Data Governance -kouluttajamme Chis Bradley sanoo usein: “organizations can´t count”. Oudolta tuntuva lause tarkoittaa, että kun esimerkiksi asiakaskäsitteen määritelmä on epäselvä, ei osata laskea montako asiakasta meillä on. Saati sitten tutkia ja analysoida asiakkaita ja prospekteja.
Olen auttanut lukuisia suuria yrityksiä ja organisaatioita heidän masterdata-projekteissaan jotka juuri edellyttävät asiakkaiden indentifioimista tarkalla tasolla.
Masterdata on rekisterityyppistä dataa, joka on nimensä mukaan organisaatioiden ydintietoa kuten asiakkaat, tuotteet ja työntekijät.
Käytän tässä blogissa paljon juuri asiakastietoa esimerkkinä. Erityisesti tilanteet, jossa on useita eri eri asiakasryhmiä, kuten henkilö-sekä yritysasiakkaita, aiheuttavat monesti harmaita hiuksia datan hallinnan ihmisille.
Monet yritykset myös tarjoavat monenlaisia eri palveluja ja tuotteita. Näitä voi toimittaa alinhankkijat tai niitä voi myydä eri jälleenmyyjät. Edelleen tietojen yhteensovittaminen vaikeutuu ja komplesisuuden aste kasvaa.
Oletteko ehkä itse joskun saaneet markkinointia tai yhteydenottoja myyjiltä, jotka eivät tiedä teidän olevan kyseisen yrityksen asiakas jo entuudestaan? Tämä on juuri se ongelma, johon tässä blogissa pureudun ja joita olen paljon urani aika selvittänyt.
Mikä on tilaus? Mikä on lento?
Olin kerran eräällä operaattorilla mallintamassa. Mukana oli liiketoiminnan asiantuntijoita kuten markkinointijohtaja ja myyntipäällikkö. Syntyi pitkä keskustelu siitä, mitä käsite ”tilaus” tarkoittaa.
Osa tilauksista on selviä tapauksia, asiakas tilaa ja maksaa. Mutta he tarjosivat myös ilmaispalveluja netissä, joista osaan rekisteröidytään, mutta ei makseta. Ovatko nämäkin tilauksia? Ovatko hekin asiakkaita? Näistä palveluista vastaavat pitivät näitä hyvin tärkeinä tilauksina. Kävi ilmi, että johtotasollakin näistä asioista oli eri käsityksiä. Vastaus siihen, montako tilausta meillä on, riippuu vastaajasta!
Mallinnuskouluttajamme Alec Sharp kertoo toisesta, lentomatkailuun liittyvästä esimerkistä. Termi ”flight” – siis lento – tarkoittaa vähintään kolmea eri asiaa. Se voi olla reittilento, kuten Helsinki – Tukholma. Tai tietty lennon numerolla varustettu lento, jossa on päiväys ja aika mukana. Lennonjohdolla, koneiden kääntämistä yms toimintaa tekevillä ja catering-porukoilla on omia näkemyksiään.
Puhutko aidasta vai aidanseipäästä?
Ihan liiketoiminnan kehittämisen kannalta olisi siis todella hyvä, että puhuttaisiin samaa kieltä. Istutaan tunteja palavereissa puhumassa eri asioista! Kuinka paljon virhepäätöksiä syntyykään siitä, kun toinen puhuu aidasta ja toinen aidan seipäästä.
Käsitemallinnus on oiva menetelmä selvittää käsitteiden määritelmiä.
Käsitteen selvittäminen tarkoittaa pääpiirteissään kahta asiaa: itse käsitteen määrittely ja toisena käsitteen relaatiot eli yhteydet muihin käsitteisiin. Siis mitä tarkoitamme termillä asiakas ja mitä muita käsitteitä asiakkaaseen liittyy – kuten tilaus, lasku, reklamaatio jne.
Juuri näiden relaatioiden selvittäminen on avain siihen, että pystymme määrittelemään käsitteen tarkasti.
Määrittele ensin
Otetaan esimerkiksi juuri teleoperaattori. Huomaa, että esimerkit ovat yksinkertaistettuja.
Henkilöllä on puhelinliittymä, joka saattaa olla oma tai työpaikkana olevan yrityksen. Henkilöllä on lapsia, joilla on myös puhelinliittymä. Ketkä näistä ovat asiakkaita, yritys, henkilö vai lapsi – vai ovatko kaikki asiakkaita? Mitä tietoja näistä meillä on?
Edellä oleva kysymys johtaa helposti hedelmättömään väittelyyn.
Kannattaakin aloittaa selkeistä asioista. Kaikki ovat kutakuinkin samaa mieltä mitä käsitteet yritys (tai organisaatio) ja henkilö tarkoittavat, nehän ovat melko neutraaleja käsitteitä. Määritellään siis aluksi ne.
Yhteydet tärkeitä
Sitten siirrytään toiseen tärkeään osaan: relaatioihin eli yhteyksiin. Jo edellä mainittujen käsitteiden yritys ja henkilö välillä on yhteys: Henkilö voi kuulua yhteen tai useampaan yritykseen (ajan kanssa) ja yritykseen voi kuulua useita henkilöitä, eri rooleissa, kuten on työssä, on yhteyshenkilö, vastaa laskutuksesta.
Seuraavaksi mietimme mitä relaatioita on muihin käsitteisiin. Sekä henkilöillä että yrityksillä voi olla puhelinliittymä eli liittymäsopimus. Käsitemallimielessä sanotaan, että henkilöillä ja yrityksillä on yhteys eli relaatio liittymäsopimukseen, kaaviossa rooli-käsitteen kautta. Henkilö tai yritys voi olla esimerkiksi omistajan, maksajan tai käyttäjän roolissa.
Neutraalien yritys- ja henkilömääritysten lisäksi olemme nyt päässeet faktapohjaiseen määrittelyyn siitä, mitkä yhteydet (roolit) ovat mahdollisia puhelinliittymäsopimukseen.
Juuri näiden relaatioiden kautta päästään tarkkaan keskusteluun kuka oikeastaan on asiakas.
Asiakkaana oleminen edellyttää siis henkilön tai yrityksen tiettyjä yhteysrooleja liittymäsopimukseen. Ehkä tarvitaankin useita asiakkaan alalajeja: maksava asiakas, käyttäjäasiakas jne. Edelleen voidaan määritellä, että osa yrityksistä ja henkilöistä on toistaiseksi prospekteja. Osa on entisiä asiakkaita. Näitä varten mallissa on käsite henkilön tyyppi.
Myös GDPR:n noudattaminen on helpompaa, kun kaikki on määritelty.
Masterdata ja hierarkiat
Otetaan toinen esimerkki. Ns. masterdata-määritysten yhteydessä puhutaan usein hierarkioista. Pysytään asiakasalueella.
Oletetaan, että olemme kiinnostuneita esimerkiksi Forum-kauppakeskuksessa olevasta McDonalds -ravintolasta, joka on asiakkaamme. Se kuuluu McDonalds -kauppaketjuun, jossa on oma, hierarkkinen rakenteensa. Sen haluamme tuntea.
Lisäksi tuo ravintola kuuluu Forum-kauppakeskukseen yhtenä liikkeenä. Tämä on toinen hierarkkinen rakenne: Forum puolestaan kuuluu Helsinkiin (alue) ja Uudenmaan maakuntaan (lääni).
Vielä yksi yhteys on, että asiakas kuuluu yrityksemme tietylle myynpiirille, jolla on oma hierarkiansa.
Olemme siis mallintaneet asiakkaan ja sen mahdolliset yhteydet useaan eri hierarkiaan. Sen ”alapuolelle” voimme mallintaa muita yhteyksiä, kuten yhteydenotot, tilaukset ja laskut sekä yhteys meidän yhteyshenkilöömme.
Käsitemalli toimii pohjana, kun saamme lisää asiakkaisiin liittyviä tietoja, kuten uusia hierarkioita, tyytyväisyyskyselyhen tuloksia tai ulkoisista lähteistä saatavia tietoja.
Data on saatavilla!
Kun kaikki nämä yhteydet toteutetaan käsitemallia noudattaen tietokantaan – tietovarastoon, masterdata-järjestelmään tai operatiiviseen järjestelmään – voimme kysellä monipuolisesti asiakkaisiin liittyviä asioita.
Voimme kysellä asiakkaan emoyhtiöitä tai listata tietyn myyntipiirin asiakkaita. Tai tiettyyn kauppaketjuun kuuluvien liikkeiden sijainteja. Samasta tietokannasta saamme kaiken, kun asiat on hyvin mallinnettu! Tietoa tarvitseva liiketoiminnan ihminen ja toteuttava IT-henkilö ymmärtävät toisiaan – puhutaan yhteisillä käsitteillä.
Laajentaminen käsitemallien kautta
Käsitemallin avulla on lisäksi helppo laajentaa asiakkaaseen liittyviä yhteyksiä. Jatkossa haluammekin tarjota asiakkaalle alihankitasopimuksia. Lisäämme siis tuon käsitteen käsitemalliin sekä yhteyden asiakkaaseen. Sen mukaan tehdään lisäys tietokantaan.
Oikeassa elämässä mennään tietysti vielä syvemmälle, esimerkiksi henkilön määrittelyssä. Esimerkiksi vähittäiskaupassa tunnistettuja henkilöasiakkaita ovat vain rekisteröityneet kanta-asiakkaat sekä verkkokaupan käyttäjät. Loput ovat asiakkaita, mutta heitä ei voi tunnistaa. Nämä kannattaa mallintaa erikseen.
Asiakastietomme siis laajenevat hallitusti ja ymmärrettävästi mahdollistaen monenlaisia uusia analyysejä.
Asiakasalueen tiedot alkavat kaaoksen sijaan olla hallinnassa!
Lopuksi
Kannattaa määritellä organisaatiomme keskeiset käsitteet paremman kommunikaation ja yhteisymmärryksen saavuttamiseksi.
Määritellään käsitteet lähtien neutraaleista käsitteistä, joista on helppo päästä yhteisymmärrykseen. On tärkeää määrittää yhteydet eli relaatiot tärkeisiin muihin käsitteisiin. Niiden avulla lopulta päästään tarkkoihin määritelmiin, kuten mikä on minkäkinlainen asiakas tai mitä tarkoitamme tilauksella.
Näin alamme puhua täsmällisemmillä käsitteillä. Liiketoiminnan, IT-henkilöiden ja konsulttien välinen kommunikaatio nousee uudelle tasolle.
Tehtyjen käsitemallien mukaan tehdyissä tietovarastoissa, tietoalustoissa ja muissa tietokannoissa datat ovat saatavilla hyvin monipuolisia hakuja ja analyysejä varten.
Nyt tiedämme tarkasti, minkälaisia asiakkaita meillä nyt on ja pääsemme analysoimaan minkälaisia pitäisi olla. Ellien porukka järjestää aiheesta muuten erittäin mielenkiintoisen ilmaisen webinaarin, jossa juuri käsitellään tätä problematiikkaa. Mike Ferguson webinaarin puhujavieraana, kannattaa osallistua.
Ystävällisin terveisin,
Ari Hovi
PS. Vihdoin olemme saaneet erään kaikkien aikojen suosituimmista kouluttajista takaisin kouluttamaan! Tiedon mallinnuksen erikoisosaaja Alec Sharp kouluttaa koronatauon jälkeen pitkästä aikaa, ja nyt ensimmäistä kertaa täysin etänä.
Business-Oriented Data Modelling Masterclass
Tämä uusi koulutus yhdistää parhaat opit Alecin suosituimmilta kursseilta Business Oriented Data Modelling sekä Advanced Data Modelling. Moni datahallinnan osaaja pitää Aleckin kursseja parhaina ja eniten silmiä avaavina kursseina . Astu Alec Sharpin maailmaan ja katsot datan hallintaa täysin uudesta näkökulmasta!
Lisätiedot ja ilmoittautuminen tästä.
