Autor: Marek Mühlberg • 11. detsember 2013

Tähelepanu! Artikkel on enam kui 5 aastat vana ning kuulub väljaande digitaalsesse arhiivi. Väljaanne ei uuenda ega kaasajasta arhiveeritud sisu, mistõttu võib olla vajalik kaasaegsete allikatega tutvumine.

Järgneb lühiintervjuuInfo kogumises osaleb kogu ettevõte – kõik kellega kliendid kokku puutuvad, koguvad kas otse või kaudselt kliendiinfot, iseasi, kui järjekindlalt nad seda teevad ja kui hästi talletavad.

Kas elektroonilise kliendiinfo kogumine ja rakendamine tasub end ära ettevõtete jaoks?

Kliendiinfo kogumisega on nagu iga teise äriprojektiga – tulud peavad olema suuremad kui kulud. Selleks et teada, mida tasub koguda, on vaja ette kujutada mehhanisme, mille kaudu info valdamine aitab müüki ja turundust tõhustada. Õige info valdamine on alati tasuv. Minu praktikas on tasuvusajad olnud suurusjärgus pool aastat kuni aasta.Kas see on kallis lõbu, mis eeldab eraldi töötajat või osakonda?

Kallis on ainult siis, kui ei ole tasuv. Suurtel ettevõtetel on rohkem võimalusi süsteemidesse ja tarkvarasse investeerimiseks. Kõige kehvemas seisus on keskmised ettevõtted, kellel kliente on rohkem kui inimmälu jaksab hallata aga nii vähe, et IT on liiga kallis.

Kui ettevõtjal on oma klientide kohta detailne info olemas, siis mida ta sellega teha saab turunduslikus mõistes?

Paremini turundust suunata – teada, millistele klientidele on tasuvam teha turundust, milliste võtetega turundust tasuvamaks teha. Kogu analüütika töötab mudelite peal ning mudelid koostatakse varasema kogemuse põhjal. Uuritakse, kuidas info põhjal ära tunda paremaid kliente, paremaid turundusvõtteid. Mudeleid täiendatakse tegevuse käigus – kontrollitakse, et need töötaks piisavalt täpselt, analüüsitakse ebatäpsuste põhjuseid.Kuidas teha vahet ebaolulisel ja olulisel kliendiinfol.

Seda nimetatakse sensitiivsuseks – info „võime“ ennustada paremat tulemust. Vahet tehakse, analüüsides senist äritegevust, uurides kliendiinfo võimekust eristada head ja halba äritulemust. Äritulemus on siin kõige laiemas mõistes – käive, kasum, allahindlus, marginaal, kogus, kliendikohane käive ja kasum, kliendisuhte pikkus, soovitamine jne

Kas kliendiinfo kogumine on täppisteadus?

Kogumine pole, kasutamine on selles mõttes, et igasugune kliendiinfo on oma olemuselt statistiline, st lisaks väärtusele on tal olemas ka veapiir. Näiteks EMOR on Teenindusindeksi arvutamisel ja avaldamisel korduvalt teinud selle vea, et asetanud pingeritta ettevõtted, milliste indeksi veapiir on nii suur, et vahed on statistiliselt ebaolulised. Teisisõnu, esimene koht pingereas paraku tähendab, et jagatakse esimest kuni kaheksandat kohta, kuna „fotofiniši“ pilt on nii udune, et ei saa aru, kes mitmes tegelikult on.Kas turunduslikus mõistes eksisteerib mingi kindel edukuse määr või pigem garantiid puuduvad?

Edukuse määra kehtestab iga ettevõte enda jaoks ise ja tavaliselt on see seotud mingite tulemuste paranemisega võrreldes varasemate tulemustega. Üldiseid kriteeriume on pigem vähe, needki on sellised rusikareeglid, et „otsepostituses on 1% „hit rate“ hea tulemus“. Iga ettevõte teab ise, kuidas on „praegu“ ja kogu kliendiinfo kasutamise eesmärk seisneb selles, et „pärast“ oleks paremini kui „enne“.

Vaata kava ja registreeru üritusele SIIN .