- Web-analytiikka yleisesti - Digitaalisen markkinoinnin mittarit - Attribuutiomallit - Google Analytics

1. WEB-ANALYTIIKKA JA DIGITAALISEN
MARKKINOINNIN MITTARIT
KTM, Tommi Salenius
tommi@elamyslahjat.fi
Kiitos alkuperäisistä kalvoista Joni Salmiselle (muokattu)
Turun Kesäyliopisto,
Syksy 2016

2. Wanamakerin dilemma
“Half the money I spend on advertising is wasted;
the trouble is I don’t know which half.” (John
Wanamaker, ca. 1901)
a. Markkinoija käyttää monta kanavaa.
b. Tiedetään, että mainonta lisää myyntiä.
c. Ei tiedetä miksi, eli mikä kanava tuottaa
kuinka paljon.
Jos markkinointitoimenpiteitä ei voi mitata,
niitä ei voi parantaa (tai se on ainakin aika
paljon vaikeampaa).

3. Markkinoijan intuitio – siunaus ja
kirous
a. Mitä enemmän markkinoijalla on kokemusta, sitä paremmin
hän luulee tietävänsä miten tehdä asiat.
 Kuitenkin kokenutkin ammattilainen voi olla väärässä.
b. Kokemuksen myötä nopeus erilaisten vaihtoehtojen
arviointiin kasvaa. Samalla kyky ajatella niiden ulkopuolella
heikkenee.
 Markkinoijan intuition harhaa ei pidä koskaan unohtaa…

4. Ratkaisu: Analytiikka ratkaisee
Wanamakerin dilemman ja markkinoijan
intuition
Kanava Myynti

5. Haaste: Mittareiden valinta vaikuttaa
tulkintaan
• Jos jälleenmyynti tapahtuu offline-kanavissa, suora myynnin
kasvua ei poista Wanamakerin ongelmaa. (samanaikaisesti
voidaan toteuttaa useita markkinointitoimenpiteitä)

6. Vaihtoehtoisia mittareita myynnille
1) Näkyvyys (peitto ja toisto)
1) Sitoutuminen (klikkiprosentti eli CTR, sosiaaliset
reaktiot)

7. Kaksi riskiä datan suhteen
a. Analytiikkahalvaus (analysis paralysis)
= ei tehdä mitään, koska liikaa dataa
b. Turhamaisuusmittarit (vanity metrics)
= seurataan typeriä mittareita ja
leikitään että tehdään hyvää työtä
Ratkaisu molempiin: valitaan oikeat
mittarit ja kysymykset.

8. Haineväefekti (= shark fin effect)
“This is the search graph for ‘Mitt Romney’ and as you can see…
no one cares about Mitt Romney if he doesn’t buy a shit load of
media to get elected.” (Åström, 2013)
• kampanjoinnin tulokset voivat jäädä lyhytkestoisiksi
• tämän vuoksi monet digimarkkinoinnin toimenpiteet
ovat jatkuvia (prosessi, ei kampanja)
• prosessi voi vaihdella suuresti, esim.
hakukonemarkkinointi on usein sesonkisidonnaista

9. Jatkuva markkinointiprosessi
(ElämysLahjat.fi)
• Markkinoija haluaa, että kiinnostuksen kehitys
on tasaisesti kasvavaa, eikä liian tempoilevaa
• Bisneksen luonteesta riippuu
sesonkivaihteluiden merkitys

10. Digitaalisen analytiikan määritelmä
(Google, 2014)
Digitaalinen analytiikka on
a. nettisivuston datan määrällistä analysointia
(mittarit)
b. nettisivuston datan laadullista analysointia
(konteksti)
c. kilpailija-analyysia
d. käyttökokemuksen jatkuvaa parantamista.
Tommi lisää: Web-analytiikka on nettisivuilta saadun
tiedon analysointia ja hyödyntämistä päätöksenteon
tukena.

11. Analytiikan sovellutukset
a. Optimointi
b. Raportointi
c. Strateginen ymmärrys

12. Custobar (suomalainen startup)

13. Miten analytiikka toimii? (Mullins,
2011)
Nettisivu
JavaScript-
koodi
Googlen palvelin
Raportoitava
data

14. Sisäinen ja ulkoinen analytiikka
(Salminen, 2014)
a. Sisäinen analytiikka = oman
verkkosivuston ja omistusten (properties),
kuten sosiaalisen median profiilien
analysointia liiketaloudellisten tulosten
edellytysten parantamiseksi. (Esim.
Google Analytics, CRM, CMS, Facebook Ad
Reporting)
b. Ulkoinen analytiikka = kilpailijan tai
markkinoiden analysointia (esim.
SimilarWeb, Google Trends, Facebook
Audience Insights).

15. On kahden tyyppistä liikennettä…
Orgaanisen liikenteen
analytiikka
Maksullisen liikenteen
analytiikka
Google Hakukonsoli
(Search console)
Google AdWords
Facebook Facebook Insights Facebook Ads Manager
Google Analytics näyttää mitä tapahtuu klikin
jälkeen, nämä näyttävät mitä tapahtuu ennen
klikkiä.

16. Orgaanisen liikenteen analytiikka:
Facebook Insights (case: ElämysLahjat.fi)

17. Kun analytiikka on asennettu, voit
käyttää UTM-parametrejä
(googleta ’utm builder’)

18. Tärkeää sanastoa!
• Dashboard = mittaristo; tarkoitus näyttää
keskeiset luvut yhdessä paikassa (nopeampi
tilannekatsaus ja päätöksenteko) (eri
organisaatiotason dashboardit)
• KPI = kriittinen mittari; tarkoitus välttää
analytiikkahalvausefektiä eli rajoittaa
tarkasteltavien mittareiden määrää
• API = sovellusrajapinta (application
programming interface); tarkoitus mahdollistaa
tiedon vaihto eri alustojen välillä. (Esim.
Cyfe.com, Supermetrics.com)

19. Digitaalisen markkinoinnin
perusmittarit

20. CPM (cost-per-mille)
• Tuhannen näyttökerran hinta (€).
Hyvät puolet Huonot puolet
Kuvaa ”reachia” (peittoa), eli
”tunnettuuden” kasvua, eli
brändäyksen edellytyksiä
Bännerisokeus (Benway &
Lane, 1998), ts. ihmiset eivät
prosessoi mainoksia
Ei kuvaa lainkaan tuloksia, ts.
klikkaako joku ja mitä käy
klikin jälkeen

21. CPC (cost-per-click)
• Klikkihinta (€)
Hyvät puolet Huonot puolet
Ohittaa bännerisokeuden
(jotta klikkaa, pitää ensin
prosessoida)
Klikkipetos (joidenkin
arvioiden mukaan jopa 30 %
klikeistä petollisia; botit)
Maksetaan vain kävijöistä Klikki ei kerro mitään
lopullisista tuloksista

22. CPA (cost-per-action)
• Toiminnon (yl. myyntitapahtuman) kustannus
(€)
Hyvät puolet Huonot puolet
Ohittaa klikkipetoksen
(näyttää vain klikin jälkeiset
tapahtumat)
Maksuperusteena harvinainen
(lähes ainoastaan affiliatet)
Maksetaan vain myynneistä Mittarina ei kerro mikä on
oston arvo tai mitä tapahtuu
1. oston jälkeen
Missaa myös ulkoisvaikutuksia,
kuten WOM:in vaikutuksen

23. CTR (click-through-rate)
• Klikkaussuhde (%)
• CTR = klikanneet / kaikki mainoksen
nähneetHyvät puolet Huonot puolet
Kertoo miten hyvin mainos on
toiminut (relevanssi
mainoksen ja kohderyhmän
välillä)
Ei kerro miten laadukasta
liikenne on (relevanssi
kohdesivustolla ja
mainostetulla asian välillä)
Klikkihinta eli CPC yleensä
laskee relevanttien mainoksien
kohdalla (AdEspresso, 2015)
Ei korreloi myynnin kanssa
(Nielsen, 2011)
CTR:ää voi nostaa epäaidoilla
lupauksilla

24. BR (bounce rate)
• Poistumasuhde (%)
• BR = heti lähtevät / kaikki tulleet
Hyvät puolet Huonot puolet
Mittari sivuston laadulle /
käytettävyydelle
Mittausongelmat (esim.
Blogit)
Mittaa klikin jälkeistä käytöstä Ei kerro ”miksi”
Mittaa mainonnan relevanssia

25. CVR (conversion rate)
• Konversiosuhde (%)
• CVR = ostaneet / kaikki klikanneet
Hyvät puolet Huonot puolet
Kertoo mitä klikin jälkeen on
tapahtunut
Ei mittaa kuinka paljon rahaa
käytetty

26. ROI (return on investment)
• Tuotto markkinointipanostuksille
• ROI = (P – C) / C * 100% ,
• jossa
– P = panostuksen (esim. kampanjan) tuotto
– C = kustannukset
Hyvät puolet Huonot puolet
Kertoo mitä klikin jälkeen on
tapahtunut
Ei ota huomioon katetta (hyvä
ROI voi silti tarkoittaa
tappiollista markkinointia);
tuotekohtaiset erot
Ottaa huomioon myynnin Ei ota huomioon
elinkaariarvoa

27. CLV (customer lifetime value)
• Asiakkuuden elinkaariarvo = kaikki
tuotot (€), jotka asiakkaalta saadaan
koko asiakkuuden aikana
• Yleensä tavoitellaan, että CAC < CLV
• CAC = asiakashankinnan kustannus
Hyvät puolet Huonot puolet
Ottaa huomioon mitä
tapahtuu oston jälkeen
(asiakasuskollisuus, -kato)
Vaikea mitata
Tiedetään tarkalleen vasta
jälkikäteen

28. Ennen klikkiä Klikin jälkeen
Sijoita mittarit klikkiä ennen ja
klikin jälkeen
Ennen klikkiä Klikin jälkeen
CPM BR
CTR CVR
CPC CPA
• CPM = tuhannen näyttökerran hinta (€)
• CPC = klikin hinta (€)
• CPA = toiminnon hinta (€)
• CTR = klikkausprosentti (%)
• BR = poistumaprosentti (%)
• CVR = konversioprosentti (%)
• ROI = markkinoinnin kannattavuus (%)
• CLV = elinkaariarvo (€)

29. Mikään mittari ei ole täydellinen
• CPM  bännerisokeus yms.
• CTR  indikoi laatua, mutta ei konversiota
tai tuloja
• BR  tulkintaongelma
• CPA (& CVR)  missaa ulkoisvaikutuksia
(kuten wom) ja myöhempiä tuloksia
• ROI  ei ota huomioon tuotekohtaisia
eroja kannattavuudessa
• CLV  vaikea mitata, tiedetään vasta
jälkikäteen.

30. Miten valita mittarit? (1/3)
Huomioi:
• Markkinoinnin yleistavoite
• Kanavan rooli ko. tavoitteen
saavuttamisessa
• Kanavan luontainen rooli
ostoprosessissa

31. Miten valita mittarit? (2/3)
a. absoluuttinen (€)
b. suhteellinen (%)
• käytä absoluuttisia selvittämään
kokoluokka (esim. Onko Fcebook iso
myynnin lähde Googleen verrattuna?)
• käytä suhteellisia selvittämään
potentiaalia (voisiko Facebookista tulla
iso myynnin lähde?)
Mittarit täydentävät
toisiaan!

32. Miten valita mittarit? (3/3)
a. taloudellinen (€)
b. ei-taloudellinen (#)
• käytä taloudellisia kun kanavan tavoite
on myynti
• käytä ei-taloudellisia kun kanavan suora
tavoite ei ole myynti (mutta ajattele,
millä tavalla nämä tavoitteet
kytkeytyvät myyntiin)
Mittarit täydentävät
toisiaan!

33. Käytännössä kaikkia mittareita
käytetään jollain tavalla. Parasta on,
jos voi osoittaa suoran kytköksen
myyntiin – mikäli ei, siirry
kaukaisempiin mittareihin.

34. Myynnin arvon allokointi
(attribuutiomallit)

35. Myynnin arvon allokointi:
esimerkki
• Olet ElämysLahjojen markkinointipäällikkö
• Sinulla on yksi 1000 € myyntikonversio
• Analytiikasta näet, että siihen on johtanut
neljä klikkiä.
• Viimeinen klikki on tullut hakukoneesta
hakusanalla ‘elämyslahjat’.
Miten allokoit konversion arvon?

36. Konversiopolku (Google, 2013)
Ensimmäinen
kosketus
Konversio
Avustava vaikutus
Viimeinen
kosketus
Toinen
kosketus

37. ”Viimeisen klikin harha” (last
touch bias)
• Analytiikkatyökalun perusteella päätellään
että tietty kampanja sai aikaan konversion,
vaikka ainakin osa konversion arvosta
pitäisi sijoittaa aikaisemmille kampanjoille
• miksi tärkeää?
tuloksena on attribuutiovirhe tai -harha, jonka
seurauksena voidaan tehdä huonoja
allokointipäätöksiä (vrt. Facebook & suora ROI).

38. Attribuutiomallit (Google, 2013)
Viimeisin kosketuksen malli  100 % konversion arvosta viimeiselle
kosketukselle (kampanja, kanava)
Ensimmäisen kosketuksen malli  100 % konversion arvosta
ensimmäiselle kosketukselle
Lineaarinen attribuutiomalli  jokainen kosketus saa tasaisesti osan
konversion arvosta (esim. 3 kosketusta = 33 % kullekin)
Aikapohjainen attribuutiomalli  viimeisempänä konversiota olleet
kosketukset saavat suuremman osan konversion arvosta kuin
kaukaisemmat (aikakerroin)
Etu- ja keskipainotettu attribuutiomalli  40 % konversion arvosta
ensimmäiselle kosketukselle, 40 % viimeiselle kosketukselle, ja 20 % jaetaan
kaikkien väliin jäävien kosketusten välillä.

39. Mikä on mielestäsi paras malli?

40. Attribuutiomallit: esimerkki
Ensimmäinen
kosketus
Viimeinen
kosketus
Lineaarinen
malli
1 Facebook
2 Google organic
3 Google CPC
4 blogiartikkeli
• yksi konversio = 1000 €
• neljä kosketusta ao. järjestyksessä
• miten konversion arvo allokoidaan?

41. Attribuutiomallit: esimerkki
Ensimmäinen
kosketus
Viimeinen
kosketus
Lineaarinen
malli
1 Facebook 1000 € 250 €
2 Google organic 250 €
3 Google CPC 250 €
4 blogiartikkeli 1000 € 250 €
• yksi konversio = 1000 €
• neljä kosketusta ao. järjestyksessä
• miten konversion arvo allokoidaan?

42. Google Analyticsin hyvät ja huonot
puolet

43. Google Analytics on hyvä työkalu
kanavakohtaisessa päätöksenteossa...

44. … mutta ihmisten analysoinnissa
Facebook on pidemmällä

45. “Google Analytics on ilmainen,
monipuolinen ja loistava työkalu
nettisivuille.”
Siinä on kuitenkin muutamia rajoitteita
• Segmentoidun datan näkee vain 3 kuukauden ajan jaksolta
esim. miehet, jotka ovat vierailleet Ferrari-tuotesivulla
• Data on anonyymia eli sitä ei voi hyödyntää mainoksien
kohdentamisessa (vrt. Facebook)
• Offline-tapahtumien rekisteröinti vaatii premium version

46. Mutta entä netin ulkopuolella?

47. Offline-myyntien mittaaminen
“An eye doctor spends $5,000 in one year to bring 10,000 visitors to
her website. In the same year, the doctor spends $5,000 on an ad in
a local weekly newspaper. Discuss the limitations and advantages of
each type of advertising. Describe how you might track each type of
advertising.” (Google, 2007)
Taktiikoita:
a. Promokoodi (ostoskori -> CMS)
a. koodi “OPTICAL”, -10 %
b. Erillinen URL (Analytics)
a. turunsilmalaser.fi/lasikampanja

48. Universaali analytiikka
• Google Analyticsin avulla voidaan seurata myös offline
konversioita
– Vaatii universal analytiikkaan siirtymisen
• Lisäksi offline konversioiden tuonti on mahdollista
Facebookin ja Googlen mainostyökaluihin

49. Kiitos huomiosta!
• Kalvot saatavilla: http://www.slideshare.net/TommiSalenius
• Seuraa Tommi Twitterissä: https://twitter.com/TommiSalenius
• Lisää Tommi LinkedInissä: https://www.linkedin.com/in/saleniustommi
49

50. Hakukoneoptimoinnin perusteet -koulutus
alkaa 23.11 (eli ensi keskiviikkona)
- Miten saada “ilmaisia” kävijöitä
verkkosivuille Google avulla?
- Hakukoneoptimoinnin keinoja: sisältö ja sen
kirjoittaminen, avainsanojen käyttäminen ja
linkkien hankinta
- Käytännön vinkkejä hakutuloksien
parantamiseen (esimerkkejä)