Esimerkiksi Dagmarin sivuston suosituimpia sisältöjä on Petri Vatasen kirjoittama blogisarja ohjelmallisesta ostamisesta (osat 1 ja 2). Voimmeko olettaa, että ohjelmallinen ostaminen siis kiinnostaa? Varmasti, mutta muutama kysymys nousee esiin:
1. Löytävätkö ohjelmallisesta ostamisesta kiinnostuneet Petrin blogipostauksiin vai olisiko vieläkin suurempi määrä aiheesta kiinnostuneita, jotka eivät vain ole löytäneet kirjoituksia?
2. Mistä muista aiheista asiakkaamme ovat kiinnostuneita? Onko sivustollamme näihin aiheisiin liittyvää sisältöä?
Käytettävyyden peruslain mukaan käyttäjät viettävät suurimman osan ajastaan muilla sivustoilla. Jos siis perustamme näkemyksemme kohderyhmistä vain omaan sivustodataamme, on käsitys luultavasti jollain tavalla puutteellinen. Tarvitsemme tietoa siitä, mistä kohderyhmämme ovat ylipäätään kiinnostuneita, ei vain silloin kun he ovat meidän sivuillamme.
Motiivipohjainen segmentointi kohderyhmäymmärryksen perustana
Parhaassa tapauksessa verkkopalvelukehityksen pohjana on motiivipohjainen segmentointi. Tällöin ymmärryksemme asiakkaista ja potentiaalisista asiakkaista perustuu tutkittuun tietoon.
Motiivipohjaisen segmentoinnin kautta saamme tietoa siitä, mitkä ovat liiketoiminnan kannalta potentiaalisimmat kohderyhmät sekä millaisia näiden kohderyhmien edustajat ovat; mitä he arvostavat ja mikä on heille yhdentekevää.
Segmentointi tuo vastauksia esimerkiksi seuraaviin kysymyksiin:
- Millaiset asiat ovat heille tärkeitä? Mistä ja miten näille ryhmille kannattaa viestiä?
- Miten suoriudumme avainkohderyhmien toiveisiin verrattuna?
- Miten he kokevat palvelumme ja tuotteemme, millaisia tarpeita on tuotekehityksen suhteen?
- Miten tuotteen/palvelun valintapäätös syntyy?
- Miten voimme erottua ostoprosessin avainvaiheissa?
Segmentoinnin pohjalta voimme luoda verkkopalvelukehityksessä yleisesti käytetyt käyttäjäpersoonat tietoon perustuen. Nämä persoonakuvaukset visualisoivat kerätyn kohderyhmädatan helposti ymmärrettävään ja viestittävään muotoon.
Verkkopalvelukehitys on vain yksi segmentoinnin käyttökohde. Esimerkiksi yllämainitut persoonakuvaukset on helppo tapa kommunikoida, läpi organisaation ja kumppaneiden, kenelle palveluita tehdään.
Tutkimuksen lisäksi on myös monia muita tapoja luoda ymmärrystä kohderyhmistä. Verkosta voimme saada monenlaista dataa esimerkiksi sosiaalisen median keskusteluista, blogeista ja keskustelufoorumeilta. Toisaalta omasta asiakaskannasta voidaan luoda ymmärrystä nykyasiakkaista ja esimerkiksi asiakkuuksien keskeisistä haasteista.
Kohderyhmien tarpeiden analyysi hakudatan perusteella
Näiden lisäksi hakukone on hyvä keino löytää tietoa asiakkaiden tarpeista. Haku on usein ensimmäinen askel, kun jostain asiasta halutaan tietoa. Hakudataa analysoimalla on mahdollista selvittää, millaisia tarpeita kohderyhmillä on, sekä millaisista asioista he ovat kiinnostuneita. En tarkoita analyysillä yksittäisten hakusanojen listauksia, vaan ymmärryksen rakentamista hakujen taustalla olevista tarpeista, kysymyksistä ja tilanteista.
Hakudatasta löytyy usein erilaisia yllätyksiä. Esimerkiksi suuria määriä hakuja aiheesta, joka liittyy keskeisesti asiakkaan liiketoimintaan, mutta josta ei ole sivustolla mainintaakaan. Löydetään siis selkeä tarve, johon voidaan vastata sisällöillä. Tai kohderyhmät ovatkin asiantuntevampia kuin odotettiin. He käyttävät termejä, joita heidän ei uskottu tietävän. Tai he hakevat palveluita aikoina, jolloin niitä ei ole saatavilla. Suurin osa hauista tehdään esimerkiksi kesälomien aikaan.
Hakudatasta voidaan löytää myös vastaukset aiemmin esittämiini kysymyksiin. Voimme selvittää kuinka paljon esimerkiksi ohjelmalliseen ostamiseen liittyviä hakuja tehdään Suomessa ja kuinka suuri osa päätyy lukemaan Petrin blogipostauksia. Voimme myös selvittää muiden markkinointiin liittyvien hakujen määrän ja eri aiheiden kiinnostavuuden. Ja tätä kautta voimme arvioida millaisia asioita markkinoijat pohtivat eniten, millaisiin kysymyksiin he etsivät vastauksia.
Datan lisäksi on hyvä pitää asiakasymmärryksen työkalupakissa myös palvelumuotoilun menetelmiä, kuten observointi, luotaimet ja haastattelut. Esimerkiksi kuvaamalla asiakaspolun pystymme identifioimaan haasteita ja mahdollisuuksia, joihin voimme vastata sivustolla. Tällöin voimme miettiä mitä vaiheita polulla on, mitä asiakkaamme tekevät eri vaiheissa, mitä kysymyksiä heillä mahdollisesti herää, mitä mahdollisuuksia meillä on ja miten voimme verkkopalvelumme avulla entisestään tehostaa tai tukea ostopolun vaiheita.
Asiakasymmärrys on kuin palapeli, jossa kokonaiskuva syntyy yhdistämällä tutkittua tietoa, dataa, havaintoja ja kokemuksia monista eri tietolähteistä. Palaset loksahtavat paikoilleen, kun kokoajalla on aito halu ymmärtää asiakkaittensa motiiveja ja tarpeita sekä kehittää verkkosivuston asiakaskokemusta näistä lähtökohdista.
Blogisarjan seuraavassa osassa käymme läpi verkkosivuston tavoitteita ja mittaamista.
Haluatko kehittää verkkopalvelusi asiakaslähtöisyyttä? Ota yhteyttä ja pyydä tarjous täältä!
Lue myös seuraavat bloggaukset:
”Sivuston kehittäminen ei ole projekti, vaan prosessi.” Ilkka Keskiväli, Senior Data Scientist