Web-analytiikka on pitkään ollut digitaalisen markkinoinnin tukipilari. Se kertoo meille, mitä tapahtuu, missä ja milloin. Tämä on usein ensisijainen syy sille, miksi suosimme digikanavia perinteisten medioiden sijaan: koska voimme kohdentaa, nähdä tuloksia ja optimoida tekemistä datan pohjalta.
Tässä blogissa pureudutaan siihen, mitä tekoälyn aikakaudella on hyvä huomioida markkinoinnin – ja verkkoanalytiikan näkökulmasta ja miksi se on markkinointipäättäjälle strateginen kysymys.
AI:n aikakaudella datan laadun merkitys korostuu
Tekoälyn onnistumisen määrittää se, miten hyvin se opetettu. Jos syötämme järjestelmille epätarkkaa, puutteellista tai väärin jäsenneltyä dataa, saamme vastaukseksi harhaanjohtavia tulkintoja ja tuloksia – ja sitä kautta teemme myös huonoja päätöksiä. Kun puhutaan tekoälystä, ei voida olla puhumatta datan laadusta.
Datan laatu vaikuttaa suoraan AI:n kyvykkyyteen hoitaa haluttua tehtävää.
Markkinointikanavat, kuten Google, Meta ja LinkedIn, siirtyvät yhä vahvemmin tekoälyohjattuihin malleihin, jotka tekevät päätöksiä automaattisesti: kenelle mainos näytetään, millä hinnalla ja missä hetkessä. Nämä automaatiot tuovat markkinoinnin toteuttamiseen tehokkuutta, mutta samalla läpinäkyvyys vähenee päätöksenteon valuessa entistä enemmän koneeen haltuun. Samalla mainostajan kontrolli pienenee. Mittaamisen strategia on sinun keinosi pitää ohjat käsissä: varmistaa, että tekoäly optimoi oikeita asioita, ja että näet koko kuvan – ei vain sitä, mitä alustat haluavat näyttää. Näkökenttämme kaventuessa, oma mittaaminen ja verkkoanalytiikka on ainoita tapoja arvioida kampanjoiden laatua, tehokkuutta ja tarpeellisia kehityssuuntia.
Jos taas vastaavasti mittaat vain impressioita tai klikkejä, AI optimoi kampanjasi tuottamaan juuri niitä – vaikka ne eivät johtaisi yrityksesi kannalta minkäänlaiseen liiketoimintahyötyyn. Mutta jos mittaat esimerkiksi liidien laatua tai asiakkuuden elinkaaren arvoa, AI oppii optimoimaan näiden tavoitteiden mukaisesti.
- Varmista, että tavoiteasetanta ja mittaamisen strategia ovat ajan tasalla.
- Varmista, että mittaristo toimii teknisesti ja tieto kulkee järjestelmien välillä oikein.
- Varmista, että kampanjoiden tavoitteita ajatellen optimoit tekemistä relevanteille konversioille.
Tutustu myös: Measure – Miksi mittaaminen on tärkein osa digimarkkinoinnin johtamista?
Miten tekoälyä käytetään web-analytiikassa tällä hetkellä ja mitä hyötyjä siitä on?
AI ei ole enää erillinen lisä web-analytiikan rinnalla – se on yhä useammin sisäänrakennettuna työkaluissa. Käytännössä tämä näkyy arjessa monella tapaa, jotka ovat jo nyt osa markkinointipäättäjän työkalupakkia. AI analysoi käyttäjäpolkuja, ehdottaa optimoituja sisältöjä, tunnistaa konversioalttiita segmenttejä ja jopa ohjaa mainosbudjetin käyttöä, reaaliajassa tietenkin.
Käytännön sovelluskohteista löytyy muun muassa
Älykäs segmentointi: Käyttäjien toiminnan analysointi ja dynaamiset kohderyhmät: esim. ostoaikeissa olevat seuraavan 7 päivän sisällä.
Ennustava analytiikka: ennustavat mallit arvioivat esimerkiksi konversiotodennäköisyyksiä. Tämä mahdollistaa paremmin tekemisen priorisointia ja myynnin ohjausta.
Attribuutio ja konversioiden mallinnus: Monikanavaisesta ympäristössä on tärkeää ymmärtää, mitkä kanavat, sisällöt ja kohtaamispisteet vaikuttivat eniten lopulliseen konversioon.
Mainonnan kohdentaminen ja budjetin ohjaus: kampanjoiden suorituskyvyn arviointi eri kohderyhmissä ja automaattiset painotukset tehokkaimmin toimiviin.
Tekoäly auttaa samankaltaisissa asioissa web-analytiikan osalta kuin muutenkin digimarkkinoinnin kontekstissa: se automatisoi toisteisia rutiinitehtäviä, joka vapauttaa aikaa strategisempiin tehtäviin. Tehokkuus esimerkiksi datan analysoinnin osalta lisääntyy, kun AI:n avulla saamme tehokkuutta datan käsittelyyn, poikkeamien tunnistamiseen ja ennustamiseen.
AI:n lisääntyvä käyttö vahvistaa toimivan web-analytiikan merkitystä
AI helpottaa monessakin mielessä digimarkkinoinnin tekemistä. Se tunnistamaan signaaleja, joita ihminen ei helposti näe: miksi tietyt lähteet tuottavat parempia liidejä tai mitkä käyttäjäpolut toistuvat ennen konversiota. AI auttaa siivoamaan, jäsentelemään ja yhdistelemään dataa nopeasti. Samalla isostakin datamassasta AI pystyy nopeasti tunnistamaan trendejä ja poikkeamia, joihin markkinointipäättäjän kannattaa kiinnittää huomiota.
Tämä mahdollistaa sen, että voimme nopeuttaa päätöksentekoa ja reagoida nopeammin. Samalla mahdollistuu siirtymä entistäkin tehokkaammin ”mitä tapahtui” -kysymyksistä ”miksi näin tapahtui” -tasolle.
Samalla kuitenkin ilman älykästä tulkintaa, numerot jäävät helposti numeroiksi. AI osaa kertoa, mitä tapahtui ja hyvin usein myös avata sitä, miksi näin tapahtui. Ihmisen rooli korostuu strategisessa tulkinnassa:
- Mikä havainto on liiketoiminnan kannalta tärkeä?
- Mihin keskitytään seuraavaksi?
- Toimintasuunnitelma: miten havainnon antama tieto jalkautetaan käytännön toimiksi ja mitä se vaatii meiltä?
Tutustu myös: Tekoälyn vastuullinen käyttö markkinoinnissa
Yhteenveto: Mitä sinun markkinointipäättäjänä kannattaa tehdä nyt?
Tekoäly ei tee web-analytiikasta tarpeetonta – päinvastoin. Se tekee siitä liiketoimintakriittistä. Organisaatiot, jotka yhdistävät laadukkaan analytiikan ja tekoälyn mahdollisuudet, kykenevät reagoimaan nopeammin, kohdentamaan tarkemmin ja kehittämään markkinointiaan strategisemmin.
- Varmista, että mitataan oikeita asioita liiketoiminnan tavoitteet huomioiden
- Panosta datan laatuun! Huolehdi, että järjestelmiin kerättävä data on eheää ja luotettavaa ja sen pohjalle voi perustaa päätöksiä
- Hyödynnä AI:ta tehokkuuden lisäämiseksi, mutta älä jätä tulkintoja vain sen varaan
