Tälle sivulle olemme koonneet digitaalisen markkinoinnin ja analytiikan tehtäviin soveltuvia AI-työkaluja, joita olemme myös itse käyttäneet. Osa linkeistä on kumppanuus-/affiliate-linkkejä, joten klikkaamalla voit tukea hieman meidän liiketoimintaa. Ota yhteyttä mikäli tarvitset apua tai sinulla on kysyttävää.
Uutuudet
Superlines – miten brändisi löytyy tekoälypalveluista? Huom. 2 kk trial!
Newmode.ai – sivuston personointi (toistaiseksi rajoitettu saatavuus)
Data ja mallinnus
Windsor.ai – datan hallinta ja mallinnus. 30 päivän trial.
Supermetrics – datavarasto, datan hallinta ja aktivointi. Yleensä 14 päivän trial.
Chatbotit sivustolle
Algomo – tekoälypohjainen chatbot, jonka voit kouluttaa omalla aineistolla. 14 päivän trial
ChatBase – tekoälypohjaisia chatbotteja ja agentteja. 7 päivän trial.
AI-assistentit/-avustajat
Fathom – assistentti, joka tekee palaverin muistiinpanot puolestasi. 30 päivän trial.
TimeOS – assistentti, joka myös tekee palaverin muistiinpanot puolestasi. 14 päivän trial.
Automaatiot ja AI-agentit
8n8 – työprosessien AI-automatisointi. 14 päivän trial.
Make – AI-agentit ja automatisointi. Aloita ilmaisella versiolla.
Taskade – kouluta AI-agentit toimimaan automaattisesti. 7 päivän trial.
Asiakaskokemus ja konversio-optimointi
Hotjar – kuumakartat, nauhoitukset ja kävijäkyselyt. 1y päivän trial.
Microsoft Clarity – kuumakartat, nauhoitukset ja AI-yhteenvedot. Ilmainen
Tarkista, että Google Consent Mode v2 on otettu käyttöön ja varmasti implementoitu oikein. Voit tarkistaa Consent Moden tilan joko Google Analyticsista (Admin –> Web stream details –> Consent settings) tai Google Adsista (Goals –> Conversions –> Summary –> Diagnostics).
Tarkista, että Google Tag on oikein asennettu ja kaikki olennaiset sivut on tägitetty. Voit tarkistaa Google Tagin tilan joko Google Analyticsista (Admin –> Web stream details –> Configure tag settings –> Your Google tag) tai Google Tag Managerista (Overview –> Container quality).
Mikäli datan laatu on äärimmäisen tärkeää organisaatiolle, voi Mertanen Analytics auttaa analytiikan monitoroinnissa yhdessä yhteistyökumppaneiden kanssa (mm. ObservePoint ja Trackingplan).
Tarkista, että Google Analyticsista, että data tallennetaan myös Googlen BigQueryyn (Admin –> Product links –> BigQuery links). GA4 tallentaa dataa vain 14 kuukautta taaksepäin.
Tarkista, että Google Analyticsin kvantitatiivisen datan lisäksi käytössä on järjestelmä, jonka avulla tallennetaan kvalitatiivista dataa (kuumakartat = heatmaps, käyntien videoinnit, kävijäpalautteet). Hyväksi havaittuja järjestelmiä ovat mm. Hotjar ja Microsoft Clarity.
Varmista, että tekoäly (AI) on mukana markkinoinnin tehtävissä viimeistään 2025 alkaen. Mikäli tarvitset apua, voidaan loppuvuoden aikana tarvittaessa pitää yhteinen AI-workshop.
Mitä pitäisi huomioida analytiikan suunnittelussa?
Ajattele isosti ja ole rehellinen. Perustuuko markkinoinnin päätöksenteko oikeasti dataan ja tehdäänkö päätöksiä oikeanlaisen analysoinnin perusteella? Oletko varma siitä, että nykyinen tapa mitata markkinoinnin toimenpiteitä on se oikea? Valitettavan usein päätöksiä tehdään dataa tai analysointia vastaan, numerot poikkeavat eri järjestelmistä tai toimittajista riippuen eikä analysointimetodi sisällä kovinkaan paljon matematiikkaa (eli analyysi on lähinnä yhden henkilön mielipide).
Tällä hetkellä Google Analytics 4 tarjoaa konversioiden (nykyisin key events) mittaamiseen lähinnä viimeisen klikkauksen malli (last click) ja dataohjattu malli (data-driven). Vaikka data-driven malli perustuu matemaattiseen todennäköisyyslaskentaan, on se silti suljettu, ns. black-box algoritmi, joka perustuu sessioihin eli käyntikertoihin. GA4:n (ja muiden web-analytiikkajärjestelmien) ongelmia ovat mm.:
Ne eivät kerro pohjamyyntiä (base sales) tai konversioiden lukumäärää, joka tulee ns. brändin tunnettuuden myötä eli kun putiikissa on valot päällä ja ovi auki.
Sekä luonnollisten hakutulosten että maksullisen hakusanamainonnan kautta tullut liikenne ylikorostuu tuloksien / verkkokauppamyynnin / konversioiden osalta.
Offline-mainontaa ei välttämättä pystytä mittaamaan tai sille ei pystytä laskemaan oikeaa arvoa.
Mallinnukset paljastavat totuuden
Mertanen Analytics on kartoittanut maailmalta useita järjestelmätoimittajia web-analytiikkahaasteen ratkaisemiseksi. Markkinoijat tarvitsevat parempaa dataa , että mediabudjetit pystytään allokoimaan varmasti oikein! Jatkossa pystymme tarjoamaan esimerkiksi kehittyneitä attribuutiomallinnuksia suoraan Google Looker Studio tai Microsoft Power BI dashboardeihin.
Mikäli käytät myös paljon perinteisiä offline-kanavia, on ekonometrinen myynninmallinnus (Marketing Mix Modelling, MMM) oikea ratkaisu. Myös MMM-järjestelmäratkaisuja on useita hyviä ja yleisesti ottaen näiden hinnoittelu on tullut alaspäin viimeisten vuosien aikana, vaikkakin tämä investointi tulee takaisin parantuneen myynnin sekä markkinoinnin tehokkuuden kasvamisen kautta.
Kuinka paljon markkinoinnin analytiikkaan pitäisi budjetoida?
Karkeasti voidaan sanoa, että markkinoinnin analytiikkaan tulisi investoida noin 5-10 % mainonnan budjetista. Luonnollisesti investoinnit ovat aina tapauskohtaisia ja niihin vaikuttavat monet eri tekijät. Yleisesti ottaen dataan, analytiikkaan ja tekoälyn hyödyntämiseen liittyvät panostukset eivät ole ainakaan vähenemässä seuraavien vuosien aikana. Kun suunnittelet analytiikan kehitystä ja budjetointia ensi vuodelle, voit tukeutua pohdinnassa mm. seuraaviin kysymyksiin:
Minkälaisia osaamista (in-house tai ulkoistettua) dataan ja analytiikkaan on saatavilla?
Minkälaista dataa organisaatiolla on käytettävissä ja missä se sijaitsee?
Onko olemassa keskitettyä dataratkaisua (Marketing data warehouse) ja miten sitä hyödynnämme?
Kuinka laadukasta data on, jota käytämme?
Onko GDPR- ja tietosuoja-asiat varmasti huomioitu?
Miten analysoimme dataa ja onko analysointimetodi tai mallinnus oikeanlainen?
Minkälaisia analytiikkajärjestelmiä on käytössä?
Kuinka paljon olemme onnistuneet parantamaan markkinointia dataohjatun päätöksenteon avulla?
Google ei ehkä hylkääkään kolmannen osapuolen evästeitä
Vain Google voi käyttäytyä tällä tavalla. Viivästettyään Chromen kolmannen osapuolen evästeiden hylkäämistä vuosikausia, Google on nyt ilmoittanut, että tämä ei todennäköisesti tulekaan tapahtumaan. Tämän sijaan Google suunnittelee selainkohtaista asetusta, jolla Chromen käyttäjät voisivat asettaa mieltymyksensä evästeisiin kaikkien sivustojen osalta. Todella pöyristyttävää, ottaen huomioon, kuinka paljon päätös vaikuttaa koko alaan ja lähes kaikkiin digitaalista mainontaa käyttäviin yrityksiin!
Joka tapauksessa ja tästä huolimatta, kolmannen osapuolten evästeiden hyödyntämisen tehokkuus vähenee koko ajan. Mainonnan kohdentamiseen ja tehokuuden seurantaan tarvitaan uusia (vanhoja) keinoja. Mainonnan kohdantamisen osalta voit hyödyntää seuraavia ratkaisuja:
Microsoft on lanseerannut oman Consent Moden Bing-mainonnalle (Universal Event Tracking, UET). Teknisesti Microsoftin Consent Mode on samantyyppinen kuin Googlen vastaava ja näin ollen implementointi on melko helppo toteuttaa esimerkiksi Google Tag Managerin avulla. Mikäli käytössä on UET-Clarity integraatio, tulee evästeiden hyväksyntätieto asettaa molemmille erikseen.
OpenAI on julkaissut prototyypin SearchGPT hakukoneesta. Todennäköisesti kaikilla, jotka ovat kokeilleet esimerkiksi Chat GPT-4o versiota, on hakukonekäyttäytyminen jo osittain muuttunut. Vaikka SearchGPT ei ole vielä virallisesti avoin, voit liittyä jo nyt jonotuslistalle. Vaikka Googlella on oma Gemini AI, Mertanen Analyticsin paras arvaus on, että hakukonekäyttäytyminen tulee muuttumaan ja Google tulee häviämään omaa massiivista osuuttaan vähintään jonkin verran. Emme kuitenkaan usko, että tällä on vaikutusta varsinaiseen hakukoneoptimointiin (SEO). Tähän työhön on tarjolla erittäin hyviä tekoälypohjaisia palveluja, kuten SEO.ai. Ajankohtaiset SEO.ai webinaarit löydät täältä.
Tekoälyn soveltaminen ja hyödyntäminen analytiikkaan sopii kuin nenä nyrkkiin. Analytiikan ja dataohjautuvan kulttuurin merkitystä yrityksen menestystekijänä ei voi mitenkään kiistää. Erilaisia AI-pohjaisia analytiikkajärjestelmiä on putkahtanut markkinoille runsaasti kuluvan vuoden aikana.
Mertanen Analytics on kartoittanut lähes tusinan verran erilaisia AI-analytiikkajärjestelmiä viimeisen vuoden aikana. Eri järjestelmien toiminnallisuuksissa on luonnollisesti eroja, mutta yhteisenä tekijänä ja toiminnallisuutena on se, että yritykset pääsevät kysymään chat-tyyppisesti erilaisia kysymyksiä omaan dataan liittyen.
Kevään ja kesän aikana alkoi Google Analyticsiin, Adsiin sekä Tag Manageriin ilmestyä ilmoituksia tai oikeastaan varoituksia Google tagin implementoinnista ja GTM-säiliön tägeistä sekä niiden kattavuudesta. Vihdoin aiheesta on saatu myös Googlen puolelta dokumentointia.
Vaikka osa varoituksista onkin turhia, on Googlen ajatus datan laadun valvonnasta hyvä ja tervetullut. Tähän asti datan hallinta ja auditointi on ollut enemmän muiden järjestelmien tehtävänä. Google tagin implementointi ja tägityksen kattavuus on syytä käydä läpi datan laadun varmistamiseksi.
Mertanen Analytics vaihtaa evästehallinnan kumppania
Mertanen Analytics on ollut pitkään CookiePron kumppanina. Tukipalvelun heikko laatu sekä mahdollisesti tulevat muutokset hinnoittelu- ja laskutuspolitiikkaan eivät ole kuitenkaan antaneet edellytyksiä yhteistyölle jatkossa. Olemme päättäneet vaihtaa evästehallinnan kumppania ja järjestelmätoimittajaksi on valikoitunut Enzuzo.
Enzuzon tuotteista löytyy erittäin hyviä toiminnallisuuksia paitsi evästebannerin hallintaan, myös tietosuojaselosteiden luomiseen sekä datapyyntöjen (data subject access request, DSAR) hallintaan.
Oletko jo kuullut kyllästymiseen asti yleisiä AI-webinaareja? Tervetuloa tutustumaan tulevaisuuden markkinointiin ja analytiikkaan, jossa hyödynnetään tekoälyn täsmätyökaluja! Tässä vuorovaikutteisessa workshopissa mennään generaalista teksti- ja kuvagenerointia pidemmälle, tarjoten syvällistä ymmärrystä tekoälyn roolista digitaalisessa markkinoinnissa ja analytiikassa.
Workshopin tiedot:
Aihe: AI digitaalisen markkinoinnin ja analytiikan apuna
Kesto: Noin 3 tuntia (välissä tauko)
Sisältö: Räätälöitävissä asiakkaan toiveiden mukaan
Tämä artikkeli on luotu tekstityksestä, joka on tallennettu MeasureCamp Helsingin lauantaina, 23. maaliskuuta 2024, pidetyn session aikana Chat GPT4:n avulla.
Viimeisin MeasureCamp Helsinki tarjosi useita sessioita tekoälystä (AI) ja sen soveltamisesta analytiikan alueella. Esitykseni siellä pyrki purkamaan, kuinka AI-analytiikka ei vain muokkaa lähestymistapaamme dataan vaan myös edistää dataan perustuvaa päätöksentekokulttuuria eri toimialoilla. Tässä on yksityiskohtainen tiivistelmä session keskeisistä teemoista ja ajatuksista.
AI-analytiikan ydin
AI-analytiikka yhdistää valtavan kuilun datan ja toiminnallisten liiketoimintanäkemysten välillä toimien kriittisenä linkkinä monimutkaisten mallien muuntamisessa dataan perustuviksi päätöksiksi. Datan todellinen arvo avautuu AI:n ja koneoppimisteknologioiden kautta, jotka ovat välttämättömiä data-analytiikan ns. viimeisellä maililla. Tämä matka datasta päätökseen on perustavanlaatuinen merkityksellisen lisäarvon saavuttamiseksi.
AI-analytiikkatyökalut
Analytiikkatyökalujen ekosysteemi tarjoaa vaihtoehtoja intensiivisistä koodausympäristöistä käyttäjäystävällisiin no-coding alustoihin:
Koodausalustat: Data Scientist -osaajien pyhättö, jossa esimerkiksi Python ja R ovat valittuja työkaluja syvälliseen datan analyysiin ja mallin rakentamiseen.
Pilvipalvelut: Palvelut, kuten AWS, Google Cloud ja Azure, tarjoavat infrastruktuurin skaalautuville analytiikkasovelluksille.
SaaS-analytiikan toimittajat: Tämä kategoria jakautuu edistyneisiin alustoihin, jotka tarjoavat low-coding ratkaisuja teknisesti orientoituneille käyttäjille ja puhtaasti no-code -ratkaisuja liiketoimintakäyttäjille, jotka etsivät suoraviivaisia analytiikkakyvykkyyksiä.
Liiketoimintakysymysten tärkeys
Oikeiden liiketoimintakysymysten tunnistaminen on ratkaisevan tärkeää analytiikkastrategiasi liittämisessä organisaation tavoitteisiin. Tämä prosessi ei ainoastaan ohjaa relevantin datan valintaa vaan myös vaikuttaa työkalujen ja metodologioiden valintaan, varmistaen, että analytiikkaponnistelusi ovat suoraan yhteydessä keskeisiin liiketoimintahaasteisiin ja -mahdollisuuksiin.
Promptaus eli kehotukset
Promptaus eli erilaiset käskyt ja kehotukset, erityisesti AI-malleille (kuten Chat GPT-4), on tuonut interaktiivisen analytiikan aikakauden, mahdollistaen käyttäjien kysellä dataa luonnollisen keskustelukielen avulla. Tämä innovaatio demokratisoi datan analysoinnin, mutta korostaa myös AI:n tuottamien näkemysten vahvistamisen tärkeyttä varmistaakseen niiden luotettavuuden ja tarkkuuden.
AI-analytiikan tietosuoja ja tietoturva
AI-analytiikan käyttöönotossa on ratkaisevan tärkeää huomioida vaatimukset datan yksityisyyden, GDPR:n ja tietoturvallisuuden alueilla. Analytiikan välineiden noudattaminen ei ainoastaan suojaa dataa, vaan myös vahvistaa sidosryhmien luottamusta:
Ensiarvoisen tärkeä GDPR
GDPR-vaatimustenmukaisuus on ensiarvoisen tärkeää organisaatioille, jotka käsittelevät Euroopan unionin dataa, korostaen tarvetta vankkoihin datansuojatoimiin ja läpinäkyvyyteen. Analytiikkatyökalujen valinta, jotka puolustavat näitä periaatteita, on kriittistä laillisen vaatimusten ylläpitämiseksi ja luottamuksen rakentamiseksi.
Tietoturvan tärkeys
Tietoturva on elintärkeää jokaisessa analytiikan vaiheessa, vaatien vahvaa salausmenetelmää, turvallista tallennustilaa ja suojaa luvattomalta pääsyltä. Tämä sisältää toimittajien ja pilvipalveluntarjoajien turvallisuuskäytäntöjen tarkastelun varmistaakseen, että ne täyttävät organisaation standardit.
Avian.io osoittaa AI-analytiikan potentiaalin sen helppokäyttöisyyden kautta datalähteisiin yhdistämisessä ja interaktiivisessa analyysissä. Sen edullisuus ja käyttäjäystävällisyys tekevät siitä houkuttelevan vaihtoehdon yrityksille, jotka haluavat hyödyntää AI-analytiikkaa.
Avian on AI-pohjainen data-analytiikka-alusta, joka erottuu kyvyllään integroitua yli 20 alustaan, mahdollistaen käyttäjien analysoivan ja keskustelevan liiketoimintadatansa kanssa luonnollisella kielellä. Avian mahdollistaa tiimien datalähteisiinsä yhdistämisen, kuten Google Analytics ja Facebook Ads, ja vuorovaikuttamisen datan kanssa keskustelumaisesti. Alusta helpottaa räätälöityjen data-chatbottien luomista ja jakamista tiimien ja asiakkaiden kanssa, parantaen yhteistyöllistä analyysiä ja oivallusten tuottamista.
Avian erottuu keskittymällä yksityisyyteen ja turvallisuuteen, toimien turvallisilla, SOC/2-hyväksytyillä Open Source Foundation -kielimalleilla, jotka on ylläpidetty Microsoft Azuressa. Tämä varmistaa reaaliaikaiset oivallukset tallentamatta dataasi, noudattaen GDPR-, CCPA- ja SOC/2-vaatimuksia. Avianin sitoutuminen avoimeen lähdekoodin yksityisyyteen ja live-kyselyihin korostaa heidän sitoutumistaan käyttäjien yksityisyyteen ja datan suojaamiseen.
Alusta on suunniteltu vähentämään merkittävästi aikaa oivalluksiin, tarjoten vastauksia sekunneissa tuhansissa metriikoissa ja dimensioissa. Avian tukee kyselyitä useista datalähteistä sekä datan yhdistämistä, virtaviivaistaen analyysiprosessia ja tehden siitä tehokkaamman. Tämä tehokkuus yhdistyy helppokäyttöiseen, no-code käyttöliittymään, mahdollistaen käyttäjien alustan pystyttämisen minuuteissa ja oivallusten saamisen lähes välittömästi.
Niille, jotka ovat kiinnostuneita tutkimaan Avianin kyvykkyyksiä, alusta tarjoaa 7 päivän ilmaisen kokeilun ilman luottokorttia, jota tukee 24/7 asiakaspalvelu. Tämä kokeilujakso tarjoaa erinomaisen mahdollisuuden yrityksille testata alustan ominaisuuksia ja arvioida sen soveltuvuutta heidän data-analytiikkatarpeisiinsa.
Vaikka sillä on vähemmän data-connectoreita, Akkio erottuu datan siistimisessä ja yhdistämisessä, tarjoten tehokkaita kykyjä datan visualisointiin, tutkimiseen ja mallintamiseen, huolimatta sen connectoreiden rajoituksista.
Akkio on generatiivinen AI-alusta analytiikkaan ja ennustavaan mallintamiseen, joka on suunnattu ensisijaisesti digitaalisille toimistoille. Akkio keskittyy tekemään edistyneet AI-työkalut saavutettaviksi ja yksinkertaisiksi käyttäjille eri sektoreilla. Alusta on suunniteltu valtuuttamaan toimistot luomaan uutta liikevaihtoa, lisäämään asiakasarvoa ja parantamaan tuottavuutta hyödyntämällä AI:n voimaa analytiikassa ja ennustavassa mallintamisessa.
Akkion tehtävänä on demokratisoida generatiivisen AI:n käyttöä datan analysoinnissa, tehdä se käyttäjäystävälliseksi ja saataville kaikenkokoisille yrityksille. Alusta pyrkii ajamaan tehokkuutta liiketoiminnan kaikilla osa-alueilla tekemällä AI-työkalujen käytöstä yhtä yleistä ja yksinkertaista kuin minkä tahansa kuluttajatason ohjelmiston käytön. Ominaisuuksilla, kuten chat-pohjainen datan valmistelu ja analyysi sekä kyky ennustaa ja tehdä ennusteita, Akkio yksinkertaistaa prosessia muuttaa data toiminnallisiksi oivalluksiksi. Alusta tukee integraatiota monenlaisten datalähteiden kanssa ja tarjoaa työkaluja datan puhdistamiseen, ennustavaan mallintamiseen ja raporttien luomiseen.
Yksi Akkion erottuvista ominaisuuksista on Chat Explore, joka on voimistettu GPT-4:llä, mikä mahdollistaa käyttäjien vuorovaikutusta datansa kanssa chatin kautta, tehdä datasettien yhdistämisen, luoda koneoppimismalleja ja johtaa oivalluksia nopeasti ja intuitiivisesti. Tämä lähestymistapa ei vain lisää mukavuutta vaan myös merkitsee merkittävää muutosta siinä, miten datatyötä suoritetaan, korostaen nopeutta ja käyttöhelppoutta.
Domo tarjoaa kokonaisvaltaisen analytiikkaratkaisun, joka mahdollistaa datan integraation, sovelluskehityksen, automaation ja monimutkaiset dashboardit. Sen laaja valikoima connectoreita ja data science -ominaisuuksia tekevät siitä vahvan työkalun kattaviin analytiikkastrategioihin. Domo on pilvipohjainen datakokemusalusta, jonka tarkoituksena on mahdollistaa reaaliaikainen pääsy liiketoimintadataan organisaatiossa vähäisellä IT-osallistumisella.
Domo integroi eri liiketoimintaälykkyyden (BI), datan analytiikan ja sovellusten luomisen osa-alueet turvalliseen ja joustavaan kehykseen, mahdollistaen käyttäjien yhdistää ja analysoida dataa monista lähteistä. Alusta tarjoaa monenlaisia kyvykkyyksiä, mukaan lukien liiketoimintasovellukset, itsepalveluraportointi, interaktiiviset dashboardit ja sisäänrakennetut analytiikat, tehden siitä tehokkaan työkalun organisaatioille, jotka haluavat tehdä dataan perustuvia päätöksiä nopeasti.
Yksi Domon erottuvista ominaisuuksista on sen lähestymistapa BI:hin ja analytiikkaan, joka valtuuttaa käyttäjiä luomaan intuitiivisia mukautettuja datanäkymiä ja raportteja. Se sisältää edistyneitä visualisointeja, AI:n ja datatieteen integraatioita, hälytyksiä, datan tarinankerrontaa ja mobiilimahdollisuuksia, varmistaen, että oivallukset ovat helposti saatavilla ja toiminnallisia. Alustan dataperusta tarjoaa vankan infrastruktuurin datan integraatioon ja hallintaan, ominaisuuksia kuten pilvipohjaisen datavaraston, (drag and drop) ETL-työkalun ja datan suojaamisen.
Domon painottaa käytön helppoutta ja nopeaa käyttöönottoa, vastaten organisaatioiden yleisiin haasteisiin perinteisten analytiikkaratkaisujen kanssa. Se on tunnettu korkeasta käyttöönottoasteestaan, skaalautuvuudestaan ja suorituskyvystään, jopa suurten datamäärien kyselyn yhteydessä. Domo painottaa myös vahvasti mobiilikäyttöä, kohdellen sitä alustan käyttöliittymän ydinosa-alueena alusta alkaen.
Yhteenveto: Eettinen ja turvallinen AI-analytiikka
Kun AI-analytiikka jatkaa kehittymistään, meitä haastetaan hyödyntämään sen potentiaalia vastuullisesti, varmistamaan tietosuojalainsäädännön noudattaminen ja asettamaan datan turvallisuus etusijalle. Näin tehdessämme ylläpidämme analytiikkatulostemme eheyttä ja datasubjektien luottamusta. Kutsun sinut liittymään keskusteluun näiden haasteiden ja mahdollisuuksien suhteen AI-analytiikassa.
Tämä artikkeli luotiin Chat GPT4:n avulla videosta ja tekstityksestä, joka on tallennettu live-demon aikana MeasureCamp Varsovassa lauantaina 14. lokakuuta 2023.
Digitaalinen mainonta ja analytiikka muuttuu jatkuvasti, ja alalla toimivina ammattilaisina meidän on mukauduttava ja hyödynnettävä uusimpia teknologioita pysyäksemme edellä. Yksi tällainen mullistava teknologia on Chat GPT-4, huippuluokan tekoälymalli. Viimeisimmässä MeasureCamp Varsova -tapahtumassa esittelin sen kykyjä digitaaliseen analytiikkaan liittyen. Tässä kattava katsaus kokemuksiini.
1. Chat GPT-4 -vallankumous data-analyysissä
Chat GPT-4 tarjoaa uuden rajapinnan datan analysoinnissa edistyneiden NLP/LLM (Natural Language Processing/Large Language Model) koneoppimiskyvykkyyksien ansiosta. Yhdistämällä sen sellaisiin lisäosiin kuten Wolfram tai Advanced Analytics, voimme automatisoida monimutkaisia laskentoja, tuottaa näkemyksiä ja visualisoida dataa. Välitön datan tulkintamahdollisuus voi vähentää merkittävästi aikaa, jonka analyytikot käyttävät manuaalisiin laskentoihin ja raporttien tuottamiseen.
2. Case: Valo Hotel & Work
Havainnollistaakseni Chat GPT-4 kyvykkyyksiä, esittelin Valo Hotel & Work tapausta. Valolla on innovatiivinen kyky muuttaa huoneensa toimistoiksi päivällä ja hotellihuoneiksi yöllä. Käyttäen hotellin verkkosivuston Google Analytics -dataa, lähdin tutkimaan käyttäjien käyttäytymistä eri päätelaitteilla, liikenteen lähteiden suorituskykyä ja tulovirtoja. Oikeanlaisella käskytyksellä (prompting) Chat GPT-4 voi opastaa analysoinnin tekemisessä ja se myös laskee nopeasti oikeanlaisia avainmittareita.
3. Datan visualisointi Chat GPT-4:lla
Yksi Chat GPT-4:n parhaista ominaisuuksista on sen kyky tuottaa datan visualisointeja. Olipa kyseessä pylväsgraafi, joka vertaa tuloja kanavittain, tai yksityiskohtainen erittely laitetyypin mukaan, tekoäly voi tuottaa nämä visuaaliset apuvälineet sekunneissa. Tämä kyky voi mullistaa, miten esitämme ja tulkitsemme dataa, tehden näkemyksistä (insights) ymmärrettäviä ja nopeammin saatavilla olevia.
4. Vertaileva analyysi: Maksullinen haku vs. maksullinen some
Käyttäen Valon dataa, syvennyimme vertailevaan analyysiin kahdesta suuresta digitaalisen markkinoinnin kanavasta: maksullisesta hausta ja maksullisesta sosiaalisesta mediasta. Chat GPT-4 laski vaivattomasti mittareita, kuten liikenteen hankintakustannuksia ja mainonnan tuottoa, tarjoten selkeän kuvan kunkin kanavan suorituskyvystä. Tällaiset analyysit voivat auttaa yrityksiä tekemään dataan perustuvia päätöksiä nopeammin kuin aiemmin.
5. Haasteet
Vaikka Chat GPT-4 on kiistatta tehokas työkalu, on välttämätöntä tunnustaa sen nykyiset rajoitukset. Esittelyn aikana kohtasimme tilanteita, joissa tekoäly tuotti “harhanäkyjä” (hallucination) tai virheitä tuloksissaan. Kuten minkä tahansa työkalun kanssa, ihmisen valvonta on edelleen välttämätöntä. Analyytikoiden tulisi tarkistaa tekoälyn tuottamat näkemykset ja varmistaa niiden tarkkuus sekä merkityksellisyys. Tästäkin huolimatta, tekoäly säästää paljon työaikaa, etenkin mikäli tarkoituksena on tuottaa kirjallista analyysia ja suosituksia.
6. Digitaalisen analytiikan tulevaisuus tekoälyn avulla
Tekoälyn integroiminen analytiikkajärjestelmiin, kuten Google Analytics 4, voi tuoda aivan uutta potkua digitaaliseen analytiikkaan. Ehkäpä lähitulevaisuudessa, jossa sen sijaan, että analysoimme manuaalisesti suurta datamäärää, kysymme yksinkertaisesti tekoälytyökalulta näkemyksiä, ja se toimittaa kattavat raportit, visualisoinnit ja suositukset. Säästetty aika voidaan vastaavasti käyttää enemmän strategiseen suunnitteluun ja toteutukseen.
Johtopäätökset
Tekoälyn ja digitaalisen analytiikan yhdistäminen pitää sisällään valtavasti potentiaalia. Kuten MeasureCamp Varsovassa ja Mertanen Analytics 5-vuotisjuhlilla näimme, työkalut kuten Chat GPT-4 eivät ole vain teoriaa, vaan käytännön ratkaisuja, jotka voivat muuttaa työskentelytapojamme. Vaikka ne eivät ehkä korvaa inhimillisiä analyytikkoja, ne epäilemättä täydentävät taitoja ja resursseja, muuttaen analysointiprosessia tehokkaammaksi ja oivaltavammaksi.
Jatkaessamme tätä jännittävää digitaalista kehitystä, tällaisten teknologisten edistysaskelten omaksuminen ja integroiminen on avain pysymiseen edelläkävijänä ja tarjoamaan vertaansa vailla olevaa arvoa analyyseissamme.
