Koska kesän ja kuluvan vuoden aikana on tullut melko paljon analytiikkaan liittyviä päivityksiä (etenkin Google stackin osalta), kokosimme tähän artikkeliin analytiikan check-listan sekä vinkkejä suunnitteluun ja budjetointiin ensi vuodelle.

Analytiikan check-lista loppuvuodelle

• Tarkista, että Google Consent Mode v2 on otettu käyttöön ja varmasti implementoitu oikein. Voit tarkistaa Consent Moden tilan joko Google Analyticsista (Admin –> Web stream details –> Consent settings) tai Google Adsista (Goals –> Conversions –> Summary –> Diagnostics).
• Tarkista, että Google Tag on oikein asennettu ja kaikki olennaiset sivut on tägitetty. Voit tarkistaa Google Tagin tilan joko Google Analyticsista (Admin –> Web stream details –> Configure tag settings –> Your Google tag) tai Google Tag Managerista (Overview –> Container quality).
• Mikäli datan laatu on äärimmäisen tärkeää organisaatiolle, voi Mertanen Analytics auttaa analytiikan monitoroinnissa yhdessä yhteistyökumppaneiden kanssa (mm. ObservePoint ja Trackingplan).
• Tarkista, että Google Adsin kehittynyt konversioseuranta on käytössä ja toimii oikein (Goals –> Conversions –> Summary –> Diagnostics).
• Tarkista, että Google Analyticsista, että data tallennetaan myös Googlen BigQueryyn (Admin –> Product links –> BigQuery links). GA4 tallentaa dataa vain 14 kuukautta taaksepäin.
• Tarkista, että Google Analyticsin kvantitatiivisen datan lisäksi käytössä on järjestelmä, jonka avulla tallennetaan kvalitatiivista dataa (kuumakartat = heatmaps, käyntien videoinnit, kävijäpalautteet). Hyväksi havaittuja järjestelmiä ovat mm. Hotjar ja Microsoft Clarity.
• Varmista, että tekoäly (AI) on mukana markkinoinnin tehtävissä viimeistään 2025 alkaen. Mikäli tarvitset apua, voidaan loppuvuoden aikana tarvittaessa pitää yhteinen AI-workshop.

Mitä pitäisi huomioida analytiikan suunnittelussa?

Ajattele isosti ja ole rehellinen. Perustuuko markkinoinnin päätöksenteko oikeasti dataan ja tehdäänkö päätöksiä oikeanlaisen analysoinnin perusteella? Oletko varma siitä, että nykyinen tapa mitata markkinoinnin toimenpiteitä on se oikea? Valitettavan usein päätöksiä tehdään dataa tai analysointia vastaan, numerot poikkeavat eri järjestelmistä tai toimittajista riippuen eikä analysointimetodi sisällä kovinkaan paljon matematiikkaa (eli analyysi on lähinnä yhden henkilön mielipide).

Google Analytics valehtelee

Tällä hetkellä Google Analytics 4 tarjoaa konversioiden (nykyisin key events) mittaamiseen lähinnä viimeisen klikkauksen malli (last click) ja dataohjattu malli (data-driven). Vaikka data-driven malli perustuu matemaattiseen todennäköisyyslaskentaan, on se silti suljettu, ns. black-box algoritmi, joka perustuu sessioihin eli käyntikertoihin. GA4:n (ja muiden web-analytiikkajärjestelmien) ongelmia ovat mm.:

• Ne eivät kerro pohjamyyntiä (base sales) tai konversioiden lukumäärää, joka tulee ns. brändin tunnettuuden myötä eli kun putiikissa on valot päällä ja ovi auki.
• Sekä luonnollisten hakutulosten että maksullisen hakusanamainonnan kautta tullut liikenne ylikorostuu tuloksien / verkkokauppamyynnin / konversioiden osalta.
• Offline-mainontaa ei välttämättä pystytä mittaamaan tai sille ei pystytä laskemaan oikeaa arvoa.

Mallinnukset paljastavat totuuden

Mertanen Analytics on kartoittanut maailmalta useita järjestelmätoimittajia web-analytiikkahaasteen ratkaisemiseksi. Markkinoijat tarvitsevat parempaa dataa , että mediabudjetit pystytään allokoimaan varmasti oikein! Jatkossa pystymme tarjoamaan esimerkiksi kehittyneitä attribuutiomallinnuksia suoraan Google Looker Studio tai Microsoft Power BI dashboardeihin.

Mikäli käytät myös paljon perinteisiä offline-kanavia, on ekonometrinen myynninmallinnus (Marketing Mix Modelling, MMM) oikea ratkaisu. Myös MMM-järjestelmäratkaisuja on useita hyviä ja yleisesti ottaen näiden hinnoittelu on tullut alaspäin viimeisten vuosien aikana, vaikkakin tämä investointi tulee takaisin parantuneen myynnin sekä markkinoinnin tehokkuuden kasvamisen kautta.

Kuinka paljon markkinoinnin analytiikkaan pitäisi budjetoida?

Karkeasti voidaan sanoa, että markkinoinnin analytiikkaan tulisi investoida noin 5-10 % mainonnan budjetista. Luonnollisesti investoinnit ovat aina tapauskohtaisia ja niihin vaikuttavat monet eri tekijät. Yleisesti ottaen dataan, analytiikkaan ja tekoälyn hyödyntämiseen liittyvät panostukset eivät ole ainakaan vähenemässä seuraavien vuosien aikana. Kun suunnittelet analytiikan kehitystä ja budjetointia ensi vuodelle, voit tukeutua pohdinnassa mm. seuraaviin kysymyksiin:

• Minkälaisia osaamista (in-house tai ulkoistettua) dataan ja analytiikkaan on saatavilla?
• Minkälaista dataa organisaatiolla on käytettävissä ja missä se sijaitsee?
• Onko olemassa keskitettyä dataratkaisua (Marketing data warehouse) ja miten sitä hyödynnämme?
• Kuinka laadukasta data on, jota käytämme?
• Onko GDPR- ja tietosuoja-asiat varmasti huomioitu?
• Miten analysoimme dataa ja onko analysointimetodi tai mallinnus oikeanlainen?
• Minkälaisia analytiikkajärjestelmiä on käytössä?
• Kuinka paljon olemme onnistuneet parantamaan markkinointia dataohjatun päätöksenteon avulla?