Perinteinen raportointi keskittyy tyypillisesti kuvaamaan mitä viime kuussa, tai viime vuonna, saavutettiin. Tämä on tärkeää tietoa jatkossakin, mutta yhä useammin, kun halutaan edetä pidemmälle tiedolla johtamisen kanssa, päättäjien kiinnostus kohdistuu ennakoivaan analytiikkaan, eli siihen, mitä todennäköisesti tapahtuu seuraavaksi.

Kristallipallon puuttuessa apuna käytetään yleensä tekoälyä. Esimerkiksi Microsoftin Power BI -raportointi- ja analytiikkaympäristö hyödyntää koneoppimista ja tilastollisia malleja, jotka tunnistavat historiadatasta säännönmukaisuuksia ja jatkavat niitä tulevaisuuteen. Tämä mahdollistaa siirtymisen passiivisesta seurannasta aktiiviseen suunnitteluun, jossa päätöksiä tehdään tulevan kehityssuunnan perusteella.

Ennustettavuuden tekniset ja sisällölliset edellytykset

Luotettava ennustaminen vaatii huomattavasti vankempaa pohjatyötä kuin pelkkä toteutuneiden lukujen raportoiminen. Tärkein edellytys on datan riittävä määrä ja laatu. Algoritmit tarvitsevat pitkän aikavälin historiatietoa oppiakseen tunnistamaan esimerkiksi kausivaihteluita. Jotta Power BI:n ennustemallit pystyisivät arvioimaan luotettavasti tulevan vuosineljänneksen myyntieuroja markkinointipanostusten pohjalta, tarvitaan usein vähintään kahden tai kolmen vuoden historiatiedot, jotta järjestelmä oppii erottamaan satunnaiset piikit säännöllisestä sesonkivaihtelusta.

Seuraava edellytys liittyy datan yhteismitallisuuteen. Pirstaloitunut data ja ristiriitaiset tiedot eri järjestelmissä saa aikaan harhaanjohtavia ennusteita. Tämä tarkoittaa, että CRM-järjestelmään kirjatut myyntitapahtumat ja digitaalisen markkinoinnin alustojen kustannustiedot täytyy pystyä linkittämään toisiinsa täsmällisesti esimerkiksi kampanjakoodien tai asiakassegmenttien tasolla. Jos myyntitiimi kirjaa kaupat viiveellä ja markkinointitiimi mittaa onnistumista klikkausmäärillä eurojen sijaan, tekoälyllä ei ole loogista syy-seuraussuhdetta, jonka perusteella se voisi laskea pätevän ennusteen tulevasta tuloksesta.

Teknisten vaatimusten lisäksi ennakoiva analytiikka edellyttää liiketoimintaympäristön ymmärtämistä. On tiedettävä, mitkä kaikki tekijät vaikuttavat lopputulokseen, jotta tekoälylle osataan syöttää oikeat muuttujat. Jos esimerkiksi tiedetään, että sääolosuhteet tai kilpailijoiden hinnoittelu vaikuttavat merkittävästi omaan myyntiin verkkokaupassa, on nämä tiedot tuotava osaksi tietomallia, jotta ennustustyökalu pystyy huomioimaan ne laskelmissaan.

Strateginen etulyöntiasema ennakoivien mallien avulla

Kun ennakoivat mallit on saatu toimimaan, ne avaavat uusia tapoja johtaa myynnin ja markkinoinnin suunnittelua ja toimintaa. Jos tekoäly havaitsee, että asiakaspoistuma on kasvamassa tietyssä segmentissä, markkinointitoimenpiteet voidaan kohdentaa näille asiakkaille ennaltaehkäisevästi. Samaan aikaan budjetointi muuttuu dynaamisemmaksi: varoja voidaan allokoida enemmän niihin kanaviin, joiden ennustetaan tuottavan parhaat tulokset.

Yhdistämällä markkinointi- ja myyntidataa ennakoiva analytiikka pystyy arvioimaan, mitkä tuoteryhmät tulevat nousemaan suosioon tietyissä asiakasryhmissä seuraavan sesongin aikana. Tämän tiedon perusteella yritys voi mukauttaa tarjoomaansa, valmistautua palvelukapasiteetin nostoon tai täydentää varastojaan oikeilla tuotteilla jo ennakkoon. Kun ennakoivaa analytiikkaa käytetään vaikkapa kysynnän ennustamiseen, on tärkeää, että tätä tietoa myös hyödynnetään kattavasti myös esimerkiksi tuote- ja palvelukehityksessä sekä varastonhallinnassa.

Ennakoiva analytiikka mahdollistaa myös erittäin tarkan ja yksilöllisen asiakaskokemuksen. Analysoimalla asiakkaan tähänastista ostohistoriaa ja vertaamalla sitä tuhansien samankaltaisten asiakkaiden ostokäyttäytymiseen, tekoäly pystyy ennustamaan, minkä tuotteen asiakas todennäköisimmin haluaa seuraavaksi. Tarjoamalla verkkosivustolla tai uutiskirjeessä juuri sitä ratkaisua, joka vastaa asiakkaan ennustettuun tarpeeseen, lisämyynnin onnistumisprosenttia voidaan nostaa merkittävästi.

Ennakoivan analytiikan hyödyntäminen edellyttää muutoksia toimintatavoissa

Hyödyntääkseen ennakoivan analytiikan täyden potentiaalin organisaatioiden on siirryttävä siilomaisesta työskentelystä tiiviiseen yhteistyöhön. Erityisesti myynnin ja markkinoinnin on vihdoin ryhdyttävä suunnittelemaan toimenpiteitä yhdessä ja jakamaan asiakasdatanäkymänsä. Molempien tiimien on sitouduttava datan laadun ylläpitämiseen reaaliajassa. Myynnin on siis kirjattava asiakastapaamisten tulokset ja päivitettävä ostoprosessin vaihe CRM-järjestelmäänsä viipymättä, sillä tekoäly tarvitsee tätä tuoretta palautetta ymmärtääkseen, mitkä toimenpiteet ennustavat kauppojen syntymistä.

Siirtyminen reaktiivisesta päätöksenteosta kohti ennusteisiin luottavaa kokeilukulttuuria saattaa olla yhtä vaativa muutos. Johdon ja asiantuntijoiden on opittava luottamaan tekoälyn antamiin varhaisiin signaaleihin ja uskallettava käynnistää toimenpiteitä, vaikka ennustetut muutokset eivät vielä näy toteumaraporteissa. Myynnin ja markkinoinnin tiiviimpi yhteistyö voi hakea muotoaan suunnittelupalavereissa, joissa yhdessä pohditaan, miten tekoälyn ennustamiin skenaarioihin kannattaa reagoida.

Kuten mikään tekoälyn tuotos, ennakoiva analytiikkakaan ei korvaa inhimillistä harkintaa. Se toimii ainoastaan hyvin kehittyneenä päätöksenteon tukijärjestelmänä. Kun arvailu ja olettamukset unohdetaan, asiantuntijoiden aika ja energia kohdistuu strategiseen suunnitteluun.

Haluatko jutella lisää siitä, kuinka teidän organisaationne saa käännettyä passiivisen dataraportoinnin ennakoivaksi analytiikaksi ja tiedolla johtamisen sanahelinästä konkreettiseksi toiminnaksi? Otapa yhteyttä, niin me autamme.