Onko organisaatiollasi dataa, jonka päälle voisi rakentaa syvempää asiakasymmärrystä?
Yrityksillä, järjestöillä ja liitoilla on käytössään paljon dataa, mutta usein ymmärrys ilmiöistä, jotka selittävät dataa, on vaillinaista. Varsinkin arvot ohjaavat vahvasti ja pitkäjänteisesti kohderyhmien valintoja ja päätöksiä. Mitä tarkemmin dataa analysoidaan, sitä selkeämpi kuva piirtyy omasta kohderyhmästä.
Taloustutkimuksen uusi osaamiskeskus Taloustutkimus Lab analysoi asiakas-, lahjoittaja- ja jäsenrekisterien aineistoja ja tuottaa niihin lisäymmärrystä monipuolisten mallinnusten avulla. Analyysien avulla voidaan tuottaa tarkkaa kuvaa ja ennusteita siitä, miten rekisterissä olevat asiakkaat, jäsenet tai lahjoittajat jakautuvat maantieteellisesti, rakenteellisesti ja arvomaailmansa tai käyttäytymisensä perusteella. Analyysissä käytetään asiakkaan omien rekisteridatojen lisäksi väestödataa, Taloustutkimuksen valmiita kuluttajaluokitteluja (segmentointitutkimuksia), Taloustutkimuksen muita valmiita tutkimuksia sekä asiakkaan omien tutkimusten aineistoja.
Olemassa olevasta rekisteridatasta saadaan näin syväymmärrys asiakkaiden, jäsenten tai lahjoittajien käyttäytymistä ohjaavista ilmiöistä. Tunnistamalla esimerkiksi mitkä arvoryhmät omassa kohderyhmässä korostuvat, voidaan puhutella kohderyhmää paremmin. Rekisteridatan syväymmärrys tarjoaa myös polun tehokkaaseen vaikuttamiseen kuten esimerkiksi asiakas-, jäsen- tai lahjoittajahankintaan. Kasvavan kohderyhmäymmärryksen avulla voimme myös minimoida asiakaskatoa tai eronneiden jäsenten määrää.
Taloustutkimus Labin jo toteuttamien rekisteridatojen analyysien jälkeen ymmärrys kohderyhmistä on poikkeuksetta syventynyt ja data on muuttunut organisaatiossa arvokkaaksi pääomaksi, jonka avulla on voitu tehostaa toimintaa pienemmillä kuluilla.
Onko teillä asiakas-, jäsen- tai lahjoittajarekisteridataa, jota voisimme analysoida ja jatkojalostaa liittämällä siihen monipuolista saatavilla olevaa lisätietoa? Analyysien hinnat alkaen 3000 euroa +alv.
HUOM! Lab-tiimin toteuttamat analyysit ovat GDPR-ystävällisiä, minimissään tarvitsemme analyysiä varten ainoastaan asiakas-, jäsen- tai lahjoittajamäärät per postinumero (ja per asiakaskategoria, jos niitä halutaan huomioida analyysissä). Emme tarvitse henkilöiden tarkkoja henkilötietoja (esim. nimiä tai katuosoitteita).