A Digitális Analitika Alapjai

Manapság az online térben való jelenlét elengedhetetlen a vállalkozások számára. Ahhoz pedig, hogy egy cég a legtöbbet hozza ki az internet által kínált lehetőségekből, megkerülhetetlen a digitális analitika ismerete és profi használata. Ez egy olyan eszköz, amely segítségével lehetővé válik a marketing tevékenység és az üzleti döntések hatékonyságának mérése és optimalizálása. Az analitika segítségével megérthetjük a felhasználók viselkedését, követhetjük használt útvonalaikat, monitorozhatjuk a fizetett és organikus marketing csatornák teljesítményét, nyomonkövethetjük a PPC (Pay-per-click) és SEO kampányokat, ez pedig mind hozzájárul ahhoz, hogy jobban átlássuk az online marketing világát és a előrébb vihessük cégünk teljesítményét.

Ebben a cikkben megismerheted a digitális analitika alapjait és megszerezheted azt a tudást, amellyel minden vállalkozónak rendelkeznie kell.

De mi is az a Digitális Analitika pontosan?

A digitális analitika mérhető, adatokkal alátámasztható tevékenységekkel foglalkozik. Különböző digitális platformokról, mint a weboldal vagy mobil alkalmazás, kerülnek begyűjtésre a kvantitatív és kvalitatív adatok, majd ezek elemzése és értelmezése következik. A folyamat és az eredmények segítenek a digitális felhasználói szokások megértésében, például, hogy mit és hogyan keresnek a felhasználók, milyen gyorsan lépnek ki a weboldalról, milyen tevékenységeket hajtanak végre az oldalon, és így tovább. Ez pedig a vállalkozó segítségére lehet az ügyfélélmény javítása, a marketing stratégia kialakítása, a teljesítmény optimalizálása során.

Alapfogalmak - Egy kis Elmélet

Mielőtt mélyebbre ásunk a digitális analitikában, fontos megismerkednünk néhány alapfogalommal.

Konverzió

A konverzió a digitális marketing egyik legfontosabb mutatója. Sok különböző területen hasznosítható a weboldal beállításainak kezelésétől, egyéb mutatók kiszámításán át a komoly üzleti döntések meghozataláig.

Konverziónak nevezzük az olyan cselekvést, amelyet a felhasználó hajt végre és a vállalkozás számára hasznos, céljához kapcsolódik. Ide tartoznak a vásárlások, az ajánlatkérések, stb. Így már világos, miért olyan hasznos ez a mutató, hiszen a konverziókövetés segítségével mérhetjük, melyik marketing kampány, kulcsszó, vagy aloldal vezet a legtöbb konverzióhoz, amin később akár fontos üzleti döntések múlhatnak.

Fontos megjegyezni, hogy nem minden konverzió egyforma. Megkülönböztetünk mikro- és makrokonverziókat. A mikrokonverziók csoportjába azok az események tartoznak, amelyek még nem járnak tényleges bevétellel; vagyis nem vásárlások, értékük nem pénzben térül meg. Viszont rendkívül fontosak, mivel kifejezik a felhasználó érdeklődését a vállalat, termék, szolgáltatás iránt. Ide tartozik a termékek kosárba helyezése, űrlap kitöltése, hírlevélre való feliratkozás, katalógus letöltése, blogbejegyzések elolvasása, stb. A makrokonverziókjelentik a cég tényleges célját szolgáló cselekedeteket, vagyis egy webshop esetében a vásárlásokat, vagy egy B2B cég esetében az ajánlatkérést.

CVR (Conversion Rate - Konverziós Arány)

A CVR a konverziós arány, konverziós ráta rövidítése. Azt mutatja meg százalékos formában, hogy a látogatók milyen arányban hajtják végre az elérni kívánt cselekvést. Például egy webshop látogatói közül hányan vásárolnak valamit ténylegesen, vagy egy B2B vállalat esetében hányan kérnek ajánlatot a weboldal megtekintői közül.

Példa: Ha a weboldalt megnyitotta 1000 ember és ebből 20 vásárolt valamit, akkor a konverziós arány 2% (A vásárlók száma elosztva a látogatók számával, majd szorozva 100-zal).

Bár ez a mérőszám önmagában nem alkalmas arra, hogy értékeljük általa a marketing kampányokat, remek szemléltető mutató és magas értéke mindenképpen pozitív jelzője egy hatékony kampánynak, hirdetésnek vagy weboldalnak.

CPA (Cost per Acquisition)

A CPA leginkább “konverzióköltség”-ként fordítható magyarra. Ez egy konverzióra levetített költség, azt méri, hogy a vállalkozásnak mennyit kell költenie egy új vásárló, lead, ügyfél megszerzéséhez az adott marketing kampány során.

Példa: Ha egy kampány során 1000 euró a marketing költség, eredményként pedig az adott időszak alatt 50 új vásárlót szerzett a vállalat, akkor a CPA 20 euró lesz (a kampány költsége osztva a szerzett konverziók számával = 1000/50=20).

A CPA az egyik legfontosabb mutató a kampányok teljesítményének mérése során, mert pénzben mérhetővé, kézzelfoghatóvá teszi a marketing eredményeit. Itt az alacsony érték az ideális, hiszen az jelenti azt, hogy a kampány jól célozza meg a potenciális vásárlókat.

ROAS (Return on Ad Spend)

A ROAS a hirdetési költség megtérülési mutatója, melyet úgy kapunk meg, hogy az összes bevételt elosztjuk az összes hirdetési költséggel. Fontos, hogy a marketing kampány futási ideje alatt kinyert számadatokkal számoljunk; tehát ez nem egy általánosságban használható mutató, hanem adott időszakra vonatkozik.

Önmagában persze ez sem elég a kampány teljeskörű kiértékelésére, de remekül megmutatja, mennyire nyereséges a hirdetési kampány. Minél magasabb a ROAS, annál sikeresebb a hirdetés.

Az ábra egy marketing kampány mutatóit jeleníti meg az adott időszakra vonatkozóan. Látható, hogy az összes költség 54.400 Ft volt a vizsgált időszakban, ami mellett 31 db konverziót sikerült elérni. Egy konverzió átlagos ára (CPA) 1760 Ft volt. A 4,9 a hirdetés megtérülését mutatja, amit úgy kapunk meg, hogy az adott időszak bevételét elosztjuk a hirdetési költséggel. Vagyis 266.560 Ft bevételt értünk el 54.400 Ft ráfordítással. (266.560/54.400=4.9)

Bounce Rate (Visszafordulási Arány)

A Bounce rate, vagy Visszafordulási arány egy másik jelentős mutató a digitális analitikában. Azt méri, hogy hány felhasználó hagyja el a weboldalt vagy alkalmazást úgy, hogy csak egyetlen oldalt tekint meg. Ez azt jelenti, hogy a weboldal megnyitása után nem kattintott tovább egy másik fülre, nem helyezett terméket a kosárba, nem nyitotta meg a galériát, stb, azaz nem interaktált tovább a tartalommal.

A magas visszafordulási arány olyan negatív visszajelzés, amelynek számos oka lehet. A felhasználók gyorsan kilépnek egy oldalról, ha nem találják meg rögtön, amit keresnek, vagy nem tetszik nekik a weboldal kinézete. Ezért rendkívül fontos, hogy mind esztétikailag, mind funkcióját tekintve felhasználóbarát oldalt hozzunk létre, mert ez fogja leginkább ösztönözni a látogatókat a további interakciókra és konverziókra.

Attribúciós Modell

Az attribúciós, vagy hozzárendelési modell a digitális marketingben használatos keretrendszer, amely azt határozza meg, hogy a marketing és értékesítési folyamat során az egyes érintkezési pontok és csatornák hogyan járultak hozzá a konverzióhoz. A felhasználók különböző csatornákon találkozhatnak a vállalkozásunkkal, termékünkkel, márkánkkal és általában nem az első érintkezés alkalmával vásárolnak vagy kérnek ajánlatot. Az attribúciós modellek segítenek feltérképezni, mely csatornákon keresztül jutott el a legtöbb látogató a konverzióhoz, illetve arra is rávilágítanak, hogy melyik területek szorulnak a leginkább fejlesztésre a marketingünkben.

Többféle attribúciós modell létezik, a különbség köztük pedig abban nyilvánul meg, hogy az egyes pontokat, tevékenységeket milyen súlyozással veszik figyelembe a felhasználói útban, amely megelőzi a konverziót. 

A teljesség igénye nélkül megemlítenénk néhány Google Ads által használt modell-típust:

• Adatvezérelt (Data-driven) - Ajánlott
  • Az attribúciót a Google gépi tanulási algoritmusai határozzák meg a korábbi konverziós adatok alapján.
  • Pontosabb képet ad a tényleges teljesítményről, de elegendő adat szükséges a használatához.
  • A Google Ads-ben ez az alapbeállítás, a Last Click model-en kívül mást nem is enged használni.
• Pozícióalapú (Position-Based) - Nem elérhető
  • Az első és az utolsó érintkezési pont kapja a legtöbb kreditet, a köztes pontok kisebb súlyt kapnak.
  • Kiválóan alkalmas volt olyan helyzetekben, ahol az első kapcsolatfelvétel és az utolsó döntés egyaránt fontos, például B2B marketing esetén vagy E-kereskedelmi cégeknél.
• Lineáris - Nem elérhető
  • Egyenletesen osztja el a kreditet az összes érintkezési pont között.
  • Kiegyensúlyozott módon értékeli a teljes vásárlói utat.
• Időromlás (Time Decay) - Nem elérhető
  • Touchpoints receive more credit the closer they are to the conversion in time.
• Első kattintás - Nem elérhető
  • Az összes kreditet az első érintkezési pont kapja.
• Utolsó kattintás - Még elérhető, de nem ajánlott
  • A konverzió összes kreditjét az utolsó kattintás kapja.
  • Régebben ez volt a legnépszerűbb modell, de nem veszi figyelembe a vásárlói út többi részét.

A/B Teszt

Az A/B teszt egy olyan módszer a digitális marketingben, amely során egy kampány valamely elemének két verzióját hasonlítjuk össze, hogy megtudjuk, melyik teljesít jobban - melyik vezet több konverzióhoz.

A kampány bármely eleme esetében alkalmazhatjuk, amelyből képesek vagyunk két verziót előállítani; gyakran használják weboldalaknál, hirdetéseknél, de akár e-mail üzeneteknél is.

Számos hirdetési rendszer képes ilyen tesztet futtatni, ahol kontrollált körülmények között lefuttathatjuk őket. Például a Google Ads esetében az is beállítható, hogy milyen arányban ossza el a látogatókat a kettő verzió között.

A kampányok kezdeti szakaszában gyakran alkalmaznak nagy A/B teszteket; ez azt jelenti, hogy két teljesen különböző verziót versenyeztetnek meg (,például egy hirdetés esetében más a szöveg, a cím és a fotó is). Ez előnyös lehet, mikor még nincs semmilyen adat arra vonatkozóan, hogy mi működik a legjobban, és több ötletet is kipróbálhatunk általa. Amikor viszont már vannak adatok arra nézve, hogy milyen irányban kell gondolkodni az adott marketing elemmel kapcsolatban, kis A/B tesztek következnek; ezeknél már csak egy különbséget vezetünk be a két verzió között (, mondjuk ugyanaz a hirdetés szövege és a kép is, de az egyiknél felszólító, a másiknál kérdő mondat a cím).

Az A/B tesztek eredménye egyértelműen megmutatja, a két kibocsátott verzió közül melyik működött jobban, így a hosszabb távú marketing tevékenység során azt alkalmazzuk. Persze egy hirdetés, weboldal vagy alkalmazás sem tökéletes, így a rendszeres A/B tesztelés segít folyamatosan alkalmazkodni a célcsoport igényeihez.

Ezen a példán egy A/B teszt eredményét láthatjuk. Az “A” alap verzióhoz képest bevezetett “B” verzió 400%-os növekedést ért el a konverziók számában és 61%-kal csökkentette a konverziók átlagos árát (CPA), vagyis a “B” verzió sokkal hatékonyabb volt, így érdemes ezzel folytatni a munkát.

Organikus

Az organikus forgalom a digitális marketingben azokat a felhasználókat jelenti, akik nem fizetett hirdetéseken keresztül, hanem “természetes” úton jutottak el az adott weboldalra, online platformra. Ez legfőképpen a keresőmotorokon és a közösségi médián keresztül történik. A SEO fő célja, hogy az adott weboldal, hirdetés, alkalmazás organikus forgalmát növelje kulcsszavak és minőségi tartalom segítségével.

CTR (Click-Through Rate)

A CTR az átkattintási arány rövidítése. A digitális marketingben elterjedt a használata, mivel azt mutatja meg, hogy egy adott hirdetést vagy linket megtekintő felhasználók közül hányan kattintanak rá. A kattintók számát a megtekintők számával elosztva, majd az eredményt százzal megszorozva százalékos formában kapjuk meg ezt a hasznos mutatót. A magas CTR jót jelent, hiszen ha sokan megnyitják az oldalt, akkor elég figyelemfelkeltő és érdekes a reklám, viszont ha az értéke alacsony, akkor ideje valamit változtatnunk a hirdetési stratégián!

CPC (Cost-Per-Click)

A CPC egy alapvető online hirdetési mutató, a kattintásonkénti költség rövidítése. Azt mutatja meg, hogy a hirdető mennyit fizet egy kattintásért, amely a felhasználót a hirdetésen vagy linken keresztül a weboldalra vagy más online platformra továbbítja.

Digitális analitika - az Online Marketing Tevékenységek Alapja

Ebben a részben azt fogjuk bemutatni, mivel, mit, hogyan és miért mérünk. A digitális világban rendelkezésre álló adatok ugyanis bőségesek és változatosak, és a teljes mértékű kihasználásukhoz elengedhetetlen, hogy pontosan és stratégikusan elemezzük őket. Erre szerencsére számtalan eszköz áll a rendelkezésünkre, melyek segítségével mélyebb betekintést nyerhetünk a felhasználók digitális viselkedésébe. Megtudhatjuk, hogyan lépnek kapcsolatba a látogatók a weboldallal, alkalmazással, feltérképezhetjük az útvonalat, amelyet követnek, a fontosabb érintkezési pontokat és még sok más hasznos információt.

A digitális analitika megfelelő alkalmazása kulcsfontosságú a tartalom optimalizálásához, a felhasználói élmény javításához és a konverziók növeléséhez, így a marketingesek és a döntéshozók számára is rendkívül hasznos eszköz.

Mivel Mérünk? – Digitális Analitikai Eszközök

Google Analytics 

A Google Analytics 4 a Google analitikai eszközének legújabb verziója, mely kiváló a weboldalak teljesítményének nyomonkövetésére. Ez a legnépszerűbb és legelterjedtebben használt analitikai program Magyarországon, ami nem véletlen; felhasználóbarát megjelenéssel rendelkezik, illetve más eszközökkel is könnyen integrálható. Eseményalapú méréssel dolgozik (, vagyis mindenféle eseményről gyűjt adatokat; kattintások, görgetés, feliratkozás, oldalak betöltése, stb), emiatt pedig az egész vásárlási folyamat könnyen lekövethető általa. Részletes információt nyújt a látogatók digitális viselkedéséről, demográfiai adatairól, a weboldal teljesítményről pedig különféle jelentéseket készít, amelyben átláthatóvá válnak az eredmények. További előnye, hogy ingyenesen használható.

Adobe Analytics

Az Adobe Analytics az Adobe digitális marketing szoftverek egyik része, ennek megfelelően teljes körű integrációt kínál a többi Adobe termékkel, például az Adobe Marketing Cloud-dal vagy az Adobe Social-lal. Az Adobe Analytics előnye, hogy összetett analitikai eszközökhöz biztosít hozzáférést és széleskörű testreszabási lehetőségeket kínál, így a felhasználók egyedi igényeit is képes kielégíteni. Elsősorban nagyobb cégeknek ajánlott, mivel fizetős platform és olyan módszerekkel dolgozik, amelyek nagyobb szakértelmet igényelnek a felhasználói oldalról.

Microsoft Clarity

A Microsoft Clarity egy másik remek analitikai és vizualizációs platform, amely a felhasználói élményre és viselkedésre helyezi a hangsúlyt. Mivel egyszerű a kezelése és ingyenes, elterjedten használják kisebb vállalkozások, szabadúszók, webfejlesztők és marketing szakemberek. Mivel a Microsoft család része, könnyen integrálható más Microsoft termékekkel, például a Power BI-al. Különleges funkciója a Session Replay, vagy Session Visszajátszás, amely segítségével visszajátszhatók a felhasználói interakciók a weboldalon, így megismerhetjük, mikor mire kattintottak a látogatók, milyen aloldalakat néztek meg, mikor hagyták el az oldalt, és így tovább. Mivel ez a funkció nem minden analitikai eszközben található meg, igen egyedivé teszi a Clarity-t. Viszont, mivel nem kínál kifejezetten összetett eszközöket, gyakran alkalmazzák együtt a Google Analytics 4-gyel.

Kissmetrics

A Kissmetrics egy ügyfél-alapú szemléletet követő analitikai eszköz, amely az ügyfélszerzés és -megtartás optimalizálásában lehet a segítségünkre. A teljes értékesítési folyamat során követi a felhasználókat, elemzi a vásárlói életciklust, a visszatérő vásárlókat és az elhagyott bevásárlókosarak okait. Egyes funkciói összetettebben működnek, ezért érdemes tapasztalt marketingest vagy analitikust alkalmazni a használatukhoz, viszont az alapvető funkciók megismeréséhez remek oktatóanyagokat kínál a platform. Mivel fizetős szoftverről van szó, azoknak ajánlott a használata, akik tényleg szeretnének elmélyülni a felhasználók digitális viselkedésének elemzésében; például e-kereskedelmi vállalkozások, marketing ügynökségek, startupoknak és növekvő cégeknek.

Minden digitális analitikai platform más sajátosságokkal, funkciókkal és előnyökkel rendelkezik. Magyarországon elsősorban a Google Analytics 4-et használják, amit az ügyesebbek kibővítenek Microsoft Clarity-vel.

Mit Mérünk? – Digitális Analitikai eszközök

A digitális analitikában rengeteg különböző mutatót használunk, számos adatot elemzünk. Ez segít jobban megérteni a felhasználók digitális viselkedését, a weboldal vagy applikáció teljesítményét, egy-egy üzleti döntés következményeit.

A teljesség igénye nélkül bemutatunk pár fontos digitális analitikában mért adatot:

• Weboldal látogatottság és forgalom: Itt azt mérjük, hány felhasználó látogatja meg az oldalt, milyen aloldalakat nyitnak meg, mennyi idő után távoznak, stb. Ezek az adatok segítenek a látogatók érdeklődésének feltérképezésében és segítséget nyújthatnak a weboldal optimalizálásában is.

• Konverziók: A konverziók mérésénél azokat az eseményeket vesszük számba, amelyek során felhasználók a cég számára előnyös cselekedeteket hajtottak végre. Ilyen lehet a vásárlás, ajánlatkérés, kapcsolatfelvétel, stb. A konverziók száma az egyik legfontosabb mutató a digitális marketingben, a weboldalak, kampányok optimalizálásának alapköve.

• Demográfiai és földrajzi adatok: Ezen adatok alapos elemzése segít a célcsoport hatékonyabb elérésében. A felhasználók lakóhelye, kora, neme, családi állapota, érdeklődési köre, szokásai mind fontos adatok ebben a folyamatban.

• A/B Tesztek eredményei: Ezek a tesztek segítenek a kampány adott eleméről megállapítani, hogy melyik verziója teljesít jobban, ezáltal hozzájárulnak az optimalizálási folyamathoz.

• E-commerce adatok: A webshopok esetében nemcsak a bevétel a fontos adat. Itt mérjük az eladott termékek számát, az átlagos rendelési értéket, a kedvezményes vásárlások számát, az újravásárolt termékeket és sok más hasznos adatot, ami segít az eladások növelésében és a termékportfólió optimalizálásában.

• User Journey (Felhasználói útvonal): A látogatók által megtett útvonalak a weboldalon segítenek feltérképezni, a felhasználók hogyan navigálnak az oldalon. Az egyik legfontosabb pont itt a kilépés, a konverziós folyamatból való kiesés - ha megtaláljuk a hibákat, ki tudjuk javítani azokat, ezáltal javítva a teljesítményt.

• Közösségi média követés: A közösségi média csatornák használata során fontos mérni a követések, megosztások, kommentek, interakciók számát; ezek világítanak rá, mennyire hatékony a közösségi média stratégiánk.

Az adatok mérése és elemzése egyértelművé és kézzel fogatóvá teszi az eredményeket, ami segít a döntéshozóknak és a marketingeseknek a megalapozott, informált döntések meghozatalában. Így találgatás nélkül bírják optimalizálni az üzleti eredményeket.

Google Analytics 4

Az ábra egy Google Analytics 4-ben készült elemzést mutat. Látható, hogy a vizsgált időszakban 283 látogató járt az oldalon, ebből 281 új felhasználó volt. A megelőző időszakhoz képest 12,3%-kal növekedett a látogatók száma, akik ebben az időszakban 18 konverziót hajtottak végre. A jobb oldali dobozban azt is láthatjuk, hogy az elmúlt 30 percben nem volt látogatója az oldalnak.

A Google Analytics egyértelműen a legnépszerűbb analitikai eszköz Magyarországon, szinte az összes vállalat használja. A Google Analytics 4 (GA4) bevezetése napjaink egyik legjelentősebb webanalitikai újítása, több területen is innovatív megközelítésekkel dolgozik.

A GA4 előző verziója az Universal Analytics (UA) volt, amiről legkésőbb 2024 januárjában mindenkinek kötelező volt váltania a GA4-re. Az új verzióban megjelenő előnyök messze felülmúlják az UA teljesítményét, ezért a váltás mindenképp megérte. Ezek közé az előnyök közé tartozik az eseményalapú követés, a felhasználói utak pontosabb elemzése és a többes eszközhasználat figyelembevétele.

Néhány további funkciót kicsit részletesebben is bemutatunk:

Közönségkövetés

A GA4 a közönség követésére kialakított funkciókban is megújult. A “Közönségek” funkcióban létrehozhatunk egyedi közönségcsoportokat is, illetve megismerhetjük a látogatókat demográfiai adataikon, szokásaikon, érdeklődési köreiken keresztül. Ez segít a felhasználói élmény optimalizálásában és a célzott marketing stratégia kialakításában.

Prediktív elemzések

Az új verzióban megjelenő, prediktív analitika nagymértékben hozzájárul ahhoz, hogy a marketing szakemberek időben bírjanak reagálni a piac változásaira. Ez a funkció ugyanis képes előre jelezni bizonyos eseményeket, például a várható konverziókat vagy lemorzsolódásokat.

Integráció

A Google Analytics 4 előnyei közé tartozik, hogy könnyen integrálható más Google szolgáltatásokkal, mint például a Google Ads. Ez, és a magasabb szintű személyre szabhatóság lehetővé teszi a kampányok teljes körű követését és elemzését, ezzel segítve a marketing szakembereket az optimalizálás folyamatában.

Dashboardok

A dashboard (“műszerfal”) olyan vizualizációs eszköz, amely összegyűjti és megjeleníti a marketing kampány legfontosabb mutatóit és adatait egyetlen felületen. Így több különböző adatforrásból származó információt is egy helyen láthatunk, nem kell manuálisan összegyűjteni a webanalitika, kampányteljesítmény, közösségi média marketing, e-mail marketing rendszerekből az eredményeket. A dashboard célja, hogy átláthatóvá és gyorsan értékelhetővé váljon általa a teljesítmény és nyomonkövethető legyen a marketing tevékenység, ezáltal segítve a döntéshozatali folyamatokat és az optimalizációt.

A dashboardok legfontosabb előnye, hogy időt takarítanak meg a marketingesek, analitikusok és döntéshozók számára. De fontos kiemelni egyéb előnyöket is; gördülékenyebbé teszik a kommunikációt, kiterjedt testreszabási lehetőségeket kínálnak, így alkalmazkodva az egyedi felhasználói igényekhez, és nem utolsó sorban: valós idejű adatokkal dolgoznak, így mindig naprakész információkat láthatunk bennük.

Számtalan szoftver és analitikai platform kínál dashboard lehetőségeket, például a Looker Studio (korábban: Google Data Studio), a Klipfolio, a Domo, vagy akár a Power BI.

A képen egy Google Ads fiókhoz tartozó Looker Studio report látható, ahol az előző hónap adatait hasonlítjuk össze az azt megelőző hónapéval. Itt láthatjuk a fő metrikákat, illetve azt, hogy hány százalék változás történt az előző hónaphoz képest, aminél a zöld számunkra előnyös, míg a piros hátrányos változást jelent. Itt egy sikeres hónap adatai láthatóak. A kép alján levő két grafikon pedig a megjelenések és a konverziók eloszlását hasonlítja össze az előző hónapéval.

Miért mérünk? - Adatok Felhasználása

Jobb döntéshozatal

A kielemzett adatok alapján a marketingesek és vállalkozók mélyebb betekintést nyernek a felhasználók digitális viselkedésébe, interakcióikba a weboldallal, online platformokkal. Az elemzések pedig nagy segítségül szolgálnak a döntéshozóknak a stratégia kialakításában, kampányok optimalizálásában.

Célzott marketing és SEO alkalmazása

Az analitika segít jobban megismerni a célközönséget a demográfiai adatokon, szokásokon, viselkedési mintákon keresztül. Ez elengedhetetlen ahhoz, hogy megfelelő célzással alakítsuk ki a marketing kampányt, hiszen csak így tudjuk hatékonyan elérni a célcsoportunkat és minél személyre szabottabb tartalmakat kínálni nekik. Ebben a folyamatban a másik fontos eszközünk a SEO (Search Engine Optimization - Keresőoptimalizálás) marketing, amely a weboldal, alkalmazás organikus forgalmának növelésére koncentrál a keresőmotorokon belül. A SEO alapja a tartalom minősége és a használt kulcsszavak, a történet pedig itt ér körbe; ahhoz, hogy a megfelelő kulcsszavakat használjuk, ismernünk kell a célcsoportot, akiket próbálunk elérni az online tartalmainkkal. Láthatjuk, az online marketingben minden út a digitális analitikához vezet.

Teljesítményelemzés

Az analitika átláthatóan, érthető formában mutatja be az online teljesítményt a legfontosabb KPI-okon (Key Performance Indicator - Teljesítménymutató) keresztül. Ez kulcsfontosságú az oldal, alkalmazás optimalizálásának érdekében, illetve rendkívül hasznos a kampányok nyomonkövetése során.

Stratégiai tervezés

A prediktív, vagy előrejelző analitika megjósolja a jövőben esedékes trendeket, eseményeket, ennek segítségével pedig proaktívan reagálhatunk a változásokra.

Összegzés

A digitális analitika mai, online platformokra alapozott üzleti világunkban elengedhetetlen. A megfelelő analitikai szakértelemmel és tevékenységgel olyan versenyelőnyre tehetünk szert, amelyet nem könnyű behozni.

Ha eddig nem használtad, itt az ideje belekezdeni! Az egyszerűbben kezelhető szoftverekkel külső segítség nélkül is elkezdheted mérni a weboldalad, alkalmazásod teljesítményét, tanulhatsz adataidból és felhasználhatod őket stratégiád finomhangolásában.

Ha pedig profi segítséget kérnél, keress minket bátran!