Alle virksomheter har et mål.

Et mål som vil variere ut i fra den livssituasjonen en virksomhet er i, og hvilken type produkter og tjenester de tilbyr.

I starten er målet å få på plass en første versjon av produktet, deretter få deres første betalende kunder, så skape inntekts- eller brukervekst, og til slutt lønnsomhet:

• Problem - Løsning fit - i tidlig fase ønsker du å finne ut om problemet du ønsker å løse er et problem som trenger en løsning, og at din løsning er den riktige løsningen.
• Produkt - Marked fit - når du vet at du løser riktig problem og har begynt å utvikle et produkt, så ønsker du å vite om ditt produkt er den riktige løsningen på problemet.
• Forretningsmodell fit - når du vet at produktet ditt er det riktige produktet, så ønsker du å finne en forretningsmodell som skalerer med kundens verdi og som er tilstrekkelig til at du har en levedyktig virksomhet.
• Produkt - Kanal fit - så ønsker du å finne kanal(er) som passer for ditt produkt.
• Språk - Marked fit - og et verdibudskap og ordlyd som treffer markedet.
• Vekst og skalering - når alt over er på plass er målet å få ut budskapet til flest mulig og skalere så fort du klarer.
• Lønnsomhet - med en forretningsmodell som gjør deg til en lønnsom forretning på et tidspunkt.

Veien til dette målet er full av antagelser og hypoteser.

I starten vil dere gjøre antagelser basert på grunder-teamet sin kompetanse og erfaring, eventuelle markedsundersøkelser dere har utført og kunder dere har snakket med.

Siden vi på dette tidspunktet ikke har fått et produkt ut i markedet vil datapunktene være kvalitative. Det betyr at  behovene og utfordringene er hentet inn gjennom data fra kvalitative kilder som intervjuer, undersøkelser eller rapporter.

Når vi henter data fra reell bruk av produkter og tjenester vil vi få datapunkter som sier noe om den faktiske adferden til brukere. Dette er “kvantitative datapunkter”.

I starten må dere basere dere på de kvalitative dataene. Men lager dere en kundedatastrategi og etablerer en infrastruktur for innsamling av kundedata, kan dere også inkludere kvantitative brukeradferdsdata i deres beslutninger.

Ofte er det et avvik mellom hva folk sier og hva de gjør. Derfor ønsker dere å hente inn både kvalitative (hva de sier) og kvantitative data (hva de gjør) som grunnlag for deres beslutninger.

Samle data gjennom kundereisen

En kundereise består av mange kontaktpunkter mellom din merkevare, tjenester eller produkter og din kunde. Et kontaktpunkt kan være kundens møte med dere på nettsiden deres, prosessen for brukerregistrering, selve bruken av produktet eller eposter og meldinger i forbindelse med support eller annen kundeoppfølging.

Hvert kontaktpunkt gir dere en mulighet til å forsterke den opplevelsen du ønsker at din kunde skal sitte igjen med. Men det gir deg også en mulighet til å skuffe kunden. Forskjellen ligger som regel i hvor stor grad dere klarer å benytte dataene som oppstår på veien.

Datadrevet virksomhet

Å lykkes med å bli en datadrevet virksomhet krever systematisk og målrettet arbeid over tid.

Kundedata oppstår og skal benyttes gjennom hele kundereisen, og det omfatter derfor alle avdelinger i en virksomhet. Data som oppstår i en avdeling sitt ansvarsområde skal typisk brukes av en eller flere andre avdelinger.

Dere må derfor ha en måte å jobbe på som hjelper dere med og systematisk samle inn data, strukturere de og bruke de gjennom hele kundereisen. Og at dette er integrert i måten dere er organisert på, slik at alle vet hvem som er ansvarlig for hva.

En kundedatastrategi er verktøyet dere bruker for å få til dette. Kundedatastrategien er koblingen mellom din virksomhet sin målsetning og din kunde sin målsetning:

En kundedatastrategi skal sette din virksomhet i stand til å samle og bruke kundedata gjennom en kundereise, slik at dere og kunden når sitt mål med bruken av deres produkt.

Hva er kundedata?

I et komplett livsløp vil en kunde som sagt ha mange kontaktpunkter med din virksomhet, produkter eller tjenester. Hvert kontaktpunkt kaller vi en hendelse. Summen av alle disse kontaktpunktene/hendelsene er som sagt den komplette kundereisen.

Kundedata er de dataene en kunde eller bruker produserer gjennom hele kundereisen. Kundedata kan være både data om en bruker, og hva brukeren gjør.

Data om en bruker er det vi kaller brukerdata, og kan være **data som:

• Personalia
• Demografi, geografi og teknografi
• Interesser, jobb og utdanning
• Info om produktkjøp og produktpreferanser

Dette er data som beskriver kunden på et gitt tidspunkt og er noe som endrer seg over tid. Her er jobben å finne ut av hva dere skal samle av data og å holde dataene oppdatert.

Data om hva en bruker gjør er det vi kaller hendelsesdata. Dette er data om selve hendelsen/kontaktpunktet, og kan være data som:

• Tidspunkt
• Sidetittel, URL og nøkkelord
• Produkt, produktkategori og produktpris
• Abonnementsinfo, -status, -navn, -pris

Dette er data som beskriver selve hendelsen, og i hvilken kontekst det har skjedd. Hendelsesdata kan ikke endre seg, da det beskriver konkret hva som har skjedd.

Både brukerdata og hendelsesdata vil variere avhengig av type virksomhet, produkt og type hendelser kundereisen består av. Å kartlegge hva som trengs av bruker- og hendelsesdata gjør dere med en komplett hendelssporingsplan.

Hva bruker dere kundedata til?

For virksomheter som har veldig korte kundereiser, og liten kontinuitet i kundeforholdet (kunden kjøper et produkt og tenker ikke noe på dere før et nytt behov oppstår lengre frem i tid) må det vurderes om det er kost/nytte å lage en komplett kundedatastrategi.

I en slik kundereise vil det være lange perioder uten noen kontaktpunkter mellom dere og kunden deres, og det som er avgjørende for en slik virksomhet er å være “top of mind” når et kjøpsutløsende kontaktpunkt oppstår. Hvis kjøpsprosessen i tillegg er kort, sjelden og man bruker produktet kun i en kort tidsperiode, må effekten av bruk av kundedata vurderes nøye opp i mot kostnaden.

De virksomhetene som derimot enklere vil regne hjem gevinsten med å en kundedatastrategi er de som har et ønske om å lage personaliserte brukeropplevelser gjennom en kundereise. Det kan være kontaktpunkter og utsendelser med tilpasset design, med tilpasset ordlyd og verdibudskap, med tilpasset kanalbruk eller med tilpasset frekvens.

Det kan også være brukeropplevelser og kundereiser som er både fysiske og digitale, samt strekker seg over flere kanaler.

Det kan være at dere utvikler en mobilapp, webapp eller et SaaS-produkt, driver med e-varehandel, eller andre digitale produkter. Dere ønsker å se hvordan brukere interagerer med produktet, se hvilke funksjoner de benytter og hvilke de ikke benytter, og om brukerne oppnår sitt mål med å bruke produktet.

Eller se hvordan onboardingen av nye brukere fungerer, hvor fort dere klarer å få brukeren til å oppnå produktets kjerneverdi, og i hvor stor grad brukerne kommer tilbake for å oppleve den på nytt.

I slike tilfeller vil en kundedatastrategi kunne gi dere innsikt i om deres faktiske kundereise stemmer overens med den teoretiske kundereisen dere har kartlagt.

En god kundedatastrategi er også en forutsetning hvis dere ønsker å bygge en skalerbar organisasjon med stor grad av automatisert kundekontakt, og kundehåndtering.

Fellesnevneren for de virksomhetene som kan få en god gevinst av å etablere en kundedatastrategi er:

1. De har en kundereise som strekker seg over flere kontaktpunkter, med en relativt hyppig eller forutsigbar frekvens, potensielt i flere forskjellige bakenforliggende datakilder (med mulig kombinasjon av fysiske og digitale kontaktpunkter), og som strekker seg over en lengre periode
2. De har produkter som er basert på innloggede brukere eller en annen identifikator, slik at det vi har en naturlig kilde for å identifisere brukere

Når dere har bestemt dere for å samle inn kundedata vil dere relativt fort møte noen utfordringer:

Kundedata lever i siloer

Hvert kontaktpunkt med en bruker er en mulighet til å forsterke en positiv opplevelse i møte med din merkevare, produkt eller tjeneste. Men det er også en mulighet til å skuffe brukeren.

Skuffende brukeropplevelser er ofte et resultat av dårlig håndtering av kundedata gjennom en kundereise. Siden en kundereise består av flere forskjellige faser vil kontaktpunktene og dataene som produseres leve i forskjellige bakenforliggende systemer.

Og det bringer oss til vår første utfordring:

Kundedata lever i siloer

Hver silo har sin måte å forvalte og benytte kundedata på. Og hver silo forvalter kundedata innenfor sin avgrensede fase av kundereisen - CRM-systemet for salgsfasen, IT-supportsystem for kundeforvaltningsfasen, økonomisystem for fakturering, nettsiden for litt av alle faser osv.

Når data lever i siloer er det en utfordring å få innsikt på tvers. Man får ikke et helhetlig bilde av kundereisen, og det vil være en utfordring å designe konsistente brukeropplevelser.

Når data lever i siloer er det heller ikke en spesifikk person eller avdeling som er helhetlig ansvarlig for hvordan dere skal benytte kundedata for å nå deres felles mål.

Mest sannsynlig er det heller ikke kartlagt hvilke systemer kundedataene lever i, hvordan de er strukturert, og hvordan dere kan benytte de for å komme nærmere deres og kundens mål.

Dette er det dere skal løse ved å lage en kundedatastrategi.

Løsningen - lag en kundedatastrategi

For å imøtekomme disse utfordringene trenger vi en kundedatastrategi. En kundedatastrategi vil hjelpe oss med å jobbe helhetlig med innsamling og bruk av kundedata, samt sette et klart eierskap og ansvar. Kundedatastrategien bør starte med hva som er målet med strategien:

Kundedatastrategien skal sette <sett inn navn på deres virksomhet> i stand til å samle inn og strukturere egne kundedata, slik at de kan benyttes for å oppnå <sett inn deres forretningsmål> og <sett inn kundens mål med bruk av produktet>.

Som vi ser så er målet med en kundedatastrategi delt i to:

1. Hjelpe dere å oppnå deres eget mål
2. Hjelpe kunden å oppnå sitt mål

La oss starte med det første først.

Kundedata for å oppnå deres mål

Deres overordnede målstyringsverktøy skal legge føringene for kundedatastrategien. Hvis dere benytter et verktøy som OKRs så er det deres overordnede Objective som bestemmer hva dere skal oppnå med kundedatastrategien deres.

Hierarkiet er som følger: Objective (overordnet mål) → Key Result (målbart målekriterie) → Eksperiment (hypotesetesting ved bruk av kundedata).

For eksempel:

Objective: Oppnå budsjettert ARR for året

Key Result 1: Vi får 20 nye kunder

Key Result 2: Vi vokser gjennomsnittlig ordrestørrelse pr nye kunde med 20 %

Key Result 3: Vi vokser årlig netto omsetnings-retention på eksisterende kunder fra 105 % til 115 %

Eksperiment 1: Ved å bygge et referanseprogram rettet mot våre mest fornøyde kunder vil de referere oss videre til minst 20 nye kunder

Eksperiment 2: Ved å presentere relevante produkt-addons foran kunden i forbindelse med kunderegistrering vil vi kunne øke gjennomsnittsstørrelsen pr ordre med 20 %

Eksperiment 3: Ved å få kunden til å bruke flere funksjoner og en større bredde i produktet vil de bli mer fornøyde og se verdien av å gå over til nye og utvidede produktplaner

Kundedatastrategien kommer inn på det laveste nivået, altså eksperimenter.

En kundedatastrategi vil gi dere innsikt som igjen gir dere ideer til nye testbare hypoteser, og et verktøy for å verifisere eller falsifisere hypotesen basert på konkret brukeradferd.

Men kanskje det viktigste poenget er at tilgangen på kundedata vil ha en direkte konsekvens for hvilke type eksperimenter vi kan gjennomføre.

Det vil for eksempel være umulig å gjennomføre eksperiment 1 hvis vi ikke har data om hvor fornøyde kundene er, i eksperiment 2 trenger vi data om hvilke type produkter og produktpreferanser kunden har og i eksperiment 3 må vi vite hvilke funksjoner kunden bruker i produktet.

Ved å bygge et målhierarki tilsvarende dette vil det være enkelt å knytte de konkrete initiativene og eksperimentene direkte til deres egen overordnede målsetting.

Kundedata for å oppnå kundens målsetting

Har dere klart for dere hva som er kundens mål med å ta i bruk deres produkt? Hva som er deres kjerneverdi og grunnen til at kunden kommer tilbake til dere? Og er dette noe som er like klart og tydelig for alle avdelinger og ansatte?

Alt starter med å klart og tydelig definere hva som er produktets kjerneverdi, også kalt wow-opplevelse. Helst er det konkretisert ned til en spesifikk hendelse - det tidspunktet kunden får “wow-opplevelsen” og virkelig skjønner hva som er grunnen til at de har kjøpt deres produkt.

Eksempler på forskjellige wow-opplevelser:

• Treningsapp -> Gjennomført treningsøkt
• Frisørsalong -> Utført hårklipp
• Bildelingsapp -> Biltur gjennomført
• Hjemleveringstjeneste -> Varer levert på døra
• Fjernlagertjeneste -> Varer hentet og levert på lager
• Nettavis -> Lest artikkel

I kundedatastrategien må dere definere hvilken hendelse som er deres produkt sin wow-opplevelse, og være tydelige på at grunnen til at dere skal samle inn og benytte kundedata er for å hjelpe kunder med å oppnå denne opplevelsen fortere og oftere. Det gjør ikke noe om dere kvantifiserer hvor fort og ofte.

På samme måten som når vi benytter kundedata for å oppnå vårt eget mål, bør vi her jobbe etter en metodikk som baserer seg på hypotesetesting og eksperimentering. Derfor bør vi i kundedatastrategien også avklare hvordan vi skal organisere oss og hvem som er ansvarlig for hva.

Organisering og ansvar

De som jobber med kundedatastrategien og eksperimentering vil jobbe på tvers av alle avdelinger og verdikjeden i deres virksomhet og vil ikke være knyttet til en konkret avdeling.

Derfor er det viktig at kundedatastrategien besvarer punktene under, at det er klart og tydelig definert hvem som er ansvarlig for hva og hvordan eventuelle interessekonflikter løses:

• Hvem eier/er ansvarlig for arbeidet?
• Hvem er allokert i teamet? Hvor mye er de allokert?
• Hvordan håndterer vi prioriteringer og interessekonflikter for teammedlemmer som er delvis allokert?
• Hvordan sikrer vi at teamet har tilstrekkelig og riktig kompetanse?
• Hva skjer når arbeidet vil påvirke andre avdelinger og team? Hvem har det siste ordet?
• Hvordan sikrer vi teamets selvstendighet og uavhengighet (for å unngå flaskehalser og holde høyt tempo)?
• Hvem tar beslutning på eventuelle programvarekjøp?

Skal man lykkes er det viktig at teamet har ganske frie mandater, samtidig som det er klart for omverden hvorfor de har så frie mandater og hva som er hensikten med den jobben de gjør.

Forvaltning av systemer og prosesser

Det siste dere bør si noe om i strategien er hvordan dere skal håndtere fremtidig forvaltning av systemer og prosesser.

Når dere begynner å gjennomføre eksperimenter så vil resultatet være en av to; enten gir det ønsket effekt, eller så gir det ikke ønsket effekt.

Hvis et eksperiment gir ønsket effekt betyr det at vi må fortsette med den aktiviteten/initiativet vi testet ut. Som igjen betyr at det må implementeres som en del av våre standard prosesser og rutiner.

Selv i tilfeller hvor det er 100 % automatisert vil det kreve noe ressurser til overvåking og eventuell feilsøk og -retting.

Eksempler på ting som må forvaltes er annonsekampanjer, epostutsendelser, referanseprogrammer, og kundeundersøkelser.

Dette er prosesser og aktiviteter som må gjennomføres kontinuerlig frem til vi ser det ikke lenger gir noe effekt.

Mest sannsynlig er noen andre som skal forvalte disse prosessene enn de som testet de. Så det bør også hensyntas en kompetanseoverføring fra eksperiment-team til forvaltnings-team.

Tid og ressursbruk på forvaltningen er vesentlig større enn tid og ressursbruk på testing og eksperimenteringen. Derfor må kundedatastrategien inneholde hvem som er ansvarlig etter at et eksperiment er gjennomført og har gitt ønsket effekt og skal “inn i linjen” og forvaltes videre. Hvem har forvaltningsansvaret for nyanskaffet programvare, og hvordan håndterer vi økt forvaltning av prosesser som konsekvens av vellykkede eksperimenter?

Å lage en kundedatastrategi i seg selv trenger ikke være så omfattende, men konsekvensene for deres virksomhet kan være store. Det kan kreve større omorganiseringer, at nye ansvarsområder etableres, at prosesser og systemer endres, at ny kompetanse må tilegnes og at etablerte tankesett endres.

Men for de som kommer seg gjennom denne endringen er det en stor oppside. Å etablere en kundedatastrategi er første steget mot å bli en innsikts- og datadrevet virksomhet. Med en kundedatastrategi på plass er dere endelig klare for å ta steget over i en verden hvor beslutninger fattes basert på faktisk brukeradferd og innsikt, og ikke magefølelse og synsing.

‍