Markkinoinnissa syntyy jatkuvasti dataa verkkosivuilta, hakukoneista, sosiaalisesta mediasta, mainonnasta, sähköpostimarkkinoinnista, CRM-järjestelmistä ja muista digitaalisista palveluista. Haasteena ei yleensä ole datan puute, vaan sen muuttaminen ymmärrettäväksi tiedoksi ja käytännön päätöksiksi.

Tekoäly voi helpottaa markkinointidatan analysointia merkittävästi. Sen avulla voidaan esimerkiksi tunnistaa datasta trendejä ja poikkeamia, vertailla kampanjoiden tuloksia, visualisoida tietoa, puhdistaa aineistoa ja muodostaa nopeasti yhteenvetoja päätöksenteon tueksi.

AI-Pakki-koulutuksessa markkinoinnin analytiikkaa tarkasteltiin erityisesti pk-yrityksen näkökulmasta. Lähtökohtana oli ensin ymmärtää asiakkaan ostopolku ja tunnistaa, missä eri vaiheissa yritykselle syntyy hyödyllistä dataa. Tämän jälkeen tekoälyä voidaan käyttää datan analysoinnin, visualisoinnin ja raportoinnin tukena.

Tärkeintä ei ole yksittäisen analytiikkatyökalun hallinta. Olennaisempaa on ymmärtää, mitä dataa yrityksellä on, mitä siitä halutaan tietää ja miten analyysin avulla voidaan tehdä parempia markkinointipäätöksiä.

Aloita asiakaspolusta ja tunnista datan kosketuspisteet

Markkinointidatan analysointi kannattaa aloittaa asiakaspolun hahmottamisesta. Asiakas voi kohdata yrityksen esimerkiksi Google-haussa, sosiaalisessa mediassa, mainoksessa, verkkosivulla, sähköpostissa tai fyysisessä myymälässä.

Jokainen tällainen kohtaaminen voi muodostaa datan kosketuspisteen.

Yrityksen kannattaa ensin visualisoida asiakaspolkunsa ja sen jälkeen pohtia:

• Missä kanavissa asiakas kohtaa yrityksen?
• Mitä tietoa näissä kosketuspisteissä syntyy?
• Millä työkaluilla tietoa kerätään?
• Miten eri lähteistä saatavaa tietoa voidaan yhdistää?
• Mitä datasta halutaan oppia?
• Miten havaintoja voidaan hyödyntää markkinoinnin kehittämisessä?

Esimerkiksi verkkosivuston toimintaa voidaan seurata Google Analyticsin avulla, hakukonenäkyvyyttä Google Search Consolen tai SEO-työkalujen avulla ja digitaalisen mainonnan tuloksia Meta Adsin tai Google Adsin kautta.

Tekoäly voi auttaa myös itse asiakaspolun suunnittelussa ja analysoinnissa. Sitä voidaan käyttää esimerkiksi asiakaspolun vaiheiden tunnistamiseen, asiakaspersoonien luonnosteluun, datan kosketuspisteiden kartoittamiseen ja eri vaiheisiin sopivien mittareiden määrittelyyn.

1. Muuta data kysymyksiksi ja oivalluksiksi

Tekoälyn hyödyntäminen analytiikassa ei ala työkalusta vaan hyvästä kysymyksestä.

Sen sijaan, että analysoidaan kaikkea saatavilla olevaa dataa, kannattaa määritellä ensin, mitä liiketoiminnasta tai asiakkaista halutaan ymmärtää.

Kysymyksiä voivat olla esimerkiksi:

• • • Mistä kanavista parhaat asiakkaamme tulevat?
    • Missä vaiheessa asiakkaat poistuvat verkkosivustolta?
    • Mikä kampanja tuottaa eniten liidejä?
    • Mitkä mainokset toimivat parhaiten?
    • Mitkä asiakasryhmät konvertoituvat parhaiten?
    • Miten markkinoinnin tulokset ovat muuttuneet ajan myötä?

Generatiivisen tekoälyn avulla myös henkilö, jolla ei ole vahvaa data-analytiikan tai ohjelmoinnin osaamista, voi keskustella datansa kanssa luonnollisella kielellä ja pyytää esimerkiksi yhteenvetoja, vertailuja, visualisointeja ja ehdotuksia jatkoanalyysiksi.

Tekoälyn antamia tuloksia ei kuitenkaan pidä hyväksyä automaattisesti. Käyttäjän täytyy ymmärtää aineiston tausta ja arvioida, ovatko tekoälyn tekemät tulkinnat järkeviä.

2. Puhdista ja valmistele data ennen analysointia

Analyysin laatu riippuu käytettävän datan laadusta.

Markkinointidatassa voi olla puuttuvia arvoja, päällekkäisiä tietoja, virheellisiä merkintöjä tai eri tavoin nimettyjä muuttujia. Tekoälypohjaiset analytiikkatyökalut voivat auttaa havaitsemaan näitä ongelmia ja ehdottamaan tapoja datan puhdistamiseen.

Ennen analyysia kannattaa tarkistaa esimerkiksi:

• • • Onko aineisto riittävän kattava?
    • Puuttuuko tietoja?
    • Onko aineistossa selviä virheitä?
    • Ovatko mittarit ja aikavälit vertailukelpoisia?
    • Ymmärrätkö, mitä kukin muuttuja tarkoittaa?
    • Onko tiedon käyttöön tarvittavat oikeudet?

Tekoäly voi nopeuttaa datan valmistelua, mutta vastuu datan oikeellisuudesta säilyy käyttäjällä.

3. Analysoi ja visualisoi markkinointidataa tekoälyn avulla

Tekoälypohjaiset analytiikkatyökalut voivat tehdä datan tutkimisesta huomattavasti helpompaa.

Esimerkiksi taulukkomuotoista markkinointidataa voidaan ladata analytiikkatyökaluun ja pyytää tekoälyä:

• • • tunnistamaan keskeisiä trendejä
    • vertailemaan eri kanavia tai kampanjoita
    • löytämään poikkeamia
    • laskemaan tunnuslukuja
    • muodostamaan kaavioita
    • tekemään yhteenvetoja tuloksista
    • ehdottamaan uusia analysoitavia kysymyksiä.

Visualisoinnit auttavat muuttamaan suuren määrän dataa nopeasti ymmärrettävään muotoon. Kaaviot ja dashboardit voivat tehdä esimerkiksi kampanjoiden, verkkosivuliikenteen, liidien ja konversioiden kehittymisen helpommin hahmotettavaksi.

AI-Pakki-koulutuksessa tähän tarkoitukseen käytettiin esimerkiksi Julius AI:ta, jonka avulla voidaan keskustella datan kanssa, puhdistaa aineistoa sekä muodostaa analyysejä ja visualisointeja ilman ohjelmointia.

4. Hyödynnä tekoälyä mainonnan analysoinnissa

Digitaalinen mainonta tuottaa suuren määrän dataa esimerkiksi näyttökerroista, klikkauksista, kustannuksista, konversioista ja mainosten luovista elementeistä.

Tekoäly voi auttaa vertailemaan mainoksia ja kampanjoita ja tunnistamaan, mitkä sisällöt, kohderyhmät tai mainosversiot toimivat parhaiten.

Analyysi voi auttaa vastaamaan esimerkiksi seuraaviin kysymyksiin:

• • • Mitkä mainokset tuottavat parhaat tulokset?
    • Mitkä visuaaliset elementit tai viestit toimivat?
    • Missä kampanjoissa kustannukset ovat kasvaneet?
    • Mitkä kohderyhmät reagoivat parhaiten?
    • Mihin markkinointibudjettia kannattaisi suunnata?

AI-Pakki-koulutuksessa Superadsia käytettiin esimerkkinä työkalusta, joka yhdistää mainosdataa ja auttaa tarkastelemaan kampanjoiden ja mainossisältöjen tuloksia.

Tekoälyn suosituksia kannattaa käyttää päätöksenteon tukena, ei korvaamaan markkinoijan omaa ymmärrystä kampanjan tavoitteista, asiakkaista ja liiketoiminnasta.

5. Yhdistä eri lähteistä tulevaa markkinointidataa

Yrityksen markkinointidata on harvoin yhdessä järjestelmässä.

Tietoa voi olla esimerkiksi:

• • • Google Analyticsissa
    • Google Adsissa
    • Meta Adsissa
    • LinkedInissä
    • CRM-järjestelmässä
    • verkkokaupassa
    • sähköpostimarkkinointityökalussa.

Tällöin markkinoinnin kokonaisuuden arviointi voi olla vaikeaa, jos jokaista kanavaa tarkastellaan erikseen.

Markkinointidatan alustoilla tietoa voidaan koota useista lähteistä yhteen paikkaan analysointia ja raportointia varten.

AI-Pakki-koulutuksessa tähän tutustuttiin Funnelin avulla. Funnel toimii markkinointidatan keskuksena, johon voidaan yhdistää tietoa useista markkinointikanavista ja rakentaa niiden pohjalta yhteisiä raportteja ja dashboardeja.

Yhteinen näkymä helpottaa eri kanavien tulosten vertailua ja tukee kokonaisvaltaisempaa markkinoinnin päätöksentekoa.

6. Rakenna toistettavia analyysiprosesseja

Kaikkea analyysiä ei tarvitse aloittaa joka kerta alusta.

Jos yritys esimerkiksi analysoi kuukausittain samoja verkkosivuston, mainonnan tai myynnin mittareita, analyysiprosessista voidaan rakentaa toistettava työnkulku.

Tällainen analytiikan workflow voi esimerkiksi:

• • • ottaa vastaan uuden aineiston
    • tarkistaa ja puhdistaa datan
    • laskea sovitut mittarit
    • muodostaa visualisoinnit
    • tunnistaa merkittäviä muutoksia
    • tuottaa yhteenvedon havainnoista.

Tekoäly tekee tällaisten prosessien rakentamisesta aikaisempaa helpompaa myös käyttäjille, jotka eivät ole data-analyytikkoja.

Tavoitteena ei kuitenkaan ole automatisoida päätöksentekoa kokonaan, vaan vähentää analyysiin liittyvää manuaalista työtä ja vapauttaa aikaa tulosten tulkintaan ja toiminnan kehittämiseen.

Data ja vastuullisuus analytiikan perustana

Markkinointidatan käyttäminen tekoälyn avulla edellyttää huolellisuutta.

Kaikkea yrityksen käytössä olevaa dataa ei pidä automaattisesti siirtää ulkoiseen tekoälypalveluun. Ennen datan lataamista on ymmärrettävä, millaista tietoa aineisto sisältää ja saako sitä käsitellä kyseisessä palvelussa.

Erityistä huomiota tulee kiinnittää henkilötietoihin, asiakastietoihin, luottamukselliseen liiketoimintatietoon ja yrityksen omiin tietoturvakäytäntöihin.

Myös tekoälyn tekemiin tulkintoihin on suhtauduttava kriittisesti. Tekoäly voi löytää aineistosta kiinnostavia yhteyksiä, mutta havaittu yhteys ei vielä osoita, että yksi asia aiheuttaa toisen.

Ihmisen tehtävänä on edelleen arvioida, mitä tulokset tarkoittavat liiketoiminnan ja asiakkaan näkökulmasta.

Kohti datavetoisempaa markkinointia

Tekoäly madaltaa kynnystä hyödyntää markkinointidataa.

Aikaisemmin laajempi analyysi saattoi vaatia erillisiä analytiikkatyökaluja, teknistä osaamista tai data-analyytikon apua. Generatiivisen tekoälyn ja uusien analytiikkapalveluiden avulla yhä useampi markkinoinnin ja myynnin ammattilainen voi tutkia dataa luonnollisella kielellä ja saada nopeasti näkyviin keskeisiä havaintoja.

Samalla analytiikan perusteiden merkitys kasvaa. Käyttäjän täytyy ymmärtää, mistä data tulee, mitä se mittaa, miten laadukasta se on ja miten havaintoja voidaan käyttää päätöksenteossa.

Tulevaisuuden markkinoinnin osaaminen ei siten tarkoita vain analytiikkatyökalujen käyttöä. Se tarkoittaa kykyä yhdistää asiakasymmärrys, data, tekoäly ja liiketoiminnan tavoitteet parempien päätösten tekemiseksi.

Kokeile vaikka seuraavia työkaluja, kun hyödynnät tekoälyä markkinoinnin analytiikassa

Analytiikkatyökalua valittaessa kannattaa lähteä siitä, millaista dataa yrityksellä on ja mitä siitä halutaan ymmärtää. Yhdelle yritykselle tärkeintä voi olla verkkosivuston analytiikka, toiselle mainonnan optimointi ja kolmannelle eri markkinointikanavien datan yhdistäminen.

• Julius AI – https://julius.ai/
  Auttaa analysoimaan ja visualisoimaan taulukkomuotoista dataa luonnollisen kielen avulla. Voit esimerkiksi ladata aineiston ja pyytää Juliusta löytämään trendejä, puhdistamaan dataa tai muodostamaan kaavioita.
• ChatGPT – https://chatgpt.com/
  Soveltuu datan tutkimiseen, analysointiin, yhteenvetojen laatimiseen ja visualisointiin. Sitä voidaan käyttää myös analyysikysymysten, mittareiden ja raportointirakenteiden suunnitteluun.
• Superads – https://www.superads.ai/
  Keskittyy digitaalisen mainonnan ja mainossisältöjen analysointiin. Sen avulla voidaan vertailla mainoksia ja tarkastella, millaiset luovat ratkaisut tuottavat parhaita tuloksia.
• Funnel – https://funnel.io/
  Kokoaa markkinointidataa useista eri lähteistä yhteen ja valmistelee sitä raportointia, visualisointia ja analysointia varten.
• Google Analytics – https://analytics.google.com/
  Auttaa ymmärtämään verkkosivuston käyttäjiä, liikenteen lähteitä ja asiakkaiden toimintaa verkkosivustolla.
• Google Looker Studio – https://lookerstudio.google.com/
  Soveltuu eri tietolähteiden yhdistämiseen sekä visuaalisten markkinointiraporttien ja dashboardien rakentamiseen.
• Microsoft Clarity – https://clarity.microsoft.com/
  Auttaa tarkastelemaan verkkosivuston käyttäjäkäyttäytymistä esimerkiksi lämpökarttojen ja käyttäjäistuntojen avulla.

Työkalua ei kannata valita vain tekoälyominaisuuksien määrän perusteella. Arvioi myös, mitä dataa työkalu tarvitsee, mihin tietoa tallennetaan, mitä integraatioita tarvitaan, kuinka helppoa työkalua on käyttää ja tuottaako se yritykselle aidosti parempaa ymmärrystä päätöksenteon tueksi.