Näin mittaat asiakaskokemusta ja poistat ostamisen esteitä datan avulla

Publish date:

Asiakaskokemus muodostuu brändin ja asiakkaan välisissä kohtaamisissa. Asiakaskokemuksen kehittämiseksi yrityksen on ymmärrettävä asiakkaan käyttäytymistä, arvoja ja odotuksia. Tämä onnistuu keräämällä tietoa asiakkaasta hänen ostopolkunsa varrelta. Kerätystä datasta muodostuu kokonaiskuva asiakkaan asiakaskokemuksesta ja siihen vaikuttavista tekijöistä. Dataa analysoimalla asiakaskokemusta voidaan kehittää yhä paremmaksi tarjoamalla odotukset ylittäviä kohtaamisia brändin kanssa.

Asiakkaan ostopolun mallintaminen vaatii, että asiakasdataa kerätään kaikista ostoprosessin vaiheista. Kerätyn datan avulla yrityksen prosesseja voidaan kehittää niin, että yhä suurempi määrä asiakkaista kulkee ostopolkua aina ostotapahtumaan asti. Esimerkiksi ruokakaupassa asiakkaiden tyypillisimmin kulkeman reitin selvittämällä päästään sijoittamaan eniten lisämyyntiä tarvitsevat tuotteet paraatipaikolle. Digitaalisessa ympäristössä asiakkaan käyttäytymisen mallintaminen onnistuu vielä helpommin internetin tallentaessa suuren määrän dataa. Esimerkiksi asiakkaan verkkokauppavierailusta kerätystä datasta nähdään, mitä reittiä hän sivustolla etenee ja mihin kohtaan ostoprosessi mahdollisesti katkeaa.

Asiakaskokemus perustuu kuitenkin viime kädessä asiakkaan omiin tuntemuksiin, joten pelkkä asiakaspolun mallintaminen ei riitä. Asiakaskokemuksen ymmärtäminen vaatii asiakkaan arvomaailman ja päätöksenteon taustalla olevien ajatusten ymmärtämistä. Asiakkaan kokemusta voidaan mitata esimerkiksi myymälän ovensuussa olevalla  elektronisella yhden kysymyksen tyytyväisyyskyselyllä tai laajemmalla sähköisellä asiakastyytyväisyyskyselyllä.

Asiakaskokemuksen ymmärtäminen vaatii monipuolisen mittariston

Kokonaisvaltaisen asiakaskokemuksen hahmottamiseksi tarvitaan monipuolinen mittaristo. Hyvä mittaristo koostuu sekä määrällisistä että laadullisista mittareista ja kerää dataa kaikista asiakaspolun vaiheista. Jotta asiakaskokemusta saadaan mitattua monesta eri kulmasta, on mittareita kehitetty asiakastyytyväisyyden, suorituskyvyn ja talouden mittaamiseen.

Asiakastyytyväisyyttä voidaan mitata esimerkiksi suositteluhalukkuutta tai asioimisen helppoutta kuvaavilla asteikoilla. Numeeristen arvojen lisäksi asiakastyytyväisyysmittareihin sisältyy usein myös mahdollisuus sanalliselle palautteelle. Suorituskyvyn mittarit kuvaavat puolestaan asiakkaan ostoprosessin vaivatonta etenemistä. Asioimisen helppoudesta kertovat muun muassa asiakkaan sivustolla tekemien virheiden määrä ja ostotapahtuman läpimenoon kulunut aika.

Asiakaskokemuksen kehittyminen näkyy myös liiketoiminnan tuloksissa, sillä tutkimuksemme mukaan sitoutuneet asiakkaat kuluttavat enemmän rahaa brändiin. Asiakaskokemuksen muutosta voidaan seurata  talousmittareiden, kuten asiakkaan verkkokaupan konversioasteen, keskiostoksen ja ostotiheyden muutoksen kautta. eBookistamme Digianalytiikan hyödyntäminen asiakaskokemuksessa löydät tarkemman erittelyn mittareista sekä vinkit sopivan mittariston rakentamiseen. Voit ladata ilmaisen eBookin tästä.

Data tuo liiketoimintajohdolle avun asiakaskokemuksen kehittämiseen

Kuten edellä on mainittu, datan analysointi on avain asiakaskokemuksen kehittämiseen. Asiakaspolun varrelta kerätyn suuren datamassan analysointiin on olemassa työkaluja, joita hyödyntämällä voidaan muodostaa päätelmiä asiakaskokemuksesta ja mallintaa sen yksityiskohtia sekä asiakkaan ostamisen esteitä. Ostoprosessin pullonkauloihin kannattaa puuttua heti. Varsinkin digiympäristössä muutosten toteuttaminen onnistuu myös nopealla syklillä.

Kun asiakaskokemus on mallinnettu datan pohjalta, voidaan huomio kohdistaa sellaisille alueille, jotka ovat asiakaskokemuksen kannalta tärkeimpiä. Tällaisia asiakkaan ja yrityksen välisiä vuorovaikutuspisteitä voivat olla esimerkiksi tilanteet, joissa asiakas ei nettikaupassa saa suoritettua ostosta loppuun teknisen ongelman takia tai asiakas kokee myymälässä asiakaspalvelun odotusajan liian pitkäksi. Lue blogistamme vinkit asiakaskokemuksen johtamiseen: Näin johdat digitaalista asiakaskokemusta.

Haluatko tietää lisää asiakaskokemuksen mittaamisesta?

eBookimme Digianalytiikan hyödyntäminen asiakaskokemuksessa kertoo tarkemmin, miten asiakaskokemusta voidaan kehittää digianalytiikan keinoin. Tutkimustietoon ja konkreettisiin esimerkkeihin pohjautuva eBookimme vastaa mm. näihin kysymyksiin:

  • Mitä dataan perustuva asiakaskokemuksen kehittäminen vaatii organisaatiolta?
  • Miten asiakaspolku voidaan mallintaa ja mikä merkitys asiakaspolulla on asiakaskokemuksen kehittämiseen?
  • Miten asiakaskokemuksen mittaristo rakennetaan?
  • Miten valitset oikeat mittarit asiakaskokemuksen kehittämiseen?

Kirjoittaja Marjut Kytösalmi johtaa Capgeminin Suomen digitaalisten palveluiden kehitysyksikköä. Digital-yksikkö tekee läheistä yhteistyötä Capgemini Invent -brändin alle kuuluvien tiimien kanssa. Marjut on auttanut rakentamaan kansainvälisesti skaalautuvia digitaalisia palveluja lukuisille markkinoille. Hänellä on monipuolisesti kokemusta liiketoiminnan vetämisestä, digitaalisesta markkinoinnista ja palveluiden ketterästä kehittämisestä. Marjut suhtautuu intohimoisesti kaikkikanavaisen asiakaspolun kehittämiseen liiketoiminnan tavoitteet huomioiden. Hän painottaa asiakaslähtöisyyttä ja ketterän kehityksen menetelmiä liiketoiminnan kehityshankkeissa.

Related Posts

3 hyötyä kaupan alan verkkokaupoille asiakaskokemuksen personoinnista

Marjut Kytösalmi
Date icon September 10, 2019

Tämän päivän asiakkaat eivät vain odota, vaan suorastaan vaativat monikanavaista...

On International Literacy Day, let’s look at what literacy means in the digital age

Lucie Taurines
Date icon September 9, 2019

It is no longer enough to be able to read and write, digital literacy is now essential to be...

Utilities

Electric cars present utilities with a new opportunity

Philipp Martin Haaf
Date icon September 9, 2019

As the auto industry moves to electrification, utilities have the chance to provide smart...

cookies.

By continuing to navigate on this website, you accept the use of cookies.

For more information and to change the setting of cookies on your computer, please read our Privacy Policy.

Close

Close cookie information