Onko tuttu tilanne? Soitat asiakaspalveluun, koska ostamasi viihdepalvelu on yllättäen lakannut toimimasta. Sinut yhdistetään eri henkilöille ainakin kolme kertaa, ja selität ongelmasi uudestaan ainakin kolme kertaa. Olet mahdollisesti lähettänyt asiasta sähköpostiviestin jo pari päivää aikaisemmin (vain välttyäksesi soitolta asiakaspalveluun), mutta sähköpostisi on kadonnut jonnekin bittiavaruuteen. Palvelusopimustasikaan et kiireessä löytänyt, mutta se sinulle anteeksi annettakoon, koska ei sitä löydä asiakaspalvelukaan.

Entä tämä tilanne? Olet mahdollisesti ollut mukana tapaamisessa, jossa ison ICT-talon myyntipäällikkö esittelee innokkaasti uutta tuotekonseptiaan. Myyjä ei kuitenkaan osaa vastata ensimmäiseenkään kysymykseen hänen firmansa toimittaman sovellusylläpidon tilanteesta, vaikka kaksi kriittistä virhetikettiä on jo kolmatta päivää auki. Myyjä on yhtä autuaan tietämätön viimeisistä yritystäsi koskevista uutisista, vaikka YT-neuvottelut tai iso ulkoistus olisivat olleet aamun ykkösuutinen. Todennäköisesti ainoa tavoitteesi tällaisessa tapaamisessa on päästä myyjästä mahdollisimman nopeasti eroon. Molempien aika meni siis hukkaan.

Molemmissa esimerkeissä on pohjimmiltaan kyse oikean ja ajantasaisen informaation puuttumisesta. Asiakaspalvelun työntekijät saavat kuraa niskaansa, vaikka heillä ei edes ole työkaluja riittävän nopeaan asiakasta koskevan tiedon hakuun. Myyntipäällikkö on tilanteesta taatusti yhtä kiusaantunut kuin asiakas. Hän ei varmasti ole tyhmä. Ehkä myyjä on tottunut saamaan statuspäivityksen palvelupäälliköltään, joka ei nyt vastaa puhelimeen, koska hänellä on sattumoisin kädet täynnä töitä. Ehkä lisäksi edellisen illan asiakastilaisuus on venynyt pitkäksi, ja kiusaus torkuttaa herätyskelloa on käynyt liian suureksi. Aamun uutisia ei ole ehtinyt vilkaistakaan.

Kokonaiskuva asiakkaasta. Ikuinen unelmako?

Tilanne yrityksissä on hieman paradoksaalinen. Toisaalta dataa on valtavasti ja sitä kerätään yhä lisää. Toisaalta hyödyllisen informaation löytäminen, silloin kun sitä tarvitaan, ei ainakaan ole muuttunut helpommaksi. Tiedon määrän kasvaessa pikemminkin päinvastoin. Data on hajallaan eri järjestelmissä, joista jokainen vaatii sisäänkirjautumisen erikseen. Kuluttajat ovat tottuneet Googlen nopeaan hakuun ja Applen tuotteiden intuitiivisiin käyttöliittymiin, mutta yrityksissä tilanne on toinen. Tiedon kaivaminen järjestelmien syövereistä on hankalaa ja aikaavievää.

Pelkästään useiden sovellusten käyttäminen samaan aikaan on työlästä, eivätkä kaikki sovellukset todellakaan tue tiedon nopeaa hakua.

Entä jos sinulla olisi keino hakea kaikki yhteen asiaan liittyvä informaatio salamannopeasti yhteen näkymään? Esimerkiksi kaikki asiakastieto?

Kuvittele, että asiakaspalvelun työntekijällä olisi käytössään salamannopeasti päivittyvä asiakasnäkymä. Samalla hetkellä, kun puhelusi hälyttää, tunnistaisi järjestelmä sinut puhelinnumeron perusteella, ja koneet alkaisivat hakea tietoa. Asiakastuen näyttöpäätteelle tulostuisi kanssasi aiemmin käyty sähköpostikeskustelu, osoite- ym. henkilötietosi, lista aiemmista puheluistasi kestoineen ja lisättyine kommentteineen, sopimuksesi, lista sinulle aktivoiduista palveluista ja alueesi häiriötiedot. Ennen kuin asiakastuki ennättää vastata puheluusi, hänellä on edessään kaikki olennainen tieto sinusta. Mahdollisesti asiakastuki huomaa heti, että asuinalueellasi on kaapeli poikki, ja vika korjataan arviolta kahden tunnin sisällä. Asiakastuki voisi lisäksi saada automaattisesti ehdotuksen soittajalle tarjottavasta lisäpalvelusta, esimerkiksi premium-viihdepaketista. Saamaansa palveluun tyytyväinen asiakas on otollinen ostaja, ja asiakastuki alkaakin pian tuottaa lisämyyntiä.

Vielä mahdottomampi visio: entä jos se lievästi krapulainen myyntipäällikkö olisikin vastoin odotuksia kartalla? Juuri ennen tapaamista myyjä kaivaa salkustaan iPadinsä, johon rävähtää ajantasainen tieto laskutuksesta, tehdyistä työtunneista, sopimustilanteesta, avoimista vikailmoituksista ja yritystäsi koskevat viimeiset uutiset, muun muassa.

Entäpä jos totean, että edellä kuvatut skenaariot ovat täysin toteutettavissa, eivätkä ne välttämättä edellytä vuosia kestävää ja miljoonia maksavaa tietovarastoprojektia? Ja tuon myyjän työkalun olemme Rongolla jo itse asiassa toteuttaneet.

Tiedon hyödyntämisen paradigmoja (Warning: technical content)

Tiedon hyödyntämiseen on useita paradigmoja. Perinteisessä tietovarastomallissa data siirretään operatiivisista tietojärjestelmistä yhteen keskitettyyn paikkaan, "varastoon." Alun perin ideana oli, että kaikki data on hyödynnettävissä lähinnä strategista päätöksentekoa tukevassa analytiikassa. Tietovarasto on ideana mahtava, ja tietovarastoilta alettiinkin ajan mittaan vaatia yhä enemmän. Tietovarasto ei enää ollutkaan pelkkä varasto, josta ajetaan satunnaisia analyysejä, vaan sen pitäisi nykykäsityksen mukaan palvella myös suurta määrää rinnakkaisia käyttäjiä, tukea paitsi analyyttistä myös nopeaa operatiivista päätöksentekoa, ja taata jopa sekunnin osien vasteaika.

rongo_1

Kuva 1: tietovarastomalli

Tietovarasto ei kuitenkaan ratkaise edellä kuvattuja asiakaspalvelijan ja myyjän ongelmia täysin. Ensinnäkään kaikkea dataa ei voi eikä kannata viedä tietovarastoon. Raja tulee vastaan viimeistään ulkoisista uutislähteistä haettavan informaation kanssa. Kaikkia internetin uutisia tai sosiaalisessa mediassa liikkuvaa dataa ei kopioida millään teknologialla. Tiedon siirto relaatiomalliseen kantaan edellyttää sitä paitsi usein työläitä ja hintavia integrointihankkeita. Analyyttisessa käytössä tiedon transformointi relaatiomalliin on tietenkin perusteltua.

Täysin toisenlainen ajattelutapa on unohtaa tietovarasto ja optimoida tiedon haku eri järjestelmistä. Samaan tapaan kuin Google indeksoi "kaikkea" maailman dataa, voidaan nykyaikaisilla hakumoottoreilla indeksoida yrityksen sisäistä dataa. Toisin sanoen, ei edes yritetä koota kaikkea dataa yhteen tietovarastoon ja samaan tietomalliin, vaan indeksoidaan haluttujen operatiivisten järjestelmien data. Indeksi mahdollistaa erittäin nopeat haut (esimerkiksi asiakastiedon haun puhelimen vielä soidessa), mutta se ei mahdollista nopeaa takaisinkirjoitusta lähdejärjestelmiin tai syvällistä analytiikkaa. Hakumoottoreilla voi hakea dataa myös ulkoisista lähteistä. Ulkoista dataa ei toki indeksoida, mutta haut voidaan federoida ulkoisiin lähteisiin, vaikkapa uutiskanaviin. Tietovarastolla on toki edelleen oma käyttötarkoituksensa, eikä mikään hakuteknologia tee tietovarastosta tarpeetonta.

Kuva 2: Indeksoitu data -malli

Tiedon arvo

Yritysten etsiessä uusia tuottavia tapoja hyödyntää big dataa, unohdetaan joskus että pelkkä ajantasaisen datan tuominen näkyville, nopeasti ja helposti, voi olla arvokasta. Monimutkainen analytiikka ei ole itseisarvo. Tiedolla ja analytiikalla on yritykselle arvoa vain silloin, kun se palvelee liiketoimintaa. Esimerkin asiakaspalvelija ja myyjä eivät tarvitse kovin syvällistä analytiikkaa. Myyjä on enemmän kuin tyytyväinen, jos hän saa mobiililaitteeseensa yksinkertaisen kuvaajan, josta käy ilmi budjetoitu ja todellinen laskutus. Jos suuren yrityksen asiakaspalvelun jokaisen puhelun kestosta karsitaan edes muutamia sekunteja, puhutaan vuositasolla helposti miljoonien säästöstä. Puhumattakaan siitä, mikä arvo on tyytyväisemmillä asiakkailla. Ja jos yrityksen jokainen myyntimies kulkee kentällä paremmin informoituna, saadaan taatusti enemmän kauppaa pienemmällä työmäärällä.

Kuva 3: Asiakas 360

Rongo on kehittänyt oman Asiakas 360 -tuotteensa, joka pohjautuu IBM:n InfoSphere Watson Explorer -teknologiaan. Saadessani ensimmäisen pilottiversion käteeni (tai iPadiini, tarkkaan ottaen) koin suuren ahaa-elämyksen. Yhdessä näkymässä oli kokonaiskuva asiakkaastani, mm. laskutuksesta, palvelupyynnöistä, sopimuksista, asiakastyytyväisyyskyselyn tuloksista ja toki myös ne viimeiset uutiset. Porautuminen vaikkapa konsulttikohtaisesti laskutettuihin tunteihin onnistuu yhdellä kosketuksella. Näin tämän pitääkin mennä. Helppoa kuin big data!

 

Samu Paajanen

Samu toimii Rongolla myynnin johtavana konsulttina. Samun ykkösprioriteetti on auttaa yrityksiä hyödyntämään informaatiota liiketoiminnassaan mahdollisimman tehokkaasti. Kiinnostuksen kohteena on erityisesti ns. big data -ratkaisujen tuoma lisäarvo perinteisten tietovarasto- ja BI-ratkaisujen rinnalla.

Rongo Oy
Rongo Oy on suomalainen informaation hallintaan erikoistunut asiantuntijayritys. Autamme organisaatioita hallitsemaan, jalostamaan ja hyödyntämään informaatiota omassa toiminnassaan. Palvelumme kattavat muun muassa erilaiset raportointiratkaisut, tietovarastoinnin, ennakoivan analytiikan, suorituskyvyn johtamisen, liiketoiminnan suunnittelun sekä master- ja liiketoimintatietojen hallinnan. Toimitamme sekä projekteja että jatkuvia palveluita.
Avainsana: 

Leave a comment

Filtered HTML

  • Www-osoitteet ja email-osoitteet muutetaan automaattisesti linkeiksi.
  • Sallitut HTML-tagit: <a> <em> <strong> <cite> <blockquote> <code> <ul> <ol> <li> <dl> <dt> <dd>
  • Rivit ja kappaleet päätetään automaattisesti.

Plain text

  • No HTML tags allowed.
  • Www-osoitteet ja email-osoitteet muutetaan automaattisesti linkeiksi.
  • Rivit ja kappaleet päätetään automaattisesti.
Roskapostitorjuntaa.