Analytiikan alkeet – Mitä analytiikka on ja mitä sillä voi tehdä?

Analytiikkapöhinään on helppo eksyä, sillä analytiikka on käsitteenä laaja. Yksinkertaisimmillaan analytiikka voi olla raportointia, edistyneimmillään koneoppimista ja tekoälyä. Olennaisinta on se, mitä analytiikalla voidaan tehdä ja saada aikaan siten, että siitä on hyötyä yrityksellesi. Analytiikkaa hyödyntämällä saat tietoa, jonka avulla johdat ja ohjaat yrityksesi toimintaa kohti tavoitteitasi. Pystyt kohdistamaan markkinointitoimenpiteitäsi oikein ja saamaan lisää myyntiä parantamalla nettisivujasi. Kokosin tämän blogitekstin niiden analytiikkaan liittyvien aiheiden ja kysymysten ympärille, jotka asiakkaitamme tyypillisesti askarruttavat.

Markkinoinnilla saat lisää asiakkaita ja myyntiä, optimoinnilla lisäät myyntiä

Markkinointitoimenpiteillä, kuten hakusanamainonnalla, tavoitat ne verkon käyttäjät, jotka etsivät tietoa tuotteisiisi tai palveluihisi liittyen ja saat ohjattua potentiaaliset ostajat sivuillesi. Mittaamalla tämän mainonnan tehokkuutta datalla ja hyödyntämällä analytiikkaa, pystyt seuraamaan, mikä mainos toimii ja kuinka paljon saat kunkin mainoksen kautta myyntiä verkkokauppaasi. Jos myyt palveluitasi yhteydenottojen kautta, sama mittaustapa voidaan kytkeä yhteydenottopyyntöjen ja tarjouspyyntöjen hankintaan.

Sivujesi sisällön ja ulkoasun parantaminen on optimointia, kuten konversio-optimointia, jossa analytiikan avulla tutkitaan sivujesi tai verkkokauppasi käytettävyydessä esiintyviä pullonkauloja. Näitä ongelmakohtia tunnistamalla ja korjaamalla pyritään vaikuttamaan siihen, että mahdollisimman moni kävijöistäsi ostaa tai jättää yhteydenottopyynnön.

Mitä mittaaminen on käytännössä?

Kun kävijä selailee sivujasi tai klikkailee siellä olevia valikoita ja nappuloita, niistä kaikista muodostuu datatapahtumia. Mittaaminen on tämän datan automaattista keräämistä. Data kerätään siihen tarkoitetulla työkalulla, joista ylivoimaisesti suosituin on Google Analytics, jonka perusversio on maksuton.

Google Analytics jäsentelee kerätyn datan automaattisesti raporteiksi, joiden pohjalta kävijöidesi vierailuja voidaan tutkia.

Mitä analytiikasta kannattaa tutkia?

Lähtökohtaisesti on kannattavaa tutkia ainakin seuraavia perusasioita:

  • Löytävätkö kävijät sivuillesi?
  • Keitä he ovat (ikä, sukupuoli) ja mistä he tulevat (liikenteen lähteet, maantieteellinen sijainti)?
  • Mitä sivujesi sisältöjä he käyttävät ja miten?
  • Miltä sivuiltasi he poistuvat tekemättä mitään (poistumisprosentti)?

Ja verkkokaupan ollessa kyseessä yllä mainittujen lisäksi:

  • Mitä tuotteitasi kävijät katselevat?
  • Mitä tuotteita he lisäävät ostoskoreihinsa?
  • Mitä tuotteita he poistavat ostoskoreistaan?
  • Etenevätkö he kassalle tai tilaamiseen asti ja jos eivät, miksi?

Näitä asioita tutkimalla saat arvokasta tietoa sivujesi nykytilasta, asiakkaistasi ja kohderyhmistäsi, joita voit hyödyntää markkinoinnissasi ja kehittäessäsi sivujasi vastaamaan parhaalla mahdollisella tavalla asiakkaidesi tarpeisiin.

Mikä aikaväli tietojen keräämiseen on riittävä, jotta datasta voidaan tehdä johtopäätöksiä?

Paljon riippuu siitä, mitä johtopäätöksiä pyrit tekemään. Aikaväliä olennaisempaa on liikenteen määrä, on eri asia tutkia kymmenen kävijän ostokäyttäytymistä kuin tuhannen kävijän, joista jälkimmäinen antaa merkittävästi todenmukaisemman kuvan.

Viikon, kahden aikaikkunalla voit saada jo hyvän yleiskuvan tarkastellun liikenteen normaalista vaihteluvälistä. Kausivaihtelun havaitsemiseen saatat tarvita useamman kuukauden tai jopa koko vuoden datan.

Yleiskuvan kannalta on usein käytännöllisintä seurata toteumia viikko- tai kuukausitasolla, mikä tahansa onkaan reagointiaikasi siihen, että pystyt tekemään toimenpiteitä tavoitteidesi edistämiseksi. Mittaaminen on ajanhukkaa, mikäli se ei johda toimenpiteisiin.

Asettamalla analytiikan tavoitteet, hyödynnät keräämääsi dataa fiksusti

Kaikilla nettisivuilla on jokin tarkoitus. Verkkokaupalla pyritään myymään, perinteisemmillä nettisivuilla vastaavasti kertomaan yrityksen tarjoamista palveluista ja saamaan yhteydenottoja tyypillisesti joko soittoina tai sähköpostiin.

Analytiikan tavoitteet kytketään näihin keräämällä dataa ostotapahtumista, soitto-/sähköpostinappien klikkauksista ja lomakkeiden lähetyksistä. Jos asetat tavoitteeksi esimerkiksi yhteydenottolomakkeen lähettämisen, pystyt tutkimaan lomakkeen täyttäneiden käyttäytymistä ja liikkeitä sivuillasi. Tätä tietoa voit käyttää hyödyksesi, kun mietit parannuskohteita sivujesi sisältöön ja rakenteeseen.

Tämän lisäksi tavoitteiden asettamisen hyötyjä on:

  • Kun teet markkinointia, mainontaa ajetaan näiden tavoitteiden konversioita kohti
  • Konversio-optimoinnissa tällä datalla todennetaan mikä toimii ja mikä ei
  • Tilastoit automaattisesti yrityksesi tavoitteiden kehityksen

Valjasta datasi päätöksentekoon

Huonot kokemukset markkinoinnista liittyvät usein siihen, että mainonnan vaikutuksia on mitattu puutteellisesti tai pahimmassa tilanteessa vaikutuksia ei ole mitattu ollenkaan. Kun vaikutukset mitataan tarkoituksenmukaisella tavalla ja data valjastetaan päätöksentekoon, harvassa ovat ne tilanteet, joissa markkinointi ei johda tuloksiin.

Olemme muuttaneet viimeisen 30 päivän aikana asiakkaidemme Google-hakusanamainontaan käyttämät eurot mainontatuotoksi (ROAS, Return On Ad Spend) kertoimella 5,8x. Kerroin jakautuu asiakaskohtaisesti tyypillisesti välille 2-28x.

Tämä tarkoittaa käytännössä sitä, että jos mainontabudjettisi on 1000 € / kk, sillä on mahdollista saada myyntiä keskimäärin 5800 € / kk (kerroin 5,8x), vähintään 2000 € / kk (kerroin 2x) ja enimmillään jopa 28 000 € / kk (kerroin 28x). Vastaavasti, jos budjettisi on puolet suurempi, 2000 € / kk, sillä on mahdollista saada myyntiä keskimäärin 11 600 € / kk (kerroin 5,8x).

Siihen, että toteutuuko oma myyntisi näin hyvällä kertoimella, vaikuttaa monet tekijät kuten toimialasi, tuotteesi, tuotteidesi kysyntä, verkkokauppasi käytettävyys ja toimivuus sekä se, kuinka kilpailtua markkina kohdallasi on. Tämän vuoksi emme voi luvata näin kovaa myyntiä missä tahansa olosuhteissa, mutta yllä esitetyistä luvuista selviää hyvin se taso, johon oikeaoppisella analytiikan hyödyntämisellä voi päästä, sillä nämä luvut ovat nykyisten asiakkaidemme toteumia marras-/joulukuussa 2018.

Kuulostaako tämä kaikki ydinfysiikalta? Ei hätää! Me MarkkinointiAkatemialla teemme tarpeitasi vastaavaa digimarkkinointia ja tulkitsemme analytiikan puolestasi.

Varaa aika ilmaiseen konsultaatioon!  Tilaa blogitiedote sähköpostiisi!

 

Erik Grönroos

Erik on MarkkinointiAkatemian analytiikkamies ja datakuiskaaja, joka koodasi ensimmäiset nettisivunsa vuonna 1996.

Vapaa-aikansa Erik viettää perheensä parissa, johon kuuluu vaimo, kolme lasta, viisi kitaraa ja piano.

takaisin ylös