dekode

Kontakt oss

Hva betyr det å ta en datadrevet beslutning for medlemsreisen?

Hva betyr det egentlig å ta en datadrevet beslutning for medlemsreisen? Og hvordan kan du bruke data til å skape en mer engasjerende, effektiv og medlemsfokusert opplevelse? I denne artikkelen skal vi kikke på hva det innebærer å være datadrevet, og hvordan du konkret kan bruke data til å forbedre medlemsreisen.

Jørgen Bertelsen
Posted on

Å være datadrevet handler ikke bare om å samle inn data – det handler om å bruke data på en måte som skaper verdi. Det krever en kombinasjon av teknologisk infrastruktur, analytisk kompetanse og en kultur som verdsetter fakta.

Hvorfor er datadrevne beslutninger viktige for medlemsreisen?

Medlemsreisen er kompleks og dynamisk. Medlemmer har ulike behov, preferanser og engasjementsnivåer, og det er umulig å møte alle disse behovene uten å forstå dem. Her er hvorfor datadrevne beslutninger er avgjørende:

  1. Forbedret medlemsopplevelse: Data hjelper deg å forstå hva medlemmene trenger og ønsker, slik at du kan tilby en mer skreddersydd opplevelse.
  2. Økt engasjement: Ved å analysere medlemmenes oppførsel, kan du identifisere hva som virker og hva som ikke virker, og justere strategien din deretter.
  3. Bedre beslutninger: Data reduserer usikkerhet og gir deg et solid grunnlag for å ta beslutninger som faktisk gir resultater.
  4. Konkurransefortrinn: Organisasjoner som bruker data effektivt, har en klar fordel i å tilby innovativ og medlemsfokusert verdi.

Trinn 1: Samle riktig data

Før du kan ta datadrevne beslutninger, må du ha tilgang til riktig data. Dette inkluderer både kvantitative og kvalitative data.

Kvantitative Data:

  • Demografisk informasjon: Alder, kjønn, geografisk plassering osv.
  • Oppførsel: Nettsidebesøk, e-postinteraksjoner, event-deltakelse, betalingshistorikk.
  • Engasjementsnivå: Hvor ofte og hvordan medlemmer interagerer med organisasjonen.

    Les mer: Hvordan definere medlemmers engasjementnivå i CRMet ditt

Kvalitative Data:

  • Medlemsfeedback: Undersøkelser, intervjuer, fokusgrupper.
  • Sosiale medier: Kommentarer, meldinger og engasjement på plattformer som Facebook, LinkedIn eller Twitter.
  • Kundeserviceinteraksjoner: Hva medlemmer sier når de kontakter kundeservice.

Verktøy for Datainnsamling:

Trinn 2: Analyser dataen

Når du har samlet inn data, er neste steg å analysere den for å finne meningsfulle mønstre og trender. Dette krever både teknisk kompetanse og en forståelse for hva som er viktig for medlemsreisen.

Eksempler på Analyser:

  • Segmentering: Del medlemmene inn i grupper basert på oppførsel, engasjement eller demografi.
  • Trendanalyse: Identifiser endringer over tid, som økende eller synkende engasjement.
  • Korrelasjoner: Finn sammenhenger mellom ulike variabler, som f,.eks. event-deltakelse og medlemslojalitet.

Eksempel:

En analyse kan avsløre at medlemmer som deltar på minst tre arrangementer i året, har en 70 % høyere sannsynlighet for å fornye medlemskapet. Denne innsikten kan føre til en strategi for å øke event-deltakelsen.

Trinn 3: Ta Beslutninger basert på data

Her kommer vi til hele poenget med denne artikkelen: Med innsikter fra analysen du har gjort, er det på tide å ta beslutninger som kan forbedre medlemsreisen. Dette kan inkludere:

  1. Personalisering: Bruk data til å skreddersy kommunikasjon og tilbud til individuelle medlemmer.

    Les mer: Hvordan personalisere kommunikasjon til hvert stadie i medlemsreisen
  2. Ressursallokering: Invester i områder som gir høyest avkastning, som populære arrangementer eller produksjon av digitale ressurser.
  3. Strategiske endringer: Juster strategien basert på hva dataen viser, som å introdusere nye medlemsfordeler eller endre kommunikasjonskanaler.

Eksempel:

Hvis data viser at mange medlemmer faller fra etter det første året, kan du introdusere en “medlemsfornyelseskampanje” med personlige meldinger og insentiver for å bli værende.

Trinn 4: Mål og optimaliser

En datadrevet tilnærming er en kontinuerlig prosess. Ved å kontinuerlig måle effekten av beslutningene dine, kan du optimalisere og forbedre medlemsreisen over tid.

Eksempler på måling:

  • Engasjementsrate: Hvor mange medlemmer interagerer med organisasjonen?
  • Fornyelsesrate: Hvor mange medlemmer fornyer medlemskapet?
  • Tilfredshet: Hvordan rangerer medlemmene opplevelsen sin?

Utfordringer med datadrevne beslutninger

Selv om datadrevne beslutninger har mange fordeler, er det også noen utfordringer å være oppmerksom på:

  1. Datakvalitet: Feil eller ufullstendig data kan føre til feil beslutninger.
  2. Overbelastning: For mye data kan være overveldende og vanskelig å håndtere.
  3. Resistens mot endring: Ikke alle i organisasjonen kan være komfortable med å basere beslutninger på data.

Konklusjon: Fra data til handling

Å ta datadrevne beslutninger for medlemsreisen handler om å bruke innsiktene du skaffer til å skape en bedre opplevelse for medlemmene dine. Ved å forstå hva medlemmene trenger og ønsker, kan du bygge en mer engasjerende, effektiv og medlemsfokusert organisasjon. Som W. Edwards Deming sa: “Without data, you’re just another person with an opinion.”

Gå tilbake til hovedsiden: Alt du trenger å vite om medlemsreiser