Kaupan IoT – tunnemyrskyt reaaliajassa

Tunne vaikuttaa suuresti ostoskäyttäytymiseen. Ostoksille lähdetään, kaupoissa liikutaan, nettiä selataan ja tuotteita valitaan tunteiden vallassa. Ostoskoria täytetään menneitä tunteita muistellen ja tulevia tuntemuksia tavoitellen.

Kauppa käyttää tunteita pääsääntöisesti kolmella tavalla. Ensinnäkin ennakoidaan muilla kuin kaupan omilla toimilla syntyviä tunteita (sidottu esimerkiksi tulevaan, myönteisiä tunteita herättävään juhlapäivään). Toiseksi reagoidaan ennakoimattomiin, suurta ihmisjoukkoa koskeviin tapahtumiin (esimerkiksi urheilutapahtuman lopputulos). Ja kolmanneksi pyritään nostattamaan tunteita sentimentaalisen massamainonnan avulla.

Tunnerintamalla kauppa siis kalastaa asiakkaita massoina. Suuria juhlapäiviä halutaan yhä lisää, esimerkkinä Suomeenkin rantautunut Halloween. Kauppa mittaa onnistumista euroilla ja säätää tunteita hyödyntäviä kampanjoitaan vuositasolla. Reaaliaikaisuus ja automatisointi puuttuvat, koska tunnedataa ei tarjota, eikä kerätä systemaattisesti.

Vaikka tunteiden muutoksia yksilötasolla ei aina edes huomata, niitä voidaan mitata. Kehittyvä IoT mahdollistaa paitsi helpon tunteiden mittaamisen, myös tulosten keräämisen ja seurannan. Koska mittaamisen ja datan keräämisen on perustuttava vapaaehtoisuuteen, soveltuisi tähän esimerkiksi aiemmin hahmottelemani tunneälykännykkä.

Alla konseptikuva ympäri Eurooppaa rekisteröidyistä tunnetilamuutoksista sen jälkeen, kun Suomi on voittanut jalkapallon maailmanmestaruuden Englantia vastaan vuonna 2026. Tunnetilojen lokaatiokohtaiset muutokset näkyvät samalla tavoin kuin tavallisessa ukkoskartassa, eli tuore muutos näkyy hetken aikaa ja vähitellen häviää kartalta.

Tunnemyrskyt reaaliajassa

Tunnemyrskyt reaaliajassa

Syitä ja seuraamuksia?

On yksi asia kerätä tietoa, toinen on analysoida ja kolmas on hyödyntää sitä. Palatkaamme aiemmassa kirjoituksessani Microsoft – IoT kaupan alalla käsittelemääni Microsoft Ignite 2015 -tapahtuman IoT -osuuteen, jossa Sam George esitteli kolme kypsyysastetta yhteenvetona kuinka Internet of Things käytännössä toimii suuryrityksen asiakaskunnassa.

IoT Business Maturity Model 1. Operational efficiency. Ensimmäisessä maturiteettimallissa asioiden internetin avulla haetaan operationaalista tehokkuutta. IoT-laitteiden avulla seurataan asiakasvirtoja liiketilan sisällä, vahditaan jäähdytysyksikköjen toimintaa ja saadaan erilaisia hälytyksiä.

Mikäli anonyymin tunnedatan keräämisessä on kyse esimerkiksi oman henkilöstön stressitason hallinnasta johdolle suunnattuine ”kohta kosahtaa” -varoituksineen, kuuluu toiminta ensimmäiseen kypsyysmalliin.

IoT Business Maturity Model 2. Business Intelligence. Toisessa mallissa dataa visualisoidaan ja analysoidaan tarkemmin, eli suoritetaan liiketoimintatiedon hallintaa. Tämä tarkoittaa erilaisten säännönmukaisuuksien ja ennustettavuuksien etsimistä.

Toiselle tasolle päästään esimerkiksi laajentamalla tasolla 1 kerätyn datan analysointia ja tekemällä tunnedatan pohjalta pidemmän aikavälin toimintasuunnitelmia. Liiketoiminnan tehostamiseksi ja henkilöstön stressitason optimoimiseksi voidaan vaikkapa tasata työkuormia ja eri toimipaikkojen henkilöstömääriä, sekä parantaa ns. henkilökemiaa.

IoT Business Maturity Model 3. Business Transformation. Kolmannessa kypsyysasteessa IoT on jo liiketoiminnan transformaation ja uusien kumppanuuksien synnyttämisen apuna. Tarkoituksena on kehittää uusia palveluja, sekä uutta kassavirtaa.

Kolmas taso pääsääntöisesti edellyttää mieluiten globaalisti kerättyä anonyymia tunnedataa, jota tutkitaan yhdistettynä moneen muuhun saatavilla olevaan dataan syiden ja seurausten selvittämiseksi.

Tämä tarkoittaa, että tunnemyrskyjen aikajanaa verrataan globaalisti ja  paikkasidonnaisesti muiden tapahtumien ajankohtiin, ja nämä tapahtumat voivat olla aivan mitä tahansa. Ne voivat olla muiden muassa luonnonmullistuksia, merkittävän urheilutapahtuman finaali, tai huomaamattomia muutoksia ilmakehässä.

Uusia liiketoimintamalleja löydetään tunnedatan avulla tunnistamalla monen tason ongelmia ja kehittämisen kohteita, sekä kehittämällä niihin kaupallisesti hyödynnettävissä olevia ratkaisuja. Pelkästään tuomalla tarjolle tunnedata mahdollistetaan uusia innovatiivisia ansaintalogiikoita, joista ei vielä ole edes aavistusta.

Kuluttajansuoja?

Se, että ihmiset sallisivat mobiililaitteen kerätä ja tallentaa pilveen anonyymisti erilaista tunnedataa heidän itsensä ja muiden iloksi ja hyödyksi, muuttaisi nykyisiä jo olemassa olevia tunnedataprosesseja.

Nykyään ihmiset tykkäävät, peukuttavat, lisäävät hymiöitä ja muuta vastaavaa. On täysin varmaa, että tällaista dataa analysoidaan jo nyt. Mobiililaitteilla anonyymisti kerättävä ja tallennettava tunnedata muuttaisi nykyisen prosessin automaattiseksi, autenttiseksi ja anonyymiksi.

Kuluttajansuojassa on kaksi tasoa: yksilö ja yhteisö. Yksilötason kuluttajansuojan lisäämiseksi tunneälykännykkä olisi säädettävissä siten, ettei se sallisi käyttäjänsä tehdä ostoksia tunnemyrskyn vallassa. Yhteisöjen tasolla parasta kuluttajansuojaa ovat yksilöiden anonymiteetti ja yhteisöjen avoimuus. Eli data kaikkien käytössä, eikä datasta saa olla mahdollista tunnistaa yksilöitä.

Tällainen avoimuus on myös yhteiskuntia ja yhteisöjä koskevien laajamittaisten ongelmien tunnistamisen edellytys, koska se mahdollistaa ongelmista kertovien oireiden havaitseminen.

Yhdistettynä taustatietoihin, tunnedatan kerääminen auttaa tunnistamaan ja paljastamaan laajamittaisia ongelmia, kuten manipulaatioyrityksiä. Se myös kehittää yhteisöllistä tunteenhallintaa tuomalla tunnemyrskyt avoimesti esille syineen ja seuraamuksineen.

Olen vakuuttunut, että erilaista tunnedataa tullaan jo lähitulevaisuudessa keräämään erittäin laajasti ja saatetaan merkittävästi kerätä jo tänään. Se, että tällainen data olisi anonyyminä kaikkien katseltavissa, olisi avuksi aiempaa tiedostavamman ja yhteisöllisemmän maailman luomisessa.

Jos jotakin, niin myrskyisää:

Epidemia – Bez Serdtsa I Dushi

Aiemmat kirjoitukseni aiheesta löytyvät seuraavilla otsakkeilla:

Teidän nöyrin,

P.Tärkeä

Mainokset