Dataohjatun markkinoinnin ABC: Mitä on raaka, ensimmäisen osapuolen ja reaaliaikainen data?

Kirjoittanut Olga Dufvenberg

2019-08-14

Dataohjatusta markkinoinnista on tullut uusi normi. Tämä melko uusi digiympäristö kätkee kuitenkin sisäänsä joukon erityyppistä dataa. Uusi dataohjatun markkinoinnin aikakausi voi olla markkinoijille myös hämmentävää. Siksi kokosimme yhteen kahdeksan erilaista datatyyppiä, joiden avulla arvioit helposti, mistä datasta on hyötyä missäkin tilanteessa.

Miksi dataa pitää purkaa?

Nykyisenä digiaikana et ole suinkaan ainoa, joka tavoittelee ihmisten huomiota. Mikäli siis haluat päästä jatkuvan mainoshälyn läpi ja tavoittaa kohdeyleisöt, on dataohjattu markkinointi ainoa oikea vaihtoehto. 

Dataohjatussa markkinoinnissa strategiat muotoillaan data-analyysin pohjalta. Tämä lähestymistapa mahdollistaa kerätyn asiakasdatan muuntamisen näkymiksi (insights), jotka ennustavat asiakkaiden haluja, tarpeita ja tulevaa käytöstä.

Aloitetaan tärkeimmästä...


Datan kerääminen monesta eri kanavasta ja laitteesta edellyttää alustaa datan yhdistämistä varten sekä omnichannel-markkinointistrategiaa. Niiden avulla onnistut synkronoimaan markkinointitoimenpiteet eri kosketuspisteiden välillä. Lopputulos? Integroitu, saumaton ja personoitu asiakaskokemus.

Matka kohti täysin integroitua omnichannel-kokemusta voi olla kuitenkin pitkä... Siksi ensimmäinen ja ratkaiseva askel on ymmärtää datan eri tyyppejä. 

Arkaluontoisia tietoja ei ole tarkoitettu jaettaviksi

Etninen tausta, poliittiset mielipiteet ja terveystiedot – kaikkia tietoja ei pidä jakaa kaupallisiin tarkoituksiin. Nämä kolme tietomuotoa määritellään arkaluontoisiksi tiedoiksi. Tämä tarkoittaa, että niitä voidaan käsitellä vain tavalla, joka noudattaa Euroopan komission asettamia ehtoja.

Tämä voi olla haastavaa esimerkiksi lääketieteellisille yrityksille, ja se voi merkitä tiettyjä rajoituksia Google-mainosten tai maksettujen mainosten suhteen. Kuvittele, että kävijä selaa verkkosivuja ja etsii tiettyjä lääkinnällisiä tuotteita tai lääkkeitä. Tietojen hyödyntämättä jättäminen voi vaikuttaa menetetyltä markkinointimahdollisuudelta, mutta haluaisitko itse oman hoitohistoriasi näkyviin aikajanallesi? Todennäköisesti et. 

Asiakasdata: menolippu yhtenäiseen asiakasnäkymään

Asiakasdata on nimensä mukaisesti yrityksen asiakastietokannasta kerättyä dataa. Se sisältää kaiken henkilötiedoista käyttäytymis- ja demografisiin tietoihin, joita tarvitaan yhtenäisen asiakasnäkymän luomiseen. 

Tarkemmin ottaen asiakasdatan voi erotella neljään kategoriaan:

  • Henkilötiedot – yksilölliset tiedot henkilöstä: nimi, sukupuoli, syntymäaika
  • Määrällinen (kova) data – toteutetut toimet: verkkoaktiivisuus, tapahtumatiedot
  • Kuvaileva data – muut profiilitiedot: elämäntapa ja uratiedot
  • Laadullinen (pehmeä) data – tarkat kuvaukset: kerätään lomakkeiden avulla

Big Data: suuri ja monimuotoinen datajoukko

Digitalisoitumisen myötä big datasta on tullut suosittu muotisana markkinointipiireissä. Et varmastikaan törmää ensimmäistä kertaa kyseiseen termiin. Mutta tiedätkö oikeasti, mitä se tarkoittaa? 

Yksinkertaisesti selitettynä big data viittaa suuriin ja monimutkaisiin datajoukkoihin, jotka tulevat erityisesti uusista datalähteistä. Sen ominaispiirteitä ovat suuri volyymi, nopeus ja/tai suuri vaihtelevuus. 

Näin massiivisten datamäärien käsittelyyn tarvitaan ennen kaikkea hallittava alusta, kuten Customer Data Platform, sekä dataohjattu omnichannel-markkinointistrategia

Niiden avulla voit muuntaa relevantin datan toiminnaksi ja luoda erittäin yksityiskohtaisia asiakasprofiileita, mikä puolestaan on avain personoituun markkinointiin.

Ensimmäisen osapuolen data: asiakasnäkymien kultakaivos

Ensimmäisen osapuolen data (first-party-data) on yleisö- tai asiakastietoa, jota kerätään yrityksen oman median kanavista. Koska tämän tyyppinen data on käyttäjän lähettämää (ja hyväksymää), se on erittäin tarkkaa. 

Ensimmäisen osapuolen data  on erityisesti evästepohjaisen datan ja CRM-datan, kuten edellisten ostojen ja sivukiinnostusten, kultakaivos, ja se sopii täydellisesti personoitujen tuotesuositusten, kustomoidun sisällön ja somemainonnan kohdistamiseen asiakkaille.

Ensimmäisen osapuolen dataa ei ole eristetty erilliseksi yksiköksi, vaan ansaittuja tai maksettuja kanavia voi käyttää vauhdittamaan omien kanavien aktiivisuutta. Kun omalla sivustolla käytetään lomakkeita tai evästebannereita, kanavien yhdistäminen toisiinsa tekee ensimmäisen osapuolen datan keräämisestä tehokkaampaa.

Sosiaalinen media on erittäin hyvä esimerkki kanavasta, joka toimittaa arvokkaan kulkuneuvon virkaa, sillä se kuljettaa ihmisiä verkkosivuillesi. Se mahdollistaa ensimmäisen osapuolen datan – eikä vain Facebookin tai muiden somekanavien datan – seuraamisen ja analysoinnin.

Toisen osapuolen data: kurota asiakastietokantaa pidemmälle

Seuraavana on vuorossa toisen osapuolen data (second-party-data), jota voisi kuvata parhaiten jonkun toisen ensimmäisen osapuolen dataksi. Miten voit sitten tehdä jonkun toisen datasta omaasi? Ostamalla toisen osapuolen dataa toiselta yritykseltä.

Yleensä toisen osapuolen data perustuu molempia osapuolia hyödyttävään datan vaihtoon, josta on hyötyä liiketoiminnalle. Hotelliketju saattaa esimerkiksi tehdä yhteistyötä lentoyhtiön kanssa. 

Toisen osapuolen data on hyvää täydennystä ensimmäisen osapuolen datalle, sillä sen avulla voidaan tavoittaa myös niitä yleisöjä, joihin yrityksellä ei ole suoraa pääsyä. 

Kolmannen osapuolen data: laajenna yleisöäsi vielä enemmän

Viimeisin muttei vähäisin osapuolidatan tyyppi on kolmannen osapuolen data (third-party-data). Tätä dataa ostetaan ulkopuolisilta lähteiltä, joita kutsutaan myös datan kokoajiksi. Nämä lähteet eivät kerää dataa itse, vaan ne ostavat ensimmäisen osapuolen dataa julkaisijoilta ja muilta datan omistajilta – mikä tarkoittaa, ettei ostaja pääse näkemään alkuperäistä lähdettä.

Kolmannen osapuolen data on siis pääasiassa kokoajien paketoimaa verkkotietoa, joka odottaa ostajaansa. Tämä voi olla esimerkiksi dataa, jota kerätään sosiaalisen median verkostoista ja jaotellaan sitten segmentteihin käyttäjän käyttäytymisen, kuten mielenkiinnon kohteiden, perusteella. 

Vaikka kolmannen osapuolen data on myös kilpailijoiden saatavilla, suuri määrä käyttäjädataa voi olla erittäin hyödyllistä oman liiketoiminnan kannalta. Kun tällaista tietoa säilytetään yhdessä paikassa, se luo hyvän lähtökohdan demografiselle, käyttäytymiseen perustuvalle ja tilannekohtaiselle kohdentamiselle sekä oman yleisön laajentamiselle.

Raakadata – käsittelemättömän datan sokkelo

Raakadata on valmistamatonta ja prosessoimatonta ihan kuten raa'at vihannekset. Data on täysin alkeellisessa vaiheessa, ja sitä pitää valikoida, järjestellä ja analysoida, jotta se voidaan muuntaa käyttökelpoiseksi tiedoksi. 

Se on kuin pitkään haudutettava burgundinpata, jossa joka ikinen ainesosa vaatii valmistelua täydellisen pyhäpäivällisen kokkaamiseksi. 

Reaaliaikainen data – nykyhetki on tärkeä

Maailmassa, jossa sosiaalinen media on aina läsnä ja tiheää päivittämistä vaaditaan jatkuvasti, reaaliaikainen data tarjoaa loistomahdollisuuden tehdä menestyksekästä markkinointia. 

Reaaliaikainen data tarkoittaa tietoa, jota kerätään reaaliajassa ja jota käsitellään ja levitetään välittömästi sen jälkeen. Tällaisen tiedon avulla yritykset voivat tarjota välitöntä mainontaa, joka vastaa sitä, mitä käyttäjät tekevät kullakin hetkellä.

Yhdistetty data on jokaisen dataohjatun markkinoijan unelma

Kuten huomaat, digimaailma on täynnä eri muotoista ja eri kokoista dataa. Jos osaat hyödyntää sitä, käsissäsi on valtava kultakaivos. Ymmärtämällä klikkauksen takana olevia ihmisiä voit luoda viestintää, jota he haluavat ja odottavat.

Eri kosketuspisteistä tulevan datan yhdistävällä Customer Data Platformilla – kuten APSIS Onella – voit saada reaaliaikaisia näkymiä ja optimoida viestiesi ajoituksen, tehokkuuden ja kohdistuksen, eli toisin sanoen luoda yhtenäisen asiakaskokemuksen. 

Haluatko aloittaa yrityksesi datan purkamisen ja oppia muuntamaan sen kannattavaksi toiminnaksi? Tutustu APSIS One -alustaan!