Jos haluat parantaa markkinointiasi, täytyy sinun ymmärtää, mikä tällä hetkellä toimii ja mikä ei. Digitaalinen analytiikka auttaa sinua tuottamaan tietoa, jonka avulla voit tehdä perusteltuja muutoksia markkinointisi tehostamiseksi.
Digitaalisen markkinoinnin analytiikka on edelleen liian usein pelkkää menneisyyden raportointia. Analytiikan hyöty piilee kuitenkin siinä, että datan avulla voit muuttaa tulevaisuutta.
Digitaalisella analytiikalla on kolme keskeistä käyttötarkoitusta:
- Optimointi
- Attribuutio
- Allokaatio.
Mistä tässä on kyse?
Optimointi – oman ja ostetun median optimointi
Yrityksesi investoi omaan ja ostettuun mediaan. Voit parantaa investoinnin tuottoa optimoimalla omaa ja ostettua mediaa.
Digitaalisen analytiikan avulla saat selville, mitkä oman median sisällöt ja ostetun median luovat ratkaisut tuottavat toivottuja tuloksia ja mitkä eivät.
- Oma media. Oman median optimointi on sivuston rakenteen, käytettävyyden, sisällön ja ilmeen parantamista siten, että oma media tuottaa mahdollisimman hyvin. Esimerkiksi konversio-optimointi edellyttää luotettavaa mittaamista ja analytiikkaa.
- Ostettu media. Analytiikan avulla näet, mitkä mainoskampanjat, kanavat ja luovat ratkaisut toimivat — ja mitkä eivät. Analytiikka auttaa tunnistamaan, onko ongelmissa kyse luovasta ratkaisusta, mediavalinnoista vai huonosti toimivasta laskeutumissivusta.
Yksittäisten sivujen, sivuston osien ja kävijäpolkujen kehittäminen onnistuu vain tutkimalla niiden toimintaa. Missä pullonkaulat piilevät? Kaatuuko konversio tiettyyn sivuun? Ostatko liikennettä huonosti toimiville sivuille, joista kävijä pakenee välittömästi?
Digitaalisen markkinoinnin analytiikka vastaa juuri näihin kysymyksiin.
Attribuutio – mitkä sisällöt, kampanjat ja kanavat tuovat myyntiä?
Jokainen markkinoija tuntee Wanamakerin dilemman. John Wanamaker esitti, että puolet mainonnasta on turhaa. Hän ei vaan tiennyt, kumpi puoli.
Yksi digitaalisen analytiikan tavoitteista on attribuoida myynnit eri markkinointikanaville ja mainoskampanjoille. Yksinkertaisimmillaan tämä tapahtuu mittaamalla, mistä kanavasta kävijä saapui sivustolle ostamaan tuotetta.
Usein asiakas on kuitenkin käynyt sivustolla useita kertoja ennen ostopäätöksen syntymistä. Silloin hän on voinut saapua sivustolle aina eri kanavasta. Tällöin analyytikon on selvitettävä, miten eri kanavat ovat yhdessä vaikuttaneet myynnin syntyyn.
Työkaluna tässä kannattaa käyttää webanalytiikkaohjelmiston raporttien lisäksi tilastollista mallinnusta. Tilastotieteen menetelmät täydentävät ja syventävät evästepohjaisen webanalytiikan tuloksia — niiden avulla saat myös offline-mainonnan vaikutuksen näkyviin.
Näin saadaan tietää, mikä osa mainonnasta ei lisää ostohalukkuutta.
Allokaatio – muutetaan markkinoinnin painotuksia analytiikan perusteella
Pelkkä tieto eri kanavien vaikutuksesta ei vielä riitä. Tiedosta on hyötyä vain, jos sen perusteella toimitaan. Attribuutiosta on vain yksi askel mediabudjetin — tai laajemmin markkinointibudjetin — uudelleenallokointiin.
Kun tiedät, mitkä kanavat tuovat myyntiä ja mitkä eivät, on johtopäätös selvä. Rajallisen markkinointibudjetin eurot on siirrettävä tuottamattomista kanavista tuottaviin kanaviin. Tämä yksinkertainen muutos saattaa tuoda kymmeniä prosentteja lisää myyntiä.
Menneisyyden raportoinnista tulevaisuuden muuttamiseen
Analytiikan arvo on siinä, että sen avulla voit muuttaa markkinointia, mainontaa ja sivustoasi entistä tehokkaammaksi.
Analytiikka kertoo, mitä on aikaisemmin on tapahtunut. Analyytikon tehtävä on tuottaa näkemyksiä tämän datan perusteella eli esittää, mitä seuraavaksi tulisi konkreettisesti tehdä. Datan tuijottelu sinänsä ei tuo arvoa tekemiseesi, vaan siitä seuraavat toimenpiteet.
Lopeta siis menneisyyden raportointi – analysoi dataa ja toimi sen perusteella. Kun analytiikka ohjaa markkinointia, paranevat tulokset!
Haluatko tietää lisää digitaalisesta analytiikasta ja sen hyödyntämisestä? Ota yhteyttä!
Artikkelit samasta aiheesta
Pullonkaulat analytiikan hyödyntämisessä: tunnista ja avaa ne CARE-mallin avulla!
Usein analytiikkaa ei saada tuottamaan arvoa, koska kohtaamme erilaisia pullonkauloja datan keräämisessä, analysoinnissa ja toimenpiteisiin ryhtymisessä. Helpota näitä haasteita hyödyntämällä CARE-mallia.
Tekoäly ja koneoppiminen rakentavat parempia ostajapersoonia
Ostajapersoona on tuttu työkalu markkinoinnin johtamisen apuna. Suurten kielimallien ja koneoppimisen avulla dataan perustuvien persoonien rakentaminen onnistuu aikaisempaa tehokkaammin. Mitä ostajapersoona tarkoittaa? Ostajapersoonat kuvaavat yrityksen kannalta ideaalisia ostajia. Ostajapersoonan esitys […]
Digianalytiikan käyttäjätunnisteet paljastavat pitkätkin ostopolut
Käyttäjätunnisteet (user ids) auttavat seuraamaan pitkiä ostopolkuja, kun käyttäjät saadaan välillä kirjautumaan sisään tai antamaan sähköpostiosoitteensa.
Kiinnostuitko tästä aiheesta?
Soita meille 020 788 8120 tai täytä alla oleva lomake niin jatketaan juttua!