Verkkopalvelun uusi versio julkaistaan onnistuneesti. Sivut toimivat, lomakkeet lähtevät ja ostaminen onnistuu. Kaikki vaikuttaa olevan kunnossa.
Mutta entä jos samalla osa verkkokaupan ostotapahtumista katoaa, lomakkeen lähetys rekisteröityy analytiikkaan kahdesti tai kampanjatieto häviää kesken käyttäjäpolun?
Käyttäjälle verkkopalvelu voi toimia täysin normaalisti, vaikka Google Analytics 4:ään (GA4), markkinoinnin järjestelmiin tai muihin datalähteisiin päätyvä tieto olisi virheellistä. Silloin myös raportointi, optimointi ja datan perusteella tehtävät päätökset perustuvat vääristyneeseen kuvaan todellisuudesta.
Siksi analytiikan testaus ja mittauksen laadunvarmistus pitäisi tehdä jo verkkopalvelun kehitys- ja staging-ympäristöissä, ei vasta tuotannossa. Tuotannossa mittaus varmistetaan vielä kertaalleen, mutta sen ei pitäisi olla ensimmäinen paikka, jossa toteutuksen toimivuus testataan.
Miksi analytiikka pitää testata ennen tuotantoon vientiä?
Analytiikka ei ole verkkopalvelun päälle liimattu erillinen lisäosa. Digitaalinen mittaus on riippuvainen monista verkkopalvelun teknisistä ratkaisuista, kuten dataLayerista, tapahtumista, lomakkeista, URL-rakenteesta, suostumustenhallinnasta sekä markkinointi- ja analytiikkateknologioiden integraatioista.
Esimerkiksi lomakkeen tekninen toteutus voidaan vaihtaa niin, ettei käyttäjä huomaa muutosta lainkaan. Lomake näyttää samalta ja sen lähettäminen onnistuu kuten ennenkin, mutta analytiikan käyttämä tapahtuma ei enää synny. Vastaavasti checkoutin, navigaation, URL-rakenteen tai Consent Management Platformin muutos voi vaikuttaa GA4- tai mainonnan konversioseurantaan, vaikka itse verkkopalvelu toimisi moitteettomasti.
Jos mittauksen ongelma huomataan vasta tuotannossa, virheellistä tai puutteellista dataa on jo ehtinyt syntyä. Menetettyä analytiikkadataa ei myöskään yleensä voida palauttaa jälkikäteen. Siksi mittauksen toimivuus pitäisi nähdä osana verkkopalvelun normaalia teknistä laadunvarmistusta.
Mitä analytiikasta kannattaa testata staging-ympäristössä?
Hyvässä kehitysprosessissa analytiikka kulkee verkkopalvelun muutosten mukana. Kehitys- tai staging-ympäristössä voidaan tarkistaa esimerkiksi, syntyvätkö dataLayeriin oikeat tapahtumat ja parametrit, laukeavatko Google Tag Managerin tagit oikeissa tilanteissa ja välittyykö tieto oikein GA4:ään ja muihin järjestelmiin. Samalla voidaan testata suostumustenhallinnan toimintaa sekä liiketoiminnan kannalta tärkeimpiä käyttäjäpolkuja, kuten lomakkeen lähettämistä, rekisteröitymistä tai verkkokaupan ostotapahtumaa.
Tavoitteena ei ole välttämättä rakentaa stagingiin täydellistä kopiota tuotannon analytiikkaympäristöstä. Olennaista on, että mittauksen kannalta kriittiset toiminnallisuudet pystytään validoimaan ennen julkaisua.
Mittauksen pitäisi myös olla osa verkkopalvelukehityksen hyväksymiskriteerejä. Uuden lomakkeen kohdalla ei siis riitä, että käyttäjä pystyy lähettämään lomakkeen. Samalla pitäisi varmistaa, että onnistunut lähetys tunnistetaan luotettavasti ja tarvittava tieto päätyy niihin järjestelmiin, joissa sitä hyödynnetään.
Hyvä periaate on yksinkertainen: mittaa stagingissa, varmista tuotannossa.
Miksi datan laatu korostuu AI-aikakaudella?
AI:n yleistyminen tekee laadukkaasta analytiikkadatasta entistä tärkeämpää. Tekoälyä voidaan käyttää suurten datamäärien analysointiin, poikkeamien tunnistamiseen, markkinoinnin optimointiin ja päätöksenteon tukemiseen. AI ei kuitenkaan automaattisesti tiedä, onko sen käyttämä data kerätty oikein.
Jos esimerkiksi verkkopalvelun päivityksen seurauksena yhden markkinointikanavan konversioseuranta rikkoutuu, kanava voi näyttää analytiikassa todellista heikommalta. Datan perusteella voidaan silloin päätellä, ettei kanava enää toimi ja markkinointibudjettia kannattaa siirtää muualle. Todellisuudessa markkinoinnin suorituskyvyssä ei välttämättä ole tapahtunut mitään muutosta, vaan ongelma on mittauksessa.
AI voi nopeuttaa analyysiä ja auttaa tekemään parempia päätöksiä, mutta se voi myös moninkertaistaa huonon datan vaikutukset. Mitä enemmän analysointia, optimointia ja päätöksentekoa automatisoidaan, sitä tärkeämpää on tietää, että niiden pohjana oleva data kuvaa todellisuutta riittävän luotettavasti.
Mitä laadukas digitaalinen mittaus tarkoittaa?
Laadukas mittaus ei tarkoita vain sitä, että Google Tag Managerissa tagi laukeaa tai GA4 DebugView’hun ilmestyy tapahtuma. Tekninen toimivuus on vasta ensimmäinen askel.
Mittauksen pitäisi tuottaa johdonmukaista ja liiketoiminnan kannalta relevanttia dataa siitä, mitä verkkopalvelussa tapahtuu. Lisäksi datan pitäisi olla riittävän luotettavaa, jotta sitä voidaan käyttää raportoinnin lisäksi markkinoinnin optimointiin, verkkopalvelun kehittämiseen ja liiketoiminnan päätöksenteon tukena.
Tämä muuttaa myös analytiikan laadunvarmistuksen roolia. Kyse ei ole vain analytiikkatiimin teknisestä tehtävästä, vaan siitä, kuinka luotettavan kuvan organisaatio saa digitaalisesta liiketoiminnastaan.
Laadukas mittaus on laadukkaan päätöksenteon perusta
AI:n hyödyntämisessä huomio kiinnittyy helposti malleihin, työkaluihin ja uusiin käyttötapauksiin. Niiden rinnalla pitäisi kuitenkin kysyä yksi perustavanlaatuinen kysymys: voimmeko luottaa dataan, jonka perusteella AI tekee analyysiä ja jonka pohjalta päätöksiä tehdään?
AI ei korjaa rikkoutunutta mittausta tai puutteellista datankeruuta. Mitä enemmän datan päälle rakennetaan analytiikkaa, automaatiota ja AI-avusteista päätöksentekoa, sitä tärkeämmäksi mittauksen laadunvarmistus muuttuu.
Siksi analytiikka kannattaa ottaa mukaan jo verkkopalvelun kehitysvaiheessa. Testaa mittaus ennen tuotantoon vientiä, varmista sen toimivuus tuotannossa ja seuraa mittauksen laatua myös julkaisun jälkeen.
AI-aikakaudella laadukas päätöksenteko edellyttää laadukasta mittausta.
Artikkelit samasta aiheesta
Markkinoinnin tietovarasto on osa markkinoinnin AI-valmiutta
Generatiivisen tekoälyn hyödyntäminen vaatii luotettavaa ja kattavaa dataa. Sitä tarjoaa markkinoinnin tietovarasto, johon tietoa viedään eri järjestelmistä.
Näin tuot markkinoinnin analytiikan AI-aikakauteen: oikea data, oikea paikka, oikea konteksti
AI-aikakaudella kilpailuedun saa yritys, joka käyttää oikeaa dataa, kokoaa sen oikeaan paikkaan ja tulkitsee sitä oikeassa kontekstissa.
Digitaalisen analytiikan CARE-malli on johtamisen työkalu
Markkinointijohto voi parantaa digitaalisen analytiikan vaikuttavuutta, kun keskustelu siirretään tasolta “mitä mittaamme?” tasolle “miten analytiikka ohjaa toimintaa ja päätöksiä?”
Kiinnostuitko tästä aiheesta?
Soita meille 020 788 8120 tai täytä alla oleva lomake niin jatketaan juttua!