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?”
Analytiikka
Kaikki
Analytiikka
Arki Hopkinsilla
Asiakasymmärrys
Custobar
Digimarkkinoinnin strategia
Hakukoneoptimonti (SEO)
Konversio-optimointi
Liidit
Mainonta
Markkinoinnin automaatio
SEM
Sosiaalinen media
Tekoäly
Uutiset
Verkkokauppa
Yleinen
Dynaamiset puhelinnumerot digimarkkinoinnissa
Verkkosivuston dynaamisilla puhelinnumeroilla voit seurata, miten digimarkkinoinnilla saadaan aikaan puhelinsoittoja.
4 kertaa enemmän dataa anonyymillä, evästeettömällä analytiikalla
Hopkinsin toteuttama anonyymi ja evästeetön analytiikka nelinkertaisti asiakkaan kampanjaliikenteen. Piwik PRO:n ja Matomo Analyticsin avulla yritykset voivat mitata tuloksiaan GDPR-yhteensopivasti ja saada luotettavaa dataa päätöksenteon tueksi ilman henkilötietoja ja evästeitä.
Erityiset henkilötietoryhmät digimarkkinoinnissa
Arkaluonteista tietoa ei saa lähettää analytiikka-alustoille eikä mainosjärjestelmille, vaikka siihen saisi käyttäjän luvan.
Strateginen digitaalinen markkinointi tekoälyn tuella
Data alkaa keskustella strategian kanssa, kun yhdistämme digitaalisen analytiikan, SEO-työkalut, laadullisen ja määrällisen vertailutiedon ja tekoälyn.
Kvalitatiivinen data hyötykäyttöön: näin tehostat myyntiä ja markkinointia kielimallien avulla
Suurten kielimallien (LLM) avulla myös laadullista dataa voidaan nyt analysoida samaan tapaan kuin määrällistä dataa.
Garbage in, garbage out – ohjaatko markkinointia roskadatan avulla?
Tietojenkäsittelyn sanonta "Garbage in, garbage out” pätee loistavasti myös moderniin digimarkkinointiin ja analytiikkaan.
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
Suurten kielimallien ja koneoppimisen avulla dataan perustuvien persoonien rakentaminen onnistuu aikaisempaa tehokkaammin.