Mikä ihmeen data?

Lähestulkoon kaikki verkossa tekemäsi sivun klikkaukset, tietojen syöttämiset, tai vaikka iltapäivälehden sivujen tuijottelu tallennetaan jonnekin, miksi? Koska dataa keräämällä pystymme parantamaan prosesseja. Verkkokäyttäytymistä seuraamalla on mahdollista analysoida käyttäjän mielenkiinnon kohteita sekä ostokäyttäytymistä, ja esimerkiksi kohdennettu mainonta toimii tällä periaatteella. Markkinoinnissa seurataan käyttäjää, luodaan uniikeille käyttäjille profiili, jonka perusteella sitten on helppo näyttää juuri oikeanlaisia mainoksia kyseiselle käyttäjälle.

Erilaiset datatyypit ja niiden hyödyntäminen

Henkilökohtainen data

Tilaajaan, osallistujaan tai muuhun henkilöön kohdistuva tieto kuten sähköposti, nimi tai osoite. Hyödynnä esimerkiksi keräämällä osallistujista ennakkoon lista, jonka avulla voidaan varautua tapahtuman kävijämääriin. Tutustu lisää Datan hyödyntäminen tapahtumissa -oppaasta. 

Transaktiodata

Tilaukseen, rahasiirtoon tai muuhun vastaavaan transaktiotapahtumaan kohdistuva tieto kuten aikaleima tai rahamäärä. Hyödynnä esimerkiksi keräämällä listaa transaktioista, jonka avulla voidaan päätellä paljonko yleisesti kuluttajat ovat valmiina maksamaan tapahtumalipuista.

Anturidata

Jokin fyysinen asia, jonka muutosta mitataan, kuten lämpötila, äänentaso tai liike. Hyödynnä esimerkiksi keräämällä anturidataa vaikkapa GPS-sijainnista tapahtuman aikana, jonka avulla on mahdollista seurata muun muassa, mitkä asiat tapahtumassasi vetoavat ihmisiin.

Huomio! Kaikessa datan keräämisessä on muistettava EU:n tietosuojaasetus GDPR. Lisää GDPR:stä voit lukea täältä

Kuva, lähde.

Data-analytiikka

Nyt kun ymmärretään minkälaisia erilaisia datatyyppejä on ja miten niitä hyödynnetään, voidaan yrittää selittää asiaa hieman syvemmin, ja perehtyä data-analytiikka prosesseihin. Voidaan ajatella että data-analytiikkaprosessi voidaan yksinkertaisesti jakaa 3 osaan:

• Datan erittely ja käsittely. Kerätystä datasta muodostetaan tarvittavan muotoista/käsiteltyä dataa, jota voidaan hyödyntää, kun dataa aletaan analysoimaan.
• Analysointi. Isoista määristä esimerkiksi tilaustietoja, voidaan analysoinnin avulla muodostaa tuotteille keskihinta. Mittaamalla tuotteen keskihintaa eri hetkillä myyntiaikaa, voidaan piirtää graafikkaa, miten keskihinta on muuttunut pitkin myyntiaikaa.
• Tiedon näyttäminen ja hyödyntäminen erilaisissa prosesseissa. Analysointiin pohjautuva prosessin jatkaminen. Käyttäen edellämainittua tuotteen keskihintaa, voitaisiin kyseistä prosessia viedä pitemmälle määrittämään tuotteelle keskihintaan pohjautuva dynaaminen hinta. Kun tuotteen keskihinta muuttuu, muuttuisi tapahtumaan myytävän lipun hinta sen mukaisesti maksimoidakseen tapahtumamyynnin.

Lyhyesti, data on mahtavaa. Sitä kannattaa kerätä ja sitä kannattaa käyttää hyväksi, jotta saadaan parempia tuloksia! Tutustu viel lisää datan hyödyntämiseen täältä.

Syvenny aiheeseen Liveton Datan hyödyntäminen tapahtumissa -oppaasta.