Digitaalinen analytiikka
Analysoi ja hyödynnä keräämääsi dataa oikein
Data ei ole itsessään hyödyllistä. Se alkaa tuoda hyötyä vasta, kun sitä analysoidaan ja tämän analyysin pohjalta syntyneitä suosituksia toteutetaan.
Ota askel datan keräämisestä sen hyödyntämiseen
Voit hyödyntää analyysejä monessa tarkoituksessa kuten verkkopalvelun käyttökokemuksen parantamiseen, verkkokaupan myynnin kasvattamiseen ja palautusten vähentämiseen, markkinointikeinojen hyödyllisyyden selvittämiseen ja budjetin oikeaan allokointiin.
Hopkinsin analyysipalveluissa korostuvat alla esitellyt asiat.
Kattavat datalähteet
Saat terävämpää analyysiä, kun haemme dataa muistakin lähteistä kuin web-analytiikka-alustasta. Näitä lähteitä voivat olla esimerkiksi CRM, ERP, tietovarasto ja erilaisten tietokantojen tarjoajat (esim. Tilastokeskus, PRH ja Ilmatieteen laitos).
Kokonaisvaltainen näkökulma
Muodosta tietoon perustuva näkemys markkinoinnin kokonaisuudesta. Markkinoinnin vaikutusta analysoidessamme voimme huomioida digimarkkinoinnin lisäksi myös esimerkiksi TV- ja printtikampanjat.
Tilastotieteen menetelmät
Kauttamme käytössäsi ovat edistyneet tilastotieteen menetelmät, kuten ekonometrinen mallinnus ja koneoppiminen.
”Vastuullisesti kerätystä datasta tulee arvokasta, kun sen analyysi muuttuu hypoteeseiksi ja nämä hypoteesit teoiksi.”
Näin autamme yritystäsi
Data-analyysien käyttökohteita
Autamme eri tyyppisiä organisaatioita julkishallinnosta verkkokaupoihin sekä kertaluontoisissa analyysiprojekteissa että jatkuvassa datan analyysissa.
Verkkokaupan myynti
Miten eri tuotteiden ja tuoteryhmien myynti- ja palautusmäärät eroavat kanavittain? Mitkä asiat selittävät eri tuotteiden myynnin vaihtelua?
Ostajapersoonat
Millaiset ovat yrityksesi ostajapersoonat web-analytiikka- ja CRM-datan perusteella?
Markkinoinnin tuotto
Mikä on mainonnan todellinen tuotto? Miten markkinointibudjettia kannattaisi allokoida? Miten offline-mainonta vaikuttaa myyntimääriin? Paljonko mainonta tuo verkkokauppaan uusia asiakkaita vs. aktivoi vanhoja?
Käyttökokemus
Julkishallinnolle ja muille isoille palveluorganisaatioille web-analytiikka on ennen kaikkea tapa kehittää verkkopalvelua paremmaksi. Tähän kuuluvat käyttäjäkyselyt sekä lämpökarttoihin ja sessiotallennuksiin perustuvat analyysit, unohtamatta antikonversioiden tutkimista.
Esimerkkejä analyyseistä
Jokainen analyysi on tarpeisiinne räätälöity. Jos kaikkea tarvittavaa dataa ei ole, organisoimme sen keräämisen omista lähteistä tai hankkimisen ulkoisista lähteistä.
Uudet vs. palaavat asiakkaat
Voit panostaa enemmän kanaviin ja kampanjoihin, jotka tuovat sinulle uusia asiakkaita.
Myynti ja palautukset kanavittain
Vähennä suurten palautusten kanavien ja kampanjoiden painotusta markkinoinnissa.
ROMI-mallinnus
Kanavien ja kampanjoiden todellinen tuotto (Return On Marketing Investment).
Offlinen vaikutus
TV:n, printin, radion ja ulkomainonnan vaikutus myyntimääriin.
Budjetin allokointi
Optimaalinen tapa allokoida budjettia eri kanaville ja kampanjoille.
Käyttäjätutkimus
Käyttäjäkyselyihin, lämpökarttoihin ja sessiotallennuksiin perustuvat analyysit.
Myynnin vaihtelu
Eri tuotteiden myynnin vaihteluun vaikuttavat asiat.
Antikonversiot
Turhautumista ja käytön keskeytymistä aiheuttavat ongelmat sivustolla.
Sivuston nopeus
Sivuston nopeuden vaikutus myyntiin.
Persoonat
Ostajapersoonien määrittely CRM- ja Google Analytics -datan perusteella.
Säätila
Säätilan vaikutus kysyntään ja myyntiin.
Ennustaminen
Tulokset seuraavan kvartaalin aikana.
Media mix
Media mix -mallinnus kertoo, mikä on eri kanavien vaikutus myyntiin.
Yhdessä ostetut
Ostoskorianalyysi kertoo, mitä tuotteita ja tuoteryhmiä ostetaan verkkokaupasta yhdessä.
Lukijapersoonat
Lukijapersoonat, eli miten eri lukijaryhmät kuluttavat sivuston sisältöjä.
Voimmeko auttaa teidän datan analysoinnissa?
Soita meille 020 788 8120 tai täytä alla oleva lomake niin jatketaan juttua!
Asiantuntijamme kirjoittavat
Maksimalismi vs. minimalismi digianalytiikassa
Analytiikassa GDPR, toimintavarmuus ja kustannukset kallistavat vaa’an yleensä minimalismin suuntaan.
Analyytikon osaaminen tehokäyttöön – eroon turhista tägeistä
Otetaan käyttöön “ei uusia tägejä” tai “ei uusia pikseleitä” -kuukaudet ja -kvartaalit!
Pullonkaulat analytiikan hyödyntämisessä: tunnista ja avaa ne CARE-mallin avulla!
Usein analytiikkaa ei saada tuottamaan arvoa, koska kohtaamme erilaisia pullonkauloja datan keräämisessä, analysoinnissa ja toimenpiteisiin ryhtymisessä. Helpota näitä haasteita hyödyntämällä CARE-mallia.
Tekoäly ja koneoppiminen rakentavat parempia ostajapersoonia
Ostajapersoona on tuttu työkalu markkinoinnin johtamisen apuna. Suurten kielimallien ja koneoppimisen avulla dataan perustuvien persoonien rakentaminen onnistuu aikaisempaa tehokkaammin. Mitä ostajapersoona tarkoittaa? Ostajapersoonat kuvaavat yrityksen kannalta ideaalisia ostajia. Ostajapersoonan esitys […]
Digianalytiikan käyttäjätunnisteet paljastavat pitkätkin ostopolut
Käyttäjätunnisteet (user ids) auttavat seuraamaan pitkiä ostopolkuja, kun käyttäjät saadaan välillä kirjautumaan sisään tai antamaan sähköpostiosoitteensa.
Mitä on evästeetön analytiikka?
Evästeetön web-analytiikka auttaa raportoimaan ja analysoimaan kattavammin sivuston käyttöä: sen avulla saat kerätä dataa myös käyttäjistä, jotka eivät hyväksy evästeitä evästebannerissa.
