Avainsana: analytiikka

  • Home
    • Google Analytics 4 on markkinoinnin “musta laatikko” – Onko myynnin kasvusi vääristyneen datan varassa?
AI, Analytiikka, Työkalut, Verkkokauppa

Google Analytics 4 on markkinoinnin “musta laatikko” – Onko myynnin kasvusi vääristyneen datan varassa?

Verkkokaupan tai B2B-liiketoiminnan myynnin kasvu ei synny sattumalta, mutta se voi tyssätä sattumaan, jos luotat sokeasti työkaluun, joka on suunniteltu suosimaan yhtä ekosysteemiä. Lähes jokainen suomalainen verkkokauppa käyttää Google Analyticsia (GA4). Se on hyvä perustyökalu, mutta siinä on kriittinen valuvika: se on Googlen rakentama musta laatikko. Ja sama koskee Metan omaa raportointia.

Jos käytät viimeisen klikkauksen (Last Click) tai DDA-malleja (Data-Driven Attribution), olet todennäköisesti huomannut, että Google Ads ja orgaaninen haku näyttää aina yllättävän hyvältä. Samaan aikaan muut kanavat ja uudet asiakkuudet jäävät pimentoon. Tuloksena on vääristynyt kuva markkinoinnin tehosta, liian korkea uusasiakashankinnan kustannus (CAC) ja hukkainvestointeja. Nykyaikainen, kannattava verkkokauppa (tai muu vastaava verkkopalvelu) tarvitsee muutakin kuin klikkausdataa. Se tarvitsee mahdollisimman lähellä (good enough) olevan totuuden.

GA4 vaihtoehdot, jotka muuttavat pelin

Mertanen Analytics on kuratoinut shortlistin työkaluista, jotka murtavat tämän mustan laatikon. Nämä järjestelmät toimivat eri säännöillä: ne ovat usein evästeettömiä, hyödyntävät AI-analytiikkaa ja antavat sinulle kontrollin takaisin.

1. Eykdata.com – Markkinoijan todellinen komentokeskus ja Alvin AI

Eyk ole vain analytiikkaa; se on verkkokaupan kasvualusta, joka yhdistää mainonnan datan, katteet ja varastotilanteen yhteen näkymään.

Alvin AI: Unohda monimutkaiset raportit. Eykin Alvin AI:n avulla voit kysyä suoraan: “Minkä kanavan kautta tulleet asiakkaat ostavat meiltä toisen kerran todennäköisimmin?”. Alvin analysoi datan ja antaa vastaukset sekunneissa.

Miksi se voittaa GA4:n? GA4 katsoo vain liikevaihtoa, mutta Eyk ymmärtää katteen. Se huomioi automaattisesti tuotteiden omakustannushinnat, palautukset ja logistiikkakulut. Se kertoo, onko markkinointisi oikeasti kannattavaa vai poltatko rahaa myymällä tappiollisia tuotteita hienoilla ROAS-luvuilla.

Todellinen uusasiakashankinta (CAC): Eyk erottelee automaattisesti uudet ja palaavat asiakkaat. Näet suoraan, mitä uuden asiakkaan hankkiminen maksoi, ilman että kanta-asiakkaiden ostot vääristävät dataa.

2. Wicked Reports – Attribuution kova ydin

Wicked Reports ei ole vain toinen analytiikkatyökalu – se on atribuution erikoistyökalu, joka on rakennettu ratkaisemaan ne kohdat, joissa GA4 nostaa kädet pystyyn.

Ikuinen asiakashistoria vs. lyhyt muisti: GA4:n evästepohjainen seuranta katkeaa usein viikoissa (tai jopa päivissä Applen ITP-rajoitusten vuoksi). Wicked Reports käyttää sähköpostiosoitetta ja ensimmäisen osapuolen dataa ankkurina. Jos asiakas klikkaa mainostasi tänään, tilaa uutiskirjeen ensi kuussa ja ostaa puolen vuoden päästä, Wicked osaa yhdistää nämä toisiinsa. GA4 näkee tämän usein täysin uutena, “suorana” (Direct) käyntinä.

Ensimmäisen klikkauksen ROI: GA4:n Data-Driven -malli on painottunut konversion lähellä oleviin tapahtumiin. Wicked Reports loistaa Lead Generation -vaiheessa. Se kertoo sinulle kymmenen desimaalin tarkkuudella: “Tämä Facebook-mainos tammikuussa toi meille liidin, joka konvertoitui huhtikuussa 500 euron arvoiseksi asiakkaaksi.”

Sähköpostimarkkinoinnin todellinen arvo: GA4 raportoi uutiskirjeen tuotot usein vain viimeisen klikkauksen mukaan. Wicked Reports näyttää, kuinka monta “nukkuvaa” liidiä uutiskirjeesi herätti ja mikä oli kyseisen sähköpostin rooli pitkässä ostopolussa.

Subscription-pohjainen myynti: Jos verkkokaupassasi on tilausmalleja (subscriptions), GA4 on usein sokea toistuvalle laskutukselle. Wicked integroituu suoraan maksujärjestelmiin (esim. Stripe) ja näyttää mainoskampanjan tuottaman todellisen elinkaariarvon (LTV), ei vain ensimmäistä maksua.

3. Amplitude – Käyttäjäymmärrystä ja konversio-optimointia (CRO)

Amplitude on noussut analytiikan kuninkaaksi yrityksille, jotka haluavat ymmärtää käyttäytymistä, eivät vain klikkauksia. Se ei katso vain “mitä tapahtui”, vaan “miksi se tapahtui”?

  • AI & Heatmaps: Amplituden tekoäly tunnistaa automaattisesti käyttäjäpolun pullonkaulat. Uudet Heatmap-ominaisuudet taas näyttävät visuaalisesti, mihin huomio kiinnittyy.
  • Konversio-optimointi: Voit suorittaa A/B-testejä ja personoida kokemusta suoraan datan perusteella. Se on täydellinen työkalu niille, jotka haluavat nostaa konversioprosenttia datalla, ei arvauksilla.

4. Piwik PRO – Enemmän kuin pelkkä “yksityinen GA4”

Piwik PRO on monelle tutun tuntuinen, mutta se tarjoaa jotain, mitä Google ei: täyden datan omistajuuden ja huomattavasti monipuolisemman attribuution.

  • Miksi se voittaa GA4:n? Piwik PRO tarjoaa läpinäkyvän attribuutiomallinnuksen. Voit rakentaa omia malleja ilman Googlen “black box” -algoritmeja.
  • CDP (Customer Data Platform): Piwik PRO sisältää sisäänrakennetun CDP:n. Voit yhdistää eri kanavien datan yhdeksi asiakasprofiiliksi ja personoida markkinointia lennosta – GDPR-varmasti.

Miten tästä eteenpäin? Kasvu vaatii strategian, ei vain koodia.

Työkalun vaihtaminen ei yksin pelasta mitään. Tarvitaan strategia, oikeaoppinen implementointi ja jatkuva analyysi, joka muuttaa numerot euroiksi. Mertanen Analytics auttaa sinua valitsemaan oikeat aseet, asentaa ne puolestasi ja sparraa sinua esimerkiksi kuukausittain myynnin kasvattamisessa. Me huolehdimme tekniikasta, evästeettömyydestä ja tarvittaessa lisensseistä – sinä keskityt kasvuun.

Lopeta arvuuttelu ja ota data haltuusi.

Varaa alta maksuton sparraushetki. Katsotaan yhdessä, mikä näistä työkaluista (tai niiden yhdistelmä) räjäyttää myyntisi kasvuun.

Varaa palaveri
Pyydä lisätietoja
AI, Analytiikka, Esitys, Markkinointi, Video, Webinaari

Verkkokaupan kasvu ei synny sattumalta – se syntyy datan ja analysoinnin avulla

Alla tallenne Digital Commerce Finlandin järjestämästä webinaarista: verkkokaupan analytiikka – data kasvun moottorina 28.10.2025. Videon alta pääset lukemaan aiheeseen liittyvän blogikirjoituksen. Voit myös kuunnella viiden minuutin podcast-tyyppisen tiivistelmän englanniksi.

Verkkokaupan kasvu vaatii rohkeutta ja systematiikkaa

Markkinoinnin uusi, tieteellinen aikakausi

Markkinointi ei ole enää pelkkää luovaa taidetta tai “musta tuntuu” -tekemistä. Se on muuttunut tieteeksi. Nykyajan menestyvä markkinointi on yhdistelmä data-analytiikkaa, käyttäytymispsykologiaa ja taloustiedettä. Meillä on käytössämme tilastolliset mallit, koneoppiminen ja tekoäly, mutta silti moni organisaatio kamppailee perusasioiden kanssa.   

Elämme kompleksisuuden haastetta. Käsittelemme siiloutunutta dataa, yritämme ymmärtää monikanavaista asiakaskäyttäytymistä ja nojaamme usein vanhentuneisiin attribuutiomalleihin. Samaan aikaan toimintaympäristö muuttuu radikaalisti: evästepohjainen seuranta murenee, selaimet estävät seurantaa (ITP/ETP) ja mainonnan esto-ohjelmat yleistyvät. Jos emme reagoi tähän, lennämme sokkona.   

Tämän kirjoituksen tavoite on antaa teille rohkeutta. Rohkeutta kyseenalaistaa nykyinen tekeminen, rohkeutta vaatia laatua datalta ja rohkeutta tehdä päätöksiä analyysiin luottaen.

Luottamuksen palauttaminen – Analytiikan auditointi ja suunnittelu

Ensimmäinen askel kohti kasvua on rehellisyys. Meidän on uskallettava kysyä itseltämme vaikeita kysymyksiä.

Datan laatu ja auditointi

Onko analytiikan auditointia tehty koskaan tai milloin viimeksi? Tiedätkö kuinka laadukasta organisaation tallentama data on? Voitko luottaa dataan? Digitaalisen analytiikan auditointi on keskeistä. Ilman sitä päätöksenteko rakentuu hiekalle. Puutteellinen tai huonolaatuinen data ei ole vain hyödytöntä – se on vaarallista, koska se johtaa vääriin johtopäätöksiin. Rohkeus alkaa siitä, että myönnämme, ettemme ehkä tiedä datamme nykytilaa, ja päätämme selvittää sen.   

Strateginen suunnittelu ja KPI:t

Oletko varma, että sivustoa, sovellusta tai kampanjaa seurataan oikein? Onko teillä määritelty ja dokumentoitu markkinoinnin avainmittarit? Analytiikka ei ole tekninen suoritus, vaan liiketoiminnan apuväline. Suunnittelu alkaa liiketoimintatavoitteista, ei työkaluista.

  1. Määritä tavoitteet: Mitä haluamme saavuttaa? (Esim. myynnin kasvu, liidien laatu).
  2. Valitse KPI:t: Avainmittarit ohjaavat toimintaa kohti näitä tavoitteita.
  3. Dokumentoi: Mittaussuunnitelma on “sopimus” siitä, mitä mitataan ja miksi.

Toteutuksesta oivalluksiin – Prosessin ydin

Kun perusta on valettu, siirrymme systemaattiseen prosessiin. Verkkokaupan kasvu ei ole projekti, vaan jatkuva sykli: Suunnittele -> Kerää -> Analysoi -> Testaa -> Toista.

Tekninen toteutus ja testaus

Onko analytiikkajärjestelmien implementointi tehty ja testattu huolellisesti? Tallennetaanko varmasti oikeita tapahtumia? Mittaussuunnitelma on vain paperia ilman huolellista teknistä toteutusta. Tässä vaiheessa varmistetaan, että konversiopisteet, eventit ja parametrit vastaavat todellisuutta. Datan eheys on varmistettava ennen kuin sitä aletaan käyttää päätöksenteossa.

Visualisointi ja dashboardit

Onko markkinoinnin dashboard olemassa? Ovatko ne selkeitä ja esittävät määriteltyjen avainmittareiden (KPI) kehitystä? Tieto on arvotonta, jos se ei ole ymmärrettävää. Oikein rakennettu dashboard tarjoaa välittömän näkymän liiketoiminnan pulssiin. Se ei ole datan kaatopaikka, vaan työkalu, joka kertoo yhdellä silmäyksellä, missä mennään.

Datan monitorointi (Data Governance)

Valvotaanko datan laatua jotenkin tai tehdäänkö säännöllisiä auditointeja? Tuleeko kehityksen yhteydessä dataan liittyviä ongelmia? Verkkokauppa elää jatkuvasti. Koodipäivitykset, uudet kampanjat ja alustamuutokset voivat rikkoa seurannan milloin tahansa. Tarvitsemme “Data Governance” -mallin: automaattista ja säännöllistä valvontaa, joka hälyttää heti, jos datavirta katkeaa tai vääristyy.

Datan aktivointi – Miten data muuttuu rahaksi?

Tämä on vaihe, jossa erotetaan jyvät akanoista. Pelkkä datan kerääminen on kustannus; sen analysointi ja hyödyntäminen on investointi.

Analysointi ja toimenpidesuositukset

Analysoidaanko tallennettua dataa jollakin menetelmällä säännöllisesti? Tuottaako datan analysointi ehdotuksia tai testausideoita? Analyysin tehtävä ei ole raportoida menneestä (“Myynti laski 5 %”), vaan kertoa miksi ja mitä tehdä seuraavaksi (“Myynti laski, koska mobiilikassan latausaika nousi – korjataan tämä”). Analyytikon ja markkinoijan tärkein tuotos on konkreettinen toimenpidesuositus.

Konversio-optimointi (CRO)

Tehdäänkö konversio-optimointia nyt tai onko tehty aiemmin? Onko organisaatiossa kokeilukulttuuria? Datan pitäisi synnyttää hypoteeseja. “Uskomme, että tuotesivun selkeyttäminen lisää lisäystä ostoskoriin 10 %.” Tätä hypoteesia testataan A/B-testillä. Tämä on tieteellistä markkinointia parhaimmillaan: kokeiluja, oppimista ja jatkuvaa optimointia.

Skaalautuva mittausstrategia yrityskoon mukaan

Ei ole yhtä oikeaa tapaa mitata. Menetelmät on valittava yrityksen koon ja maturiteetin mukaan:

Yrityksen kokoSuositeltu mittaustapa
PieniPerusasiat kuntoon: Google Analytics 4, Piwik PRO tai vastaavat. Laadullinen data: Hotjar/Microsoft Clarity + asiakaskyselyt.
KeskisuuriKaikki edelliset + On-off/Lift-off -testit (mainonnan vaikutuksen todentaminen), paneelikyselyt ja Multi-Touch Attribution (MTA).
SuuriKaikki edelliset + GEO-testit (alueelliset testit), Marketing Mix Modeling (MMM) ja oman asiakasdatan syvällinen hyödyntäminen (CDP).

Tulevaisuus on tässä – Mallinnukset ja AI

Olemme siirtymässä evästeiden jälkeiseen aikaan, jossa perinteinen seuranta ei enää riitä.

Marketing Mix Modeling (MMM)

Onko tehty koskaan ekonometristä myynninmallinnusta tai jotain muuta mallinnusta? Kun evästeet katoavat, palaamme tilastollisiin menetelmiin. Marketing Mix Modelling (MMM) on menetelmä, joka auttaa hahmottamaan markkinointipanostusten tuoton (ROI) monikanavaisessa ympäristössä ilman yksilötason seurantaa. Se kertoo, mikä on TV:n, radion, Facebookin ja Google Adsin todellinen vaikutus kokonaismyyntiin. Se on strategisen tason työkalu budjetointiin.

Tekoäly (AI) markkinoinnissa

Kuinka tekoälyä käytetään digitaalisen mainonnan tai datan analysoinnin apuna? AI ei ole vain hypeä, se on jo täällä:

  • Automatisointi: Digimainonnan optimointi ja rutiinitehtävät.
  • Sisällöntuotanto: SEO-tekstit, mainoskopiot, kuvat.
  • Koodausapu: AI-agentit auttavat teknisessä toteutuksessa ja skripteissä.
  • Ennustava analytiikka: Myynnin ennustaminen, asiakaspoistuman (churn) tunnistaminen ja poikkeamien havaitseminen datassa.
  • Keskusteleva analytiikka: Voimme “puhua” datallemme (“Mitkä olivat viime viikon myydyimmät tuotteet?”) ja saada vastauksia ilman SQL-osaamista.   

AI:n avulla voimme prosessoida dataa nopeammin ja löytää piilotettuja kaavoja, joita ihmissilmä ei havaitsisi.

Rohkeus vaatia enemmän

Analytiikan maturiteetti on maraton, ei sprintti. Se alkaa datan keräämisestä (Descriptive), etenee syiden ymmärtämiseen (Diagnostic), tulevaisuuden ennustamiseen (Predictive) ja lopulta optimointiin (Prescriptive).  Haluan haastaa teidät. Älkää tyytykö keskinkertaisiin raportteihin tai “musta tuntuu” -päätöksiin.

  • Vaatikaa kumppaneiltanne läpinäkyvyyttä.
  • Vaatikaa analyyseja, jotka johtavat toimenpiteisiin.
  • Olkaa rohkeita investoimaan omaan dataosaamiseenne ja teknologiaan.

Verkkokaupan kasvu on suora seuraus systemaattisesta prosessista, jonka ytimessä on luotettava data ja rohkeus toimia sen pohjalta.

Kiinnostuitko? Buukkaa palaveri Peten kalenterista
AI, Analytiikka, Budjetointi, Markkinointi

Onko analytiikkanne valmis vuoteen 2026?

Tiedätkö varmasti, mihin markkinointinne tulokset ja analytiikkanne perustuvat vuonna 2026?

Digitaalisen markkinoinnin pelikenttä on jälleen suuressa murroksessa ja viime vuosien kehitys on tehnyt nykyisistä seuranta­ratkaisuista epätarkkoja. Jatkuvasti muuttuvat evästekäytännöt, Applen Safarin kaltaisten selainten tiukentuvat seurantasuojaukset ja yksityisyysasetukset ovat tehneet perinteisestä mittauksesta epäluotettavaa.

Jos alla olevat tilanteet tuntuvat tutuilta, et ole yksin. Tämä on uusi todellisuus monelle yritykselle.

Mainosalustat eivät enää saa kaikkea tarvitsemaansa dataa, ja ilman modernia, palvelinpuolen seurantaa (Server-Side) teet päätöksiä puutteellisen tiedon varassa. iOS‑päivitykset voivat viedä jopa 40 % Facebook‑seurannasta, mainosten esto-ohjelmat eli ad-blockerit hävittävät 20–30 % analytiikasta ja Safarin Intelligent Tracking Prevention (ITP) tekee attribuutiosta arvauspeliä. Käytätkö hyödyksi yrityksen omaa asiakasdataa tai kohdennatko mainontaa jatkuvasti uudelleen jo olemassaoleville asiakkaille? Näistä syistä johtuen, ovat monet yritykset siirtyneet moderniin Server-Side puolen ratkaisuun. Tämä on suunta, johon myös me autamme asiakkaitamme siirtymään.

Katso video markkinoinnin mittaamisesta

Luotettavaa dataa ja syvällistä analyysia palveluna

Markkinoinnin onnistuminen vaatii dataa, johon voit luottaa. Markkinointidata ei ole kuitenkaan pelkkää numeroiden keräämistä. Yli kaksi kolmasosaa markkinointipäättäjistä pitää dataintegraatiota suurimpana teknologisena haasteenaan. Automatisoidut datavirrat, hyvin toteutetut dashboardit ja tekoälypohjainen analyysi ovat ratkaisuja, jotka kuuluvat olennaisena osana datan hyödyntämiseen. MCP‑palvelin (Model Context Server) yhdistää markkinointidatan tekoälyagentteihin, jolloin datasta voidaan saada automaattisia suosituksia ja lisäksi voidaan käydä keskustelua luonnollisella kielellä. Tämänkaltaiset AI‑analytiikkajärjestelmät sisältyvät Mertanen Analytics palveluun, ja auttavat löytämään vastauksia markkinoinnin optimoinnin ja mittaamisen haasteisiin. Mertanen Analyticsin palvelumalli tarjoaa eri kokoisille yrityksille modernin mittaus­infrastruktuurin, soveltuvan metodin ja jatkuvan asiantuntijatuen.

Kysy itseltäsi: Voitko luottaa nykyisiin analyyseihisi?

Jos vastaus epäilyttää, nyt on täydellinen aika toimia. Ensi vuoden budjetointi on käynnissä, ja nyt on oikea hetki varmistaa, että analytiikan perusta on kunnossa vuodelle 2026. Kuinka paljon budjetista tulisi varata markkinoinnin kirjanpitoa eli analytiikkaa varten? Halutessasi ulkoistaa koko mittaus- ja analytiikkaprosessin ammattilaisille, tarjoamme jatkuvan asiantuntijatuki­palvelun, joka yhdistää modernit työkalut, tekoälypohjaisen analytiikan ja vuosien kokemuksen. Näin yrityksesi voi keskittyä liiketoiminnan kasvuun – me varmistamme, että data tukee päätöksiäsi.

Onko teidän aika päivittää analytiikka ja aloittaa todellinen datan hyödyntäminen? Varaa maksuton sparrailupalaveri kanssamme, niin kartoitamme tilanteenne ja annamme tarjouksen.

Varaa palaveriaika
AI, Analytiikka, Kehitys, Markkinointi, Työkalut

Digitaalisen markkinoinnin ja analytiikan AI-työkalut

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

Data ja mallinnus

  • Coupler.io – datan hallinta ja analysointi tekoälyn avulla. 7 päivän trial.
  • 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
  • Visual Website Optimizer – konversio-optimointi, testaus ja AI-yhteenvedot. 30 päivän trial

B2B – sivustolla käyneiden organisaatioiden tunnistus

  • Leadfeeder – sivustolla vierailleiden organisaatioiden tunnistus. 14 päivän trial
  • Apollo.io – AI-pohjainen myyntijärjestelmä. 14 päivän trial

SEO – hakukoneoptimointi

Analytiikka, Esitys, Markkinointi, Video
Analytiikka, Kehitys, Tietosuoja, Workshop
  • By Petri Mertanen
  • Kommentit pois päältä artikkelissa Analytiikan check-lista, suunnittelu ja budjetointi vuodelle 2025

Analytiikan check-lista, suunnittelu ja budjetointi vuodelle 2025

Koska kesän ja kuluvan vuoden aikana on tullut melko paljon analytiikkaan liittyviä päivityksiä (etenkin Google stackin osalta), kokosimme tähän artikkeliin analytiikan check-listan sekä vinkkejä suunnitteluun ja budjetointiin ensi vuodelle.

Analytiikan check-lista loppuvuodelle

  • 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 Adsin kehittynyt konversioseuranta on käytössä ja toimii oikein (Goals –> Conversions –> Summary –> Diagnostics).
  • 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.
Ota yhteyttä mikäli tarvitset apua tarkistuksiin

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).

Datan analysointia palveluna – Analytics as a Service

Google Analytics valehtelee

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.

Ota yhteyttä mikäli haluat keskustella erilaisista mallinnusratkaisuista

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?
Tarvitsetko apua budjetoinnissa tai haluatko tarjouksen?
AI, Analytiikka, Tietosuoja, Työkalut, Uutiset

Kesän 2024 analytiikkapäivitykset

Tähän artikkeliin olemme koonneet kesän 2024 tärkeimpiä analytiikkapäivityksiä:

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:

Mainonnan seurannan ja analysoinnin osalta voit hyödyntää seuraavia ratkaisuja:

Ota yhteyttä mikäli haluat kuulla näistä ratkaisuista lisää

Microsoft Consent Mode

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.

Tarvitsetko apua Microsoftin UET Consent Moden asennuksessa?

Muuttaako SearchGPT hakukonekäyttäytymistä?

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.

Tutustu AI-workshopin sisältöön

AI-pohjainen analytiikka kuluvan vuoden trendinä

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.

Kuvan lähde: https://dataspaceacademy.com/blog/top-7-data-analytics-trends-of-2024/

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.

Lue lisää no-coding AI-analytiikan järjestelmistä

Tägien diagnostiikka ja laadun valvonta

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.

Kuvan lähde: https://support.google.com/tagmanager/answer/14681508

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.

Ota yhteyttä mikäli tarvitset apua tarkistamiseen

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.

Pyydä tarjous Enzuzon evästehallinnan ratkaisusta
AI, Analytiikka, Kehitys, Markkinointi, Workshop

AI digitaalisen markkinoinnin ja analytiikan apuna

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

Workshopin vetäjä – Petri Mertanen:

Workshopin tavoitteet:

  1. Ymmärtää tekoälyn merkitys digitaalisessa markkinoinnissa ja analytiikassa.
  2. Oppia hyödyntämään tekoälyratkaisuja markkinoinnin suunnittelussa, toteutuksessa ja mittaamisessa.
  3. Syventää tietämystä tekoälyn käytöstä datan analysoinnissa ja ennustamisessa.

Mitä workshop sisältää:

  • Määritellään tavoitteet tekoälyn hyödyntämiselle ja mittaamiselle.
  • Keskustellaan tämänhetkisistä työtavoista ja tuloksista osa-alueittain.
  • Keskustellaan uusista mahdollisuuksista ja katsotaan käytännön esimerkkejä ja harjoituksia Petri Mertasen johdolla.
  • Lopputuotoksena konkreettinen suunnitelma tekoälyn hyödyntämiseksi.

Kenelle workshop sopii:

  • Markkinoinnista ja analytiikasta kiinnostuneille ammattilaisille.
  • Yrittäjille ja yritysjohtajille, jotka haluavat hyödyntää tekoälyä liiketoimintansa kasvattamisessa.
  • Tutkijoille ja kehittäjille, jotka haluavat laajentaa tietämystään tekoälyn, digitaalisen markkinoinnin ja analytiikan alueilla.
Pyydä tarjous workshopista

Lisätietoja workshopista:

AI, Analytiikka, Työkalut
  • By Petri Mertanen
  • Kommentit pois päältä artikkelissa AI-analytiikan nykytila: Yhteenveto MeasureCamp Helsingin sessiosta

AI-analytiikan nykytila: Yhteenveto MeasureCamp Helsingin sessiosta

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.

Muutamien no-coding AI-analytiikkatyökalujen esittely

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.

AI, Analytiikka, Työkalut

Tekoälyn hyödyntäminen digitaalisessa analytiikassa: Sukellus Chat GPT-4:n kykyihin

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.

Tilaa uutiskirje

Back To Top