Ostetun ja omistetun median optimointi edellyttää aina sitä, että mittaamisen perusta on kunnossa. Jos mittaat sivuston käyttöä ja sen tuomaa myyntiä väärin, ei mainonnan optimointi voi onnistua.
Mittaaminen taas onnistuu 99 tapauksessa sadasta maksuttoman Google Analyticsin avulla. Kunhan GA on asennettu oikein ja mittaa oikeita asioita niin tarkkaan kuin mahdollista.
Webanalytiikan 5 välttämätöntä perusasiaa
Kun huolehdit näistä viidestä perusasiasta, on analytiikka-asennuksesi jo varsin hyvässä kunnossa:
- Konversioseuranta. Konversioseurannan on kerättävä tieto jokaisesta konversiosta kerran ja vain kerran. Tämä on ideaalitila, jota ei ole mahdollista saavuttaa. Pyri kuitenkin siihen, että todellisten myyntien ja analytiikan raportoiminen myyntien välillä on mahdollisimman pieni.
- Kampanjaseuranta. Pidä huolta siitä, että jokainen kampanjasi on tägätty oikein. Jos et käytä kamapnjaparametreja systemaattisesti, ei analytiikkan kerry systemaattista, vertailukelpoista tietoa eri kampanjojen tuotosta. Tägäämätön kampanja saattaa kirjautua myös suoraksi liikenteeksi.
- Maksukanavat. Sulje maksukanavat pois viittaavien sivujen joukosta. Usein GA raportoi mainonnalle liian pieniä tuottoja: mainonnan sijaan myynti kirjautuu verkkopankin aikaansaannokseksi.
- Crossdomain-seuranta. Huolehdi crossdomain-seurannasta. Jos osa ostoprosessista (tai vaikkapa liidien keräämiseen tarkoitettu lomake) sijaitsee pääsivuston ulkopuolella, on sinun huolehdittava crossdomain-seurannasta. Muussa tapauksessa mainonnan optimointiin tarvittava tieto katoaa analytiikasta.
- Sisäinen liikenne. Suodata sisäinen liikenne. Usein yrityksen oman henkilökunnan verkkoselailu kirjautuu analytiikkaan. Varsinkin pienellä sivustolla tämä vääristää analytiikan lukuja paljon. Suodata samalla myös ulkoinen analytiikaspämmi pois sivustolta.
Ovatko nämä webanalytiikan perusasiat kunnossa sinun sivustollasi? Vai oletko tyytynyt viiden minuutin analytiikka-asennukseen?
Mitä hyötyä oikein toimivasta analytiikka-asennuksesta on?
Analytiikka on tärkeää, kaikki tietävät sen. Mutta miten edellä mainitut viisi asiaa konkreettisesti vaikuttavat markkinoinnin ja mainonnan tehostamiseen?
- Konversio-optimointi on mahdotonta, jos konversioiden määrä ja arvo mitataan väärin. Usein vielä ero todellisuuden ja mitatun välillä vaihtelee päivittäin, mikä tekee päätelmien tekemisestä mahdotonta.
- Mainonnan optimointi on mahdotonta, jos tiedot todellisista myynneistä eivät kerry analytiikkaan (ja mainosjärjestelmään) euron tarkkuudellla.
- Jos kampanjatietoa ei kerätä johdonmukaisesti, et tiedä mitkä kampanjat tuovat myyntiä ja mitkä eivät. Silloin et osaa ohjata mediabudjettia oikeisiin kanaviin.
- Jos tieto kampanjasta katoaa myyntien kirjautuessa verkkopankin aikaansaannokseksi (tai kadotessa crossdomain-seurannan väliseen mustaan aukkoon), näyttävät kampanjat tuottavan liian vähän. Silloin allokoit liian vähän budjettia mainontaan.
Kyse on siis paljon muustakin kuin pelkästä menneisyyden raportoinnista. Mainonnan optimointi ja myynnin lisääminen onnistuvat vain, kun mainonnan suunnittelijan käytettävissä on parasta mahdollista analytiikkadataa. Muuten kyse on arpapelistä.
Garbage in, garbage out
Jos analytiikkasi ei ole parhaassa mahdollisessa kunnossa, markkinoinnin ja mainonnan johtaminen datalla on mahdotonta. Siksi webanalytiikan laatu on kriittisen tärkeä tekijä yrityksesi markkinoinnin onnistumisen kannalta.
Jos analytiikkadata ei ole kunnossa, konversio-optimointi ja mainonnan optimointi kohtaavat saman ongelman:
Garbage in, garbage out.
Paraskaan mediasuunnittelija, AdWords-konsultti tai koneoppimiseen perustuva algoritmi ei kykene optimoimaan kampanjaasi, jos optimointi perustuu virheelliseen dataan. Pidä siksi huolta analytiikastasi.
Loppujen lopuksi kyse on varsin yksinkertaisista asioista, joilla voi olla hyvin suuri vaikutus mainontasi tuottoon. Todennäköisesti et tarvitse uusia järjestelmiä, sinun on vain otettava hyöty irti Google Analyticsista korjaamalla sen asennus.
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!