Digitaalisen analytiikan hyödyntäminen on monelle yritykselle keskeinen keino parantaa liiketoiminnan tuloksia.
Usein analytiikkaa ei saada tuottamaan arvoa, koska kohtaamme erilaisia pullonkauloja datan keräämisessä, analysoinnissa ja toimenpiteisiin ryhtymisessä.
Näitä haasteita voi helpottaa hyödyntämällä CARE-mallia, joka painottaa oikeiden asioiden tekemistä oikeassa järjestyksessä.
C – collect data
A – analyse data
R – recommend actions
E – experiment & execute
C – Kerää olennaista dataa
Pullonkaula 1: Liikaa dataa, mutta ei tarpeeksi ymmärrystä.
Moni yritys kerää suuria määriä dataa, mutta sen hyödyntäminen jää puolitiehen, koska kerätty tieto ei ole liiketoiminnan kannalta oleellista.
Oleellisen tiedon sijaan kerätään mahdollisimman paljon dataa, tietoa käyttäjän ja sivuston vuorovaikutuksesta.
Jokainen klikkaus, skrollaus ja siihen liittyvä metatieto päätyvät analytiikkatyökaluun ja tietovarastoon. Vaikka niitä ei koskaan analysoitaisi.
CARE-mallissa ensimmäinen askel on keskittyä keräämään dataa, joka todella tukee liiketoiminnan tavoitteita.
Tämä tarkoittaa sitä, että datan keräämisvaiheessa kannattaa pohtia, mitkä mittarit oikeasti kuvaavat sivuston ja markkinoinnin tehokkuutta tai asiakaskokemusta.
Kriteeri toimii hyvin myös analytiikan kehitystyön tukena: tarvitaanko tätä tietoa todella päätöksenteon avuksi?
A – Analysoi dataa
Pullonkaula 2: Dataa on, mutta analyysi on pinnallista.
Seuraava askel on analysoida oikein kerättyä, oikeaa dataa tarkoituksenmukaisesti.
Analyysin pullonkaulana on usein resurssien tai osaamisen puute: tuloksia ei osata tulkita, tai analyysistä puuttuu syvällisyys. Analyysi ei kuulu kenenkään työtehtäviin: digimarkkinoijat tekevät sitä muun työnsä ohella.
Analysoimalla dataa syvällisemmin voit tunnistaa liiketoiminnalle kriittiset trendit ja ongelmakohdat.
Mitkä kanavat tuovat sivustolle arvokkaita kävijöitä, mitkä ”renkaanpotkijoita”? Mitkä sisällöt toimivat konversiopolulla, mitkä eivät? Kuinka suuri osa vaihtelusta on normaalia kausivaihtelua, mikä osa on aitoa muutosta? Mitkä käyttäjäryhmät ovat sivuston tuoton kannalta arvokkaimpia?
Hyvän analyysin pohjalta voidaan aikanaan tehdä perusteltuja johtopäätöksiä, jotka tukevat päätöksentekoa. Analyytikon tehtävä on analysoida dataa ja suositella toimenpiteitä.
R – Suosittele toimenpiteitä
Pullonkaula 3: Analyysi ei johda toimenpiteisiin.
Data-analyysin tärkein tehtävä on johtaa toimintaan, mutta usein mitään ei tapahdu.
Analyytikko laatii raportteja ja vastaa sidosryhmien kysymyksiin. Niiden pohjalta ei synny konkreettisia suosituksia, tai suositukset eivät päädy toteutukseen.
CARE-mallissa on tärkeää, että analyysistä johdetaan konkreettisia toimenpidesuosituksia, jotka ovat selkeitä ja toteuttamiskelpoisia.
Tällöin analytiikka alkaa todella palvella liiketoimintaa ja päätöksentekoa.
Kuinka usein olet suositellut toimenpiteitä toteutettavaksi? Onko niitä päätynyt toteutukseen vai ei?
Jos analyytikko ei tuota yritykselle suosituksia, datan määrän kasvattamisesta ei ole apua.
Analyytikon tehtävä on ”myydä” suositukset päätöksentekijälle. Pelkät taulukot prosenttilukuineen eivät ole sen paremmin analyyseja kuin suosituksiakaan.
E – Kokeile ja toteuta
Pullonkaula 4: Toimenpiteitä ei toteuteta, tai niitä ei testata.
Viimeinen askel analytiikan hyödyntämisessä on suositusten kokeilu ja toteuttaminen. Usein yrityksillä on tapana lykätä toimenpiteiden toteutusta, tai niiltä puuttuu selkeä kokeilukulttuuri.
CARE-mallin mukaisesti analytiikasta saatuja suosituksia tulisi aina kokeilla ja arvioida.
Tämä ei ainoastaan auta testaamaan, mikä toimii parhaiten, vaan myös jatkuvasti kehittämään liiketoimintaa ketterällä otteella.
Kokeilut tuottavat myös lisää dataa, ja ne auttavat arvioimaan suositusten laatua ja hyödyllisyyttä.
Datan aktivointi tärkeämpää kuin sen kerääminen
Monet yritykset keskittyvät liikaa uuden datan keräämiseen sen sijaan, että hyödynnettäisiin jo olemassa olevaa dataa tehokkaammin.
CARE-malli painottaa datan aktivoinnin (A-R-E) merkitystä.
Ilman datan analysointia, suositusten tekemistä ja toimenpiteiden kokeilua datan kerääminen jää irralliseksi ja tehottomaksi.
Vaikka yritykselläsi olisi pääsy valtavaan datamassaan, sen arvo jää vähäiseksi ilman CARE-prosessia.
Käytä dataa paremmin sen sijaan että varastoit sitä enemmän
CARE-malli tarjoaa selkeän rakenteen analytiikan hyödyntämiselle liiketoiminnassa.
Se auttaa ohittamaan pullonkaulat ja varmistaa, että analytiikka ei jää vain raporttien tasolle, vaan johtaa todellisiin toimenpiteisiin ja liiketoiminnan kehitykseen.
Tärkeintä ei ole kerätä ja varastoida mahdollisimman paljon dataa, vaan kerätä oikeaa dataa, analysoida sitä oikein, tehdä suosituksia ja toteuttaa niitä ketterästi.
Tämä lähestymistapa auttaa maksimoimaan analytiikan arvon ja viemään yrityksesi verkkoliiketoiminnan uudelle tasolle.
Kiinnostaako analytiikan hyödyntäminen tehokkaammin? Ota yhteyttä meihin niin jutellaan lisää!
Artikkelit samasta aiheesta
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.
Mitä on evästeetön analytiikka?
Evästeetön web-analytiikka auttaa raportoimaan ja analysoimaan kattavammin sivuston käyttöä: sen avulla saat kerätä dataa myös käyttäjistä, jotka eivät hyväksy evästeitä evästebannerissa.
Kiinnostuitko tästä aiheesta?
Soita meille 020 788 8120 tai täytä alla oleva lomake niin jatketaan juttua!