissa. Pohjimmiltaan dataprosessien hallinnointikyvykkyydet perustuvat kokonaisvaltaiseen lähestymistapaan datatyön kehittämisessä, kattaen datan laadun arvioinnin, asiakaslähtöisten datahallintakehikoiden perustamisen ja analyyttisen taidon saada toimintakelpoisia oivalluksia datasta. Nämä kyvykkyydet mahdollistavat organisaatioiden menestymisen yhä enemmän datavetoisessa liiketoimintaympäristössä, jossa data ei ole vain toiminnan ohjauksen resurssi vaan strateginen voimavara.

Dataprosessin rakenne ja kyvykkyydet

Prosessin rakentuminen nähtiin tutkimuksessa pohjautuvan datan arviointikyvykkyyteen, jossa organisaatioiden on pystyttävä arvioimaan kriittisesti erilaisten datalähteiden ja -joukkojen käyttökelpoisuutta, pätevyyttä, luotettavuutta ja uskottavuutta. Tämä edellyttää datalähteiden tarkastelua varmistaen, että kerätty data on edelleen sovelias jatkokäyttöön ja toimii vahvana perustana jatkoanalyysille ja päätöksenteolle. Datan arviointikyvyssä korostuu poikkitieteellinen osaaminen, jossa yhdistyvät markkinoinnin näkemys ja dataosaaminen. Markkinointiorganisaation on ymmärrettävä, että datan on tuotettava loppuarvoa juuri sen toiminnalle, jotta datalähteestä ja datasta syntyisi lisäarvoa. Siksi on tarpeen ymmärtää liiketoimintaprosessien luonnetta, tässä tapauksessa markkinoinnin, jotta kerättyä dataa voidaan ymmärtää oikeasta näkökulmasta niiden soveltuvuuden, pätevyyden ja luotettavuuden arvioimiseksi.

Asiakaskeskeisen datahallinnan nähtiin rakentuvan soveliaiden tietolähteiden ja järjestelmien tunnistamiselle markkinointiprosesseihin ja organisaation tarpeisiin. Asiakaskeskeisen näkemyksen lisääminen tulkittiin olevan perustana kattavan datan hallinnointikehyksen luomiselle, joka vaatii myös saumattoman integraation tietojärjestelmien ja markkinointitoimintojen välillä. Tämä korostaa koko dataekosysteemin hallinnan tärkeyttä, joka onnistuessaan mahdollistaa tehokkaan data hallinnoinnin ja hyödyntämisen. Organisaation kyky manipuloida ja yhdistää tietoa eri lähteistä sen tietoekosysteemissä on ratkaisevan tärkeää toimintojen mittaamisessa ja arvokkaiden oivallusten tuottamisessa, ja tämä kyvykkyys parantaa organisaation ketteryyttä reagoida muuttuviin markkinaolosuhteisiin ja asiakaskäyttäytymiseen.

Datan analyysissä ja ketterässä päätöksenteossa valppaalla ”analyysitiimillä” nähtiin olevan keskeinen rooli. Markkinointi- ja datatiedon omaavien yksilöiden osallistuminen tiimin tehtäviin liittyy dataprosessien sovittamiseen markkinointitoimintojen rakenteeseen ja toiminnan ohjaamiseen datan avulla, tarjoten siten olennaista ohjausta strategiseen päätöksentekoon. Tämän prosessin helpottamisessa markkinointijohdon nähtiin ottavan keskeisen roolin tuottamalla markkinoinnin näkökulmia datatyön kehittämiseen. He auttoivat sovittamaan dataprosessit yhteen laajemman liiketoimintastrategian kanssa, helpottivat työtä määrittelemällä eri tiimijäsenien ja datayksiköiden roolit, loivat säännöt datan hyödyntämiselle ja asettivat aikataulut datatehtäville. Tarkoitus tällä yhteistyöllä on varmistaa, että dataohjatut päätökset ovat tiiviisti linjassa laajempien liiketoiminnan tavoitteiden kanssa.

Datan analysoinnin, ja siitä tehtävien johtopäätösten, tehokkuutta voidaan parantaa visualisoinnilla. Datan visualisoinnin tehtävä on saattaa datasta tehdyt johtopäätökset helpommin omaksuttavaksi ja osaltaan nopeuttaa yrityksen johdon päätöksentekokykyä. Datan visualisoinnilla on voima kääntää monimutkainen tieto useista lähteistä selkeiksi, ymmärrettäviksi ja toimintakelpoisiksi oivalluksiksi. Visualisoinnilla voidaan ylittää raakadatan ja merkityksellisten päätösten välinen kuilu ja siten se voi antaa organisaatioille voiman tehdä perusteltuja valintoja ketterämmin ja nopeammin. Siksi on olennaista ymmärtää, että erilaisten dashboard- ja tietomallien visualisointi on avainasemassa päätöksenteon ketteryyttä parannettaessa.

Lopuksi jatkuva oppiminen nähtiin perustavanlaatuisena kyvykkyytenä dataprosessin kehittämisen eri vaiheissa. Nykyaikaisessa liiketoimintaympäristössä organisaatioiden on jatkuvasti muutettava kykyjään, samoin kuin data-ammattilaisten on pysyttävä ajan tasalla uusimmista työkaluista, tekniikoista ja trendeistä tietojenhallinnassa ja analytiikassa. Datahallintakäytäntöjä tulisi kehittää mahdollisimman sopeutuviksi ja niiden pitäisi pystyä tuottamaan oivalluksia muuttuviin olosuhteisiin. Samoin datan analysointi- ja päätöksentekoprosesseja tulisi tehdä ketteriksi, mahdollistaen organisaatioiden reagoinnin nopeasti uusiin oivalluksiin, joten organisaation pitää myös tiedostaa jatkuvan kehityksen ja oppimisen tärkeys. On olennaista oppia tunnistamaan keskeiset datalähteet ja niiden hallinnoinnin perustat, mutta aivan yhtä oleellista on olla avoin uusille järjestelmille, datalähteille ja datan hallinnoinnin ratkaisuille. Ainoastaan jatkuva muutos on pysyvää.

Yrityksen havainnointikyvykkyys datasta

Miikka Blomster, lehtori
Oulun ammattikorkeakoulu