Få 5 gode råd til værdiskabende dataarbejde | Geomatic
5 gode råd til værdiskabende dataarbejde
Det værdiskabende dataarbejde er dét, du kan måle på bundlinjen; det giver dig en højere konverteringsrate, en højere retention-rate og/eller en meromsætning per kunde. Som så meget andet kræver værdiskabende dataarbejde prioritering af både tid, penge og – hvis ikke man har kompetencerne in-house – en god samarbejdspartner. Her er 5 gode råd til værdiskabende dataarbejde baseret på de 5 typiske faldgruber, vores nylige analyse af B2C-virksomheders indsamling og brug af data afslørede
1. Dine kundedata opleves ikke som valide
Dine kundedatas værdi for dit segmenteringsprojekt stiger proportionalt med deres validitet. Sørg derfor for, at dine data om kundernes navn, adresse og telefonnumre er opdaterede og korrekte. Sidste år skiftede knap 900.000 danskere adresse og over 600.000 fik et nyt telefonnummer. Er dine kundedata ikke blevet opdateret for nylig, er det derfor en afgørende faldgrube for dit segmenteringsprojekt: End ikke din geografiske spredning i kundebasen er således retvisende
Få opdateret og valideret dine data umiddelbart inden dit segmenteringsprojekt
At få en såkaldt datavask, hvor alle kundestamdata opdateres og valideres, sikrer, at du har det bedst mulige grundlag for dit segmenteringsprojekt. Det gør dig dels mere sikker på analyser af fx den geografiske spredning i dine kunder, men det sikrer også, at dine kundestamdata kan kobles til andre eksterne data til gavn for din segmenterings dybde
Validér dine data, når kunden bliver oprettet
Et ambitiøst og værdiskabende segmenteringsprojekt er en løbende proces, hvor algoritmer og segmenteringskriterier udvikler sig sammen med din forretning. Derfor er det en god idé at sikre, at kundens stamdata er validerede allerede, når de indtastes
Den gratis løsning er at bruge Styrelsen for Dataforsyning og Effektiviserings API, der validerer de adresser, kunderne indtaster i din formular på hjemmesiden
Er dit behov for data større, hjælper en professionel løsning som Retrify med at validere både adresser og telefonnumre samt berige med øvrige data
Få en opdateringsprocedure
Selv hvis data er valideret ved oprettelsen, forældes de jo over tid. Derfor er en løbende opdatering af kundestamdata måden, hvorpå du sikrer, at din løbende segmenteringsopdatering bygger på det bedst mulige datagrundlag. Desuden er det også et krav i GDPR, at du sørger for, at de data, du har om dine kunder, er relevante og opdaterede
2. Du bruger for mange, forkerte eller for få data
Kunsten i brugen af data er at vælge the right data: Det data blend, der giver dig den indsigt, der driver din forretning frem. Derfor er det vigtigt, at de data, der anvendes, er relevante og skaber den viden om dine kunder, du har brug for. Består din kundebase af både kundestamdata med navne, adresser, køn, alder og købshistorik, er du godt i gang og kan skabe viden om dine kunders geografiske fordeling, alders- og kønsfordeling, deres RFM-score, og du kan matche disse værdigrupper med hvilke produkter, der købes - men du kan ikke forklare, hvorfor billedet ser ud, som det gør
Inddrag flere eksterne data
Den viden får du ved at inddrage flere eksterne data. Selvom flere data ikke i sig selv er den direkte vej til nirvana, kan tilføjelsen af de rette ekstra variable give dig et 360° indblik i dine kunder. Måske er kundernes køb påvirket af deres boligtype, indkomstniveau, familieforhold eller andet, der endnu er ubelyst i dit dataarbejde, hvis du kun bruger dine interne data
I vores datakataloger finder du en oversigt over de variable, vi oplever den hyppigste efterspørgsel på, og som er velegnede til at supplere dine interne data med yderligere indsigter
Identificér de forklarende variable
At finde de forklarende variable kan være svært og gøres det manuelt af analytikere, kan de overse vigtige pointer. Det er derfor machine learning er på manges læber; med en god algoritme kan hidtil usete mønstre afdækkes, og din segmentering tilsvarende tilpasses
Vi har på baggrund af mange års rådgivning af B2C-virksomheder i hele Norden selv udviklet en machine learning-algoritme, der fx kan identificere de variable, der har den største betydning for dine kunders churn
Læs mere om vores tilgang til segmentering
Bortsortér overflødige data
Har du inddraget for mange variable, kan datamængden blive uoverskuelig. Den rette datamængde afhænger i høj grad af formålet med din segmentering, så skær til i forhold til de spørgsmål, analysen skal svare på. Har du identificeret de forklarende variable som beskrevet i fix 2, bliver de overflødige data lettere at udpege. Og har du overflødige data, er der en positiv sidegevinst ved at skære dem fra, for så bliver du nemlig mere compliant med GDPRs ideal om dataminimering
Det er ikke simpelt at få opstillet den korrekte model, for alene det at finde frem til de forretningsmæssige spørgsmål, den skal besvare, kræver overblik. Er du og din virksomhed derfor ikke erfaren inden for kundeanalyse og segmentering, kan segmenteringen risikere at koste mange ressourcer uden at skabe den forventede værdi
Alliér dig med data scientists
Data science er en disciplin, der mestres af fagfolk, der har et indgående kendskab til, hvordan data skal struktureres, bearbejdes og tolkes, så det understøtter dine forretningsstrategiske mål. Engagér eksperter, der kan hjælpe dig og din virksomhed godt fra start
Brug et godt analytisk værktøj, der matcher dine behov
Dine dataanalytiske kompetencer er også begrænset af de metoder og programmer, du anvender. Spændvidden går fra pivottabeller i Excel til egentlige analytiske værktøjer, der kan håndtere machine learning og AI. Der findes et væld af løsninger på markedet, så investér i den løsning, der passer til din forretnings behov. Du kan evt. starte din research her: 2018 Gartner Magic Quadrant for Business Intelligence and Analytics
4. Din segmenteringsmodel er uaktuel
Næsten en tredjedel af respondenterne i vores nylige analyse af B2C-virksomhedernes indsamling og brug af data svarede, at de ikke ved, hvor deres segmenteringsmodel kommer fra! Det er et grundvilkår for forankringen af din segmenteringsmodel, at alle medarbejdere oplever den som værende aktuel. Synes de ikke dét, udarbejder de enkelte afdelinger egne modeller eller bruger slet ingenting, og dermed kommer dine investerede ressourcer ikke tilbage i form af bedre salg og fastholdelse
Dokumentér din segmenteringsmodel
Uanset om din segmenteringsmodel er egenudviklet eller tager udgangspunkt i et standardiseret segmenteringsværktøj, bør dens oprindelse være dokumenteret og beskrevet, så videreudvikling og opdatering gøres uafhængig af medarbejderudskiftninger
Sørg for at segmenteringsmodellen er databaseret
Derudover bør den være baseret på data, enten ud fra din nuværende kundebase eller din research af et potentielt marked. Personaer udviklet på baggrund af brainstorms og ønskelister viser sig så godt som altid at være umulige at operationalisere
5. Du mangler ambitioner
Hvis du – som 46 % af respondenterne i vores undersøgelse gav udtryk for – mener, at dit dataarbejde er på et højt eller meget højt niveau, men samtidig ikke synes, at din virksomheds segmenteringsmodel er værdiskabende, er det tid til at sætte ambitionsniveauet op. At højne ambitionsniveauet i sit dataarbejde behøver ikke betyde, at ens segmenteringsmodel skal ændres, hvis den allerede er god. Men det kan være, at den kan udnyttes bedre – eller at dens kvalitet kan løftes yderligere, hvis datagrundlaget var bedre eller bedre opdateret? Det er i hvert fald ikke nok at ønske sig værdiskabende segmentering; det kræver også prioritering af tid, penge og - hvis man ikke har kompetencerne in-house - en god samarbejdspartner
Skriv dig op eller ring til os på +45 7020 5046 for rådgivning og løsninger til dataarbejde og segmentering, der styrker din forretning