Tekoäly apuna datan ymmärtämisessä

Yrityksissä ja organisaatioissa kertyy jatkuvasti paljon erilaista dataa. Data voi tarkoittaa esimerkiksi myyntilukuja, asiakaspalautteita, verkkosivujen kävijätietoja tai markkinointikampanjan tuloksia.

Tässä osiossa tutustut siihen, miten dataa voidaan tarkastella ja miten tekoälyä voi käyttää apuna datan ymmärtämisessä vastuullisesti.

Mitä data oikeastaan on?

Data on tietoa, jota voidaan kerätä, järjestää ja tarkastella. Yrityksessä dataa voi syntyä esimerkiksi silloin, kun asiakas ostaa tuotteen, antaa palautetta, klikkaa mainosta tai käy verkkokaupan sivulla.

Esimerkkejä datasta

  • myyntiluvut
  • asiakaspalautteet
  • verkkosivujen kävijätiedot
  • markkinointikampanjan tulokset
  • tuotteiden varastotiedot
  • asiakaskyselyiden vastaukset

Pelkkä data ei kuitenkaan vielä kerro paljon, jos sitä ei osata tulkita. Esimerkiksi myyntiluku 7 850 euroa voi kuulostaa hyvältä, mutta vasta vertailu auttaa ymmärtämään, onko se paljon vai vähän.

Miksi dataa analysoidaan?

Datan analysointi tarkoittaa sitä, että datasta etsitään havaintoja, selityksiä ja johtopäätöksiä. Niiden avulla voidaan tehdä parempia päätöksiä.

Yritys voi esimerkiksi selvittää:

  • mikä tuote myy parhaiten
  • missä kuussa myynti oli suurinta
  • mikä myyntipaikka tekee eniten myyntiä
  • mistä asiakkaat antavat eniten palautetta
  • millainen markkinointi saa asiakkaat kiinnostumaan

Tärkeä ajatus

Data auttaa tekemään päätöksiä, mutta se ei yleensä kerro kaikkea yksin. Usein tarvitaan myös taustatietoa, kokemusta ja harkintaa.

Analytiikan eri tasot

Datan analysoinnissa voidaan kysyä erilaisia kysymyksiä. Yksinkertaisimmillaan ensin selvitetään, mitä on tapahtunut. Sen jälkeen voidaan pohtia, miksi niin tapahtui ja mitä seuraavaksi kannattaisi tehdä.

1. Mitä tapahtui?

Esimerkiksi: paljonko myyntiä oli viime kuussa? Mikä tuote myi eniten? Missä myyntipaikassa oli suurin kokonaismyynti?

2. Miksi näin tapahtui?

Esimerkiksi: kasvoiko myynti kampanjan takia? Laskiko myynti siksi, että suosittu tuote loppui varastosta?

3. Mitä voi tapahtua seuraavaksi?

Esimerkiksi: jatkuuko myynnin kasvu? Kannattaako varastoon tilata lisää tiettyä tuotetta?

4. Mitä kannattaisi tehdä?

Esimerkiksi: kannattaako yrityksen panostaa tiettyyn tuotteeseen, myyntipaikkaan tai markkinointikanavaan?

Miten tekoäly voi auttaa analytiikassa?

Tekoäly voi auttaa datan analysoinnissa erityisesti silloin, kun tietoa on paljon tai sen käsittely tuntuu työläältä. Tekoäly voi toimia apuna, joka auttaa näkemään datasta asioita, joita ei itse heti huomaa.

Tekoäly voi auttaa esimerkiksi näin

  • tiivistämään suuria tietomääriä
  • löytämään trendejä tai toistuvia teemoja
  • ehdottamaan laskentakaavoja
  • tekemään tai selittämään kaavioita
  • muotoilemaan hyviä kysymyksiä datasta
  • selittämään, mitä tulokset voisivat tarkoittaa

Esimerkiksi jos yrityksellä on paljon asiakaspalautteita, tekoäly voi auttaa löytämään palautteista yleisiä teemoja. Se voi huomata, että asiakkaat mainitsevat usein esimerkiksi toimitusajan, hinnan, asiakaspalvelun tai tuotteen laadun.

Mitä myyntidatasta voidaan tarkastella?

Myyntidatan avulla voidaan tutkia monia liiketoiminnan kannalta hyödyllisiä asioita. Tarkastelu voi olla hyvin yksinkertaista, mutta silti hyödyllistä.

Mitä tarkastellaan? Mitä se voi kertoa?
Kokonaismyynti Kuinka paljon myyntiä on kertynyt yhteensä.
Keskiostos Kuinka paljon asiakas ostaa keskimäärin yhdellä ostokerralla.
Myynti tuotteittain Mitkä tuotteet tai tuoteryhmät myyvät parhaiten.
Myynnin kehitys ajassa Kasvaako, laskeeko vai vaihteleeko myynti ajan kuluessa.

Kun näitä tietoja tarkastellaan yhdessä, yritys voi saada paremman käsityksen siitä, missä onnistutaan ja mitä kannattaisi selvittää lisää.

Dataa voidaan käyttää myös markkinoinnissa ja asiakaskokemuksessa

Markkinointi

Markkinoinnissa voidaan tutkia esimerkiksi, kuinka moni näki mainoksen, kuinka moni klikkasi sitä ja kuinka moni lopulta osti tuotteen. Näin voidaan arvioida, toimiko kampanja halutulla tavalla.

Asiakaskokemus

Asiakaskokemuksen analysoinnissa voidaan tarkastella esimerkiksi asiakastyytyväisyyttä, suositteluhalukkuutta tai avointa palautetta. Palautteista voidaan etsiä sekä onnistumisia että kehityskohteita.

Tekoäly ei korvaa omaa ajattelua

On tärkeää ymmärtää, että tekoäly ei saa korvata omaa ajattelua. Sen tehtävä on auttaa ymmärtämään, vertailemaan ja tulkitsemaan tuloksia.

Sinun pitää edelleen itse miettiä:

  • mitä data oikeasti kertoo
  • ovatko tulokset järkeviä
  • mihin johtopäätökset perustuvat
  • mitä tietoa vielä puuttuu
  • voiko tekoälyn vastaus olla virheellinen tai liian varma

Tekoäly voi tehdä virheitä tai ehdottaa asioita, jotka eivät sovi tilanteeseen. Siksi sen vastauksia pitää aina arvioida kriittisesti.

Hyviä kysymyksiä tekoälylle

Hyvä tapa käyttää tekoälyä on pyytää siltä apua oppimiseen, ei pelkkää valmista vastausta. Sen sijaan, että kirjoittaa vain “tee analyysi tästä datasta”, kannattaa pyytää tekoälyä selittämään, ohjaamaan ja kysymään tarkentavia kysymyksiä.

Voit kysyä esimerkiksi

  • Mitä tämä taulukko kertoo?
  • Mitä tästä datasta voi päätellä?
  • Mitä tästä datasta ei voi päätellä?
  • Mitä mittareita tästä voisi laskea?
  • Miten voisin esittää nämä tulokset selkeämmin?
  • Mitä lisätietoa tarvittaisiin ennen päätösten tekemistä?

Tällöin tekoäly toimii enemmän opiskelun tukena kuin työn tekijänä.

Missä työkaluissa tekoälyä voi käyttää?

Tekoälyä voi käyttää monissa tutuissa työkaluissa. Eri oppilaitoksissa ja työpaikoilla voi olla käytössä erilaisia palveluja, joten noudata aina oman organisaatiosi ohjeita.

Microsoft Copilot

Voi auttaa esimerkiksi Excelissä, Wordissa ja PowerPointissa. Sitä voidaan käyttää esimerkiksi taulukoiden selittämiseen, tekstin tiivistämiseen tai esityksen suunnitteluun.

Google Gemini

Voi auttaa esimerkiksi Google Sheetsin, Formsin ja esitysten kanssa, jos palvelu on käytettävissä omassa ympäristössä.

ChatGPT ja muut keskustelumuotoiset tekoälyt

Voivat auttaa datan ymmärtämisessä, kysymysten muotoilussa ja tulosten selittämisessä selkeällä kielellä.

Muista tietosuoja

Kun käytät tekoälyä, älä syötä palveluun oikeita asiakastietoja, henkilötietoja tai muuta luottamuksellista tietoa ilman lupaa ja selkeitä ohjeita.

Henkilötietoja voivat olla esimerkiksi:

  • nimi
  • sähköpostiosoite
  • puhelinnumero
  • asiakasnumero
  • tilaus- tai ostohistoria, jos se voidaan yhdistää henkilöön
  • avoin palaute, jossa henkilö voidaan tunnistaa

Harjoituksissa kannattaa käyttää keksittyä, muokattua tai anonyymiä dataa. Jos olet epävarma, älä syötä tietoa tekoälylle.

Miksi tämä on tärkeä työelämätaito?

Tekoälyn hyödyntäminen datan analysoinnissa on tärkeä työelämätaito. Tulevaisuudessa monissa tehtävissä tarvitaan kykyä lukea dataa, esittää siitä hyviä kysymyksiä ja käyttää tekoälyä apuna vastuullisesti.

Merkonomin työssä dataa voi tulla vastaan esimerkiksi myynnissä, asiakaspalvelussa, taloushallinnossa, markkinoinnissa, verkkokaupassa tai toimistotehtävissä.

Tärkeintä ei ole se, että tekoäly tekee työn nopeasti. Tärkeintä on, että ihminen oppii ymmärtämään, mitä data kertoo ja miten sen perusteella voi tehdä järkeviä päätöksiä.

Ennen seuraavaa harjoitusta

Seuraavassa tehtävässä pääset katsomaan yksinkertaisia kuvaajia ja taulukkoa. Harjoittelet ensin omaa tulkintaa ja sen jälkeen kokeilet, miten tekoäly voi auttaa datan lukemisessa.

Muista kysyä koko ajan: mitä data kertoo, mitä se ei kerro ja mitä pitäisi vielä selvittää?