Viikko 13: Rakas päiväkirja
Eilen maanantaina 29.3 aloitimme kevään viimeisen opintojakson. Opintojakson aiheena on asiakassuhteiden rakentaminen. Aihe on enimmäkseen ennalta tuttu, mutta todennäköisesti paljon uutta tietoakin tulee. Yhdeksi tehtäväksi saimme oppimispäiväkirjan kirjoittamisen koko opintojakson ajalta. Oppimispäiväkirjan pitämiselle ei ole suuria odotuksia hyödyn suhteen, koska konsepti on tuttu, sillä psykologian opintojen pääsykokeisiin valmistautuessa kirjoitin oppimispäiväkirjaa testiksi tukemaan oppimista, mutta siitä ei paljoa käteen jäänyt.
Maanantai 5.4: Pääsiäisestä on selvitty ja ensimmäinen viikko opintojaksoa on takana. Ensimmäisellä viikolla kävimme läpi asiakasdatan perusteita ja datan keräämistä. Tietoa siitä miten paljon dataa asiakkaasta voidaan kerätä oli odotettua huomattavasti enemmän. Ensimmäisellä viikolla pääsimme myös kokeilemaan itselleni täysin uutta asiaa Hotjaria. Lyhykäisyydessään hotjar oli työkalu, jolla kerätään analytiikkaa asiakkaan käyttäytymisestä verkkokaupassa. Mielenkiintoisena asiana tuli hotjarin heatmap ominaisuus, jolla näki lämpökameramaisesti mitä sivun nappeja on painettu eniten. Hubspotin tavoin hotjarin käyttö oli myös tehty erittäin helpoksi ja yksinkertaiseksi, joten oppimisen kanssa ei tarvinnut suuremmin taistella.
Edit: Asiakasuskollisuus: Asiakkaita on kahta eri sorttia. On yritysasiakkaita, sekä tavallisia asiakkaita, jotka ostavat tuotetta taikka palvelua kuluttajana. Asiakasuskollisuuden näkökulmasta vanha asiakas on uutta asiakasta parempi monestakin syystä. Vanha asiakas tuntee jo laadun entuudestaan, joten todennäköisesti esimerkiksi uutta puhelinta ostaessa kääntyy suoraan tuttuun ja turvalliseen 15-vuotta käyttäneensä Samsungiin, sen sijaan, kuin alkaisi etsiä uusia vaihtoehtoja. Vanha tyytyväinen asiakas voi myös toimia uuden asiakkaan saamisen välineenä suosittelemalla tuttua tuotetta tai palvelua ystävilleen tai jatkaa tuotejatkumoa perheelleen. Plussana vanhan asiakkaan kohdalla on myös se, että heidän kohdalla markkinointikuluihin ei käytetä niin paljon resursseja, kuin uusien asiakkaiden etsimiseen. Asiakasuskollisuus siis perustuukin siihen, että asiakas on tyytyväinen saamaansa vastineeseen. Tämän taustalla siis piileekin psykologinen tunneperäinen tekijä. Oman elämän esimerkkinä olen koko elämäni käynyt samalla parturilla, mutta mielessä ei ole käynyt kertaakaan, että vaihtaisin paikkaa, vaikka muualta saman hiustenleikkuun voisikin saada halvemmalla. Tämä johtuu siitä, että olen aidosti tyytyväinen palveluun ja sen kautta on syntynyt lojaalisuutta palveluntarjoajaa kohtaan.
Asiakasdatan hyödyntäminen: Asiakasdataa kerätään aiemmilla opintojaksoilla käydyillä välineillä, kuten esimerkiksi Hubspotilla, Hotjarilla tai Google analyticsilla niinkin yksinkertaisesti, kuin lisäämällä cookies, eli eväste ominaisuus sivustolle. Dataa hyödyntämällä saadaan asiakkaasta tietoa muun muassa: kuinka usein vierailee sivulla, mitä tuotteita katsoo, kuinka usein ostaa ja kuinka paljolla ostaa. Datasta myös näkee niin sanotut poistuneet, tai kertaluontoiset asiakkaat. Tätä tietoa hyödyntämällä on helpompi luoda kohdennettuja mainoksia tai tarjouksia asiakkaalle. Tästä päästäänkin aiheeseen personointi, joka on myös hyvin tärkeää. Asiakas voi tuntea itsensä “erikoiseksi” kokemalla henkilökohtaisesti personoituja mainoksia, sillä silloin saa mielikuvan, että mainos taikka tarjous on tehty juuri hänen mielenkiinnonkohteiden mukaan, eikä vaan että sähköposti täyttyisi “spämmi-mainoksilla”.
Hotjar: Hotjar on Hubspotin ja Google Analyticsin tavoin ohjelma, jolla kerätään dataa verkkosivulla käyneestä henkilöstä Heatmapin, Recordingsin (eli niin sanottu kävijätallenne), Feedback palautteiden, sekä kyselyiden avulla. Heatmap ominaisuus oli mielestäni hienoin, sillä se oli lämpökameramaista dataa siitä, mitä sivun nappeja on painettu eniten. Tällä siis lyhkäisyydessään nähdään eniten mielenkiintoa herättäneet aiheet taikka tuotteet. Recordings ominaisuus oli taas vähän syvempää, kuin Heatmap, sillä tällä ominaisuudella luodaan videoita, joista näkee jopa niinkin tarkasti, kuin sivulla kävijän hiiren liikkeet sivulla. Tästä ominaisuudesta on hyötyä esimerkiksi, jos kyseessä on esimerkiksi jokin artikkeli, nähdään kuinka pitkälle asiakas on artikkelia scrollannut ja lukenut. Feedback ominaisuudella nimensämukaisesti haetaan palautetta kävijältä lyhyellä pikapalautteella. Surveys toiminnolla sivulle voidaan lisätä kyselyjä, joista asiakkaan näkökulmasta helpoin vaihtoehto on Net Promoter Score (NPS), jolla mitataan asiakkaan tyytyväisyyttä ja sitä, kuinka todennäköisesti suosittelisi palvelua muille.
Viikko 14:
Hubspot Chatflow: Viikon aiheena oli verkkosivun automaatio. Tähän liittyen teimme ryhmätyönä aiemmassa opintojaksossa luotuun verkkokauppaan automaattisen chatbotin. Tehtävänanto tuntui erikoiselta, sillä aiemmalla kurssilla tehtyyn verkkokauppaan olin jo luonut erittäin pelkistetyn chatbotin, mutta ilmeisesti olikin käynyt niin, että en aikaisemmin ollut osannut lukea tehtävänantoa, jossa käskettiin tehdä livechat verkkokauppaan vaan tein chatbotin. Joten aiheesta oli jonkin verran pohjatietoa. Aiemmalla kerralla olin kuitenkin vahingossa tehnyt chatbottini omilla hubspot tunnuksilla, joten ominaisuudet olivat paljon suppeammat, kuin nyt kun sen teki koulun tunnuksilla. Branch ominaisuudella saimme luotua erittäin toimivan chatbotin (ainakin ryhmämme mielestä). Chatbottia luodessa sain myös täydellisen vision aloituskysymykselle, jonka tulen lisäämään chatbottiin tulevaisuudessa, jos joskus joudun sellaisen verkkokauppaan luomaan. Tehtävän toteutus ryhmätyönä tosin oli suoraan sanottuna erittäin turhaa, sillä ryhmän jokainen jäsen ei sitä luonnollisesti voi siinä sorkkia. Istuinkin ryhmämme kanssa teamsissa jakamassa näyttöä siten, että tein chatbottia ja muut pääsivät vain vaikuttamaan teksteihin mitä botti sanoo. Käytännön kokeilua ei tässä tehtävässä siis oikeastaan tule, jos sen ryhmätyönä toteuttaa.
Edit: Markkinoinnin automaatio: Markkinoinnin automaatio on nimensä mukaisesti markkinoinnin koneellistamista siten, että ihmistyön määrä vähenee siinä. Automaatio on syytä aloittaa nykyisistä/vanhoista asiakkaista, joista on jo tarvittavat tiedot jo saatavilla. Automatisoidessa kannattaa aloittaa asiakastietojen segmentoinnista ja sitä kautta myynnin aktivoimisesta. Työkaluja tähän toimenpiteeseen on muun muassa tuttu Hubspot & MailChimp. Näiden lisäksi webinaarissa oli pitkä lista muita vaihtoehtoja, mutta ne eivät oikeastaan mieleen jääneet, sillä niillä ei mitään tehty. Hubspot Workflow on Hubspotin yksi monista toiminnoista. Tällä automatisoidaan esimerkiksi leadien statuksen muuttuminen uusiin asiakkuuksiin ja kontakteihin.
Viikko 15:
Tämän viikon aiheena on Custobar sekä Lapland Hotelssille automaation ideointi. Iltaopiskelijana erittäin turhauttava viikko siinä mielessä, että Teams tallenteiden katsominen AC tallenteisiin verrattuna on erittäin epämukavaa, niiden hitaan toimimisen takia. Ryhmätyössä otin vastuulleni enemmän Lapland Hotels osuuden, sillä jostain syystä en koskaan Custobar tunnuksia saanut, vaikka sinne olin rekisteröitymislomakkeen täyttänyt jo opintojakson alussa. Nyt toisena opiskeluvuotena BMC:n kanssa kilpailevaksi inhokiksi on noussut Customer Journey Map, jota pitää joka tehtävässä pyöritellä, ja niin piti tässäkin. Tehtävänä kuitenkin Lapland Hotels case oli ihan kiva niin, kuin kaikki muutkin “oikean elämän esimerkit”, jotka tehdään oikeille yrityksille. Loppujen lopuksi pääsin vielä Mikin Custobar tunnuksilla kikkailemaan vähän, jotta tulevaisuudessa mahdollisten tarpeiden varalle on edes jonkinlaista tietoa aiheesta.
Edit: Lapland Hotels tehtävänanto ja kaikki muutkin “oikean elämän” esimerkkitehtävät ovat oppimisen kannalta aina hyviä, sillä silloin pitää oikeasti miettiä ratkaisuja ja kehitysideoita paljon tarkemmin, kuin mielikuvitus aiheita pyörittäessä. Tehtävänanto enimmäkseen käsitteli asiakasdatan hyödyntämistä personoituun mainontaan, joita molempia asioita käsiteltiin jo pari viikkoa aiemmin, joten uutta oppimistahan tässä ei tapahtunut. Oppimisen kannalta toki on hyödyllistä että aiempi teoriaopiskelu pääsi konkreettiseen käyttöön.
Viikot 16,17 & 18:
Viikoilla 16 & 17 aihealue muuttui automaatio ja analytiikka asioista sähköpostimarkkinointiin. Eipä mitään kummempaa sanottavaa oikeastaan tästä ihan kiva tehtävä, kun se tehtiin siellä Mailchimpissä ja sitä oppi käyttämään. Välicheckejä voisi olla vähän harvemmin, kuin joka toinen päivä mitä se nyt oli ja periaatteessa hieman turhauttava tehtävä, koska kaikki teki samoilla aineksilla lähes täysin samanlaiset viestit. Viikolla 18 kirjoitimme raportin ryhmätyönä yhteiskehittämisen ideoinnista Lapland Hotelssille. Samalla myös nyt saimme kevät lukukauden pakettiin. Loppu ajatukset vielä oppimispäiväkirjasta ovat ne, että samaa mieltä, kuin kuusi viikkoa sitten. Eli en kokenut tehtävää hyödylliseksi. Päiväkirjan pitäminen toimi psykologian opiskelussa paremmin, sillä silloin asiaa oli paljon enemmän verrattaen nyt, että ehkä tiiviimmässä opiskelussa tästä voisi olla hyötyä.
Edit: Sähköpostimarkkinointi: Sähköpostimarkkinoinnissa tärkeää on aiemmin mainitut personoidut ja kohdennetut viestit. Sähköpostimarkkinointi on hyvä tapa tiedottaa tarjouksista tai kamppanioista esimerkiksi uutiskirjeen muodossa, jonka tässä tehtävänannossa kirjoitimme. Sähköpostimarkkinointi on myös hyvä vaihtoehto siinä mielessä, että se on kustannuksellisesti paljon halvempaa, kuin muiden mainostapojen luominen. Mainoskirjettä kirjoittaessa on myös syytä panostaa otsikkoon, sillä se on ensimmäinen asia, jonka lukija tulee lukemaan. Hyvä otsikko herättää tunteita, mielenkiintoa, on kuitenkin syytä muistaa, että otsikko vastaa tekstin sisältöä.
Mailchimp: Oppi luomaan mainoskirjeitä mailchimpillä. Yhteneväisyyden tärkeys, värimaailman tärkeys, sekä runsaasti painikkeita, joiden avulla tekstiä sai tiivistettyä paljon luku ystävällisemmäksi painottui paljon. Mutta eipä tästä mitään muuta kerrottavaa ole, kun tunnit olivat kirjaimellisesti sitä, että vertailimme ryhmien kirjeitä ja kirjoitimme niistä neljä eri versiota.
