Onneksi digitalisaatio on tuonut viestinnän ammattilaisillekin työkaluja, joilla voi taklata edes joitakin avoimista kysymyksistä. Yhteistyökumppanimme Sini kertoo blogissaan data-analyysista ja sen hyödyistä liiketoiminnalle.
Digimaailmassa saadaan kohtuullisen helposti kerättyä erilaista dataa, joka on arvokkaassa asemassa liiketoiminnan analysoinnissa sekä kehittämisessä. Jokaisen yrityksen pitäisikin tehdä data-analyysi, ja miettiä, vastaako saadut tulokset luotua strategiaa.
Data-analyysi vaihe vaiheelta
Data-analyysi on oikeastaan jatkuva prosessi, jossa säännöllisin väliajoin tarkastellaan kerättyä dataa ja sen pohjalta optimoidaan käytössä olevia työkaluja. Saatua dataa heijastetaan laadittuun strategiaan ja kehitetään toimintaa sen mukaisesti.
Datan kerääminen
Esimerkiksi: sivun kyselyt, aikaleima, klikkaukset
Dataa voidaan kerätä esimerkiksi verkkosivujen kävijöistä, somekanavista tai digitaalisista mainoskampanjoista. Verkkosivuille asennettava Google Analytics on yksi laajimmin käytetyistä datatyökaluista ja sen avulla saadaan kerättyä hyvin tietoa nettisivujen kävijöistä. Sosiaalisen median puolelta Facebook pixel puolestaan antaa tietoa siitä, miten nettisivut ja sosiaalisen median kanavat (Facebook ja Instagram) toimivat yhteen. Sekä Google Analytics että Facebook pixel ovat ilmaisia käyttää.
Mainoskampanjoista saadaan myös paljon tietoja kävijöistä ja mainoksen toimivuudesta. Esimerkiksi Google Ads:in kautta luodut mainokset pystytään analysoimaan ja näkemään, mikä mainoksista herättää kiinnostusta ja mikä ei.
Uutiskirjeiden osalta nähdään tietoa, kuinka moni on kirjeen lukenut ja mitä siinä olevia linkkejä on klikattu. Nähdään myös, jos jokin tietty kirje on saanut monet perumaan uutiskirjeen tilauksen tai jos uutiskirjeet eivät mene perille.
Datan prosessointi
Esimerkiksi: kävijäpolku, toimimattomat sivut, demografiset tiedot
Saatua dataa voi kertyä paljonkin, mutta mitä sille sitten pitäisi tehdä? Dataa läpi käydessä etsitään erilaisia käyttäytymismalleja ja rooleja. Käytännössä siis nettisivuilta voidaan katsoa, että mitkä sivut tai blogitekstit ovat herättäneet eniten kiinnostusta. Yhtä lailla voidaan tulkita demografisista tiedoista, että tietyn ikäiset ja tiettyä sukupuolta olevat henkilöt tietyltä alueelta ovat kiinnostuneita juuri näistä tuotteista ja vastaavasti toisista tuotteista ovat kiinnostuneet toisenlaiset henkilöt.
Datan prosessoinnissa tulee huomioida myös se, että nykyisin on oikeus valita, mitä tietoja sinusta netin käyttäjänä kerätään. Evästeiden hyväksymisellä tai hyväksymättömyydellä pystyt vaikuttamaan siihen, miten palveluja kehitetään.
Työkalujen optimointi
Esimerkiksi: konversio, saadut yhteydenotot, A/B testaus
Kun datan prosessoinnissa saadaan tietoa siitä, että jokin tietty mainoskampanja toimii erityisen hyvin tai toinen ei toimi, niin on analyysin paikka, että miksi näin on. Onko jonkin tuote kiinnostavampi vai onko mainos vain houkuttelevampi? Työkalujen kehittämisen tarkoitus prosessissa on oppia hyvistä ja toimivista malleista ja jatkojalostaa niitä. Tätä kutsutaan monesti A/B testaamiseksi. Siinä luodaan kaksi erilaista mallia ja katsotaan, kumpi toimii tuloksellisemmin. Kun dataa on tarpeeksi, luodaan toimineen mallin pohjalta uusi malli uuteen testaamiseen. Näin pikkuhiljaa kehitetään pitkäjänteisellä työllä toimivia malleja ja heikommin toimineet mallit jäävät historiaan.
A/B testaamista voidaan hyödyntää mainoskampanjoiden lisäksi uutiskirjeissä tai vaikka blogiteksteissä.
Strategian kehittäminen
Esimerkiksi: tuotto, rahan tai ajan säästö, tunnettuus
Datalla on olennainen rooli yrityksen strategiassa. Se antaa suoraa palautetta siitä, ollaanko yrityksessä menossa oikeaan suuntaan. Sen pohjalta voidaan analysoida, tunnetaanko asiakkaat riittävän hyvin ja osataanko myydä juuri heitä kiinnostavia tuotteita ja juuri heitä kiinnostavalla tavalla. Jos datan pohjalta luvut jäävät alhaisiksi on syytä pohtia laajemmin, onko valittu suunta ja taktiikka oikea ja tarvitseeko sitä muuttaa. Yhtä lailla, jos nähdään, että luvut näyttävät hyvältä, mutta se ei siltikään käänny tulokseksi, täytyy miettiä, että mitä voidaan tehdä toisin.
Data-analyysi on jatkuva prosessi
Tehtyjen muutosten jälkeen ympyrä palaa taas datan keräämiseen. Prosessi käydään uudelleen läpi, jotta se hioutuu lopulta timanttiseksi toiminnaksi. Data-analyysi ei pääty koskaan (tai ei pitäisi päättyä), vaan yrityksen pitäisi aina säännöllisin väliajoin pystyä käymään saatua dataa läpi.
Pienemmästä datasta, kuten nettisivujen kävijöistä päästään laajempaan dataan, eli ostaneisiin asiakkaisiin ja myynnin lukuihin, joita yrityksissä yleisesti seurataankin jo paremmin. Nämä datat tukevat vahvasti toisiaan, sillä yleisesti mainonnan ja näkyvyyden tavoitteena on lisätä myyntiä tai tunnettuutta (ja sitä kautta tuottoa). Jos jo alussa mennään pieleen eikä tunneta asiakkaita, ei voida olettaa, että tavoitetaan potentiaalisia asiakkaita ja ostajia. Tavoitteellinen ja suunniteltu kokonaisuus tuottaa parhaan tuloksen.
Yhteistyökumppani
SINI MÄENANTTILA
