B2B-toiminnan analytiikka: muunna data ennustettavaksi kasvuksi

Moderni B2B-toiminnan analytiikka tarkoittaa käytännössä sitä, että B2B-kaupasta ja asiakkaista kertyvät tietovirrat muutetaan käytännön oivalluksiksi, joiden avulla yritykset voivat ennakoida ja ohjata kasvuaan.

B2B-toiminnan analytiikan keskeinen ongelma on tänä päivänä se, että dataa on runsaasti, mutta hyvää ja käytännönläheistä analyysiä niukasti. Dataa syntyy jatkuvasti valtavia määriä: jokainen työkalu tuottaa sitä, ja jokainen alusta lupaa oivalluksia. Haasteena on kuitenkin se, miten data muutetaan käyttökelpoiseksi tiedoksi. Massadata ("big data") ei enää herätä innostusta, eikä datan vertaaminen arvokkaaseen luonnonvaraan, kuten öljyyn, innosta muutokseen kuten ennen.

Tässä haasteessa piilee myös mahdollisuus. Nykyaikaiset yritykset tarvitsevat reaaliaikaista, yhtenäistä kaupan analytiikkaa, joka yhdistää B2B- ja kuluttajamyynnin (DTC) toiminnot ennustettavan kasvun tueksi. B2B-kentän menestyjät eivät ole niitä, jotka vain tuottavat raportteja, vaan niitä, jotka muuttavat analytiikan eteenpäin katsovaksi kasvun moottoriksi, joka mahdollistaa yksilöllisen palvelun, ennakoi ostajien käyttäytymistä ja nopeuttaa päätöksentekoa eri kanavissa.

Mitä on B2B-toiminnan analytiikka?

B2B-data-analytiikka viittaa prosesseihin ja työkaluihin, joiden avulla suuryritys kerää, yhdistää ja analysoi yritysten välisistä transaktioista ja vuorovaikutuksesta syntyvää dataa. Tähän kuuluu myyntidata muille yrityksille, kuten tukkutilaukset ja yritysten väliset sopimukset, sekä niihin liittyvät toiminnot, kuten toimitusketjun hallinta ja asiakaspalvelu.

Nykyaikaisessa kaupankäynnissä B2B-analytiikka kattaa sekä verkko- että kivijalkamyyntikanavat ja antaa kattavan kuvan liiketoiminnasta, erityisesti silloin, kun se yhdistetään oikeanlaisiin B2B-tuotteisiin ja palveluihin, jotka syöttävät datan yhden näkymän kautta. Painopiste on asiakastilikohtaisissa oivalluksissa, pitkissä myyntisykleissä ja monivaiheisissa ostoprosesseissa, jotka eroavat merkittävästi volyymipainotteisesta B2C-myynnistä. Yhtä tärkeää on se, että suuryritykset tarvitsevat nykyään yhtenäistä analytiikkaa kaikissa kanavissa voidakseen ymmärtää asiakkaitaan kokonaisvaltaisesti ja tehdä päätöksiä yhden luotettavan tietolähteen pohjalta.

Staattisista raporteista ennakoivaan älykkyyteen

Perinteisesti B2B-analytiikka on ollut rajallista. Käytännössä se on tarkoittanut säännöllisiä raportteja, kuten kuukausittaista myyntiä alueittain tai neljännesvuosituottoa tuotelinjoittain. Nämä raportit on laadittu ensisijaisesti kertomaan johdolle, miksi jokin asia tapahtui, usein vasta pitkän ajan kuluttua tapahtumasta.

Nykyään B2B-analytiikka on kehittynyt omaksi alakseen, johon kuuluvat reaaliaikaiset hallintapaneelit ja algoritmit, jotka hyödyntävät mennyttä dataa tulevaisuuden ennustamiseen. Modernit B2B-analytiikkajärjestelmät voivat automaattisesti havaita poikkeamat myyntidatassa, ennustaa milloin tärkeä asiakas todennäköisesti tilaa uudelleen, auttaa myyntitiimiä suosittelemaan tuotteita ostajan aiempien ostotottumusten perusteella ja paljon muuta.

B2B-analytiikka voi ottaa oppia B2C-analytiikasta, mutta keinojen suora kopioiminen toimii harvoin. B2B- ja B2C-yrityksillä on yhteisiä tavoitteita, mutta painopisteet ja mittakaava eroavat toisistaan. B2C-analytiikka käsittelee suuria määriä yksittäisiä asiakkaita ja ostotapahtumia. B2B-analytiikassa volyymit ovat pienempiä, mutta monimutkaisuus on suurempaa: asiakkaita on vähemmän, tilausarvot ovat korkeampia ja myyntisyklit pidempiä ja vaativampia. Yksittäiseen B2B-kauppaan voi osallistua ostotiimi, johon kuuluu kymmenen tai useampia päätöksentekijöitä, ja tuo yksi kauppa voi ratkaista koko kvartaalin tuloksen.

Esimerkiksi AMR Hair & Beauty, yksi Australian johtavista hiusten ja kauneuden tukkuliikkeistä, myy sekä yrityksille että kuluttajille niin kivijalkamyymälöissä kuin verkossa. Ottamalla käyttöön Shopify Plussan brändi saavutti 77 %:n kasvun B2B-tilausten keskiarvossa. "Seuraamme verkkosivustomme suorituskykyä ja teemme sen perusteella muutoksia ostoskoriin ja kassasivulle. Emme pystyneet tekemään sitä vanhalla alustalla", kertoo AMR Hair & Beautyn perustaja Ammar Issa.

Alan kehitys heijastaa tätä muutosta. McKinseyn tutkimuksen mukaan 64 % B2B-yrityksistä "aikoo lisätä investointejaan ennakoivaan analytiikkaan." Yritykset ovat ymmärtäneet, että pelkkä data ei riitä. Ratkaisevaa on datasta tehtävä tulkinta, joka riippuu usein analytiikan taustalla olevasta alustasta.

B2B-data-analytiikan strateginen arvo

Analytiikan käsitteleminen pelkkänä IT-projektina asettaa riman liian matalalle. Oikein toteutettuna analytiikka tuottaa arvoa monella rintamalla: se kiihdyttää liikevaihdon kasvua, parantaa operatiivista tehokkuutta ja nostaa asiakaskokemuksen tasoa.

Parhaimmillaan dataan perustuva päätöksenteko B2B-ympäristössä voi luoda kumulatiivisen vaikutuksen koko yrityksessä. McKinseyn tutkimus osoittaa, että B2B-kentän "ylisuorittajat", jotka loistavat datan ja analytiikan hyödyntämisessä, saavuttavat selvästi kilpailijoitaan paremman tuloksen, jopa 15–25 % korkeamman käyttökatteen (EBITDA).

Liikevaihdon kasvu datan oivalluksilla

Kun yritys tuntee parhaat asiakkaansa, ennakoi heidän tarpeensa ja hinnoittelee tuotteensa fiksusti, syntyy positiivinen kierre, jossa data muuttuu liikevaihdoksi ja kiihtyy sitä mukaa kuin oppiminen karttuu.

• Tunnista arvokkaimmat asiakassegmentit: analytiikka auttaa selvittämään, mitkä asiakkaat tai segmentit tuottavat eniten liikevaihtoa ja katetta, ja millä on suurin kasvupotentiaali. Oikeisiin segmentteihin keskittymällä yritykset voivat löytää niche-markkinoita tai asiakastyyppejä, jotka tuottavat poikkeuksellisen hyvin.

• Ennusta uusintatilausten ajankohta: monet B2B-yritykset ovat riippuvaisia toistuvista tilauksista, ja analytiikka voi paljastaa kunkin asiakastilin ostotottumukset sekä rakentaa malleja, joilla ennustetaan, milloin tilaus tulee ja mitä se todennäköisesti sisältää.

• Optimoi hinnoittelustrategiat eri kanavissa: analytiikka voi paljastaa malleja, joiden avulla hinnoittelua voidaan optimoida kannattavuuden ja kilpailukyvyn näkökulmasta. B2B-hinnoittelustrategian viitekehyksestä saatava ymmärrys voi esimerkiksi osoittaa, missä asiakkaat reagoivat hintaan vähemmän, mikä jättää tilaa kasvattaa katetta.

• Ennusta myyntituloksia: kehittyneempi ennakoiva analytiikka voi jopa arvioida kaupan toteutumisen todennäköisyyden tai merkitä asiakkuudet, joilla on poistumisriski, ja antaa näin myyntitiimeille etulyöntiaseman.

Analytiikka kiihdyttää myös liikevaihdon kasvua käytännössä. Decathlon, maailman suurin urheiluvälineiden vähittäiskauppias, otti käyttöön Shopify Plussan ja nopeutti raportointia 50 % sekä datan analysointia 60 % valmiiden raporttipohjien avulla.

"Voimme helposti tarkastella vuosittaisia lukuja graafisesti ja yhdistää useita keskeisiä suorituskykyindikaattoreita (KPI) yhteen raporttiin, mikä on erittäin hyödyllistä", kertoo Tony Leon, Decathlon USA:n teknologiajohtaja. "Pystymme myös seuraamaan myynnin piikkejä ja laskuja helposti sekä vertailemaan lukuja eri ajanjaksoilta nopeasti."

Operatiivisen tehokkuuden parantuminen

Liikevaihdon kasvun lisäksi B2B-analytiikka voi tuottaa merkittäviä tehokkuushyötyjä.

• Automatisoi manuaaliset raportointiprosessit: modernit analytiikka-alustat voivat automatisoida tiedonkeruun ja raporttien tuottamisen, jolloin tiimit voivat keskittyä analyysiin datan valmistelun sijaan. Reaaliaikaiset koontinäytöt korvaavat viikoittaiset raportit ja vähentävät manuaalisia virheitä.

• Reaaliaikainen näkyvyys varastoon ja toimitusketjuun: analytiikka, joka tarjoaa välittömän näkyvyyden varastotasoihin varastoissa, myymälöissä ja kulutuksessa, mahdollistaa dynaamisen varastonhallinnan, nopeamman tilausten reitityksen ja pienemmän varmuusvaraston tarpeen.

• Palvelukustannusten alentaminen itsepalvelun oivalluksilla: B2B-asiakkailla on usein kysymyksiä tilaushistoriastaan, laskuistaan ja tuotetiedoistaan. Analytiikkaportaali tai hallintapaneeli voi antaa asiakkaille mahdollisuuden löytää vastaukset itse.

Kaikkien näiden operatiivisten tehokkuushyötyjen kumulatiivinen vaikutus on alhaisempi palvelukustannus asiakasta kohden, mikä parantaa kannattavuutta suoraan. Esimerkiksi DECKED, kuorma-autojen lavavarasto- ja organisointijärjestelmien valmistaja, hyödyntää Shopifyta reaaliaikaisen datan keräämiseen, minkä ansiosta yritys on virtaviivaistanut toimintaansa ja kiihdyttänyt kasvuaan.

"Shopify on meille valtavan tärkeä erityisesti reaaliaikaisen datan osalta", kertoo DECKEDin verkkokaupan ja suoramarkkinoinnin johtaja Ashlee Weber. "Pystymme tarkastelemaan dataa reaaliajassa, mihin muut alustat eivät pysty. Shopifyssä meillä on mahdollisuus tehdä päätöksiä."

Asiakaskokemuksen muutos

Aiemmin asiakaskokemus ei aina ollut B2B:ssä etusijalla. Myynti perustui henkilökohtaisiin suhteisiin, ja ostajat hyväksyivät tietyn kitkan, kuten puhelintilaukset ja pitkät tarjousprosessit, osana liiketoimintaa. Tämä on muuttunut. Nykyaikaiset B2B-ostajat odottavat sujuvaa, yksilöllistä ja jopa miellyttävää kokemusta, joka vastaa kuluttajaostamisen tasoa.

• Personointi mittakaavassa B2B-ostajille: B2B-asiakkaat, kuten B2C-kuluttajatkin, reagoivat paremmin heidän tarpeisiinsa räätälöityihin kokemuksiin. Haasteena on, että B2B:ssä personointi on tehtävä asiakastili- tai segmenttitasolla ja usein useissa kosketuspisteissä – mikä on mahdollista vain yhtenäisen analytiikan avulla.

• Ennakoivat suositukset ostohistorian perusteella: B2B-suositukset edellyttävät usein ostohistoriaa, tuotteen käyttödataa ja liiketoimintakontekstin tuntemusta. Ennakoivat suositukset voivat edistää ristiin myyntiä ja lisämyyntiä sekä kasvattaa tilausten keskiarvoa.

• Ennakoiva asiakasmenestyksen hallinta: sen sijaan, että odotettaisiin asiakkaan valittavan tai, mikä pahempaa, lähtevän, analytiikka mahdollistaa varhaisen puuttumisen datasta nousevien merkkien avulla. B2B-yritykset saavat usein suuren osan liikevaihdostaan toistuvista tilauksista tai pitkäaikaisista sopimuksista, joten asiakaspysyvyyden parantaminen voi kasvattaa voittoja merkittävästi.

Asiakaskokemus paranee eniten silloin, kun prosesseista tulee saumattomia. Esimerkiksi Future Glass, Glass Warehousen B2B-liiketoimintayksikkö, otti käyttöön Shopify B2B:n vähentääkseen manuaalista työtä ja tarjotakseen kullekin asiakkaalle räätälöidyn tuoteluettelon ja hinnoittelun. Tuloksena oli 340 %:n kasvu B2B-myynnissä ja 83 %:n parannus konversioissa.

Glass Warehousen sisältöpäällikkö Parker Vitekin mukaan asiakkaat voivat "käydä kassaprosessin läpi, valita maksuehdot ja jatkaa päiväänsä. Tämän uuden tehokkuuden ansiosta saamme 90 % tilauksista lähtemään samana päivänä."

Haluatko tietää lisää siitä, miten Shopify voi tehostaa suuryrityksesi verkkokauppakokemuksia?

Ota yhteyttä myyntitiimiin tänään.

Suuryritysten keskeiset B2B-analytiikan valmiudet

Edellä kuvattu strateginen arvo on kaikkien B2B-yritysten saavutettavissa, mutta sen toteuttaminen ei tapahdu nappia painamalla tai yhtä työkalua käyttöön ottamalla. Toimivan B2B-analytiikan rakentaminen edellyttää, että suuryritykset kehittävät keskeiset analytiikan valmiudet, jotka yhdessä mahdollistavat tarvittavan kasvun.

Asiakaskäyttäytymisen analytiikka

B2B-asiakkaiden käyttäytymisen ymmärtäminen on kaiken perusta. B2B:ssä tämä tarkoittaa usein asiakaskohtaisen käyttäytymisen seuraamista pidemmällä aikavälillä.

• Asiakastilikohtaiset ostotottumukset: seuraa ja analysoi, miten kukin yritysasiakas ostaa ajan myötä. Mitä tuotteita he ostavat eniten? Kuinka usein he tekevät tilauksia? Mikä on heidän tilauksiensa keskiarvo? Kasvaako vai laskeeko heidän kulutuksensa? Analysoimalla näitä malleja asiakastilit voidaan luokitella ja strategiat räätälöidä kullekin sopiviksi.

• Monen päättäjän ostopolun kartoitus: B2B-ostopäätöksiin osallistuu usein useita sidosryhmiä, mikä tekee ostopolusta mutkikkaan ja pitkän. Tämän B2B-asiakaspolun kartoittaminen analytiikan avulla paljastaa, mitkä kosketuspisteet ovat tärkeimpiä ostopäätöksen kannalta.

• Monikanavainen attribuutiomalli: B2B-markkinointi ja -myynti tapahtuvat monissa kanavissa, kuten digitaalisissa mainoksissa, webinaareissa, oppaissa, tapahtumissa, myyntikäynneillä ja sähköposteissa. Vahva analytiikka hyödyntää erilaisia malleja, kuten ensimmäisen kosketuspisteen, viimeisen kosketuspisteen ja monikanavaista attribuutiota sekä jopa algoritmipohjaista attribuutiota, jotta ansio jakautuu oikein.

Tällä tasolla asiakaskäyttäytymisen analytiikka siirtää yrityksen arvaamisesta tietämiseen ja ennustamiseen.

Myyntisuorituksen analytiikka

Myyntisuorituksen analytiikka keskittyy mittareihin ja oivalluksiin, joiden avulla myyntiorganisaatiota voidaan johtaa ja kehittää. Suuryrityksen B2B-ympäristössä, jossa myyntisyklit ovat pitkiä ja tiimit suuria, myyntitoimintojen ja -tulosten datalla on ratkaiseva merkitys tavoitteiden saavuttamisessa.

• Myyntiputken nopeus ja konversiomittarit: seuraa kauppamahdollisuuksia niiden edetessä vaiheesta toiseen (liidi, kartoitettu, tarjous, neuvottelu, päätetty jne.) ja laske tunnuslukuja, kuten konversioasteet ja eteneminen, joiden avulla myyntiputken hidasteet voidaan tunnistaa.

• Asiakastilien kattavuusanalyysi: kattavuusanalytiikka tarkastelee, kuinka syvälle kukin asiakastili on saavutettu suhteessa sen mahdollisuuksiin, mittareina esimerkiksi tuotteiden käyttöönotto, maantieteellinen tai osastokohtainen kattavuus sekä tilikohtaiset liikevaihdon kehityssuunnat.

• Myyntitiimin tuottavuuden hallintapaneelit: tuottavuusanalytiikka tarkastelee tunnuslukuja, kuten puheluiden ja tapaamisten määrää myyjää kohden, lähetettyjen tarjousten määrää, myyjäkohtaista voittoprosenttia, keskimääräistä kaupan kokoa, tavoitteiden saavuttamista sekä myyntisyklin pituutta myyjä- tai tiimitasolla. Kun nämä esitetään hallintapaneeleissa, myyntijohtajat voivat tunnistaa kehityskohteet.

Näiden toimenpiteiden tuloksena syntyy ennustettavampi myyntikoneisto, jonka avulla tuloksia voidaan ennakoida tarkemmin ja tiedetään, mistä napeista painaa myynnin parantamiseksi.

Varasto- ja toimitusketjuanalytiikka

Tuotepohjaisten B2B-yritysten kannalta varaston ja toimitusketjun analytiikka ovat kriittisiä. Kyky vastata asiakkaiden kysyntään tehokkaasti sitomatta liikaa pääomaa voi ratkaista, onko kuukausi kannattava vai ei.

• Reaaliaikainen näkyvyys varastotasoihin: analytiikka, joka tarjoaa tarkan ja yhtenäisen näkymän kunkin tuotteen varastotasoihin kaikissa toimipisteissä, antaa yrityksille mahdollisuuden palvella asiakkaitaan luottavaisin mielin, koska ne tietävät tarkalleen, mitä on saatavilla ja missä.

• Kysynnän ennustaminen asiakassegmenteittäin: B2B-kysynnän ennustaminen voi olla haastavaa. Segmenttitason ennustaminen mahdollistaa monipuolisen suunnitelman, joka ottaa huomioon kausivaihtelut, trendit ja jopa ulkoiset markkinatekijät tulevan kysynnän ennakoimiseksi.

• Automaattinen tilauspisteiden optimointi: nyrkkisääntöjen sijaan kehittynyt analytiikka voi asettaa tilauspisteet todellisen kysynnän vaihtelun ja toimitusaikojen perusteella. Näin yritykset voivat ottaa huomioon tavoittelemansa palvelutason ja kysynnän vaihtelun.

Esimerkiksi italialainen kodintekstiilibrändi Dalfilo, jonka tuotteet valmistetaan käsityönä, käytti Shopifyta varastonhallinnan ja logistiikan yksinkertaistamiseen. Tämän ansiosta yritys pystyi tehostamaan toimintaansa kaikissa myyntikanavissa ja sujuvoittamaan aiemmin hankalia taustatoimintoja. Yritys saavutti lopulta 1 000 %:n liiketoiminnan kasvun neljässä vuodessa.

B2B-analytiikkastrategian rakentaminen

B2B-analytiikkastrategian rakentaminen edellyttää nykytilanteen arviointia, tavoitetilan määrittelyä (ja sen mittaamista) sekä oikean teknologian ja toimintatavan valintaa. Jos työkalut ovat hajanaiset ja etenemispolku epäselvä, riskinä on paljon työtä ja vähän tuloksia.

Arvioi nykyinen datakyvykkyytesi

Ensimmäinen askel on rehellinen arvio nykyisestä datan ja analytiikan kypsyystasosta. Jos kypsyystason arvioi liian korkeaksi tässä vaiheessa, kehitys voi lähteä väärille raiteille.

• Tiedonkeruun tarkistuslista: luettele kaikki nykyiset tietolähteet ja se, mitä dataa kerätään (tai jätetään keräämättä). Sisällytä mukaan myyntitapahtumadata, markkinointidata, asiakasdata, tuotedata sekä mahdollinen ulkoinen data. Arvioi kunkin lähteen osalta datan laatu ja saatavuus.

• Teknologiapinon arviointi: tarkastele seuraavaksi nykyisen analytiikkapinon työkaluja ja järjestelmiä. Käy läpi myös tärkeimmät yritysjärjestelmät (ERP, CRM ja verkkokauppa-alusta) ja selvitä, millaisia valmiita analytiikkaominaisuuksia niissä on ja kuinka hyvin ne toimivat yhteen.

• Osaamiskuilun analyysi: arvioi tiimisi dataosaaminen. Onko käytössä data-analyytikkoja tai datatieteilijöitä? Osaavatko liiketoiminnan käyttäjät tulkita dataa? Jos suunnitellaan kehittyneen analytiikan käyttöä, onko osaamista kehittää ja ylläpitää sitä, vai tarvitaanko rekrytointia tai lisäkoulutusta? Tunnista, missä koulutusta tarvitaan.

Tämän arvioinnin jälkeen lähtötilanteesta pitäisi olla selkeä kuva, joka toimii pohjana jatkokehitykselle ja kokeiluille.

Määrittele onnistumisen mittarit ja KPI:t

Kuten minkä tahansa strategisen hankkeen kohdalla, B2B-analytiikkaohjelmalle tarvitaan selkeät tavoitteet ja suorituskykyindikaattorit (KPI:t) onnistumisen mittaamiseksi. Pelkkä analytiikka itsessään ei riitä, vaan sitä halutaan käyttää tiettyjen, mitattavien liiketoimintatavoitteiden saavuttamiseen.

• Liikevaihtoon liittyvät mittarit: tunnista ylätason mittarit, joihin analytiikalla halutaan vaikuttaa. Tämä voi olla B2B-kokonaisliikevaihdon kasvuprosentti tai tarkemmat mittarit, kuten muuntoaste liidistä asiakkaaksi, tilausten keskikoko ja B2B-asiakkaiden elinkaaren arvo (LTV).

• Tehokkuusindikaattorit: määrittele, mitä operatiivisen tehokkuuden mittareita halutaan parantaa. Tähän voi kuulua kustannus- ja tuottavuusmittareita, kuten tilauksen käsittelykustannus tilausta kohden tai varaston kiertonopeus.

• Asiakastyytyväisyyspisteet: jos analytiikkahankkeen tavoitteena on parantaa asiakaskokemusta paremman yksilöllisen palvelun kautta, aseta tavoitteet mittareille, kuten Net Promoter Score (NPS), asiakastyytyväisyys (CSAT) ja asiakkaan vaivannäön mittari (CES, asioinnin helppous).

Esimerkiksi Dermalogica käytti Shopifyta yhdistämään taustatoimintonsa ja luomaan B2B-asiakkailleen ostokokemuksen, joka johti uusintatilausten kolminkertaistumiseen, 23 %:n konversioasteen kasvuun ja siihen, että 75 % asiakkaista arvioi ostokokemuksen vähintään 4/5.

Valitse oikea analytiikka-alusta

Kun lähtötilanne ja tavoitteet ovat selvillä, seuraava askel on valita oikea alusta B2B-analytiikkastrategian toteuttamiseen. Tämä on kriittinen päätös: alusta joko mahdollistaa tai rajoittaa kaikkia edellä kuvattuja valmiuksia.

• Rakentaminen vai ostaminen: suuryrityksessä "rakentaminen" voi tarkoittaa sitä, että omat datainsinöörit rakentavat tietovaraston, käyttöön otetaan avoimen lähdekoodin analytiikkakehyksiä ja kaikki räätälöidään itse. "Ostaminen" voi tarkoittaa toimittajan tarjoaman valmiin alustan käyttöönottoa. Kummallakin tavalla on hyvät ja huonot puolensa, mutta ostaminen vie yleensä nopeammin käyttöön, sillä parhaat käytännöt ovat siinä valmiina.

• Integrointivaatimukset: valitun alustan on pystyttävä toimimaan yhteen kaikkien keskeisten tietolähteiden kanssa, kuten CRM:n, ERP:n ja markkinoinnin automaation kanssa. Hyvä alusta on modulaarinen ja helposti integroitava, siinä on valmiit liittimet yleisiin yritysjärjestelmiin sekä räätälöintimahdollisuuksia.

• Skaalautuvuuden suunnittelu: valitun alustan tulee skaalautua kasvun mukana eikä rajoittaa sitä. Skaalautuvuudella on useita ulottuvuuksia: datamäärä, samanaikaiset käyttäjät ja analyyttinen monimutkaisuus. Useimmille suuryrityksille, jotka käsittelevät miljoonia tapahtumia ja useita liiketoimintayksiköitä, skaalautuvuuden suosiminen on viisasta.

Esimerkiksi Dollar Shave Club punnitsi sekä rakentamista että ostamista ja löysi parhaan ratkaisun Shopifystä. Kun yritys siirtyi itse rakennetulta alustalta Shopifyhin, se:

• vähensi teknisen ylläpidon resursseja 40 %
• tavoitti 100 miljoonan käyttäjän uudet kansainväliset yleisöt Shop-sovelluksen kautta
• siirsi kansainväliset sivustonsa Shopifyhin viikoissa kuukausien sijaan

Kyle Iwamoto, Dollar Shave Clubin verkkokaupan varatoimitusjohtaja, toteaa: "Käytimme noin 40 % kaikista teknisistä resursseistamme pelkästään oman alustamme ylläpitoon."

Toteutussuunnitelma suuryrityksen B2B-analytiikalle

B2B-analytiikan käyttöönotto suuryrityksen mittakaavassa kannattaa toteuttaa vaiheittain. Näin saadaan nopeasti tuloksia, ehditään oppia ja hioa toimintaa sekä hallita muutosta sopivan kokoisina paloina. Alla esitetty esimerkinomainen etenemissuunnitelma on jaettu kolmeen vaiheeseen, perustaan, laajentamiseen ja optimointiin, mutta aikataulut ovat suuntaa antavia, eivät tarkkoja määräaikoja.

Vaihe 1: perusta (1–3 kuukautta)

Ensimmäisessä vaiheessa keskitytään vahvan perustan rakentamiseen pitkäjänteiselle analytiikkahankkeelle. Tässä vaiheessa luodaan onnistumisen edellyttämä ydininfrastruktuuri ja hallintomalli sekä saavutetaan nopeita voittoja arvon osoittamiseksi.

• Datahallintakehys: aloita määrittelemällä dataan liittyvät käytännöt, roolit ja prosessit. Tähän kuuluu datan omistajuuden määrittely, datamääritelmien ja liiketoimintasanaston luominen sekä tietoturvan ja käyttöoikeuksien hallinta. Jos toiminta on kansainvälistä, varmista myös EU:n asiakasdataa kattavien GDPR:n kaltaisten säädösten noudattaminen.

• Järjestelmäintegraation suunnittelu: kartoita, miten data siirtyy lähdejärjestelmistä (ERP, CRM, verkkokauppa jne.) analytiikka-alustalle. Tähän kuuluu liittimien määrittäminen ja ETL/ELT-prosessien (datan poiminta, muokkaus ja lataus) rakentaminen. Tavoitteena on luoda yksi luotettava tietolähde.

• Helppojen ja nopeiden hyötyjen tunnistaminen: tunnista muutama vaikutukseltaan suuri mutta toteutukseltaan yksinkertainen analytiikan käyttötapaus, jotka voidaan toteuttaa nopeasti. Esimerkiksi johdolle tarkoitettu yksinkertainen myynnin hallintapaneeli, joka kokoaa yhteen datan, jota oli aiemmin hankala kerätä.

Kun perusta on luotu ja sidosryhmien luottamus on saavutettu, voidaan siirtyä seuraavaan vaiheeseen.

Vaihe 2: laajentaminen (4–6 kuukautta)

Toisessa vaiheessa analytiikan käyttöönottoa laajennetaan ja syvennetään. Pohjatyön ollessa tehty kehittyneempiä analytiikkaominaisuuksia voidaan ottaa käyttöön laajemmalle käyttäjäjoukolle ja useammille data-alueille.

• Kehittyneen analytiikan käyttöönotto: tässä vaiheessa voidaan alkaa ottaa käyttöön kehittyneempiä analytiikkavalmiuksia, jotka ylittävät perushallintapaneelit. Näihin voi kuulua ennakoivien mallien, kehittyneen segmentoinnin tai monimutkaisen skenaarioanalyysin käyttöönotto.

• Tiimin koulutus ja käyttöönotto: järjestä koulutustilaisuuksia kaikille käyttäjäryhmille. Myyntipäälliköiden on osattava käyttää uutta myyntiputken hallintapaneelia, markkinoijien on ymmärrettävä attribuutioraportit ja operatiivisten henkilöiden on osattava navigoida varastoanalytiikassa. Tavoitteena on edistää käyttöönottoa.

• Prosessien optimointi: toinen vaihe on otollinen aika hioa prosesseja ensimmäisessä vaiheessa kertyneen datan pohjalta. Jos data esimerkiksi osoittaa, että tietyt tuotteet loppuvat toistuvasti varastosta, voidaan ottaa käyttöön uusi varastosuunnittelun prosessi asian korjaamiseksi. Anna datan paljastaa tehottomuudet ja hidasteet, ja mukauta toimintaa sen mukaan.

Toisen vaiheen lopussa analytiikan pitäisi olla aktiivisessa käytössä koko yrityksessä: keskeisillä osastoilla on käytössä keskeiset hallintapaneelit, käynnissä on joitakin ennakoivia malleja tai kehittyneitä ominaisuuksia, ja henkilöstö alkaa olla sinut datan käytön kanssa päivittäisessä päätöksenteossa.

Vaihe 3: optimointi (yli 7 kuukautta)

Ensimmäisessä vaiheessa rakennettiin perusta ja toteutettiin pilotit, toisessa vaiheessa laajennettiin käyttöönottoa, ja kolmannessa vaiheessa päästään todella kehittyneelle tasolle, jossa järjestelmää voidaan hienosäätää ja kehittää pitkäjänteisesti.

• Tekoälyn ja koneoppimisen (ML) käyttöönotto: kolmannessa vaiheessa tekoäly ja kehittyneet koneoppimismallit voidaan ottaa täysimääräisesti osaksi toimintaa. Tähän voi kuulua esimerkiksi ennakoivan kunnossapidon mallien, kehittyneiden hinnoittelun optimointialgoritmien tai tekoälypohjaisten chatbottien käyttöönotto asiakaspalvelussa.

• Ennakoivien mallien jalostaminen: aiemmissa vaiheissa käyttöön otettuja ennakoivia malleja ja algoritmeja tulee kehittää jatkuvasti. Kolmanteen vaiheeseen kuuluu mallien hiominen uudella datalla, tarkkuuden parantaminen ja käyttöalueen laajentaminen.

• Jatkuvan parantamisen syklit: kolmas vaihe edellyttää jatkuvan parantamisen kulttuurin juurruttamista analytiikkaan. Teknologia ja liiketoiminnan olosuhteet muuttuvat, joten analytiikkastrategian on kehityttävä niiden mukana. Järjestä säännöllisiä arviointikokouksia, seuraa suorituskykymittareiden (KPI) kehitystä, tarkkaile käyttöönoton tasoa ja tunnista uusia mahdollisuuksia.

Kolmannen vaiheen lopussa (ja sen jälkeen) suuryrityksen B2B-analytiikan tulisi olla pitkälle kehittynyttä ja tuottaa jatkuvaa arvoa. Käytössä on tekoälyllä tehostettuja valmiuksia, käyttöönotto on erittäin laajaa, ja yrityskulttuurissa turvaudutaan rutiininomaisesti dataan vastausten löytämiseksi.

Yleisten B2B-analytiikkahaasteiden ratkaiseminen

Olemme kuvanneet selkeän polun menestykseen, mutta selkeä polku ei tarkoita helppoa. Kun tyypillisiin haasteisiin tutustuu etukäteen, niihin voi varautua jo strategiaa laadittaessa.

• Datasiilot eri järjestelmissä: suuryritykset kärsivät usein hajautuneesta datasta ja siiloista, jotka estävät yhtenäisen näkymän muodostamisen. Tämän ratkaiseminen on tärkein prioriteetti. Ratkaisu edellyttää sekä teknologiaa että hallintoa. Reaaliaikaisen, yhtenäisen analytiikan mahdollistavat alustat tekevät prosessista huomattavasti helpomman.

• Muutosvastarinta: Muutosvastarinta: työntekijät saattavat olla tottuneet "vanhaan tapaan" ja voivat suhtautua epäluuloisesti uusiin analytiikkatyökaluihin tai jättää ne hyödyntämättä. Tämän selättäminen edellyttää vahvaa muutoksen johtamista: selkeää viestintää muutoksen syistä, koulutusta ja tukea sekä käyttäjien osallistamista suunnitteluun, jotta he kokevat työkalut omikseen.

• Teknisen integraation monimutkaisuus: hyvästä suunnittelusta huolimatta useiden yritysjärjestelmien yhteensovittaminen ja tiedonsiirron sujuva toiminta voi olla monimutkaista. Tämän lieventäminen edellyttää osaavia datainsinöörejä tai integrointikumppaneita, jotka osaavat ratkaista ongelmia ja rakentaa toimivat tiedonsiirrot.

• Tuoton mittaamisen vaikeus: yllättävää kyllä, jopa analytiikan käyttöönoton jälkeen jotkin yritykset kamppailevat sen kanssa, miten analytiikan oma tuotto (ROI) saataisiin mitattua. Arvo voi olla hajautunutta tai sen toteutuminen voi viedä aikaa. Investoinnin perustelemiseksi suunnittele etukäteen, miten tuotto mitataan, mukaan lukien suorituskykymittarit (KPI) sekä laadulliset parannukset työn sujuvuudessa.

Kun saksalainen lelujen valmistaja Schleich otti käyttöön Shopifyn, yritys vähensi ostosten keskeytyksiä kassalla 31 % ja kasvatti tilauksia 25 %. Shopify Analytics mahdollisti myymälädatan analysoinnin ja raporttien tuottamisen huomattavasti nopeammin, ja se toimi yhteen tarvittavien kolmannen osapuolen järjestelmien kanssa. "Integraatioiden helppous kaikkiin suuntiin säästää meiltä uskomattoman paljon aikaa", kertoo Schleichin digitaalisen kaupallisen kehittämisen johtaja Alexander Wahl.

B2B-toiminnan analytiikan tulevaisuus

B2B-toiminnan analytiikka on muuttumassa ratkaisevaksi kilpailutekijäksi. Tekoälypohjaisen data-analytiikan kehittyessä siihen valmistautuneet yritykset ohittavat nopeasti ne, jotka vielä rakentavat ennen tekoälyä kehitettyjä analytiikkaratkaisuja.

Gartnerin tutkimus ennustaa, että vuoteen 2027 mennessä:

• 50 % liiketoimintapäätöksistä tehostetaan tai automatisoidaan tekoälyagenttien avulla päätöksenteon tukena.

• Organisaatiot, jotka painottavat tekoälylukutaitoa johtajilleen, saavuttavat 20 % paremman taloudellisen suorituskyvyn verrattuna niihin, jotka eivät tee niin.

• Organisaatiot, jotka panostavat tekoälylle valmiin datan merkityssisältöön, parantavat generatiivisen tekoälyn mallien tarkkuutta jopa 80 % ja vähentävät kustannuksia jopa 60 %.

Tulevaisuudessa kaksi muutosta on erityisen merkittäviä suuryrityksille:

• Yhtenäisen kaupan älykkyys: suuryritykset tulevat vaatimaan yhtä yhtenäistä analytiikkaa, joka yhdistää B2B- ja DTC-toiminnot. Yhtenäinen näkymä asiakkaisiin, varastoon ja kannattavuuteen on välttämätön tarkkojen ennusteiden ja johdonmukaisen päätöksenteon kannalta eri kanavissa.

• Itsepalveluasiakkaan analytiikka: B2B-ostajat odottavat yhä useammin ennakoivia hallintapaneeleja ja asiakaskohtaista ymmärrystä, johon he pääsevät itse käsiksi. Kulutuksen seurannasta uusintatilausten ennustamiseen, itsepalveluanalytiikasta tulee osa ostokokemusta.

Yritykset, jotka valmistautuvat nyt, muuttavat analytiikan pysyväksi kilpailueduksi.