Web-analytiikka tarkoittaa verkkosivun käyttäjävirran tuottaman datan automatisoitua keräämistä, analysointia ja raportointia. Tästä käytetään myös nimityksiä ”verkkoseuranta” ja ”kävijäseuranta”. Tarkoituksena on auttaa yritystä kehittämään markkinointitoimenpiteitä sekä verkkosivujen toimivuutta ja käytettävyyttä. Dataa tutkimalla yritys saa helposti käsityksen muun muassa siitä, mistä käyttäjät ovat peräisin, mikä kävijöitä kiinnostaa sivustolla eniten, kuinka kauan he viipyvät sivustolla ja toisaalta, mikä sisältö ei herätä kiinnostusta kävijöissä laisinkaan. Web-analytiikan käytön edellytyksenä on tieto siitä, mitä arvoa halutaan sen tuovan ja millä se mitataan.
Web-analytiikka voidaan jakaa kahteen kategoriaan: on-site- ja off-site -analytiikkaan. On-site viittaa web-analytiikkaan, joka keskittyy käyttäjien vuorovaikutukseen verkkosivustolla. Off-site puolestaan tarkoittaa web-analytiikkaa, joka tapahtuu verkkosivuston ulkopuolella. Sen avulla voidaan verrata, miten verkkosivu sijoittuu tilastollisesti muihin verkkosivuihin nähden. Ennen web-analytiikka käsitti pelkästään on-site -analytiikan, mutta nykyään uusissa työkaluissa hyödynnetään molempia tekniikoita. Useat yritykset kehittävät omia analytiikkatyökalujaan, mutta on mahdollista myös hyödyntää muita palveluntarjoajia, kuten esimerkiksi ilmaista Google Analyticsia. Muita suosittuja analytiikkatyökaluja ovat muun muassa PowerBI, Leadfeeder ja ClickMeter.
Kuinka hyödyntää web-analytiikkaa?
Käyttäjävirraksi kutsutaan dataa, jota syntyy kävijöiden toiminnan seurauksena. Verkkosivujen käytöstä kerättyä dataa kootaan statistiikaksi. Yrityksen on helpompi arvailun sijaan nähdä konkreettisesti, mikä toiminta kantaa tulosta ja mikä ei. Analytiikassa voidaan hyödyntää erilaisia prosessimalleja, riippuen käyttötarkoituksesta ja näkökulmasta. Yleispätevänä pohjana voidaan kuitenkin pitää mallia, joka sisältää seuraavat neljä vaihetta.
Analytiikan prosessimalli:
1. Tietotarpeiden tunnistaminen
2. Tiedon hankinta, tiedon organisointi ja varastointi
3. Tiedon jakelu ja käyttö
4. Toiminnan muuttaminen
Ensimmäisessä vaiheessa määritellään tavoitteet, jotka web-analytiikalla halutaan saavuttaa. Tavoitteiden asettaminen on web-analytiikan edellytys, jolla mitataan prosessin onnistumista. Näin saadaan selville keskeiset tietotarpeet ja tiedonhankinta voidaan kohdentaa vain ja ainoastaan hyödylliseen dataan. Web-analytiikan tavoitteet ovat usein samoja kuin verkkosivujen perustamisessakin, esimerkiksi nettikaupoilla ostovoiman lisääminen. Huomioon tulee ottaa myös se, millaista dataa on mahdollista kerätä. Useimmiten kuitenkin dataa on niin valtavasti, että sen kanssa työskentely vaatii tarkkoja tavoitteita ja päämääriä tiedon rajaamiseksi.
Seuraavassa vaiheessa kerätään tietoa eri lähteistä, jonka jälkeen se organisoidaan ja varastoidaan. Yleisimmin käytetyt datan keruumenetelmät ovat page-tag -menetelmä ja palvelimen lokitietojen analysointi, mutta niitä hyödynnetään keräämään erilaista dataa. Page-tag -menetelmässä verkkosivulle asetetaan JavaScript-koodilla tageja, jotka taltioivat dataa vierailijoiden verkkoselainten kautta. Sen jälkeen kerätty tieto lähetetään eteenpäin. Lokitiedot sisältävät dataa, joita verkkosivun pitäjän oma palvelin kerää.
Kolmannessa vaiheessa tieto prosessoidaan, analysoidaan ja hyödynnetään käyttöön. Datasta on useimmiten kannattavaa kerätä seuraavat tiedot: vierailijan tyyppi (asiakassegmentointi), vierailun kesto (kauanko verkkosivustolla vietetään aikaa?), vierailijan askeleet (mistä ja miten vierailija on päätynyt sivustolle?), suosituimmat sivustot (sivujen sijoittuminen suosion perusteella) sekä mahdolliset virheet, joita kävijät verkkosivustolla tekevät. Tässä vaiheessa myös datan laatu, luotettavuus ja kelpoisuus arvioidaan.
Neljännessä, eli viimeisessä vaiheessa tehdään muutoksia toimintaan saadun tiedon pohjalta tavoitteiden saavuttamiseksi. Tämä on koko prosessin kannalta oleellisin vaihe, sillä sen avulla voidaan saavuttaa asetetut tavoitteet.
Web-analytiikalla voidaan siis tehostaa markkinointia laajamittaisesti ja se on keskeinen osa tehokasta digitaalista markkinointiaWeb-analytiikan avulla yritys saa realistisen kuvan siitä, miten asiakkaat päätyvät heidän verkkosivuilleen, mitä kävijät tekevät heidän verkkosivuillaan, kauanko kävijät viettävät aikaa verkkosivuilla ja mitä sisällöt ovat suosituimpia kävijöiden keskuudessa. Näiden vastausten perusteella yrityksen on mahdollista kohdentaa ajalliset ja rahalliset resurssit sinne, missä ne tuottavat eniten hyötyä.
Aiheesta muualla:
- Konversio-optimointi
- Markkinoinnin automaatio
- Segmentointi, targetointi ja positiointi (STP-Malli)
- Markkinointi ja Mainonta -media
- Myynnin ja markkinoinnin ammattilaiset
Ite wiki listaa analytiikkaratkaisujen tarjoajayritykset, referenssit ja julkaisut.
Lähteet:
Laihonen, H., Hannula, M., Helander, N., Ilvonen, I., Jussila, J., Kukko, M., Kärkkäinen, H., Lönnqvist, A., Myllärniemi, J., Pekkola, S., Virtanen, P., Vuori, V. & Yliniemi, T. (2013). Tietojohtaminen, Tampereen teknillinen yliopisto, tietojohtamisen tutkimuskeskus NOVI, Tampere, p. 84.
Dadashnia, S., Niesen, T., Fettke, P. & Loos, P. (2016). Towards a Real-time Usability Improvement Framework based on Process Mining and Big Data for Business Information Systems, Multikonferenz Wirtschaftsinformatik. Available at (accessed 26.2.2018): https://www.researchgate.net/publication/296691490_Towards_a_Realtime_Usability_Improvement_Framework_based_on_Process_Mining_and_Big_Data_f or_Business_Information_Systems.
Clifton, B. (2012). Advanced Web Metrics with Google Analytics, 3rd ed., John Wiley & Sons, Indianapolis, Indiana, USA, p. 618.
