Web-analytiikka
Sisällysluettelo
Web-analytiikka - Mitä se on ja miksi sitä tarvitaan?
Web-analytiikka on verkkosivuston vierailijoiden määrän ja tekemisten mittaamista. Web-analytiikkatyökaluilla mitataan, analysoidaan ja raportoidaan verkkosivuistoilta kerättyä tietoa.
Web-analytiikka auttaa yrityksiä ymmärtämään verkkosivustonsa kävijöiden käyttäytymistä, kuten mistä he löytävät tiensä sivustolla, millä sivuilla he käyvät ja kuinka kauan he siellä viipyvät.
Digitaalisessa ympäristössä toimiva yritys tarvitsee web-analytiikkaa. Se tarjoaa arvokasta tietoa verkkosivustojen ja markkinointitoimenpiteiden toimivuudesta. Web-analytiikka auttaa ymmärtämään asiakkaita paremmin ja sen myötä lisäämään konversioita ja saavuttamaan kasvua.
Tässä artikkelissa perehdytään web-analytiikan perusteisiin. Käymme läpi mitä web-analytiikka on, miten sitä hyödynnetään ja miksi se on tärkeää yrityksille.
Mitä on web-analytiikka?
Web-analytiikka on verkkosivuston liikenteestä ja käytöstä saatujen tietojen mittaamista, keräämistä, analysointia ja raportointia.
Web-analytiikka auttaa ymmärtämään toimivatko verkkosivusi kuten haluat niiden toimivan. Lukevatko kävijät sivujesi tekstit? Katselevatko he kuvia tai videoita? Klikkaavatko he linkkejä tai tekevätkö he ostoksia?
Web-analytiikka voi kertoa kaiken tämän. Se ei ole vain työkalu kävijämäärien mittaamiseen, vaan se antaa arvokasta tietoa verkkosivujesi kehittämiseen. Analytiikkatyökalut tarjoavat myös mahdollisuuksia asiakas- ja markkinatutkimukseen, sekä verkkosivustojen nopeuden ja toimivuuden arvioimiseen ja parantamiseen.
Web-analytiikalla kerätyt tiedot myös yhdistetään usein osaksi CRM-analytiikkaa (asiakkuuksien hallinnan analytiikka) auttamaan koko organisaatiota parempien liiketoimintapäätösten tekemisessä.
Miksi yritys tarvitsee web-analytiikkaa?
Läsnäolo verkossa on nykypäivänä lähes yritykselle kuin yritykselle välttämättömyys. Tässä digitaalisessa maailmassa on kuitenkin omat sääntönsä ja toimintatapansa, joita ilman yrityksen on hankala pärjätä.
Web-analytiikka voi olla ratkaisevan tärkeää menestykselle. Sen avulla saadaan ymmärrys siitä, mitä verkkosivuillasi tapahtuu ja mitä vierailijat sivuiltasi toivovat. Tämän ymmärryksen avulla voit optimoida sivusi palvelemaan asiakkaidesi tarpeita.
Mitä paremmin osaat vastata asiakkaidesi tarpeisiin, sitä parempi asiakaskokemus ja suurempi myynti.
Web-analytiikka poistaa arvaamisen tarpeen. Saat tarkkaa tietoa asiakkaidesi käyttäytymisestä ja voit tehdä sen pohjalta dataan perustuvia päätöksiä liiketoimintasi kasvattamiseksi.
Analytiikkatyökaluilla näet esimerkiksi luetuimman sisältösi verkkosivuillasi. Tämän perusteella voit keskittää tulevat panostukset asiakkaitasi kaikkein kiinnostavimpiin aiheisiin ja sisältöön.
Tai voit vaikkapa saada selville, että suurin osa verkkosivujesi katseluista tehdään mobiililaitteilla. Tällöin voit panostaa verkkosivujesi mobiilioptimointiin tai harkita jopa oman mobiilisovelluksen kehittämistä.
Web-analytiikka siis auttaa hankkimaan uusia asiakkaita, pitämään nykyiset asiakkaat, sekä houkuttelemaan asiakkaasi käyttämään enemmän aikaa ja rahaa yrityksesi palveluihin.
Web-analytiikka tarjoaa myös väylän markkinointitoimenpiteiden tehokkuuden arviointiin. Voit seurata, kuinka verkkosivustosi vierailijamäärät ja konversiot muuttuvat uuden mainoskampanjan aikana.
Verkossa voit seurata myös liikenne- ja suosiotrendejä, jolloin voit ajoittaa ja kohdentaa markkinointikampanjasi entistä paremmin.
Web-analytiikan hyödyt:
- Seuraa ostokäyttäytymistä: voit arvioida kuinka todennäköisesti tietyt asiakkaat ostavat tiettyjä tuotteita.
- Räätälöi verkkosivusi asiakkaille, jotka vierailevat siellä toistuvasti.
- Hanki demografiatietoja: Tarkkaile sivustollasi vierailijoiden ja ostoksia tehneiden maantieteellisiä alueita, ikää, sukupuolta, ym.
- Luo asiakassegmenttejä esim. edellä mainittujen tietojen perusteella
- Tee ennusteita: Ketkä todennäköisesti ostavat eniten ja milloin ostoksia tehdään
Web-analytiikka auttaa luomaan mittareita, joiden perusteella voit mitata tarkasti liiketoimintasi menestystä. Tämä voi auttaa parantamaan tulojen ja kustannusten suhdetta.
Yleiskatsaus Web-analytiikkaan
Verkkosivustosi käytön mittaaminen on välttämätöntä, jotta ymmärrät mikä toimii ja mitä kannattaa parantaa. Mutta miten se käytännössä tehdään?
Tässä osiossa perehdymme analytiikkatyökalujen tyyppeihin ja muutamiin esimerkkeihin parhaista analytiikkatyökaluista.
Web-analytiikkatyökalujen tyypit
Web-analytiikkatyökalut jakautuvat karkeasti kahteen tyyppiin: off-site ja on-site analytiikkaan.
Off-site, eli nettisivuston ulkopuolisella analytiikalla tarkoitetaan verkkokäyttäytymisen mittaamista verkkosivustosta tai sen omistussuhteista riippumatta. Se tarjoaa kokonaisen toimialan kattavia analyyseja, joiden avulla saa käsityksen siitä, kuinka yritys menestyy kilpailijoihin verrattuna. Off-site analytiikka keskittyy koko verkon kattaviin tietoihin, joita saadaan kerättyä esimerkiksi sosiaalisesta mediasta, hakukoneista ja keskustelufoorumeilta.
On-site analytiikka on näistä kahdesta yleisempi. Sen avulla mitataan tietyn verkkosivuston vierailijoiden määrää ja käyttäytymistä. Näitä tietoja verrataan yleensä valittuihin tehokkuusmittareihin (KPI) ja niitä käytetään parantamaan verkkosivuston tai markkinointikampanjan tavoiteltuja tuloksia.
Web-analytiikkatyökalut tarjoavat erilaisia mahdollisuuksia tiedon keräämiseen ja analysointiin yrityksesi tarpeista riippuen. Erilaisia analytiikkatyökaluja ovat esimerkiksi:
Dataliittimet
Näiden avulla yritys voi integroida verkkosivujensa tiedot muihin tietojärjestelmiin, kuten asiakkuudenhallintajärjestelmiin (CRM) tai markkinoinnin automaatiojärjestelmiin. Näin saadaan luotua kattava kuva asiakaspolusta ja mahdollisimman paljon dataa päätöksenteon tueksi.
Raportointityökalut
Näiden työkalujen avulla saadaan tuotettua yksityiskohtaisia raportteja ja visualisointeja verkkosivustolta kerätystä datasta. Raportointityökalut auttavat yritystä ymmärtämään verkkosivustonsa tehokkuutta, sekä tunnistamaan trendejä.
Web-seurantatyökalut
Näillä saadaan reaaliaikaisia tietoja verkkosivuston vierailijoiden käyttäytymisestä. Seurantaan kuuluvat tiedot, kuten mistä vierailijat tulevat, millä sivuilla he käyvät, kuinka kauan he viipyvät sivustolla ja paljon muuta.
Sosiaalisen median analyysi
Nämä työkalut tarjoavat tietoa siitä, kuinka hyvin asiakkaat tavoitetaan ja sitoutetaan sosiaalisen median kautta. Dataa saadaan myös seuraajista ja vuorovaikutuksista.
Yleisimmät Web-analytiikkatyökalut
Google Analytics ja Adobe Analytics ovat käytetyimmät on-site analytiikkatyökalut, mutta muitakin tehokkaita työkaluja löytyy. Seuraavassa lyhyt katsaus suosituimpiin web-analytiikkatyökaluihin.
Google Analytics
Google Analytics on suosituin web-analytiikkatyökalu ja sitä käyttää arviolta yli 28 miljoonaa verkkosivustoa.
Google Analytics tarjoaa tarkkaa tietoa verkkosivuston kävijöistä. Sen avulla voidaan seurata sivujen katselukertoja, yksilöityjä sivun katseluja, välitöntä poistumista, vierailijoiden hankintakanavia, käyttäjien pysyvyyttä, istunnon keskimääräistä kestoa, istuntoja maan mukaan, istuntoja laitteen mukaan ja paljon muuta.
Google Analytics sisältää myös hyvät toiminnot raportointiin. Moni asiakkuudenhallinta- ym. alusta (mm. HubSpot) tarjoaa mahdollisuuden integroida Google Analytics, jolloin sen tarjoamaa tietoa voidaan helposti yhdistellä muuhun dataan ja käyttää liiketoimintapäätösten tukena.
Piwik PRO
Piwik PRO on verkkoanalytiikkatyökalu erityisesti yrityksille, jotka käsittelevät arkaluonteista asiakastietoa. Se on suunniteltu korkeinta mahdollista tietoturvaa ja yksityisyyttä ajatellen ja se sisältää GDPR-, CCPA- ja HIPAA-yhteensopivuudet. Piwik PRO tarjoaa monipuoliset tiedonkeruu-, analyysi- ja visualisointityökalut, sekä personointimahdollisuudet.
Piwik PRO:n vahvuus muihin analytiikkatyökaluihin verrattuna on asiakaspolun seuranta. Ohjelmiston avulla voidaan seurata mistä asiakkaat tulevat, mitä he tekevät ja miten he sivustolla liikkuvat. Piwik PRO:n muokattavat ja jaettavat raportit tekevät ongelmakohtien havaitsemisesta ja haasteiden ratkaisemisesta helppoa. Piwik PRO tarjoaa myös kattavan tuen käyttöönottoon ja mahdollisiin ongelmatilanteisiin.
Adobe Analytics
Adobe Analytics on toinen suosittu web-analytiikkatyökalu. Se on pilvipohjainen ohjelmisto, joka tarjoaa web- ja markkinointianalytiikkaa, sekä tekoälyn tehostamia ennakoivia ominaisuuksia.
Se voidaan ottaa käyttöön joko erillisenä tuotteena tai osana Adobe Experience Cloudia. Adobe Analytics tarjoaa laajan joukon mahdollisuuksia monikanavaiseen (sekä on-site että off-site) tiedonkeruuseen, segmentointiin, raportointiin, sekä integrointiin.
Adoben vahvuuksia ovat joustava segmentointi raportointityökalussa, monipuoliset tietojenhallintatyökalut (tietojen tuonti, vienti, dataliittimet, integraatiot), sekä erinomainen raporttien muokattavuus.
CrazyEgg
Yli 300 000 käyttäjän suosima Crazy Egg on ainutlaatuinen verkkoanalytiikkatyökalu, joka tarjoaa lämpökarttoja, vierityskarttoja, sekä muita visuaalisia raportteja. Nämä raportit näyttävät tarkalleen, kuinka kävijät ovat vuorovaikutuksessa sivustosi kanssa. Näet mitä kohtia sivuista katsellaan, mitä linkkejä klikataan, miten sivuja selataan ym.
Crazy Egg tarjoaa myös kattavan A/B-testauksen, joten voit helposti testata vaikkapa kuvien sijoittelun, otsikoiden ja sisällön vaikutuksia asiakkaidesi käyttäytymiseen.Crazy Egg on suosittu vaihtoehto muille analytiikkatyökaluille, mutta usein sitä käytetään täydentämään Google Analyticsin tarjoamaa dataa.
Tutustu muihin web-analytiikan työkaluihin
- Oribi on all-in-one-markkinointianalyysityökalu.
- Matomo on avoimen lähdekoodin verkkoanalytiikka-alusta.
- Microsoft Clarity on markkinoinnin työkalu, jolla voidaan analysoida yrityksen kotisivujen, tuotekuvastojen tai laskeutumissivujen toimivuutta.
- Leadfeeder on monipuolinen työkalu, jolla on mahdollista seurata mitkä yritykset ovat tulleet yrityksen sivuille ja mikä heitä on sivulla kiinnostanut.
Web-analytiikkastrategia
Web-analytiikkaa kannattaa hyödyntää strategisesti liiketoiminnan kasvattamiseen. Seuraavaksi tarkastellaan web-analytiikan tavoitteiden asettamista, keskeisiä mittareita, kuten verkkosivuston liikennettä, yksilöityjä katselukertoja ja poistumisprosenttia.
Tavoitteena on luoda kuva siitä, miten yritys voi käyttää keräämiään tietoja tehokkaasti parantaakseen verkkosivustonsa suorituskykyä ja edistääkseen kasvua.
Verkkoanalytiikan hyödyntäminen on prosessi, joka sisältää yleisimmin seuraavat vaiheet:
2.1 Tavoitteiden asettaminen
Strategian luominen ja analytiikan hyödyntäminen alkaa tavoitteiden asettamisella.
Ensimmäinen askel on määrittää tavoitteet, jotka analytiikkaa hyödyntämällä yritetään saavuttaa. Tavoitteita voivat olla esimerkiksi myynnin kasvattaminen, parempi asiakastyytyväisyys, tai vaikka bränditietoisuuden lisääminen. Web-analytiikkaa voi hyödyntää sekä määrällisten, että laadullisten tavoitteiden mittaamiseen.
2.2 Datan kerääminen
Seuraavaksi kerätään dataa. Datan kerääminen ja tallentaminen tehdään aiemmin tässä artikkelissa mainittuja työkaluja, kuten Google Analytics, hyödyntäen joko suoraan verkkosivustolta (on-site) tai laajemmin off-site työkalujen avulla. Menetelmiä voidaan myös käyttää yhdessä.
2.3. Data-analyysi
Kun dataa on kerätty tarpeeksi, sitä voidaan alkaa analysoimaan. Data-analyysilla muutetaan kerätty tieto helposti ymmärrettävään, käyttökelpoiseen muotoon. Analytiikkatyökalut tarjoavat tähän runsaasti mahdollisuuksia.
2.4. Suorituskykymittareiden (KPI) tunnistaminen
Web-analytiikassa KPI on mittari, jolla seurataan ja analysoidaan verkkosivuston käyttäjien toimintaa. Näitä ei ole yhtenäisesti määritelty, vaikka alan toimijat ovat yrittäneet sopia yleismaailmallisista määritelmistä jo jonkin aikaa.
Kuitenkin monia termejä käytetään johdonmukaisesti lähes jokaisessa analytiikkatyökalussa ja nämä on luetteloitu alla.
Tärkeimmät mittarit verkkosivuston tehokkuuden mittaamiseksi:
- Pageviews – Sivun katselukerrat yhteensä.
- Unique Pageviews – Yksilöidyt, eli yksittäisen käyttäjän kaikki sivun katselukerrat yhdessä.
- Session/Visit – Istunto tai vierailu. Yhden käyttäjän kaikki yhdellä verkkosivustolla tekemät toimenpiteet. Istunto lasketaan yleensä päättyneeksi 30 min aktiivisuuden loppumisesta.
- New Visitors – Sivustolla ensimmäistä kertaa vierailevat käyttäjät.
- Returning Visitors – Tietyn aikajänteen sisällä sivustolla aiemmin vierailleen käyttäjän uusi istunto.
- Traffic Sources – Mistä käyttäjät löytävät sivustosi, esim. Sosiaalisen median linkit, hakukonetulokset, mainokset ym.
- Bounce Rate – välitön poistuminen (prosentteina kaikista vieralijoista); Vain yhtä sivua ilman klikkauksia katselleet ja sitten sivustolta poistuneet käyttäjät.
- Click – Klikkaus, napsautus, eli käyttäjän siirtyminen sivulta toiselle hyperlinkkiä napsauttamalla.
Valitse mittarit aina tavoitteidesi perusteella.
2.5 Strategian kehittäminen
Datan keräämisen ja analyysin pohjalta voidaan alkaa luomaan tavoitteisiin perustuvaa strategiaa. Hyvä web-analytiikkastrategia tukee koko organisaation strategiaa ja tavoitteita.
Web-analytiikkastrategia on suunnitelma siitä, kuinka organisaatio käyttää dataa ja analytiikkaa liiketoimintapäätösten tekemiseen. Strategia ohjaa tekemään parempia päätöksiä dataan perustuen.
Esimerkiksi verkkosivujen suosituimman sisällön analyysi voi auttaa kehittämään koko organisaatiolle yhtenäisen sisältöstrategian ja verkkosivujen liikenteen analyysi helpottaa markkinointipanostusten keskittämisen tehokkaimpiin kanaviin.
2.6. Testaaminen ja muutosten tekeminen
Web-analytiikka ei ole yksi kaiken kattava ratkaisu yritysten tarpeisiin, vaan se koostuu useasta elementistä joiden toimivuutta on jatkuvasti testattava ja kehitettävä.
Parhaan lopputuloksen takaamiseksi yrityksen kannattaa kokeilla erilaisia strategioita. Esimerkiksi A/B-testaus on hyvä tapa testata muutosten toimivuutta. A/B-testauksessa luodaan kaksi eri versiota sisällöstä (mainos, verkkosivu, blogiteksti ym) ja niiden pariin ohjataan asiakkaita. Paremman lopputuloksen tuonut sisältö pidetään ja toinen sisältö hylätään.
Samaa testausta voidaan soveltaa koko strategiaan ja sen eri osiin parhaan kokonaisuuden löytämiseksi.
2.7. Datalähtöisen kulttuurin luominen
Datan kerääminen ja analyysi on yritykselle äärimmäisen hyödyllistä, mutta suurimmat hyödyt saadaan, kun mahdollistetaan datan kattava hyödyntäminen jokaisella organisaatiotasolla.
Datalähtöisen yrityskulttuurin luominen tuo toimintaan ketteryyttä ja antaa valmiudet tehdä nopeita päätöksiä. Mitä tahansa yritystä hyödyttää mahdollisuus nopeaan päätöksentekoon nykypäivän vauhdikkaasti muuttuvassa digitaalisessa ympäristössä.
Vahva datalähtöinen kulttuuri edellyttää, että jokaisella yrityksen työntekijällä on taidot ymmärtää, jakaa ja käyttää dataa. Datalähtöisen yrityskulttuurin luominen lähtee ylätasolta strategian valinnasta, jatkuen helppokäyttöisten web- ja data-analytiikkatyökalujen kautta aina suorittavalle tasolle saakka. Datan tulee olla jatkuvasti ajan tasalla ja käytettävissä siellä missä sitä kulloinkin tarvitaan.
Web-analytiikan parhaat käytännöt
Web-analytiikan työkalujen ja strategian tukena on tärkeää noudattaa parhaita käytäntöjä tietojen tarkkuuden ja luotettavuuden varmistamiseksi. Seuraavaksi perehdytään web-analytiikan parhaisiin käytäntöihin, joihin kuuluu mm. tietojen tarkkuus, tulkinta ja tietosuoja.
3.1 Tietosuoja
Tietosuoja on lakiin perustuva asia, eikä sitä voi välttää web-analytiikassa. On ehdottoman tärkeää varmistaa, että keräät ja käytät tietoa asiaankuuluvien tietosuojalakien ja -säädösten mukaisesti.
Tietosuoja koskee kaikkia organisaatioiden käsittelemiä arkaluonteisia tietoja, mukaan lukien asiakkaiden tiedot. Tietosuoja auttaa varmistamaan, että arkaluonteisia tietoja käytetään vain tiettyihin tarkoituksiin ja vain asiakkaan suostumuksella.
Tietojen keruussa on huomioitava EU:n yleinen tietosuoja-asetus GDPR, Kalifornian kuluttajien yksityisyyden suoja-asetus CCPA, sekä valtion oma paikallinen lainsäädäntö. Noudattamatta jättäminen voi johtaa tuntuviin sakkoihin tai muihin sanktioihin.
3.2. Datan luotettavuus
Automatisoidun liikenteen, tuttavallisemmin bottien, yleistymisestä on tullut kasvava ongelma web-analytiikan luotettavuuden kannalta. Erilaiset tiedonkeruu- ja haittaohjelmat liikkuvat verkossa hyvin samaan tapaan kuin ihmisetkin ja web-analytiikkatyökalut eivät välttämättä osaa erottaa botteja muusta liikenteestä.
Tämä saattaa vaikuttaa tietojen tulkintaan ja datasta tehtyihin johtopäätöksiin. Toki modernit analytiikkatyökalut osaavat myös erottaa botit aidoista käyttäjistä, mutta tästä asiasta on syytä olla tietoinen ja pyrkiä vertaamaan dataa useammasta eri lähteestä ja historiaan perustuen tietojen oikeellisuuden varmistamiseksi.
3.3. Tietojen oikea tulkinta
Luotettavan datan pohjalta on myös osattava tehdä luotettavia tulkintoja. Yhdistä keräämäsi data aina muuhun käytettävissä olevaan tietoon. Vertaa eri ajanjaksoja ja trendejä, sekä käytä hyödyksesi organisaation sisäistä tietoa asiakkaiden käyttäytymisestä.
Esimerkiksi, jos web-analytiikka kertoo sinulle, että verkkosivustolla vieraili tässä kuussa 100 000 kävijää, se ei ole kattava tulkinta. Tätä lukua tulee verrata muuhun dataan. Kun yhdistät sen kontekstiin, esimerkiksi muutos viime kuukaudesta, muutos viime vuoden vastaavasta ajankohdasta, konversioprosentin muutos, uudet vs. palaavat käyttäjät jne, saat paljon merkityksellisempää ja hyödyllisempää tietoa kaikkien käyttöön.
Tietojen tarkasteleminen kontekstissa auttaa yleensä tietojen oikeassa tulkinnassa ja sitä myöten parantaa päätöksentekoa.
3.4. Käytä dataa päätöksentekoon
Päätöksien tekemisestä puheen ollen, kun olet varma tietojen oikeellisuudesta ja kattavasta tulkinnasta, voit käyttää sitä päätöksentekoon kaikilla organisaatiotasoilla.
Oikea ja oikein tulkittu data auttaa kehittämään myyntiä, asiakaspalvelua, markkinointia ja sisäisiä prosesseja. Jos saat web-analytiikka esimerkiksi paljastaa sinulle, että tuotesivusi konversioprosentti on hyvä, mutta sivustolla ei ole paljon vierailijoita, voit kohdentaa markkinoinnin resursseja tuotesivujesi näkyvyyden lisäämiseksi.
Lisäksi sisältöstrategiaa voidaan päivittää enemmän tuotepainotteiseksi, jolloin tuotesivujen hakukonenäkyvyyttä saadaan lisättyä.
Tässä muutamia esimerkkejä web-analytiikan käyttämisestä päätöksentekoon. Tärkeintä on kuitenkin tietää tavoitteet ja edetä strategisesti niitä kohti, samalla testaten ja päivittäen toimintatapoja.
Yhteenveto
Web-analytiikka on verkkosivuston vierailijoiden määrän ja tekemisten mittaamista. Web-analytiikkatyökaluilla saadaan arvokasta tietoa verkkosivujen ja markkinointitoimenpiteiden toimivuudesta.
Digitaalisessa ympäristössä toimiva yritys tarvitsee web-analytiikkaa. Se auttaa ymmärtämään asiakkaita paremmin ja sen myötä lisäämään konversioita ja saavuttamaan kasvua.
Analytiikkatyökalut tarjoavat myös mahdollisuuksia asiakas- ja markkinatutkimukseen, sekä verkkosivustojen nopeuden ja toimivuuden arvioimiseen ja parantamiseen.
Web-analytiikalla kerätyt tiedot voidaan yhdistää osaksi CRM-järjestelemää (asiakkuuksien hallintajärjestelmä) auttamaan koko organisaatiota parempien liiketoimintapäätösten tekemisessä.
Web-analytiikka voi olla ratkaisevan tärkeää menestykselle. Sen avulla saadaan ymmärrystä siitä, mitä verkkosivuillasi tapahtuu ja mitä vierailijat sivuiltasi toivovat.
Mitä paremmin osaat vastata asiakkaidesi tarpeisiin, sitä parempi asiakaskokemus ja suurempi myynti.
