Viime vuosina olen seurannut YouTuben minimalismivaikuttajia, jotka kannustavat meitä intentionaaliseen elämään.
Yksi suosituista menetelmistä on kuukauden tai vuoden mittainen ostolakko, “No-buy-month” tai “no-buy-year”. Sen avulla pääsee eroon haitallisista shoppailutottumuksista. Samalla aikaa ja rahaa riittää paremmin asioille, joilla todella on merkitystä.
Me analytiikan ammattilaiset voisimme ottaa mallia heistä:
Otetaan käyttöön “ei uusia tägejä” tai “ei uusia pikseleitä” -kuukaudet ja -kvartaalit!
Niiden avulla voimme keskittyä olennaiseen, ja saada aikaan paljon enemmän kuin aikaisemmin.
Mitä “ei uusia tägejä” -kuukausi tarkoittaa?
Analytiikkasetupit kasvavat usein hallitsemattomasti.
Sidosryhmiltä tulee uusia seurantapyyntöjä jatkuvalla syötöllä: “Seurataan tätä painiketta, lisätään tuo tapahtuma.”
Mutta kuinka usein pysähdymme miettimään, onko kerättävä lisädata oikeasti hyödyllistä?
“Ei uusia pikseleitä” -jaksot antavat meille aikaa keskittyä datan laatuun määrän sijaan.
Kuukauden tai kvartaalin ajan sitoudut seuraaviin periaatteisiin:
- Ei uusia tageja tai pikseleitä.
- Ei uusia eventtejä analytiikkaan.
- Ei uusia implementointeja.
Tarvitset tietysti myös sidosryhmien (lähinnä markkinointi ja tuotetiimit) tukea. Heidän on ymmärrettävä, että uudet tiketit etenevät vasta kuukauden tai kvartaalin loputtua.
Miksi pikselitön kuukausi kannattaa?
Datan kerääminen on tärkeää (CARE-mallini C-vaihe!). Ilman dataa meillä ei ole mitään analysoitavaa, eikä oivalluksiakaan syntyisi.
Kaikki seurantapyynnöt eivät kuitenkaan tuo lisäarvoa. Suurin osa lisättävistä seurantakoodeista jää joka tapauksessa hyödyntämättä, aivan kuten aikaisemmatkin analytiikkaan lähetetyt eventit. Tietoa haluttiin kerätä, mutta niitä ei muisteta käyttää mihinkään.
Siksi voimme hyvin sanoa uusien pyyntöjen esittäjälle: “Jos tämä on tärkeää, niin katsotaan asiaa ensi kuussa.”
Tavallisesti teemme työtä käskettyä ja lisäämme uusia seurantoja pyyntöjä kyseenalaistamatta.
Tämä johtaa seuraaciin ongelmiin:
- Sekava analytiikkasetup – analytiikan tekninen toteutus muuttuu vaikeasti ylläpidettäväksi ja kerätty data vaikeasti hyödynnettäväksi.
- Implementoinnin pullonkaulat – käytämme aikaa paisuneen järjestelmän ylläpitoon strategiatyön sijaan. Tekninen velka kumuloituu kuukaudesta toiseen.
- Dataähky – on vaikea keskittyä olennaiseen, kun jokainen klikkaus luo uusia eventtejä järjestelmiin. Lisäksi analyytikon aika kuluu implementointiin eikä arvon luomiseen asiakkaalle tai sidosryhmille.
“Ei uusia tägejä” -kuukausi helpottaa näitä kaikkia.
Mitä teet “ei uusia tägejä” -kuukauden aikana?
Se, että et lisää ensimmäistäkään uutta tägiä tai pikseliä sivuston seurantaan, vapauttaa aikaasi paremmin käytettäväksi.
Vihdoinkin sinulla on aikaa tehdä sitä, mistä sinulle maksetaan: hyödyttää liiketoimintaa osaamisellasi!
Seuraavat toimenpiteet ovat kuukauden aikana sallittuja:
- Seurannan siivoaminen. Poista käyttämättömät tagit, yhdistä päällekkäiset tapahtumat ja standardoi nimeämiskäytännöt, jotta vältät turhaa monimutkaisuutta. Kevät-, syys- tai joulusiivous kannattaa muutenkin ottaa osaksi vuosisuunnitelmaa.
- Analyysi, suositukset ja kokeilut. Hyödynnä jo olemassa olevaa dataa. Mitä oivalluksia voit saada nykyisistä tapahtumaseurannoista? Jos et keksi mitään, tarvitset aikaisempaa parempia kysymyksiä – et lisää dataa.
- Datan laadun parantaminen. Auditoi dataasi virheiden ja epäjohdonmukaisuuksien varalta. Seurataanko konversioita oikein? Priorisoi näiden korjaamista uusien seurantapyyntöjen sijaan.
Toistuvat “Ei uusia tägejä” -kuukaudet auttavat yrityksen analyytikkoja keskittymään arvonluontiin.
Kyse ei ole kehityksen pysäyttämisestä vaan yleiskuvan varmistamisesta.
Varmistamme, että analytiikan perusta on kunnossa ja että voimme tuottaa liiketoimintaa hyödyttäviä analyysejä ja oivalluksia.
Yksi kuukausi. Ei uusia tageja. Mutta sitäkin arvokkaampia oivalluksia.
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!