Jääkö tallennettu data hyödyntämättä?
Organisaatioilla on runsaasti, jopa liikaa, dataa käytettävissä. Kaikki data ei ole kuitenkaan välttämättä ole hyödyllistä ja etenkin verkkopalveluiden sekä mobiilisovellusten osalta on olennaista kuinka niiden mittaaminen on suunniteltu ja toteutettu. Hyvin usein data myös siiloutuu erilaisiin järjestelmiin ja niin datan yhdistäminen / integrointi onkin tärkeää erilaisten avainmittareiden laskemiseksi.
Olipa data tallennettu sitten mihin tahansa, olennaista on saada datasta irti todellista hyötyä. Analytiikan hyödyt konkretisoituvat datan analysoinnin kautta. Analysoinnin lopputuloksena pitää tulla päätöksentekoa varten ehdotuksia tai testausideoita. Analysointi auttaa siis päätöksenteossa, jolloin mutun (musta-tuntuu) sijaan ollaan siirrytty dataohjautuvaan kulttuuriin.
Analytiikan hyödyntämiseen voi kuulua myös automaattinen päätöksenteko mm. koneoppimisen avulla. Datan hyödyntämisen kannalta on tärkeää, että data on liiketoiminnalle relevanttia ja laadukasta. Mikäli epäilet analytiikkajärjestelmän asennusta tai datan laatua, tutustu digitaalisen analytiikan auditointiin. Analytiikan toiminnan kannalta on hyvin olennaista, että organisaatiolla on jonkinlainen analytiikkaprosessi käytössä. Jos olet suunnittelemassa jotain uutta markkinointiin liittyvää toimenpidettä tai kampanjaa, voimme auttaa mittaamisen ja analytiikan suunnittelussa.
Erilaisia analysointimetodeja
Datan analysoinnissa voidaan käyttää erilaisia metodeja. Yksinkertaisin tapa tehdä analysointia, on ns. heuristinen analyysi, jossa pääasiassa joku ihminen arvioi tallennettua dataa esimerkiksi suhteessa tavoitteisiin ja tietyssä viitekehyksessä (liiketoiminta). Heuristisen analyysin haasteena on se, että analysoinnin lopputulos ei ole matemaattisesti todistettu eli se saattaa riippua hyvin paljon analyytikosta ja lisäksi analysointi on aikaa vievää. Datan visualisointi ja heuristinen analysointi (yksin tai kollektiivisemmin) on vaihtoehtona kuitenkin parempi kuin se, että analysointia ei tehdä ollenkaan. Heuristisessa analysoinnissa on olemassa myös parhaita käytäntöjä, joita kannattaa noudataa.
Vaihtoehtoisesti analysointia ja testausta voidaan tehdä matemaattisemmin, jolloin myös tulokset ovat toistettavissa analyytikosta riippumatta. Kehittyneessä analytiikassa käytetään algoritmeja ja mallinnuksia. Yksi tyypillisimmistä, digitaalisessa analytiikassa käytetyistä, on attribuutiomallinnus. Vastaavasti markkinoinnin isossa kuvassa käytetään ekonometristä myynninmallinnusta (Marketing Mix Modelling). Markkinoinnin eri osa-alueilla on monia potentiaalisia mahdollisuuksia käyttää koneoppimisen (Machine Learning) metodeja. Pidemmällä aikavälillä juuri analysointi ja dataan pohjautuvat päätökset luovat yritykselle kilpailuetua.