Dataperusteinen päätöksenteko ja arvonluonti yritysten välisessä liiketoiminnassa

Abstract

Tämä kandidaatintutkielma käsittelee dataperusteista päätöksentekoa ja arvonluontia yritysten välisessä liiketoiminnassa. Yritysten välisen liiketoiminnan myyntityö on murroksessa, jota ohjaa digitalisaatio sekä dataanalytiikan merkityksen korostuminen. Valtavista data-analytiikan investoinneista huolimatta datan hyödyntäminen kilpailuedun saavuttamiseksi vaihtelee suuresti yritysten välillä. Tämän tutkielman tavoitteena on ymmärtää dataperusteisen päätöksenteon ja arvonluonnin välistä mekanismia B2B-liikesuhteiden vuorovaikutusprosessissa. Tutkimusongelma keskittyy datan muuntamisen vaikeuteen käytännölliseksi ja toiminnalliseksi hyödyksi tilanteessa, jossa arvo syntyy dynaamisesti eri toimijoiden välisessä vuorovaikutuksessa. Tutkimuskysymykset tässä tutkielmassa ovat: ”Miksi dataperusteinen tieto ei muunnu jaetuksi ymmärrykseksi B2Bvuorovaikutuksessa?” sekä ”Mitkä mekanismit mahdollistavat dataperusteisen arvolupauksen realisoitumisen asiakkaan prosesseissa?”. Tutkielma toteutettiin kuvailevana, integroivana kirjallisuuskatsauksena, jonka tavoitteena oli luoda uutta ymmärrystä yhdistämällä aiempaa tutkimustietoa arvonluonnin teorioista sekä datatieteen teorioista. Teorioiden perusteella on luotu tutkielman teoreettinen viitekehys, joka koostuu tieteellisistä, vertaisarvioiduista journaaliartikkeleista. Teoreettisessa viitekehyksessä hyödynnettiin arvonluonnin kehämallia, joka kuvaa arvon yhteisluonnin kokonaisprosessia B2B-liikesuhteessa. Tämän lisäksi tutkimuksen teoreettisena perustana käytettiin vuorovaikutuksen eri tasoja kuvaavaa mallia. Lähteitä on haettu Google Scholarista, yliopiston verkkokirjasto Volterista, EBSCOsta (Business Source Complete) sekä Scopuksesta. Päätulokset osoittavat, että merkittävin este datan hyödyntämiselle B2B-liikesuhteessa on niin sanottu ymmärrettävyyden muuri, joka syntyy data-analytiikan mallien sekä käytännön liiketoimintapäätösten välisestä kuilusta. Tutkimuksen perusteella data-analyysin objektiivinen luonne luo vasta arvon potentiaalia, joka ei välttämättä vastaa asiakkaan subjektiivista arvokäsitystä, eikä siten realisoidu asiakkaan käyttöarvoksi. Keskeiset mekanismit dataperusteisen arvolupauksen realisoitumiselle ovat siirtyminen informatiivisesta vuorovaikutuksesta dialogiseen vuorovaikutukseen sekä toimittajan konsultointikyky integroida ja visualisoida data konkreettiseksi hyödyksi asiakkaalle. Johtopäätöksenä voidaan sanoa, että vaikka dataperusteinen päätöksenteko tuottaa objektiivisesti tehokkaita ratkaisuja, arvon realisoituminen on asiakkaan subjektiivisesti kokemaa. Täten dataperusteinen arvolupaus on sovitettava yhteen asiakkaan arvokäsityksen kanssa sen realisoitumiseksi. Ymmärrettävyyden puute estää yhteisluonnin prosessin, jos asiakas ei ymmärrä datan tuomia hyötyjä. Rahalliset investoinnit data-analytiikkaan eivät takaa liiketoiminnallista menestystä, joten toimittajan tulee panostaa dialogiseen vuorovaikutukseen, joka mahdollistaa arvon realisoitumisen asiakkaalle.