Ymmärryksestä lähteviä toimenpiteitä

Markkinointi on paljon muutakin kuin vain myyntiä ja mainontaa — ja analytiikka on paljon enemmän kuin pelkkää raportointia. Annalectin lähtökohtana on liiketoiminnan ymmärtäminen ja sen kehitys kokonaisuutena, niin kuluttajamarkkinoilla kuin B2B:ssä. Monipuolinen analyyttinen osaaminen, laajojen datamassojen hallinta ja oivallusten toimeenpano erottaa meidät muista. Haluamme oppia, mitata ja optimoida, mutta ennen kaikkea löytää syyt miksi ja perustella mitä seuraavaksi. Tarjoamme tiedolla ohjatut keinot viedä markkinoinnin ymmärrys käytännön toimenpiteiksi, jotka aktivoivat niin sisäisen kehityksen kuin loppuasiakkaan käytöksen.

 

 

 

Käyttökelpoinen tieto

Kukaan ei kaipaa tutkimustietoa itsessään, vaan tehoa ja helpotusta päätöksenteon tuskaan. Tarjoamme jokaiselle asiakkaallemme ne työkalut, joilla vastaukset löydetään tehokkaasti yhä suuremmiksi kasvavista tietomassoista: omasta liiketoimintadatasta ja asiakkuuksista, kumppanien ja alihankkijoiden keräämästä tiedosta ja avoimesta datasta. Emme nojaa määrättyihin data- tai teknologiatoimittajiin emmekä yksittäisiin menetelmiin tai vakioratkaisuihin. Asiakkaalle tuotettu ratkaisu koostuu aina ammattilaistemme osaamisesta, tarvittavasta analytiikasta ja oikeista teknisistä työkaluista – näin löydetään paras liiketoimintaa tukeva sovellus sekä suorin reitti toimeenpanoon ja käytännön tuloksiin.

 

Tekemisen digitaalinen ydin

Digitaalisen analytiikan osalta emme vain asenna perusseurantaa, vaan mietimme liiketoimintalähtöisesti mikä on sivustojen ja sovellusten osalta hyödyllistä tietoa, joka tulee kerätä talteen. Kun sivuston seuranta on riittävän tarkalla tasolla, voidaan vastauksia kysymyksiin hakea oppivan konversiomallinnuksen avulla. Web-analytiikkajärjestelmissä olevan aggregoidun datan perusteella voidaan toki tehdä edelleen tiettyjä huomioita, mutta kehittyneempää analytiikkaa varten tallennamme dataa käyntikohtaisella tasolla. Matemaattisten mallien avulla pystymme selittämään tapahtumia ja hakemaan vastauksia vaikeisiin kysymyksiin, joihin analyytikko ei välttämättä pystyisi vastaamaan tai työ kestäisi kohtuuttoman kauan.

Digitaalisen analytiikan osalta tulkitsemme mitä on tapahtunut, mutta erittäin tärkeää on myös ymmärtää miksi näin on tapahtunut. Data pitää saada päivittymään nopeasti ja mahdollisimman automaattisesti, jotta itse analyysille vapautuu aikaa. Digitaalisen analytiikan tarkoituksena on tehdä suosituksia sekä tuottaa kehitys- ja testausideoita. Kertaluontoisista projekteista ei välttämättä saada maksimaalista hyötyä, vaan hyviin tuloksiin päästään jatkuvan tekemisen kautta pidemmällä aikavälillä.

 

 


 

Joni Jantti