Mitä web-analytiikka on?

Web-analytiikka on verkkosivustojen käyttödatan keräämisestä, analysoinnista ja tulkinnasta syntyvää kokonaisuus. Sen avulla saadaan kerättyä reaaliaikaista ja puolueetonta dataa, jonka analysointi antaa ymmärrystä siitä, miten kävijät kokevat brändin, verkkosivuston käyttökokemuksen, tuotteet ja mainonnan. Tulkinnan tavoitteena on tuottaa havaintoja, jotka mahdollistavat liiketoiminnan ja markkinoinnin datapohjaisen kehittämisen.

Web-analytiikan prosessi visuaalisesti esitettynä kuvastaa kokonaisuuden ikiliikkujamaista luonnetta.

Web-analytiikkaa voidaan tarkastella myös muutosten seurantana. Kun sivustoon tai palveluun tehdään muutoksia, taustalla on usein hypoteesi siitä, että muutos johtaa positiiviseen lopputulokseen. Analytiikan tarjoamien työkalujen avulla voidaan mitata kvantitatiivisesti, miten muutokset vaikuttavat käyttäjäkäyttäytymiseen ja liiketoiminnan tavoitteisiin.

Rakkaalla lapsella on monta nimeä ja käyttötarkoitusta, ja painopisteistä riippuen kokonaisuutta voidaan kutsua myös nimillä kuten verkkoanalytiikka, kävijäseuranta, verkkoseuranta tai sivustoseuranta.

Miksi verkkoliiketoiminta tarvitsee web-analytiikkaa kasvaakseen?

Muutosten vaikutuksia on mitattava ja seurattava säännöllisesti, jotta voidaan varmistaa, että investoinnit tuottavat haluttuja tuloksia. Parhaiten tämä asia kiteytyy monen yrittäjän tuntemassa fraasissa "Jos et voi mitata sitä, et voi kehittää sitä".

Web-analytiikka pyrkii tarjoamaan työkalut, joiden avulla yritys voi tarkastella useilla eri mittareilla "tässä me olimme 6 kuukautta sitten, tässä me olemme nyt". Analytiikka auttaa ymmärtämään, mitkä toimenpiteet ovat olleet tehokkaita. Samaan tapaan analytiikka auttaa myös havaitsemaan mitkä toimenpiteet eivät ole tuottaneet halutunlaista kasvua. Muuhun strategiseen suunnitteluun yhdistettynä tämänlainen saavutusten mittaaminen auttaa luomaan organisoidun ja tavoitteellisen resurssien hyödyntämismallin.

Mitä web-analytiikan avulla voidaan mitata?

Web-analytiikan avulla voidaan muun muassa mitata markkinointikanavien ja kampanjoiden tehokkuutta, kehittää asiakasymmärrystä sekä tehdä dataohjattuja päätöksiä sisältötuotannon optimoimiseksi.

Esimerkkejä web-analytiikan avulla tarkasteltavissa yleisistä mittareista ovat:

Mistä käyttäjät tulevat? Miten eri markkinoinnin kanavat toimivat?
Kuka käy sivustollasi? Miten eri asiakasryhmät käyttäytyvät verkkosivustolla? Mitkä aiheet ja tuotteet kiinnostavat heitä?
Mitä käyttäjät tekevät? Löytävätkö he etsimänsä tiedon? Ovatko sivut helppokäyttöisiä?
Muuttuvatko käyttäjät asiakkaiksi? Miten asiakaspolku rakentuu? Toimiiko myyntisuppilo? Syntyykö liidejä?
Kannattaako markkinointi? Kuinka tehokkaita yksittäiset kanavat, kampanjat ja mainokset ovat? Miten eri tuotteet ja tuoteryhmät toimivat verkkokaupassa?
Johtavatko muutokset ja testit asetettuihin tavoitteisiin?

💡 Tutustu web-analytiikan keskeisiin mittareihin aihetta käsittelevällä sivulla.

6 syytä miksi yrityksesi kannattaa hyödyntää web-analytiikkaa

#1 Käyttäjäkokemuksen parantaminen

Kun seuraat käyttäjien toimia ja vuorovaikutusta sivustollasi, voit tunnistaa, missä käyttäjillä voi olla vaikeuksia ja miten voit parantaa käyttäjäkokemusta. Parannusten avulla kävijät viihtyvät sivustolla paremmin ja ovat alttiimpia konvertoitumaan haluttuihin toimintoihin.

Esimerkki: Analytiikan avulla voidaan huomata, että kävijät keskeyttävät usein ostoksen. Tunnistamalla tilanteen taustatekijät voidaan tunnistaa ja korjata ongelmakohdat kuten epäselvät maksuvaihtoehdot tai tekniset ongelmat eri selaimilla.

#2 Parempi kohderyhmien ymmärtäminen

Analysoimalla käyttäjädataa voit syventää ymmärrystäsi eri asiakasryhmien käyttäytymisestä verkkosivustolla. Kun ymmärrät paremmin, mitä eri kohderyhmät etsivät ja miten he toimivat sivustollasi, voit räätälöidä markkinointistrategiasi vastaamaan heidän tarpeitaan ja odotuksiaan paremmin.

Esimerkki: Analytiikan avulla voidaan huomata, että tiettyyn aikaan vuodesta sivustolla käy enemmän ammattilaisia kuin muita käyttäjäryhmiä. Tämän tiedon avulla markkinointiviestintää voidaan kohdentaa paremmin tähän ryhmään tarjoamalla esim. kohdennettuja alennuskampanjoita.

#3 Asiakaspolkujen optimointi

Web-analytiikka tarjoaa tietoa siitä, miten käyttäjät navigoivat sivustollasi ja miten he etenevät ostoprosessissa. Tämä auttaa optimoimaan asiakaspolkuja ja ohjaamaan käyttäjiä tehokkaammin kohti haluttuja toimintoja ja konversioita.

Esimerkki: Analytiikan perusteella voidaan huomata, että tiettyjä osioita sivustosta ei käytetä paljon. Tämän perusteella sivuston navigointia voidaan päivittää ja korostaa suosittuja osioita, mikä parantaa käyttäjien kokemusta ja sitoutumista.

#4 Markkinoinnin tehokkuuden optimointi

Analytiikan avulla voit arvioida eri markkinointikanavien ja mainosten tehokkuutta. Mittaamalla eri markkinointikanavien ja mainosten suorituskykyä voit tehdä datan perusteella perusteltuja päätöksiä siitä, mihin kanaviin ja kampanjoihin panostaa enemmän resursseja. Tämä auttaa maksimoimaan markkinoinnin tuotot ja saavuttamaan parempia tuloksia.

#5 Konversioiden optimointi

Web-analytiikan avulla voit selvittää, mitkä tuotteet ja tuoteryhmät suoriutuvat parhaiten verkkokaupassa, ja tehdä tarvittavia muutoksia tuotevalikoimaan ja markkinointistrategiaan.

#6 Testaaminen on jatkuvan oppimisen ja kehittyminen perusta

Käytä A/B-testausta ja muita kokeellisia menetelmiä selvittääksesi, mitkä tekijät toimivat parhaiten. Ole valmis oppimaan ja mukauttamaan strategiaasi jatkuvasti saamiesi tulosten perusteella.

Jos teet testaamisen oikein, web-analytiikka auttaa sinua kasvattamaan liikennettä, tulosprosenttia ja sijoitetun pääoman tuottoprosenttia (ROI) systemaattisesti.

Web-analytiikan parhaat käytännöt varmistavat liiketoiminnan menestyksen verkossa: seuraa näitä askelmerkkejä

Alla listatut käytännöt muodostavat vankan perustan menestyksekkäälle web-analytiikan strategialle, joka auttaa yrityksiä parantamaan verkkosivustojensa suorituskykyä ja saavuttamaan liiketoiminnalliset tavoitteensa.

🎯 Aseta selkeät tavoitteet: Määrittele selvät ja mitattavat tavoitteet, kuten konversioprosentti, kävijämäärät tai asiakkaan elinkaaren arvo. Näiden tavoitteiden avulla voit suunnitella analytiikassa käytettävät mittarit ja toiminnallisuuden.

📊 Valitse oikeat mittarit: Valitse mittarit, jotka tukevat asettamiasi tavoitteita. Tutustu web-analytiikan keskeisiin mittareihin aihetta käsittelevällä sivulla.

🛠️ Valitse sopivat työkalut: Valitse oikeat analytiikkatyökalut liiketoimintasi tarpeisiin. Tagipohjaisen analytiikan työkaluista suosituin on Google Analytics, lokipohjaisen analytiikan työkaluista AWStats. Käyttäjäsessioiden tallennukseen soveltuu mm. FullStory, heatmappeja voi luoda mm. Microsoft Clarityn tai HotJarrin avulla.

🔧 Asenna kävijäseuranta: Asenna kävijäseuranta verkkosivustollesi tai -sovellukseesi ja varmista, että seuranta on oikein konfiguroitu.

🎉 Hyödynnä tapahtumaseurantaa: Seuraa käyttäjien tekemiä toimintoja tarkemmin, esimerkiksi ostoksia ja sivuston vuorovaikutusta.

📈 Luo mukautettuja raportteja: Hyödynnä analytiikkatyökalujen tarjoamia raportointimahdollisuuksia tai käytä erillisiä raportointityökaluja.

📅 Tallenna historiallinen data: Varmista, että tallennat ja hyödynnät historiallista dataa pitkäjänteisen kehityksen seuraamiseksi

🧪 Testaa ja optimoi: Testaa erilaisia muutoksia sivustoillasi ja markkinointistrategioissasi ja käytä analytiikkaa niiden tehokkuuden arviointiin.

💡 Aloita pienestä ja keskity perusasioihin. Kun alat hallita työkaluja ja dataa paremmin, voit laajentaa analytiikan käyttöäsi. On hyvä ymmärtää, että web-analytiikkaa voi tehdä hyvin usealla eri tasolla riippuen liiketoiminnan ja markkinoinnin kehittämisvaatimuksista.

Miten web-analytiikka toimii?

Tagipohjainen analytiikka perustuu verkkosivustojen HTML-koodiin lisättyihin JavaScript-seurantakoodeihin. Kun kävijä vierailee sivustolla, seurantakoodi lähettää tietoa analytiikan järjestelmälle siitä, mitä kävijä tekee sivustolla. Sivuston omistaja voi tarkastella, tulkita ja hyödyntää tätä dataa analytiikkatyökalunsa kautta.

Lokipohjainen analytiikka perustuu httpd-palvelimen ylläpitämien lokitiedostojen analysoimiseen. Kun kävijä vierailee sivustolla, taustalla oleva httpd-palvelin tallentaa automaattisesti tietoja kävijän tarkastelemista resursseista, kuten sivuista, kuvista ja muista ladattavista tiedostoista. Näitä tekstipohjaisia lokitiedostoja voidaan analysoida markkinoinnin tueksi, esimerkiksi selvittämällä suosituimmat sivut, liikenteen lähteet sekä käytetyimmät selaimet.

Käyttäjäsessioiden tallennus antaa mahdollisuuden tallentaa ja toistaa käyttäjien sivustolla suorittamia toimintoja ja vuorovaikutuksia. Näin saadaan yksityiskohtaista tietoa siitä, miten käyttäjät navigoivat sivustolla ja miten he vuorovaikuttavat sen eri osien kanssa.

Heatmap-analyysit auttavat visualisoimaan sivuston osat, joita käyttäjät eniten katsovat, klikkaavat tai vuorovaikuttavat. Tämä auttaa tunnistamaan laskeutumissivujen vahvuudet ja heikkoudet sekä käyttäjien käyttäytymismallit.

Vaikka tekniset ratkaisut, kuten tagipohjainen ja lokipohjainen analytiikka sekä käyttäjäsessioiden tallennus ja heatmap-analyysit, ovat keskeisiä web-analytiikassa, on tärkeää ymmärtää, että ihmisen rooli on silti keskeinen. On osattava tulkita dataa ja löytää siitä liiketoiminnan kannalta merkitykselliset asiat. Vaikka tekoäly ja automatisoidut järjestelmät voivat tarjota arvokasta apua rutiinitehtävissä ja ennusteiden laatimisessa, lopulliset johtopäätökset, asetetut tavoitteet ja toimenpiteiden suunnittelu ovat edelleen ihmisen vastuulla.

6 suosituinta web-analytiikan työkalua

Markkinoilla on satoja web-analytiikan ratkaisuja tarjoavia ohjelmistoja, joten eri vaihtoehtoja kannattaa vertaile huolella. Alla esitellään lyhyesti yleisimmät kävijätilastoinnin ratkaisut.

Google Analytics (GA4) vs Google Analytics 360 (GA360) vs Google Search Console

Google Analytics on suosituin web-analytiikan ohjelmisto. Sen suora integraatio Googlen maksetun mainonnan Ads-työkaluun, mahdollisuus viedä ja analysoida raakadataa Googlen Big Query-pilvipalvelun kautta, sekä linkitys Googlen muihin tuotteisiin on tehnyt siitä monien yrityskäyttäjien suosikin.

Google Analyticsin ilmainen perusversio GA4 on suunnattu pienten ja keskisuurten yritysten tarpeisiin. Suuremmat sivustot/sovellukset (yli 100,000 kävijää kuukaudessa) sen sijaan voivat hyötyä maksullisesta Google Analytics 360 tilauksesta. Yrityksen on kuitenkin punnittava tarkasti hyötyjä ja kustannuksia ennen päätöksen tekemistä, sillä 360-versio on merkittävästi kalliimpi.

Google Search Console (GSC) on Googlen tarjoama ilmainen palvelu, joka keskittyy tarjoamaan tietoa asiakaspolun alkupäästä. Kuinka monta näyttöä sivusto sai eri hakutermeillä, kuinka hyvin eri sivujen ja hakutermien kuvaukset houkuttelevat klikkaamaan ym. GSC on saatavilla sekä erillisenä palveluna että Google Analyticsiin integroituna lisäpalveluna.

Adobe Analytics

Adobe Analytics on edistynyt, maksullinen web-analytiikan työkalu, joka sopii erityisesti keskisuurille- ja suurille yrityksille. Adobe Analytics on osa Adoben Experience/Marketing Cloud pakettia ja saatavilla kolmessa eri versiossa (Select, Prime ja Ultimate), jotka kaikki tarjoavat eri käyttäjäryhmille suunnattuja edistyneitä analytiikkatoiminnallisuuksia.

Vaikka Adobe Analyticsin käyttöönotto ja käyttöliittymä ovatkin huomattavasti monimutkaisempia kuin Google Analyticsissä, on se voittanut yrityskäyttäjien sydämiä tarjoamalla pitkäkestoisen (15 vuoden) datan varastoinnin sekä mukautettavan attribuutiomallin. Etenkin ensimmäinen on tärkeä yrityksille, joissa asiakasdatan tunteminen on kriittinen tekijä menestyksen kannalta.

Matomo vs Piwik PRO

Matomo on avoimen lähdekoodin web-analytiikan ohjelmisto, joka tarjoaa kattavat ominaisuudet ja täyden hallinnan omista datasta. Matomosta on johdettu myös kaupallinen versio Piwik Pro (josta on saatavilla useita versioita).

Matomon ja Piwikin suurin myyntivaltti on datan tallentaminen yrityksen omiin järjestelmiin. Tämä on olennainen piirre esim. rahoitussektorilla, missä tietosuojavaatimukset ovat korkeat.

Web-analytiikka ja EU:n tietosuoja-asetus GDPR

Vaikka web-analytiikka tarjoaa arvokasta tietoa yrityksille ja markkinoijille, se voi samalla kerätä merkittäviä määriä henkilökohtaista käyttäjätietoa ilman käyttäjien täyttä ymmärrystä siitä, miten heidän tietonsa kerätään, käytetään ja jaetaan. Esimerkiksi, vaikka käyttäjät voivat antaa suostumuksensa evästeiden käyttöön, harvat ymmärtävät täysin, miten näitä evästeitä käytetään seuraamaan heidän toimintaansa verkossa ja miten nämä tiedot vaikuttavat heihin kohdennettuun henkilökohtaiseen mainontaan ja markkinointiin kohdistuviin strategioihin.

Web-analytiikan osalta Euroopan Unionin yleinen tietosuoja-asetus GDPR vaikuttaa siihen, miten verkkosivustot ja sovellukset voivat kerätä ja käsitellä käyttäjien tietoja. GDPR edellyttää muun muassa selkeiden suostumusten saamista käyttäjiltä ennen heidän tietojensa keräämistä ja tarjoaa käyttäjille oikeuden pyytää tietojensa poistamista tai korjaamista. Organisaatioiden tulisi olla vastuullisia siitä, miten ne keräävät ja käyttävät käyttäjätietoja sekä varmistaa, että käyttäjillä on mahdollisuus hallita omia tietojaan ja yksityisyyttään verkossa.