Web-analytiikka on alati kehittyvä osa digimarkkinointia, joka tarjoaa yrityksellesi arvokasta tietoa verkkosivuston käytöstä, kävijöiden käyttäytymisestä ja digitaalisen markkinoinnin tehokkuudesta. Näiden tietojen ymmärtäminen on ratkaisevaa digimarkkinoinnissa, koska ilman toimivaa seurantaa et saa riittävästi tietoa.
Tässä blogitekstissä sukellamme syvälle web-analytiikan trendeihin, jotka tulevat muokkaamaan alaa lähiaikoina ja tarkastelemme, miten yritykset voivat hyödyntää näitä trendejä oman toimintansa kehittämisessä.
1. Älykäs datan hyödyntäminen: AI:n nousu web-analytiikassa ja vaikutukset
Näinä aikoina web-analytiikan kentällä korostuu, kuten muillakin digimarkkinoinnin osa-alueilla, tekoälyn hyödyntämisen merkitys. Tekoäly avusteisesti datan hyödyntäminen ei ainoastaan paranna päätöksentekoa, vaan myös tehostaa markkinointistrategioidesi kohdentamista ja optimointia, tarjoten yrityksillesi kilpailuedun dynaamisessa digiympäristössä.
Tällä hetkellä AI:n hyödyntäminen yksinkertaisissa, arkipäivissä toistuvissa tehtävissä on vielä pientä. Tekoäly ei vielä tee teknisten ongelmien ratkaisua puolestamme (joskin se sitä jo voi nopeuttaa hyvin paljonkin) tai suorita verkkopalvelun, digikanavien ja muiden erilaisten järjestelmien dataputken suunnittelua ja toteutusta puolestamme.
Tämän hetkiset web-analytiikan järjestelmät eivät vielä riittävissä määrin ole adaptoineet AI:ta osaksi järjestelmiä. Sen sijaan jonkin tasoista tekoälyä on hyödynnetty erilaisissa markkinointikanavissa jo jonkin aikaa.
Yhä tekoälyvetoisemmaksi käyvä digimarkkinoinnin maailma korostaa entisestään datan laatua: jos tekoälypohjaisia ratkaisuja opetetaan virheellisen datan pohjalta, skaalaat virhettä vain jatkuvasti suuremmaksi.
Edelleen näemme paljon puutteellisia analytiikan konfigurointeja tai markkinointikanavien konversioseurantoja, jossa lähetetään virheellisiä arvoja, liian paljon tapahtumia tai huonosti segmentoitua tietoa.
Tällöin huomaamme tuloksien laskevan, koska emme vaikkapa pois sulkeneet organisaation sisäisiä käyttäjiä uudelleenmarkkinointiyleisöistä tai lähetimme tuplamäärän verkkokauppaostoja – mikä luonnollisesti sekoittaa tekoälyn algoritmin.
Ihan “laatu ennen määrää” tyyppisestä yksioikoisesta tilanteesta ei kuitenkaan ole kyse, sillä määrälläkin on tässä tapauksessa jonkin verran väliä.
Samalla on hyvä huomioida, että tekoälyratkaisujen yleistyessä erilaisten markkinoinnin tuotosten, kuten tekstisisältöjen, kuvien ja videoiden, tekeminen helpottuu ja niiden määrää voidaan skaalata hyvinkin nopeasti.
Tämän myötä voi myös olla, että toisten kopioiminen jossain määrin yleistyy, sillä tekoäly käyttää aiempia tuotoksia jossain määrin hyödykseen uuttakin luodessaan. Näin ollen markkinoinnin kokonaiskuvassa taktisesta tasolta katsottuna yrityksen oma data on ainoa asia, jota kukaan ei voi kopioida toiselta.
Eli tietyllä tapaa voidaan ajatella, että data on koko markkinoinnin rakentamisen ainesosa, joka määrittää miten hyviä tuotantoja markkinointitiimi ja tekoäly yhteistyössä pystyvät tekemään.
Siksi yrityksesi omistaman datan rooli tulee korostumaan samalla tapaa kuin vaikkapa yrityksesi brändin arvo.
Aika näyttää, mitä kaikkea tekoäly tulee vielä mahdollistamaan web-analytiikan osalta. Uskon, että seuraavan vuoden käytännön tehtäviä helpottavissa sovelluksissa tullaan näkemään merkittäviä parannuksia.
Todennäköistä on, että tekoälyllä tulee olemaan ainakin seuraavanlaisia vaikutuksia web-analytiikkaan:
- Datan analysointi tulee nopeutumaan, koska isojenkin datamäärien käsittely automatisoituu
- Trendien ja toistuvien kaavojen tunnistaminen helpottuu
- Mahdollisuus paikkaansa pitävien ennusteiden tekemiseen kasvaa ennakoivan analytiikan myötä
Erityisesti näistä mahdollisuuksista viimeinen on kiinnostava mahdollisuus, koska lopultakin pääsisimme menneisyyteen katsomisen sijasta näkymää myös tulevaan – ainakin pieni osa sitä kuuluisaa kristallipalloa, jota markkinoinnin puolella välillä kaipaisimme kovastikin.
Lue myös: Millainen strateginen merkitys web-analytiikalla on liiketoiminnalle?
2. Yksityisyyden suojan vahvistuminen: GDPR:n ja muiden säädösten vaikutus web-analytiikkaan
Yksityisyyden suojan merkitys on kasvanut web-analytiikassa viime vuosina, erityisesti GDPR:n ja muiden alati tiukentuvien tietosuojasäädösten myötä.
Tulemme epäilemättä seuraavien vuosien aikana näkemään melkoista tasapainottelua siinä, miten yritykset sopeutuvat yhä tiukentuviin tietosuojavaatimuksiin samalla, kun pyrkivät hyödyntämään dataa mahdollisimman tehokkaasti oman toimintansa kehittämiseen.
Samalla kaikki suuret toimijat tekevät töitä vastatakseen lainsäädännön asettamiin vaatimuksiin ja jatkossa yksityisyys ja tietoturva tulevat olemaan entistäkin merkittävämpi osa myös web-analytiikan kokonaisuuden suunnittelua.
Yksityisyyden suojan vahvistuminen pakottaa yritykset innovoimaan uusia tapoja kerätä ja hyödyntää dataa. Tulemme myös käytännön tasolla näkemään sen, miten erilaisten ohjeistuksien noudattamista tullaan valvomaan.
Tämä myös toivomuksemme mukaan ohjaa mittaamista hieman eettisempään ja vastuullisempaan, yksittäisiä käyttäjiä kunnioittavaan suuntaan ikuiselta tuntuvan harmaalla alueella seikkailun sijaan.
Todennäköisesti jatkossa muutos yksityisyyskeskeisempään analytiikkaan johtaa anonymisoituneempiin tiedonkeruun tapoihin, jossa yksittäisen käyttäjien seurannan sijaan nojataan entistä enemmän otantaan. Otantoja taas pyritään täydentämään esimerkiksi datan mallinnuksen keinoin ja näin saamaan paras valistunut arvaus siitä datasta, joka varsinaisesta otannasta puuttuu.
3. Ensimmäisen osapuolen data: yrityksesi omistaman datan arvo kasvaa entisestään
Ensimmäisen osapuolen datan hyödyntäminen liittyy oleellisesti myös yksityisyyden suojan parantamisen vaatimuksiin.
Ensimmäisen osapuolen data on yrityksesi asiakkailta tai käyttäjiltä suoraan saatua dataa. Datan tyyppejä voivat olla esimerkiksi käyttäjän rekisteröinnistä, tilauksesta tai asiakaspalautteesta saadut tiedot. Ensimmäisen osapuolen dataa voidaan kerätä esimerkiksi verkkopalvelun kävijäseurannan kautta tai CRM-järjestelmästä.
Asiakkaat itse luovuttavat tiedot, mikä on jo itsessään luottamuksen osoitus yrityksellesi. Lisäksi suoraan asiakkailta saatu data on tarkempaa kuin muiden lähteiden. Ensimmäisen osapuolen datan kerääminen ja hyödyntäminen tuleekin olemaan entistäkin suurempi osa mittaamisen strategiaasi, Chromenkin viimein poistaessa asteittain kolmannen osapuolen evästeitä.
Ensimmäisen osapuolen datan kerääminen on usein vaativampaa kuin kolmannen osapuolen, mutta myös sen arvoista. Tämä vähentää paitsi riippuvuutta erilaisten isojen alustojen tekemisistä, myös parantaa datasi laatua, yksityisyyden suojaa ja auttaa yritystäsi ymmärtämään asiakkaitaan paremmin.
Jotta voit kerätä ensimmäisen osapuolen dataa, ensimmäinen askel on usein tarjota asiakkaalle jotakin arvoa vastineeksi. Näin he todennäköisemmin myös ovat valmiita jakamaan tietonsa yrityksellesi. Tästä hyvä esimerkki voisi olla laadukkaasti tuotettu sisältömarkkinointi, kuten e-kirja tai muu ladattava opas tai webinaari.
Ensimmäisen osapuolen datan suuntaan ohjaavat myös monet tämän hetkiset muutokset markkinointikanavissa, kuten Google Adsin Enhanced conversions -ominaisuus, jossa olemassa olevia konversiotageja täydennetään käyttäjien antamalla ensimmäisen osapuolen datalla.
Lue myös: Kuinka raportoit digimarkkinoinnin tuloksia johdolle?
4. Monikanavaisen ostopolun mittaus
Asiakkaidesi digitaalisten kosketuspisteiden lisääntyessä on tärkeää, että yrityksesi voi seurata ja analysoida asiakaskokemusta läpi eri kanavien.
Tämä tarkoittaa yhä kehittyneempien työkalujen ja menetelmien käyttöönottoa, jotka pystyvät keräämään ja yhdistämään dataa eri lähteistä, tarjoten kokonaisvaltaisen näkymän asiakkaan matkaan.
Ennestäänkin jo tärkeässä roolissa ollut monikanavaisen ostopolun mittaus on edelleen oleellista. Tämä auttaa sinua markkinoijana ymmärtämään monimutkaisia asiakaspolkuja entistäkin kattavammin ja hahmottamaan esimerkiksi sen, missä tietoisuuden tasoilla mikäkin markkinointikanava toimii kaikista parhaiten. Tämä mahdollistaa muun muassa paremman budjetin allokaation eri kanavien välille.
Yleisimmätkin web-analytiikan työkalut, kuten Google Analytics 4:n, hyödyntävät jo tälläkin hetkellä dataohjattua attribuutiomallia. Dataan perustuva attribuutio jakaa konversioarvon sen perusteella, millaisia interaktioita käyttäjä toteuttaa matkallaan. Malli laskee konversiotietojen perusteella interaktioiden todellisen vaikutuksen käyttäjän konversiopolulla.
Esimerkiksi Google Analytics 4:n attribuutio käyttää koneoppimista sekä konvertoivien että konvertoitumattomien polkujen arviointiin. Malli huomioi useampia tekijöitä, kuten laitetyypit, konversioon kuluvan ajan ja mainosten vaikutukset.
Attribuutiomalleihin nojaamisen lisäksi markkinoilla on monenlaisia mallinnustyökaluja vieläkin tarkemman markkinoinnin toimintojen vaikutuksen arviointiin. Tätä kutsutaan Marketing Mix Modellingiksi, eli lyhyesti MMM. Sen avulla voit mitata kunkin markkinointikanavan panosta tulosten tuottamiseen kattavammin, kuin nojaamalla pelkästään yksittäisen kanavan erilaisiin attribuutiomalleihin.
Samalla erilaiset tietovarastoinnin ratkaisut mahdollistavat sen, että erilaisia datalähteitä integroidaan saumattomaksi kokonaisuudeksi. Datan säilytysajan lyhentyessä kanavissa tästä tulee vieläkin relevantimpaa yrityksille ja korostaa myös datan omistajuutta.
Lue myös: Digitaalisen markkinoinnin mittaaminen MRACE® -mallin mukaisesti
Lopuksi: Datan hyödyntäminen ei mene koskaan pois muodista
Kaikenlaisia trendejä tulee ja menee, ja teknologiat muuttuvat jatkuvasti, mutta datan hyödyntäminen ei tule koskaan menemään muodista.
Edelleenkin liian usein näemme sitä, että yrityksissä resurssit käytetään monimutkaisten web-analytiikka asennuksien rakentamiseen, viimeisteltyihin dashboardeihin ja uusien teknologioiden innokkaaseen käyttöönottoon – äläkä ymmärrä tätä väärin, näilläkin on ehdottomasti paikkansa!
Lopulta kuitenkin datan töihin saanti on kaikista tärkeintä ja saa aikaan lopullisen bisneshyödyn – eli toisin sanoen se, että hyödynnät oikeasti web-analytiikan tuottamaa tietoa.
Soisinkin, että osa niistä resursseista, jotka käytetään uusiin projekteihin, käytettäisiin sen sijaan jatkuvaan datan analysointityöhön. Tällöin saamme datasta aitoja oivalluksia, jotka auttavat meitä muodostamaan hypoteeseja, jotka voimme testata ja näin parantaa toimintaamme jatkuvasti.
Jos nykyisellään käytössä olevat työkalut eivät ohjaa päätöksentekoa arjen tasolla, yksi uusi projekti tuskin ratkaisee tätä ongelmaa. Oleellisempaa tällöin olisi lähteä muodostamaan yritykselle mittaamiseen strategia ja luoda prosesseja, jossa web-analytiikan hyödyntäminen tulee toistuvaksi osaksi arkipäivän tekemistä.
Parhaimmillaan web-analytiikka on yrityksellesi työkalu, joka auttaa ymmärtämään asiakkaitasi ja potentiaalisia asiakkaitasi paremmin. Tämä auttaa sinua myös palvelemaan heitä paremmin ja sitä kautta kehittämään liiketoimintaasi tuloksellisempaan suuntaan. Miksi siis jättäisit tämän työkalun käyttämättä?
Haluatko mittaamisen kuntoon? Ota yhteyttä – toteutamme kattavat web-analytiikan palvelut.
