Sosiaalinen CRM (Customer Relationship Management) eli SCRM yhdistää yrityksen digitaaliseen asiakasrekisteriin asiakkaiden käyttäytymisen sekä yrityksen www-sivuilla että yrityksen sosiaalisen median kanavissa. Sosiaalisen median käytön kasvu on mahdollistanut sen, että organisaatiot ovat enemmän vuorovaikutuksessa asiakkaidensa kanssa yksisuuntaisen viestinnän sijaan. SCRM-järjestelmän tarkoituksena onkin parantaa yrityksen olemassa olevia asiakassuhteita, saavuttaa uusia asiakkaita, lisätä markkinanäkemystä sekä kasvattaa liiketoimintaa. (Goldenberg 2015, 2−3.)
Sosiaalista CRM:ää digitaalisen markkinoinnin näkökulmasta tutkittiin myös opinnäytetyössä (Taipale 2021).
Goldenbergin (2011) mukaan SCRM-dataa kartutetaan ohjaamalla liikennettä yrityksen sosiaalisen median kanaviin. Kun yrityksen sosiaalisen median yhteisöt kasvavat, liikennettä ohjataan yrityksen omille www-sivuille tarjonnan hallinnan, laskeutumissivujen ja uutiskirjemarkkinoinnin kautta. Lopuksi kaikki tiedot tallennetaan CRM-järjestelmään.
![[Alt-teksti: Infograafi sosiaalisen CRM:n alueista ja kehitysmahdollisuuksista, joita ovat muun muassa tarjonnan hallinta ja uutiskirjemarkkinointi.]](https://blogit.lab.fi/labfocus/wp-content/uploads/sites/8/2021/10/509_2021_Sosiaalinen-CRM-vastaa-digitaalisen-markkinoinnin-tulevaisuuden-haasteisiin-1024x512.png)
Nykyaikaisten asiakassuhteiden tulee rakentua yksilöllisen markkinoinnin kautta massamarkkinoinnin sijaan. Yritysten on siis tiedettävä tarkkaan asiakkaidensa tarpeet ja vastattava suoraan niihin. (Payne 2008, 69−71) Usein sosiaalinen media nähdään yrityksissä vain markkinoinnin alustana. Sosiaalinen CRM-järjestelmä ymmärretään tämän takia usein kokonaisuutena väärin, vaikka yrityksen tuotteiden ja palveluiden markkinointi onkin yksi sosiaalisen CRM-datan käyttötarkoituksista. (Metz 2012, 62.)
Sosiaalinen CRM tarjoaa mahdollisuuden vuoropuheluun asiakkaan ja yrityksen välillä sekä mahdollistaa informaation liikkumisen kaikissa kanavissa. Kun asiakas kertoo tarpeistaan ja luo sisältöä sosiaaliseen mediaan, tiedot tallennetaan yrityksen järjestelmään. Siten asiakkaiden tuottamaa tietoa (esimerkiksi kyselyt, mielipiteet ja suosittelu) voidaan käyttää hyväksi muissa yrityksen viestinnän sisällöissä. (Smith & Zook 2020, 79.)
Ennakoiva analytiikka markkinoinnin tukena
SCRM on siis tietokanta, jonka tehtävänä on hoitaa koko asiakassuhteen elinkaarta. Kun SCRM-järjestelmän kautta on saatavilla asiakkaita koskevaa, muuttuvaa dataa, se auttaa markkinointia tarkentamaan asiakassegmenttejä ja -persoonia. Muuttuvaa dataa ovat esimerkiksi asiakkaan www-sivuselailut sekä ostopäätökseen johtaneet tapahtumat, kuten puhelut tai sosiaalisen median käyttö. Myös SCRM-datassa tapahtuvat profiilitietojen muutokset voivat käynnistää markkinointiviestinnän. (Smith & Zook 2020, 17, 78−79, 92.)
Ennakoiva analytiikka ennustaa tulevaa kerätystä datasta mallinnuksia ja koneoppimista hyödyntämällä (Toivonen 2021). Ennakoivan analytiikan perusteella voidaan kohdentaa myös markkinoinnin toimenpiteitä. Kun asiakkaiden kokonaisvaltaista käyttäytymistä analysoidaan kerätystä datasta, voidaan yrityksen asiakkaiden tulevaa käyttäytymistä ennustaa tapahtuneen perusteella. Ennakoivan eli prediktiivisen markkinoinnin toimenpiteitä voivat Chorianopoulosin (2016, 3) mukaan olla uusasiakashankinta, asiakassegmentointi, asiakassuhteiden kehittäminen ja asiakaspysyvyyden lisääminen.
Tietokoneet käsittelevät dataa nopeammin kuin yksikään ihminen, ja niiden muistikapasiteetti on eksponentiaalisesti suurempi kuin ihmisaivoilla. Koneoppimisen algoritmit ratkaisevat ongelmia olemassa olevaan dataan perustuen nopeasti. Monesti tehokas markkinointi liittyy suoraan asiakkaiden palvelemiseen. Koneoppiva, ennakoiva asiakkaiden palvelu perustuu dataan ja tarjoaa asiakkaalle ratkaisua ennen kuin asiakas edes etsii vastausta olemassa olevaan ongelman. Menestyksekäs yritys ennakoi asiakkaidensa tarpeet ja vastaa niihin juuri oikealla hetkellä. (Pradeep ym. 2019, 30, 99, 106.)
Kirjoittajat
Päivi Taipale valmistuu tradenomiksi (YAMK) Digitaaliset ratkaisut -koulutusohjelmasta LAB-ammattikorkeakoulusta vuoden 2021 lopulla.
Linnea Sulkanen toimii markkinoinnin lehtorina LAB-ammattikorkeakoulun Liiketoiminta-yksikössä Lahdessa.
Lähteet
Alt, R. & Reinhold, O. 2020. Social Customer Relationship Management. Fundamentals, Applications, Technologies. Management for Professionals. Springer Nature Switzerland AG. [Viitattu 30.10.2020]. Saatavissa: https://link-springer-com.ezproxy.cc.lut.fi/book/10.1007/978-3-030-23343-3
Chorianopoulos, A. 2016. Effective CRM using predictive analytics. Chichester: John Wiley & Sons, Ltd.
Goldenberg, B. 2011. The Real Value of Social CRM. Customer Relationship Management: CRM; Medford. Vol.15(11), 6. [Viitattu 23.11.2020]. Saatavissa: https://www-proquest-com.ezproxy.cc.lut.fi/docview/903552872/fulltext/E837AB77B78C4C3CPQ/1?accountid=27292
Goldenberg, B. 2015. The Definite Guide to Social CRM. Maximizing Customer Relationships with Social Media to Gain Market Insights, Customers, and Profits. New Jersey: Paul Boger.
Metz, A. 2012. The Social Customer. How brands can use social CRM to acquire, monetize, and retain fans, friends, and followers. New York: The McGraw-Hill Companies.
Pradeep, A., Appel, A. & Sthanunathan, S. 2019. AI For Marketing and Product Innovation. Powerful New Tools for Predicting Trends, Connecting with Customers, and Closing Sales. New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Smith, P. & Zook, Z. 2020. Marketing communications. Integrating online and offline, customer engagement and digital technologies. Seventh edition. London, New York: Kogan Page Limited.
Taipale, P. 2021. CRM-järjestelmä digitaalisen markkinoinnin tarpeiden näkökulmasta. Opinnäytetyö. LAB-ammattikorkeakoulu. [Viitattu 18.10.2021]. Saatavissa: https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-2021101218564
Toivonen, J. 2021. Ennakoiva analytiikka valjastaa datan ennustamaan tulevaa. Näin hyödynnät ennakoivaa analytiikkaa. [Viitattu 11.9.2021]. Saatavissa: https://www.ambientia.fi/blogi/ennakoiva-analytiikka-tukee-liiketoiminnan-tavoitteita
