Teksti: Tuomo Björksten. Julkaistu Aamulehden sunnuntailiitteessä 6.5.2012.
Kauppa tietää, mitä haluat ostaa - tai ainakin yrittää tietää. Esimerkiksi S-ryhmällä on käytössään tietojärjestelmä, joka osaa kertoa paikoitellen jopa kadunpätkän tarkkuudella, kuinka monta leskeä, eronnutta tai varusmiespalvelusta suorittavaa alueella asuu tai paljonko asukkaat tienaavat. Tiedot perustuvat Tilastokeskuksen keräämään aineistoon ja kattavat koko Suomen neljän hehtaarin kokoisissa paloissa.
Tavoite on ennustaa, mitä lähikaupoissa eri puolilla Suomea ostetaan kahdeksan kuukauden kuluttua.
Ilkka Alarodun johtama S-ryhmän analyytikkotiimi käyttää tekniikkaa, jota kutsutaan ennustavaksi tai ennakoivaksi analytiikaksi. Se tarkoittaa matemaattista mallia, jolla yritetään laskea, millaista on esimerkiksi lapsiperheiden kulutuskäyttäytyminen seuraavien kuukausien aikana. Alarotu on S-ryhmän päivittäistavarakaupan valikoimajohtaja.
Alarodun tiimi tietää, että rikkaat ja köyhät ostavat Suomessa päivittäistavarakaupasta melko samanlaisia tuotteita, mutta kuluttaminen vaihtelee kovasti sen mukaan, millaisessa elämänvaiheessa asiakkaat ovat.
Tietojärjestelmässä asukkaat ovat anonyymiä numeromassaa. Laskentakaava on kuitenkin niin hyvä, että parhaimmillaan S-ryhmä osaa kertoa ruokatehtaalle, kuinka paljon tietyllä alueella tarvitaan porsaankyljyksiä ennen kuin porsas on syntynytkään.
K-kaupoilla on käytössään samankaltainen järjestelmä. Se ryhmittelee asiakkaita Plussa-korttien tietojen perusteella. Jos ostat paljon wc-paperia ja jauhelihaa, järjestelmä saattaa tulkita sinut lapsiperheen äidiksi tai isäksi. Saat sen perusteella postissa lapsiperheille sopivia mainoksia.
- Tutkimustemme mukaan asiakkaamme odottavat meiltä yhä enemmän henkilökohtaista viestintää eduista, tarjouksista ja palveluista. Tämäntyyppistä asiakasviestintää pidetään palveluna, K-Plus Oy:n varatoimitusjohtaja Tapio Näveri sanoo.
Aikaisemmin kun ruoka ostettiin kyläkaupoista, myyjä tunsi asiakkaansa. Hän tiesi mitä myydä, milloin ja kenelle. Nyt tyypillisessä lähiömarketissa voi olla myynnissä 20 000 erilaista tuotetta. Kauppias kykenee hahmottamaan vain tärkeimmät suuntaviivat. Koko tuotevalikoimaa tai yksittäisten tuotteiden myyntipiikkejä ei yksi - tai kaksi - ihmistä kykene hallitsemaan.
Kun iso kauppaketju omistaa joukon lähiömarketteja, työ muuttuu yhä hankalammaksi. Mitä pitäisi olla valikoimassa? Miten paljon? Kenelle kauppojen tuotteita kannattaa mainostaa? Miten erottua muista kaupoista?
S-ryhmän ja K-ketjun ruokakaupoissa ennustavaa analytiikkaa käytetään sen laskemiseen, kuinka paljon mitäkin tuotetta pitää olla päivittäin hyllyssä. Järjestelmät osaavat laskea uusien tuotteiden menekin vanhojen pohjalta.
Valikoimissakin on jonkin verran eroa: keskustan kaupoissa on tyypillisesti enemmän valmisruokia kuin lähiöissä, koska työssäkäyvät ostavat ruokaa mukaan. Lähiössä taas menee paljon maitoa.
Mitä tarkemmin kone osaa laskea kaupassa tarvittavan valikoiman, sitä harvemmin hylly on tyhjä ja sitä vähemmän myymätöntä ruokaa menee roskikseen.
Ennustavaa analytiikkaa on otettu Suomessa laajasti käyttöön sitä mukaa, kun tietotekniikan laskentateho on parantunut. Ennustemalleja työkseen rakentava konsultti Jussi Varjus kertoo, että hyvä esimerkki ovat lehtimyyjät.
Kun joku meistä mattimeikäläisistä saa lehdenmyyjältä puhelun, ensimmäinen ajatus on, että myyjä on vain arponut numeron ja koettanut onneaan. Todellisuudessa soitteleminen puolelle Suomea on sen verran kallista puuhaa, että yhtiöt pyrkivät karsimaan yhteystietolistaa ennakoimalla, kenelle kannattaa myydä.
Kun henkilö tilaa lehden puhelinmyyjän kautta, rekisteriin ei jää pelkästään tieto tilauksesta, vaan kone ryhtyy analysoimaan muutakin: kuinka usein henkilölle tarjottiin lehteä ennen kuin hän sen tilasi? Onko henkilö tilannut muita saman aihealueen lehtiä?
- Jos soitettavien lista voidaan vähentää puoleen, se on jo iso säästö, Varjus sanoo.
Heille, jotka eivät epäröi, vaan tilaavat heti, soitetaan tietenkin ensimmäisenä.
Ennustavalla analytiikalla voidaan laskea jopa se, kuka odottaa vauvaa. Näin pitkälle menevää matematiikkaa käytetään tiettävästi vain Yhdysvalloissa.
The New York Times on raportoinut tapauksesta Minneapoliksessa. Teini-ikäisen tytön isä valitti kauppakeskus Targetiin, että hänen tyttärelleen on lähetetty mainoksia lasten vaatteista ja kaukaloista. Isä epäili, että kauppakeskus yrittää houkutella tytärtä hankkiutumaan raskaaksi.
Asiaa selvittäessä kävi ilmi, että tytär oli jo raskaana. Isä ei vain tiennyt siitä.
Targetin käyttämä malli perustuu tietoon siitä, että ihminen on tavallisesti sen verran tapojensa orja, että vaihtaa kauppaa harvoin ja ostaa pääsääntöisesti tuotteita, joihin on tottunut. Yksittäisellä mainoksella on vaikea saada tottumusta muuttumaan.
Iso elämänmuutos, kuten ero, uusi parisuhde tai vauvan syntymä muuttavat käyttäytymistä selvästi. Avioeron läpikäynyt ostaa ison veneen, josta on aina haaveillut tai uuden parisuhteen aloittanut alkaa kokeilla uusia ruokia. Tuore äiti ostaa vauvatuotteita.
Syntyneet vauvat ovat julkista tietoa, joten tuoreet vanhemmat hukkuvat erilaisiin mainoksiin. Targetissa on laskettu, että tehokkaampaa on iskeä täsmämainonnalla silloin, kun äiti vasta odottaa.
Yhtiö palkkasi tilastoasiantuntija Andrew Polen tekemään kaavaa, jolla voidaan arvioida, ketkä kaikki asiakaskunnasta ovat raskaana.
Polen tiimi selvitti, että raskaana olevat naiset ostavat raskauden toisen kolmanneksen aikana yleensä paljon hajusteettomia voiteita. Kun laskettu aika lähenee, he ostavat suuria määriä pumpulia, hygieniatuotteita ja pesulappuja.
Kun Target on bongannut yksittäisen odottavan äidin, hänelle räätälöidään suoramainontaa, jossa on mukana paljon vauvan tarvitsemia tuotteita mukana. Jotta asiakas ei tajua, miten paljon kauppa hänestä tietää tai suutu mainoksesta, mukaan sotketaan kaikenlaisia muitakin asioita, kuten ruohonleikkurimainoksia.
The New York Timesin mukaan menetelmä toimii loistavasti. Yhtiö on ilmoittanut, että yksi sen tärkeimmistä asiakasryhmistä on nykyään odottavat ja tuoreet äidit.
Suomessa ei olla näin pitkällä. Kauppaketjut eivät vielä kykene ennustamaan asiakkaidensa elämänmuutoksia. Bonuskorttien tiedot paljastavat kuitenkin, millaisia asiakasryhmiä yksittäisessä kaupassa tarkalleen ottaen käy. Mitä sinkku hankkii samalla, kun ostaa purkin maitoa? Mitkä tuotteet häntä eniten kiinnostavat?
Esimerkiksi karppausruokien kysyntä hiipuu hiljalleen, ja se on otettava huomioon, kun arvioidaan, mikä käy kaupaksi ensi vuonna.
- Ennustavalla analytiikalla saadaan vähennettyä virheellisten tilausmäärien aiheuttamaa pois heitettävien ruokatuotteiden määrää, Keskon Tapio Näveri sanoo.
- Asiakas näkee vain, että myymälässä on hänen haluamaansa tuotetta valikoimassa eikä tiedä, mitä taustalla tapahtuu, S-ryhmän Ilkka Alarotu summaa.