Google Analytics on varmasti kaikille digitaalisen liiketoiminnan parissa työskenteleville tuttu työkalu – monelle jopa päivittäisessä käytössä – mutta monesti sen dataa ei osata täysin hyödyntää liiketoiminnan ja markkinoinnin tukena. Kaksi suurinta ongelmaa Analyticsin täydellisessä hyödyntämisessä ovat puutteellinen työkalun hallinta ja valtavan datamäärän seasta oleellisen tiedon havaitseminen. Epäpuhtaan datan perusteella voidaan tehdä helposti vääriä liiketoiminnallisia päätöksiä. Näiden 5 käytännön vinkin avulla saat Analytics-työkalupakkiisi lisää sisältöä, ja pääset lähemmäksi datan todellisen merkityksen ymmärrystä ja hyödyntämistä liiketoiminnan tukena.
1. Custom segmenttien luominen
Analyticsiin on mahdollista luoda custom segmenttejä esimerkiksi orgaanisen ja markkinoidun liikenteen erottamiseksi.. Näin pääset yhdellä silmäyksellä vertailemaan ilmaisen ja maksetun liikenteen kehitystä ilman, että sinun tarvitsee kaivella ja laskeskella source/medium -lähteistä jokaista kanavaa erikseen. Näiden custom segmenttien luominen on helppoa, ja ne säästävät aikaa sekä helpottavat tulosten tulkintaa.
- Orgaanisen liikenteen segmentti – Source: contains ”(direct)” Medium: contains ”organic” or ”referral”.
- Markkinoidun liikenteen segmentti – Medium: contains ”cpc” or ”targeted” or ”ad” or ”ppc” or ”sponsored”.
2. Custom report -pohja liidiraportointiin
B2B-markkinoija – Kiinnostaako sinua, minkä yrityksen edustajat sivullasi vierailevat ja mitä he siellä tekevät? Tähänkin löytyy Analyticsista ratkaisu: service provider -näkymä.
Kuitenkin valtaosa service providereista on internetpalveluntarjoajia, joiden takaa todellista liidin lähdettä ei voi tunnistaa. Joukossa on kuitenkin aina tunnistettavia lähteitä, jotka voidaan todentaa tietyn yrityksen IP:hen.
Luomalla Custom Report -pohjan, voit suodattaa yleisimmät internetpalveluntarjoajat pois liidiraportistasi, jotta pystyt helpommin seulomaan sivustokävijöistäsi liidejä, ja seuraamaan heidän käyttäytymistään. Tämä on erinomainen lisätyökalu esimerkiksi sisältömarkkinoinnin seurantaan ja myynnin tueksi.
3. Datan analysointi ja visualisointi Google Data Studion avulla
Jos Analyticsin ristiinvertailu- ja visualisointityökalut tuntuvat rajallisilta, kannattaa analysointiin ja visualisointiin käyttää lisätyökalua, kuten Googlen Data Studiota. Datastudio puhuu Analyticsin kanssa suoralla integraatiolla, ja se mahdollistaa myös muiden markkinointikanavien, kuten Facebookin, LinkedInin ja Adsin datan tuomisen alustalle.
Ilmainen, helppokäyttöinen työkalu datan ja tulosten analysointiin sekä visuaaliseen raportointiin. Lue lisää Data Studiosta.
4. Utm-link tracking kampanjadatan puhtauden varmistamiseksi
Käytäthän jo utm-link trackingia kampanjoissasi? Hyvä, koska muuten kanavien, kampanjoiden, orgaanisen/markkinoidun liikenteen ja mainosvariaatioiden välinen vertailu voi mennä arvailuksi. Utm-linkkien rakentamiseen on hyvä luoda pohja, jolloin siitä tulee automaattinen osa mainosten ja orgaanisten postausten julkaisuprosessia.
Strukturoitujen linkkien avulla varmistat datan puhtauden ja vertailukelpoisuuden kampanjoissasi, etkä ole pelkästään kanavan mainosvariaatiotilastojen varassa, vaan pystyt tarkastelemaan niiden välistä liikenteen laatua myös sivustolla.
5. Avustetut konversiot ja konversiopolut
Mistä kanavista konversiot oikeasti tulevat? Liikenteen lähteen raporteista, kuten source/medium-näkymästä voit nähdä konversioiden määrän per kanava, mutta oletuksena Analytics käyttää viimeisen klikkauksen attribuutiomallia.
Jos siis oikeasti haluat tietää esimerkiksi sisältömarkkinointisi tehokkuutta konversiopolulla, on mentävä syvemmälle ”multichannel”-raportteihin. Esimerkiksi oheinen raportti voi kertoa, kuinka monta kertaa konversiopolun ensimmäinen klikkaus tuli sosiaalisen median kanavasta, tai kuinka monta avustettua konversiota kukin kanava on tuonut. Näin pääset lähemmäs todellisen asiakaspolun ja -kokemuksen analysointia. Lue lisää asiakaskokemuksen laadullisesta mittaamisesta.
Mikä on analytiikan merkitys liiketoiminnan kehityksen kannalta?
Analytiikka on Aboadin blogissa eniten käsitelty aihe ja sille on syynsä. Digitaalisen markkinoinnin murroksen suurin ero perinteiseen markkinointiin on juurikin mitattavuus. Se antaa valtavasti mahdollisuuksia markkinoinnin ja liiketoiminnan kehittämiselle, mutta vaatii myös uudenlaista ammattitaitoa oikeiden päätelmien tekemiseksi. Liian usein törmäämme tilanteisiin, joissa työkalut ovat puutteellisesti asennettu, data on epäpuhdasta tai yksinkertaisesti väärien asioiden perusteella tehdään isoja liiketoiminnallisia päätöksiä. Tästä syystä analytiikka on kaksiteräinen miekka, joka väärin käytettynä voi olla jopa haitallista.
Meillä kaikki tekeminen perustuu kuitenkin mitattavuuteen, ja Google Analyticsin sekä Data Studion näkymät ovat jokapäiväisessä käytössä. Analytiikasta voi hakea tukea aina pienistä päätöksistä, kuten mainosten välisestä A/B-testauksesta, suuriin liiketoimintaa ohjaaviin päätöksiin, esimerkiksi ketä yrityksen tavoittelemat ihanneasiakkaat ovat tai mitkä palvelut ovat yrityksen tarjoaman ydintuotteita. On luonnollista, että tällaisia liiketoiminnan kannalta merkittäviä päätöksiä ei voi tehdä kevyin perustein, joten datan puhtauteen ja analysointiin on syytä antaa niille kuuluvaa painoarvoa. Digitaalisen markkinoinnin aikakaudella mitään päätöksiä ei pitäisi tehdä “mututuntumalla” ilman vedenpitäviä osoituksia analytiikasta, ja väitänkin, että datan tulkitsemisen tärkein ohje on lähdekriittinen suhtautuminen tilastoihin: jos joku mittari näyttää liian hyvältä ollakseen totta, se todennäköisesti on sitä.
Jos haluat näkemystä analytiikan keräämiseen, teknologioihin tai analysointiin, älä pelkää pyytää apua ammattilaiselta – loppujen lopuksi voit säästää isoja summia välttymällä tekemästä vääriä liiketoiminnallisia päätöksiä huonon datan pohjalta.