WEB-ANALYTIIKKA
Raportti ei ole tavoitteesi. Paremmat päätökset ovat.
Katsotaan yhdessä, mitä liiketoiminnassa pitää ymmärtää, mitä dataa siihen tarvitaan ja miten mittaaminen kannattaa rakentaa. Yhdistämme web-analytiikan, markkinoinnin, myynnin ja asiakaspolun päätöksenteon tueksi.
Onko dataa paljon – mutta varmuutta vähän?
Yrityksellä voi olla GA4, mainosalustat, CRM, Power BI ja useita raportteja. Silti eri järjestelmät näyttävät eri lukuja, konversioiden määritelmät vaihtelevat tai raportointi kertoo mitä tapahtui mutta ei mitä pitäisi tehdä seuraavaksi.
Ehkä pohdit juuri nyt esimerkiksi näitä kysymyksiä:
- Voimmeko luottaa nykyiseen dataan?
- Mitä tapahtumia ja konversioita pitäisi mitata?
- Miksi GA4 ja mainosalustat näyttävät eri tuloksia?
- Miten suostumukset ja evästerajoitukset vaikuttavat mittaamiseen?
- Miten yhdistämme verkkosivuston, markkinoinnin, CRM:n ja myynnin tiedot?
FACTION Q KYSYY
Jos dashboardilta poistettaisiin kaikki mittarit, mitkä kolme tietoa tarvitsisit seuraavan kaupallisen päätöksen tekemiseen?
Pysähdytään ennen työkalua tai dashboardia
Web-analytiikkahanke alkaa helposti uuden työkalun tai raportin määrittelystä. Hyödyllisempi lähtökohta on päätös: mitä haluamme ymmärtää, mitä päätöstä tieto tukee ja mikä toiminta kertoo asiakkaan etenemisestä.
Kun tärkeät kysymykset ovat selvillä, voidaan määritellä tapahtumat, tietolähteet, datamalli, työkalut ja raportointi.
Mitä web-analytiikka tarkoittaa?
Web-analytiikka tarkoittaa verkkosivuston, verkkokaupan, sovelluksen tai muun digitaalisen palvelun käytöstä syntyvän datan keräämistä, laadun varmistamista, analysointia ja hyödyntämistä päätöksenteossa.
Tavoitteena ei ole mitata kaikkea mahdollista, vaan rakentaa riittävä ja luotettava näkymä asiakkaan käyttäytymiseen, markkinoinnin vaikutukseen ja liiketoiminnan tuloksiin.
Mitä kokonaisuus voi sisältää?
Mittaussuunnitelma
Määrittelemme liiketoiminnan kysymykset, tärkeät tapahtumat, konversiot, tietolähteet, vastuut ja laadunvarmistuksen.
Keruu ja tekninen toteutus
Rakennamme tai korjaamme GA4-, Adobe Analytics-, Tag Manager-, data layer-, Consent Mode- ja tarvittaessa server-side-ratkaisuja.
Raportointi ja visualisointi
Yhdistämme olennaiset tiedot ymmärrettäviksi näkymiksi esimerkiksi Power BI:ssä tai muussa sovitussa ympäristössä.
Analyysi ja päätöksenteko
Tulkitsemme käyttäytymistä, kanavia, ostopolkuja ja kokeiluja sekä muutamme havainnot priorisoiduiksi toimenpiteiksi.
FACTION Q:N NÄKEMYS
Hyvä analytiikka ei tuota enemmän lukuja. Se vähentää epävarmuutta tärkeissä päätöksissä.
Näin etenemme yhdessä
001
Määritellään päätökset
Käymme läpi tavoitteet, keskeiset ostopolut, tärkeimmät kysymykset ja sen, kuka tietoa käyttää.
002
Arvioidaan nykyinen mittaaminen
Tarkistamme työkalut, tapahtumat, tagit, suostumukset, datan laadun, raportit ja yhteydet muihin järjestelmiin.
003
Korjataan ja rakennetaan
Toteutamme priorisoidut mittaus-, integraatio- ja raportointiratkaisut sekä dokumentoimme määrittelyt.
004
Otetaan tieto käyttöön
Rakennamme analyysi- ja toimintarytmin, koulutamme käyttäjiä ja kehitämme mittaamista muuttuvien tarpeiden perusteella.
Usein kysyttyä työpajoissamme
Web-analytiikka tarkoittaa digitaalisten palveluiden käytöstä syntyvän datan keräämistä, laadun varmistamista, analysointia ja hyödyntämistä päätöksenteossa.
Google Analytics 4 on Googlen analytiikkapalvelu, joka mittaa verkkosivustojen ja sovellusten tapahtumia sekä käyttäjäpolkuja tapahtumapohjaisella mallilla.
Adobe Analytics on laaja digitaalisen analytiikan ratkaisu, jota käytetään erityisesti monimutkaisissa ja suurissa organisaatioympäristöissä asiakaspolkujen, segmenttien ja käyttäytymisen analysointiin.
Power BI:tä käytetään tiedon yhdistämiseen, mallintamiseen ja visualisointiin. Se voi tuoda samaan näkymään esimerkiksi analytiikka-, mainonta-, CRM-, myynti- ja talousdataa.
Consent Mode on Googlen mekanismi, jolla tagien käyttäytymistä muutetaan käyttäjän antaman suostumustilan perusteella. Se ei korvaa suostumuksenhallintaa eikä oikeudellista arviota
Server-side trackingissa mittauspyyntöjä käsitellään yrityksen hallitsemassa palvelinympäristössä ennen niiden välittämistä valituille palveluille.
Erot voivat johtua attribuutiomalleista, aikavyöhykkeistä, konversioikkunoista, identiteetistä, suostumuksista, mallinnuksesta ja siitä, miten järjestelmät määrittelevät konversion.
Attribuutio auttaa ymmärtämään kanavien rooleja, mutta yksikään malli ei kuvaa täydellisesti syy-seuraussuhdetta. Sitä kannattaa täydentää kokeiluilla, liiketoimintadatalla ja laadullisella ymmärryksellä.
Arviossa voidaan tarkastella tavoitteita, mittaussuunnitelmaa, tapahtumia, konversioita, tageja, suostumuksia, datan laatua, raportointia, integraatioita ja tiedon käyttöä päätöksenteossa.
OTA YHTEYTTÄ
Jatketaanko keskustelua?
Jos haluat arvioida nykyistä löydettävyyttä tai pohtia, mistä orgaanisen kasvun suurin mahdollisuus löytyy, käydään tilanne läpi yhdessä.