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.
- Määritä tavoitteet: Mitä haluamme saavuttaa? (Esim. myynnin kasvu, liidien laatu).
- Valitse KPI:t: Avainmittarit ohjaavat toimintaa kohti näitä tavoitteita.
- 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 koko | Suositeltu mittaustapa |
|---|---|
| Pieni | Perusasiat kuntoon: Google Analytics 4, Piwik PRO tai vastaavat. Laadullinen data: Hotjar/Microsoft Clarity + asiakaskyselyt. |
| Keskisuuri | Kaikki edelliset + On-off/Lift-off -testit (mainonnan vaikutuksen todentaminen), paneelikyselyt ja Multi-Touch Attribution (MTA). |
| Suuri | Kaikki 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.