Ajankohtaista

Miksi evästeestä tehtiin kävijäseurannan syntipukki?

Kirjoitin muutama päivä sitten blogin otsikolla "Analytiikka jatkuu vaikka evästeet kiellettäisiin kokonaan". Aihe tuntuu jonkin verran kiinnostavan, sillä blogilla on nyt ollut yli 1000 lukijaa ja Facebookin Markkinointikollektiivissa sille kertyi parissa päivässä yli 50 tykkääjää.

Ilmeisesti aihe koettiin tärkeäksi, ja monelle näyttää tulleen täysin uutena asiana se, että evästeet eivät itse asiassa kerää käyttäjistä mitään dataa. Ne ainoastaan antavat selaimelle "numerolapun", eli numero/kirjainmerkkijonon, kuten 4IzrDFqcshaOmMOtb2W3Zfx7, joka on esimerkki todellisesta evästeestä.

Eväste on siis tunniste, jonka perusteella palvelin voi tunnistaa, onko kävijä vieraillut palvelussa aiemmin, ja jos on, voidaan yhdistää käyttäjään sivuston palvelimelle tallennettuja käyttäjätietoja, jotka on saatu ihan muulla tiedonkeruuteknologialla kuin evästeillä. Esimerkiksi palvelin kaivaa tietokannoistaan esille nimesi, jolla vaikkapa Amazon tervehtii Sinua etusivullaan. Ei sitä nimitietoa ole evästeessä, mutta evästeen avulla Amazon tietää, että juuri Sinä olet palannut palveluun, ja kaivaa tietokannoistaan nimesi ja ostohistoriasi, joiden perusteella personoi etusivunsa juuri Sinulle.

Vielä vähemmän voitaisiin väittää, että se eväste on kerännyt tietosi nimestäsi. Kyllä Sinä olet sen ihan itse antanut Amazonin tietokantoihin, kun olet kirjautunut palvelun käyttäjäksi. Ja ei, Amazon ei todellakaan tallenna nimitietoasi evästeeseen. Mutta kun olet saanut Amazonista evästeen, sen "numerolapun", niin tämän numerolapun avulla Amazon kaivaa aiemmin palvelimelle antamasi nimitiedon, kun palaat palveluun.

Mistä johtuu, että väitetään, että "evästeet keräävät tietoa"?

Jos kerran eväste ei kerää yhtään mitään tietoa, vaan on pelkkä numerolappu selaimelle, niin miksi kaikkialla väitetään, että "evästeet keräävät Sinusta tietoa" tai "vakoilevat" tai "seuraavat" käyttäytymistäsi? Tietenkin juuri siitä syystä, että evästeet ovat tänä päivänä se tunnistetieto, jonka avulla palvelimet yhdistävät tietokannoistaan niitä tietoja, joita palvelimet ovat Sinusta keränneet. Olet itse antanut nimesi ja osoitteesi Amazonille palveluun kirjautumisen yhteydessä, ja Amazon on tallentanut tietokantoihinsa ostohistoriasi, sekä mistä asioista olet kiinnostunut. Kaikki nämä tiedot tietenkin säilyvät Amazonin tietokannoissa, vaikka kuinka tuhoaisit evästeesi!

Web-analytiikka tallentaa kävijälokitietoa, jota selaimet välittävät palvelimille eli servereille, joita kutsut, aina kun kirjoitat selaimeesi URL:in eli Web-osoitteen, jonne haluat selaimellasi siirtyä, tai kun klikkaat linkkiä, joka johtaa haluamallesi sivustolle. Kaikki tämä lokitieto kerätään niiden kutsujen yhteydessä, joita teet, kun selaimellasi kutsut eri sivustoja. Vaikka estäisit kaikki evästeet, joita palvelimet lähettävät selaimellesi, kutsusi on jo mennyt palvelimelle, jolla ylläpidetään sivustoa, jota kutsuit. Ja kun selaimesi avaa sivun, avautuvan sivun lähdekoodissa on usein myös kutsu 3. osapuolen mittauspalvelimelle, kuten Google Analyticsille, ja samat palvelinkutsun tiedot välittyvät kutsustasi myös Googlelle. Voit estää Googlen evästeet, mutta se ei estä sitä, että palvelin on jo kutsunut Googlen mittauspalvelinta, ja Google on jo saanut lokitietosi. Voit jopa estää kaiken liikenteen Googlen palvelimille. Sekään ei estä sitä, että kutsut eri sivustoille lähettävät lokitietosi väistämättä kaikille niille palvelimille, jotka ylläpitävät kutsumiasi sivustoja.

Et voi estää lokitietojen tallennusta palvelimelle, joita kutsut selaimellasi

Liki kaikissa tietosuojalausekkeissa, joita yritykset lakimiehineen ovat naputelleet sivuilleen voimassaolevan lainsäädännön vaatimuksesta, väitetään, että "evästeiden avulla keräämme" tietoa kävijöistä tai että "evästeiden avulla tallennetaan" tai "evästeisiin tallennetaan" näitä tietoja. Ei kerätä, eikä tallenneta. Evästeisiin ei tallenneta näitä tietoja, ja estämällä evästeet et millään tavalla estä tätä lokitietojen lähettämistä ja tallentamista. Vaikka estäisit kaikki mahdolliset evästeet, niin 1. osapuolen kuin 3. osapuolen evästeet kategorisesti, niin edelleen lähetät kutsuja eri palvelimille aina kun selaimellasi pyydät eri verkkopalvelujen sivuja omalle päätelaitteellesi. Ilman IP-osoitetta et koskaan voisi saada noita tietoja takaisin omalle päätelaitteellesi, sillä vain siitä IP-numerostasi tiedetetään, kenelle kutsuttu sivu tiedostoineen tulee lähettää!

Sekä eväste että IP-osoite ovat tunnistetietoja, ja molempia niistä pidetään nykyisin "henkilötietoina" lainsäädännössä. Näin siitäkin huolimatta, että kummankaan avulla yksin ei voida yksilöidä henkilöä, joka on saanut yksittäisen evästeen tai IP-osoitteen päätelaitteelleen. Sekä evästeet että IP-osoitteet voivat vaihtua moneen kertaan päivässä, eikä yksittäisestä evästeestä tai IP-numerosta voida aukotta tunnistaa käyttäjää; ei edes Internet-operaattori, jonka pitää laskutussyistä tietää, kenelle mikäkin dynaamisesti vaihtuva IP-osoite kuuluu milläkin hetkellä. Käytännössä kuitenkin esim. kotitaloudessa tai yrityksessä saman IP-osoitteen takana voi olla lukuisia eri ihmisiä, jotka käyttävät samaa IP-osoitetta. Evästeet auttavat nimenomaan tunnistamaan eri päätelaitteita (selaimia) samankin IP-osoitteen takana, mutta pelkästä evästetiedosta on mahdoton päätellä, kenelle se on lähetetty. Mutta tietenkin esimerkiksi Amazon tai muu verkkokauppa, jolle olemme antaneet yhteystietomme, pystyy tarkistamaan ja yhdistämään evästeet ja tietokantansa tiedoista niin nimemme, kuin muut henkilötietomme - ja siksi juridisesti IP-osoite ja eväste ovat tänä päivänä henkilötietoja.

Tiedonkeruu ja evästeet kaksi täysin eri asiaa

Edellä kuvatun mukaisesti evästeisiin voidaan yhdistää monenlaista henkilötietoa ja kiinnostustietoa yksittäisistä ihmisistä. Siksi tietosuojalausekkeisiin ja yleiseen kielenkäyttöön nämä asiat on yhdistetty, ja puhutaan siitä, kuin evästeet "keräisivät" dataa ja niihin "tallennettaisiin" tietoja, vaikka evästeet, tiedonkeruu ja tietokannat ovat täysin erillisiä asioita. Eväste on yksi tunnistetieto siinä missä IP-osoitekin. En ole vielä koskaan lukenut yhtään tietosuojalauseketta tai blogia, jossa olisi kerrottu, miten IP-osoitteiden avulla kerätään ja niihin tallennetaan tietoja käyttäjistä, mutta jostain syystä evästeistä on tehty kaiken Internetissä tapahtuvan tietojen keruun ja tallentamisen synonyymi, vaikka se on pelkkä harmiton merkkijono numeroita ja/tai kirjaimia.

Miksi olisi kaikesta huolimatta tärkeää ymmärtää tiedonkeruun ja evästeiden tai muiden tunnistetietojen ero? Juuri siitä syystä, että nyt jopa lainlaatijat ja viranomaiset - politiikoista puhumattakaan - ovat ryhtyneet tarmolla määräämään, kuinka evästeet tulisi kieltää ja miten evästeet uhkaavat yksityisyyttämme. Evästeet kieltämällä emme kuitenkaan voi millään tavalla estää sitä, miten yritykset edelleen keräävät dataa palvelimilleen omista käyttäjistään, ja miten me kuluttajat ja Internet-käyttäjät itse annamme eri sivustoille itsestämme tietoja. Kuinka helposti annammekaan itsestämme vaikka mitä tietoja, jos vaikkapa mainoksessa luvataan palkintokisa, jossa arvotaan voittajien kesken yksi sadan euron lahjakortti. Tai miten moni onkaan antanut luottokorttitietonsa sivustolle, jossa luvataan yhdellä eurolla uusi matkapuhelin, tai lähettänyt rahaa huijarille, joka on juuri lähettämässä meille miljoonia dollareita, kunhan vain maksamme pienen toimituskulun.

Älä ole siis itse hölmöläinen. Älä usko siihen, että evästeet kieltämällä, tai evästeet estämällä tiedonkeruu verkossa loppuu. Evästeet eivät ole tähänkään asti keränneet meistä yhtään henkilötietoa - olet itse niitä luovuttanut.

Evästeistä on tehty verkon tiedonkeruuseen syntipukki, ja nyt esitetään naiiveja ratkaisuja, miten verkon tiedonkeruun yksityisyysongelmista päästään, kun kielletään evästeet, tai estetään evästeet selainten asetuksin, tai siirtymällä selaimiin, jotka jo tänä päivänä estävät 3. osapuolen evästeet. Mikään näistä ei estä verkossa tapahtuvaa tiedonkeruuta, koska ne evästeet eivät ole tiedonkeruun lähde.

- Ismo Tenkanen

 

 

 

 


Analytiikka jatkuu vaikka evästeet kiellettäisiin kokonaan

Google ilmoitti estävänsä kahden vuoden päästä 3. osapuolen evästeet omasta Chrome-selaimestaan. Aiemmin saman päätöksen olivat jo tehneet Mozilla ja Safari, jotka ovat jo siirtyneet tähän käytäntöön, eli estävät aktiivisesti 3. osapuolen cookiet.

Näyttää siltä, että paitsi medioissa, jopa mediatoimistoissa ja digitoimistoissa ei ymmärretä todellisuudessa, mikä on eväste, koska nyt on luotu hysteriaa markkinointiväen keskuudessa kertomalla, miten evästeiden blokkaaminen mm. lopettaa selainpohjaisen web-analytiikan ja mainosmittaamisen kokonaan. Koska Google itse on yksi suurimmista mainosmittauksen tarjoajista, voitte olla kuitenkin varmoja, että mainosmittaaminen ei pääty, vaan 3. osapuolen evästeet korvataan muulla teknologialla. Vielä suurempi valhe on väittää, että analytiikka estyisi 3. osapuolen evästeiden myötä. Analytiikka jatkuu liki normaalisti, vaikka evästeet kiellettäisiin kokonaan.

Eväste ei kerää mitään dataa, ei edes ip-osoitetta

Yleinen harhaväite, joka toistuu jopa Suomen suurimman mediatoimiston eväste-artikkelissa, on, että "eväste kerää ihmisistä tietoa, kuten IP-osoite, käytetyt sivut ja mistä osoitteesta käyttäjä on tullut", josta datasta sitten kootaan mm. analytiikkaraportit. Eväste on kuitenkin passiivinen merkkijono, joka sisältää numeroita ja kirjaimia, ja evästeet tallennetaan käyttäjän omalle kiintolevylle. Koska se ei ole siis mikään ohjelma, miten se voisi aktiivisesti kerätä yhtään mitään? Käytännössä eväste on "numerolappu", joka annetaan selaimelle, ja tämän "numerolapun" eli tunnistetiedon perusteella sama selain tunnistetaan, kun se palaa uudelleen palveluun.

1. osapuolen evästeen osalta tunnistetaan kävijä, kun hän palaa verkkopalveluun, joka alun perin myönsi evästeen. 3. osapuolen evästeen osalta kävijä voidaan tunnistaa myös 3. osapuolen verkkopalvelussa, esim. mediassa, jossa tämä vierailee, vaikkapa Facebookissa, jolloin voidaan kohdentaa kävijään esimerkiksi niiden verkkokauppojen retargeting-mainos, joiden sivuilla kävijä on aiemmin vieraillut. 3. osapuolen eväste siten mahdollistaa kävijöiden tunnistamisen evästetunnisteen avulla myös eri verkkopalveluiden välillä, eikä pelkästään siinä sivustossa, joka myönsi evästeen.

Entä mitä sitten tapahtuu, jos 3. osapuolen eväste estetään? Silloin kävijää ei tunnisteta enää 3. osapuolen verkkopalvelussa, eikä häneen voida kohdistaa mainontaa sen perusteella, että hän on aiemmin käynyt jollain sivustolla, jonka kävijöille halutaan kohdentaa retargeting-mainontaa. Myös esim. sellainen kohdentaminen, jossa mainoksia kohdennetaan jostain tuotteesta tai palvelusta kiinnostuneille heidän aiemman verkkokäyttäytymisen perusteella, esim. matkailumainoksia matkailusivustoila käyneille, automainoksia autosivustoilla käyneille, tai koiranruokamainoksia lemmikkieläinsivustoilla käyneille, päättyy, jollei keksitä uutta teknologiaa 3. osapuolen evästeitä korvaamaan.

Analytiikka kerää tietonsa lokidatasta - ei evästeillä!

Sen sijaan analytiikka ei pääty mihinkään, vaikka 3. osapuolen evästeet estetäänkin. Mistä muuten analytiikkaohjemistot saisivat tänä päivänä tietää, kuinka paljon kävijöitä on vaikkapa Mozilla- ja Safari-selaimilla - jos 3. osapuolen evästeiden blokkaaminen estäisi analytiikan? Ensinnäkin, Google Analytics ja johtavat analytiikkaohjelmistot toimivat 1. osapuolen evästeillä, lukuunottamatta display-mainosmittauksia, joita niihin voidaan liittää. Toiseksi, vaikka 1. osapuolen evästeetkin kiellettäisiin, analytiikka jatkuisi - koska ne evästeet eivät kerää yhtään mitään dataa - vaan tiedonkeruu rakentuu ihan muuhun kuin evästeisiin analytiikassa!

Google Analytics -koulutuksissa kyllä kerrotaan myös, että Google "kerää tietonsa evästeiden avulla", ja jos selain estää evästeet, kävijää ei lasketa mukaan analytiikkadataan. Tästä ilmeisesti johtuu yleinen harhaluulo siitä, että estämällä evästeet voidaan estää mittaaminen. Todellisuudessa lähes kaikki data, mitä analytiikassa kerätään, voidaan tallentaa ihan samalla tavoin, vaikka kaikki evästeet kiellettäisiin huomenna.

Selainpohjaisen mittauksen tiedonkeruu rakentuu siis johonkin ihan muuhun kuin evästeisiin. Niiden tiedonkeräys pohjautuu samaan ideaan, kuin millä perinteinen serverilokidatan tallennus. Eli kun selaimella lähetetään kutsu (request) avata jokin URL eli web-osoite, vaikkapa www.econometrics.fi, niin Econometics.fi:n palvelimille eli servereille lähtee kutsu, jonka mukana kulkee IP-osoite, kutsutun sivun URL (esim. etusivu tai muu sivu), ajankohta sekunnin tarkkuudella milloin sivua on kutsuttu, sekä teknistä tietoa selaimesta, joka lähetti kutsun.

Lisäksi on mahdollista tallentaa sivu, josta kävijä on siirtynyt linkkiä pitkin, eli ns. referral-tieto, eli millä sivulla ollutta linkkiä oli klikattu, jos tultiin linkin kautta. Ja tietenkin: jos tämä linkki oli ollut hakukone, voitiin aiemmin nähdä koko se rimpsu, mikä tuli linkin mukana, ml. avainsana, jolla oli etsitty palvelua Googlesta tai muusta hakukoneesta. Sittemminhän Google esti tuon datan välittämisen 3. osapuolelle, mukamas privacy-syistä, mutta todellisuudessa Google jakaa samaa tietoa edelleen ilman mitään privacy-huolia kaikille ilmaiseksi Google Search Consolen kautta, eli Google halusi ainoastaan estää tämän tiedon jakamisen kilpailevien analytiikkaohjelmistojen osalta! Google Analyticsiin avainsanatiedot saadaan edelleen, kunhan vain aktivoidaan Google Search Console -data osaksi Google Analyticsia.

Kaikki nämä tiedot ovat tietenkin se datalähde, josta analytiikka ja serverilokidata koostuu, ja josta ne muodostavat raporttinsa sivuston kävijöistä. Edelleen yhä tänä päivänä jokainen, jolla on verkkosivusto netissä, voi mennä oman palveluntarjoajansa (ISP) sivustolle, kirjautua omiin tietoihinsa - ja lukea lokitilastot, josta ko. tiedot ilmenevät, vaikka ei olisi koskaan aktivoinut Google Analyticsia tai mitään muuta analytiikkaohjelmistoa!

Lokidata

Yllä kuvassa serverilokidataa helmikuulta 2020 - kaikki data on kerätty ilman ensimmäistäkään evästettä...

Mitä haittaa evästeiden täydellinen poistuminen aiheuttaisi analytiikkaan?

Kaikki selainpohjaiset mittaukset, kuten Google Analytics, Adobe Analytics tai Nielsenin SiteCensus, perustuvat lokidatan keruuseen siten, että mitattaville sivuille sijoitetaan pieni koodinpätkä, joka lähettää käyttäjän kutsut lokitietoineen myös mittauspalvelimelle, aina kun mitattava sivu avautuu käyttäjän selaimelle. Vaikka 3. osapuolen evästeet olisi estetty, tämä data lähtee mittauspalvelimille. Siten myös Google Analytics tai mikä tahansa analytiikkaohjelmisto saa lokidatat aivan normaalisti, vaikka GA ei ottaisi raporttiinsa mukaan niitä, jotka ovat estäneet evästeen.

Itse asiassa jo 15 vuotta sitten, kun Suomessa pohditiin ongelmaa, jossa tietoturvaohjelmistot blokkasivat mittausjärjestelmien evästeitä, ratkaistiin tämä ongelma, miten voidaan edelleen mitata kävijöitä, joiden evästeet on blokattu jollain ohjelmistolla, kuten F-Securen softalla. Idea oli yksinkertainen: koska kaikista selaimista saatiin edelleen lokidata normaalisti, ja siten sivulataukset kaikilta selaimilta, niin laskettiin saavutetut sivupyynnöt selaimilta, jotka vastaanottivat evästeet, ja vastaavasti sivupyynnöt selaimilta, jotka estivät evästeet. Jos evästeen vastaanottaneet olivat ladanneet keskimäärin 5 sivua per selain ko. verkkopalvelusta, ja sen lisäksi oli saatu 1000 sivulatausta selaimilta, jotka estivät evästeet, laskettiin 1000/5 = 200 selainta, jotka olivat estäneet evästeet. Tämä estimaatti vain sitten lisättiin kävijälukuun, joka oli mitattu niiden osalta, joilta evästetieto saatiin normaalisti, eli eivät olleet estäneet mittauspalvelimen evästettä.

Tästä voidaan siis suoraan tehdä se johtopäätös, että jos evästeet kokonaan poistuisivat käytöstä, niin eri kävijöiden (tarkemmin siis eri selaimien) laskenta heikentyisi - koska se ei enää perustuisi evästeiden tunnistetietoihin, vaan se palautettaisiin laskemaan pelkkiä IP-osoitteita - kuten lokidataohjelmistot tekevät edelleen tänä päivänä!

Samoin tilastot, jotka tänä päivänä perustuvat evästeisiin, kuten "uudet ja paluukävijät" ja vierailutiheys palvelussa, joko poistuisivat käytöstä, tai niiden laskenta jouduttaisiin vaihtamaan IP-osoitteiden varaan, joka esim. yrityskäytössä niputtaisi ison joukon käyttäjiä yhden numeron taakse.

Mutta liki kaikki muu analytiikka jatkuisi ennallaan, vaikka myös 1. osapuolen evästeet poistettasiin. Mutta koska näillä näkymin 1. osapuolen evästeitä ei olla poistamassa käytöstä - ja koska Google Analytics ja muut vastaavat analytiikkaohjelmisto käyttävät 1. osapuolen evästeitä - juuri mikään ei tule muuttumaan analytiikassa. Business as usual.

Olisiko nyt vain aika lopettaa medioissa ja blogeissa nämä höpöhöpö-jutut siitä, että "evästeet keräävät dataa käyttäjistä". Evästeet "numeroivat" selaimia, jotta ne voitaisiin tunnistaa ja laskea "eri kävijöiden" määriä, mutta eivät evästeet kerää mitään lokidataa - lokitiedot lähtevät joka tapauksessa jokaisen sivukutsun yhteydessä - koska niin Internet toimii! Mistä muuten voitaisiin tietää, kuka kutsun on lähettänyt, ja palauttaa pyydetyt sivut kutsujalle, jos estettäisiin tiedot siitä, kuka kutsun on lähettänyt? IP-numerotieto tulee siis jo pelkän kutsun yhteydessä - evästeellä ei ole mitään tekemistä asian kanssa...

- Ismo Tenkanen

 

 


Ad Fraud display-mainonnassa - kuinka tyhmänä mainostajia pidetäänkään?

Kirjoitin ad fraudista ensi kertaa blogissani jo vuonna 2015, jolloin mediatoimistoissa kiersi Mainostajien liiton ja Sanomalehtien liiton omiin julkaisuihin kirjoittavia free lance -toimittajia, jotka olivat lukeneet ulkomaisista lehdistä netin display-mainonnan mainoshuijauksista (Ad Fraud), ja halusivat kirjoittaa oman kohujuttunsa aiheesta.

Aiheesta tehtiin toki isojen verkkomedioiden, Googlen ja mm. IAB:n toimesta useita varsin tieteellisiäkin tutkimuksia, ja selviteltiin ad fraudin todellista laajuutta ja uhkakuvia. Uhkakuvissa maalailtiin, että jos mitään ei tehdä, miljardeja valuu kyberrikollisuuteen, ja display-mainonnasta tulee sen yleisin formaatti.

Ohjelmallinen ostaminen nostatti pelot rikollisten väliintulosta mainosrahojen jakoon

Nettimainonnan ad fraudeissa erityisesti tikun nokkaan nostettiin ohjelmallinen ostaminen (programmatic buying), koska siinä mainostajan ja median väliin ilmaantui teknologia-osapuolia, jotka veivät kasvavista digimainonnan rahoista oman reilun siivunsa. Silloin monet kotimaisetkin mediatalot ääneen julistivat jopa Mainostajien liiton omissa seminaareissa, miten hukka perii mainostajan, joka ohjelmalliseen ostamiseen sortuu - ja paras ja turvallisin tapa on ostaa suoraan mediataloilta mainospaikkansa, niin ei valu rahat rikollisille tai epämääräisille hämärille vilunkipelureille. Ties mille pornosaitille mainoksesi päätyvät!

Uskokaa tai älkää, yksi suurimmista suomalaisista mediataloista esitteli seminaarissa slidea, joka esitti harmaata säkkiä, ja kuvaili, että "et voi yhtään tietää, mihin mainoksesi päätyy, jos lähdet ohjelmallisen ostamisen kautta ostamaan display-mainontaa". Kun itse oli jo siinä vaiheessa tehnyt käytännössä liki päivittäin ohjelmallisen ostamisen kampanjoita isoillekin mainostajille melkoisella kustannustehokkuudella - josta mainostajat olivat itsekin oli innoissaan - niin oli pakko tokaista kesken esityksen, että nyt taitaa tulla hieman vanhentunutta tietoa. Sillä jos minä käynnistän ohjelmallisen ostamisen kampanjan maanantaina, niin minulla on tiistaina Excelissä esittää rivi riviltä yksitellen nimeltä mainiten kaikki ne mediat (Web-sivustot), joissa mainos on esiintynyt vähintään kerran. Eli tuo "säkissä" osto hieman ontui. Keskustelu jatkui niin, että mediapomo sanoi että "joo eli näet klikeistä missä mediasta tuli klikkejä", ja piti oikaista, että ei suinkaan, vaan näen joka ikisen median URL-tasolla, jossa mainos on esiintynyt vähintään yhden kerran. Web-analytiikalla sitä ei toki näe, mutta mainonnanhallintajärjestelmä sen raportoi ja tulostaa vaikka Exceliin.

Mainoksista maksetaan ohjelmallisessa ostamisessa näyttöperusteisesti, eli 1000 mainosnäyttöä kohden esim. 5-15 euroa. Tämä summa laskutetaan täysmääräisesti mainostajalta, ja julkaisija eli verkkkomedia saa siitä sitten oman osansa - ei toki sataa prosenttia, koska teknologia, kohdennusdatan tuottajat, mainonnanhallintajärjestelmä ja mahdollisesti myös digitoimisto ottavat oman siivunsa. Mutta mistä se rikollinen siis pääsee osallisiksi rahoihin?

Miten Ad Fraud toimii ja miten rikollinen tienaisi?

Jotta siis rikollinen pääsisi ohjelmallisen ostamisen mainosrahoihin käsiksi, hänen tulee perustaa huijaussivusto tai pikemminkin -sivustoja, jotka pyritään sitten liittämään johonkin isoon mainosverkostoon. Sitten roboteilla aletaan latailla omia sivuja, joihin on upotettu mainostajan bannereita, ja niin sitten rosmo vie mainostajan rahat.

Näin siis asia esitettiin myös seminaareissa ja webin dokumenteissa. 

How-impression-fraud-works-2

Miten idiootteina ne oikein meitä eli media/digitoimistoja ja mainostajia oikein pitivät? Miksi kukaan suomalainen mainostaja tai häntä edustava toimisto olisi siis lähtenyt ostamaan mainosinventaariota vaikkapa venäläiseltä tai itäeurooppalaisen Boriksen perustamalta bulkkisivustolta - kun kotimaan medioissa oli loputtomasti tyhjää inventaariota tunnetuissa laatumedioissa? Kotimaan mediat itse toki pelkäsivät, että mediatoimisto vie mainostajan rahat halvimman hinnan perässä minne tahansa huijarisivustoille.

Ihan niin dorkia ei oltu kuitenkaan media/digitoimistoissa. Päin vastoin. Nyt ensi kertaa tuntui siltä, että kontrolli on vihdoin ja viimein täysin omissa käsissä, sillä mediasivustoja saattoi nimetä vaikka yksi kerrallaan kotimaiset b2b-mediat, ja toisaalta saattoi blokata suomi24:set ja seiskat parilla klikkauksella, jos ei halunnut mainostajan brändiä tuohon ympäristöön. Aiemmin - uskokaa tai älkää - kun kotimaisille isoille mediataloille oli huomautellut, että analytiikan perusteella kotimaisen mediatalon verkostossa sivustot X ja Y eivät näytä konvertoivat asiakkaalle eli mainostajalle yhtään mitään, oli mediatalon mediamyyjän vastaus, että "ei me siihen voida vaikuttaa, mihin yksittäisille sivustoille mainokset menee". Nyt lähti siis ei-konvertoivat, huonosti performoivat sivustot parilla klikillä kampanjasta ulos - ja usein pysyvästi estolistalle myös tulevia kampanjoita ajatellen.

Näkyvyys ei todellakaan riitä mainostajalle vuonna 2019

Erikoista kyllä, edelleen vuonna 2019 Mainostajien liiton seminaareissa kiertävät samat itseoppineet "independent tutkijat", jotka levittävät ad fraudin kauhusanomaa, miten juuri ohjelmallinen ostaminen ja ylipäänsä digimarkkinointi ohjaavat mainostajan miljardit ulkomaisille kyberrikollisille. Ilmeisesti nämä puhujat ovat saavuttaneet suurta suosiota, ja mainostajat kahvitauolla ääneen keskenään päivittelevät, että olipa hyvä että nyt ihan oman liiton seminaareissa asia tuotiin nyt ilmi!

Mutta totuus on se, että ei verkossakaan mainostavalle asiakkaalle - siis oikealle maksavalle mainostajalle - riitä pelkkä mainosten näkyvyys ja komeat mainosimpressioiden miljoonaluvut. Jotain oletetaan, että sillä näkyvyydellä saadaan aikaiseksikin! Ja tätä todellakin sekä mitataan että seurataan kutakuinkin päivittäin toimistoissa tai niissä isoissa mainostajissa, jotka ovat ottaneet ohjelmallisen ostamisen omana haltuunsa.

Myös teknologia on kehittynyt valtavasti muutamassa vuodessa. Erilaisilla järjestelmillä pystytyään skannaamaan poikkeamia, aivan kuten niissä vuoden 2015 yliopistotason tutkimuksissa, jossa seurattiin erilaisia web-mittauksen parametrejä, bounce ratet, vierailun kestot, ajankohdat, konversioasteet, joiden avulla saatettiin herkästi tunnistaa erikoinen yöllinen massaliikenne kello kolme oudosta IP-osoitteesta Perä-Köyliön autotallista. Mutta ennen muuta mainonnan tavoitteet ovat muuttuneet, sillä mainosnäyttöjen rinnalla seurataan yhä enemmän mainoksiin reagoimista, ja ei pelkästään mediasivustojen banner-klikkeinä, vaan nimenomaan asiakkaan omalla laskeutumissivulla, ja eteneekö kävijä tältä sivulta eteenpäin - tällä tai myöhemmällä vierailukerralla - aina konversioon asti. Konversiopisteeksi voitiin määritellä yhtä hyvin vaikkapa vierailu hinnastossa tai jälleenmyyjien sivuilla, jos itse osto- tai tilaustapahtumaa ei mainostajan sivustolla suoriteta.

Myös mainonnanhallintajärjestelmät raportoivat päivätasolla moneen suuntaan kustannukset, ei pelkästään hinta per tuhat mainosnäyttöä, vaan hinta per klikki (CPC) ja hinta per konversiopiste (CPA eli Cost per Action). Ja siten voitiin laskea kustannuksia jopa media/URL-tasolla, banner/creative-tasolla ja kohdennuskriteeri-tasolla (Line item). Mikä tärkeintä, jopa voitiin asettaa mainoskampanjan tavoitteet sen mukaan mitä ollaan valmiita maksamaan vaikkapa yhdestä uudesta asiakkaasta, joka konvertoi mainoksen nähtyään. Ohjelmistot kun automaattisesti alkoivat sitten ohjata mainoksia juuri niille sivustoille, jotka tuottivat aktiivisimmin mainostajan omille sivuille konvertoivia - sillä seurantapikseli oli laitettu kiinni myös "kiitos tilauksesta"-sivulle, ja järjestelmä raksutti liki reaaliajassa, mitkä sivustot, luovat ratkaisut ja kohdennukset tuottivat kauppaa tai jopa euroja (ostoksen loppusumma saadaan verkkokaupasta dataan mukaan) tehokkaimmin!

Koskaan aiemmin mainostajan kontrolli ja mainonnan ohjausmahdollisuus ei ole ollut parempi

Summa summarum: mainostajalla ja häntä edustavilla toimistoilla ei ole koskaan ennen ollut yhtä paljon kontrollia ja ohjausmahdollisuutta jopa kesken kampanjan, kuin juuri nyt on - ohjelmallisen ostamisen ansiosta. On totta, että mainostajan mainoksista maksama raha ei mene täysmääräisesti enää medialle, koska on dataa, jolla mainontaa ohjataan (esim. Posti myy Suomessa muuttajadataa eli evästeitä niistä, jotka ovat vierailleet muuttoilmoitussivuilla), on teknologiayhtiöitä, ja on mainonnanhallintajärjestelmät, jotka kaikki vievät siivunsa mainosrahoista. Mutta ennen muuta: mainostaja saa tänä päivänä jopa 10 tai 20 kertaa tehokkaammin mainospanostukselleen toivottuja tuloksia, kuin aikana, jolloin display-mainonta oli pakko buukata etukäteen nimetylle mediasivustolle, toimi kampanja tai ei. Ja jos käy niin surkeasti, että tavoitteet eivät toteudu, ja kauppa ei käy mainostajien omilla sivuilla, niin ohjelmallisen ostamisen kampanjan voi keskeyttää milloin tahansa. Yhdellä napin painalluksella.

Tässä sitä kauhutarinaa kerrakseen, ja on toki tiedossa hyvin ne tahot, jotka tietoisesti jatkavat mainoshuijaus-rikollisilla pelottelua. Varmasti riskit ovat melkoiset, jos lähtee globaaliin mainontaan jättimäisiin mainosverkkoihin (huu huu: Iso G vie rahasi!), mutta silloinkin huijaus onnistuu vain silloin, jos mainostaja tai hänen toimistonsa vähät välittää mainonnan tuloksista, ja antaa pelkkien suurten impressiolukujen hurmata. Kaikissa kauhutarinoissa esimerkkiasiakkaana oli murojätti, joka haki pelkkää brändinäkyvyyttä valtaisalla nettikampanjalla, jossa luukutettiin satoja miljoonia mainosimpressioita sokkoverkoissa. Kuulostaapa uskottavalta suomalaisesta näkökulmasta.

- Ismo Tenkanen

 

 

 


"Näin verkkokaupat huijaavat" - ja näin mediat menevät retkuun

Alkaa olla ilmeisesti taas kesätoimittajien aika ottaa ohjakset käsiin talousmedioissa, sillä Suomessa sekä Kauppalehti että Talouselämä uutisoivat 26.6.2019 näyttävästi "tutkimusta", jonka mukaan suuri osa verkkokaupoista "käyttää manipulaatiokeinoja" saadakseen asiakkaansa ostamaan enemmän. Talouselämän juttu oli otsikoitu:
"Verkkokaupoilla on lukuisia kieroja tapoja maanitella asiakas ostamaan asioita, joita tämä ei halua tai tarvitse - Näin sinua huijataan verkko-ostoksilla."

Luvut, joita "tutkimuksessa" esitetään, ovat niin pökerryttäviä, että normaali medialukutaidolla varustettu koululainenkin haistaisi käryä, mutta ei Kauppalehden toimittaja, joka tekee uutisesta näyttävän jutun lööppeineen. 10 minuutin "tutkivalla journalismilla" paljastuu, että tutkimuksessa listataan epäilyttäviksi ja huijaaviksi verkkokaupoiksi mm.

  • Amazon.co.uk
  • Ebay.co.uk
  • Adidas.fi
  • Samsung.com
  • jne jne. 

Millaiseen "rikokseen" nämä verkkokaupat ovat sitten syyllistyneet? Syntilistalta löytyi muun muassa tällaisia häkellyttäviä "manipulaatiokeinoja":

  • Ilmoitettu, että tuotetta saatavana enää XX kappaletta (esim. "Only 9 units left in online stock")
  • Ilmoitettu, että tarjous on voimassa rajallisen ajan, ja kerrottu milloin tarjous päättyy (esim. "Limited time offer")
  • Sivusto kertoo käyttäjille, mitä muut ovat ostaneet, jotka ovat ostaneet samaa tuotetta
  • Sivusto näyttää muiden käyttäjien / asiakkaiden kommentteja ja arvioita tuotteista
  • jne jne.

Entä mihin perustuu tutkijoiden väite esim. siitä, etteivät Amazon, Ebay tai Adidas tms. olisi rehellisiä kertoessaan, kuinka monta ko. tuotetta on varastossa saatavana? Ei mihinkään, sillä jokainen joka on joskus ostanut näistä verkkokaupoista, tietää, että jos tuotetta on enää vain 1 kpl saatavana, ja ostat sen, viidessä minuutissa tuote ei ole enää saatavana samassa verkkokaupassa. Ja todellakin tuote voi olla sen jälkeen loppu joko pysyvästi tai ainakin tilapäisesti. Amazon mm. ilmoittaa, että "tuotetta enää XX kpl, mutta tulossa lisää", jos Amazonin tietokannoista nähdään, että sitä on tulossa lisää.

Suurin osa "tutkijoiden" listaamista "manipulaatiokeinoista" on itse asiassa verkkokauppa-alustojen ja tunnetuimpien verkkokauppojen (kuten juuri Amazon, eBay) kaikille tuttuja markkinointimekanismeja, joilla todellakin nostetaan konversioastetta, ja markkinoinnin alkeiskoulutuksissakin kerrotaan, että esim. rajallinen tarjouksen kestoaika ja rajallinen tuotteen saatavuus kiihdyttävät selkeästi myyntiä. Jokainen aloitteleva kauppias - toimii tämä verkossa tai verkon ulkopuolella - tietää samat asiat. Ja samoja "kieroja temppuja" käytetään toki siis kivijalkakaupoissa - yleensä niitä kutsutaan sanalla "markkinointi"...

Tutkimuksessa listataan myös 3. osapuolen palveluntarjoajia, jotka sitten tarjoavat ja myyvät verkkokaupoille teknologioita, joilla voidaan toteuttaa erilaisin painikkein, popupein tai vastaavin erilaisia lisähoukutuksia ostoihin. Kuitenkin näitäkään on turha syyllistää, sillä kukin kauppias valitsee niin Amazonin, eBayn, kuin 3. osapuolten teknologioissa itse tarjouksensa ja promootionsa, jolla pyrkii myyntiä buustaamaan. Toki palveluntarjoaja voi tarjota valmiita template-pohjia erilaisiin kampanjoihin, joihin voi valita esim. tarjouksen keston, alennusprosentin, ilmaiset toimituskulut tms. 

Huijareita ja fake-mekanismeja on paljon  - olisiko tutkijoiden kannattanut keskittyä niihin?

Varmasti ainakin osa opiskelijoista, jotka ovat tutkimuksen takana, on aidolla asialla, ja on lähinnä halunnut herättää keskustelua fake-mekanismeista, joilla esim. Viagogo.com -tyyppiset pääsylippujen välityspalvelut käyttävät. Näidenkään toiminnassa ei välttämättä ole mitään laitonta, mutta härskisti ne esittävät, että esim. Pori Jazzin Kirjurinluodon konserttiliput "Myydään pian loppuun", vaikka sadat tuhannet konserteissa kerrankin vierailleet tietävät, että puistokonsertteihin mahtuu vaikka kuinka paljon ihmisiä, ja varmaankin konsertin puistoaluetta edelleen laajennettaisiin, jos pääsylippujen määrä ylittäisi jonkin tietyn rajan. Se, että välittäjä myy 31 euron lisähinnalla samoja lippuja, joita Pori Jazzin "virallisella kumppanilla" on käytännössä loputtomasti saatavilla, on tietysti puhdasta rahastusta, mutta tuskin laitonta.

Viagogo

Yllä kuvassa kuvakaappaus Viagogo.com-sivustolta, jossa myydään Pori Jazzin yleisesti saatavilla olevia pääsylippuja rajuun ylihintaan tekaistuilla väitteillä, joiden mukaan "liput myydään pian loppuun".

Koska tällaisia sivustoja, jotka oikeasti käyttävät kyseenalaisia keinoja kiihdyttääkseen kauppaa ja huijatakseen asiakkaitaan, on verkossa runsaasti, olisi tietysti ollut toivottavaa, että tutkijat olisivat keskittyneet niihin, ja pyrkisivät black-listaamaan niitä. Nyt kuitenkin "tutkimus" on tutkimuksellisesti puhdasta roskaa ja sensaatiohakuista fake-tutkimusta, jossa kaikki täysin normaalisti toimivat verkkokaupat, markkinointimekanismit tai tuiki tavanomaiset tarjous-kampanjat leimataan "kieroiksi tempuiksi" "huijata asiakkaita" ostamaan jotain, mitä he eivät halua.

Ja suomalaisten talousmedioiden ymmärrys asioista ei näköjään yllä edes peruskoululaisen tasolle medialukutaidossa ja lähdekritiikissä, valitettavasti.

- Ismo Tenkanen

 

 


Miten ekonometrian avulla voi ohjata markkinointipanostuksia?

Ekonometria on tilastotieteen menetelmien hyödyntämistä taloudellisessa laskennassa. Yleisiä ekonometrian sovelluksia ovat mm. myynnin ja markkinointipanostusten ja myynnin ja hinnan väliset laskelmat. Kun dataa on riittävästi esim. edellisen kahden vuoden ajalta, voidaan ekonometrian avulla laskea malli, miten markkinointipanostukset vaikuttavat myyntin, ja näin voidaan ekonometristen mallinnusten avulla lähteä optimoimaan kohti kustannustehokkainta panostusten osuutta eri kanaviin. Käytännössä päästään siis karsimaan turhaa, ja käytetään säästyvät varat siihen, mistä kanavasta panostus tuottaa korkeimmassa tulokulmassa rahat takaisin. Markkinoinnin kokonaiskannattavuus voi parantua olennaisesti!

Tyypilliset sudenkuopat markkinointipanostuksissa

Digitaalisilla kanavilla, erityisesti Googlen hakumainonnalla, on pisimmälle kehitetyt analytiikkametodit hakumainonnan kustannustehokkuuden laskentaan. Kun hakumainoksista veloitetaan hinta per klikki (per avainsana), voidaan laskea mainonnan kustannustehokkuus (ja Return Of Ad Spenditure, ROAS) sekä avainsanatasolla, mainosryhmätasolla (jonne sijoitetaan eri mainosvaihtoehdot ja avainsanat) sekä kampanjatasolla (joka voi olla jatkuva tai lyhyemmän mainoskampanjan ajan voimassa).

Käytännön sudenkuoppana on sitten markkinointipäättäjä, joka suuressa viisaudessaan on päättänyt panostaa hakumainontaan tasaisesti kiinteän summan kuukaudessa, esim. 1000 euroa tai 2000 euroa - joka summa ei perustu yhtään mihinkään, ja pahimmassa tapauksessa tuo summa on kaiken aikaa Googlen kannalta "limited by budget", eli todellinen avainsanojen kysyntä olisi moninkertainen, kuin mitä ko. budjetti sallii. Silloin Google toimii niin, että se pyrkii näyttämään budjetin rajoissa mainoksia tasaisesti pitkin päivää, eli jos budjetti on vaikka 1000 euroa ja kysyntää olisi 5000 euroon, mainokset näkyvät keskimäärin vain joka viides kerta, kun ko. avainsanoja haetaan. Käytännössä siis Google ohjaa valituilla avainsanoilla potentiaaliset asiakkaat suoraan kilpailijoille neljässä tapauksessa viidestä!

Jos tällaisessa tapauksessa tehtäisiin ekonometrinen mallinnus, ja laskettaisiin panostusten ja myynnin välinen suhde, niin itse mallista ei tulisi yhtään mitään, koska panostukset ovat aina sama, esim. 1000 euroa tai 2000 euroa kuussa, ja myynti sitten mitä sattuu tulemaan. Mallia ei voida laskea, koska x-arvojen variaatio on nolla, ja käytännössä malli antaisi panostusten kulmakertoimeksi nolla, ja mallin leikkauspisteeksi myynnin keskiarvon, eli esittäisi, että panostuksella ei ole yhteyttä myyntiin, ja kun panostus on aina vakio, myynti on vain myyntilukujen keskiarvo. Malli ei ole siis minkään arvoinen eikä selitä tai ennusta yhtään mitään.

Panostusainasama

Ensimmäinen toimenpide, mitä ko. yrityksessä kannattaisi tehdä, olisi laittaa mainonta tauolle vaikka pariksi viikoksi tai jopa kuukaudeksi. Silloin saataisiin todellinen leikkauspiste panostuksen ja myynnin suhteelle, eli paljonko myyntiä on keskimäärin viikkoina, jolloin panostus on oikeasti nolla. Tämän jälkeen olisikin syytä katsoa Googlen työkaluilla, paljonko ko. avainsanajoukolle on aidosti kysyntää kuukaudessa, ja testata, mihin myynti nousee, jos kaikki ko. liikenne otetaan vastaan, kun säädetään esimerkiksi avainsanojen maksimihintatarjous sinne, mihin Google sitä ehdottaa. Tämä ei toki ole välttämättä optiimi, mutta näin meillä olisi jo kolme laskentapistettä: Googlen ehdottama panostus, vanha keskimääräinen panostus per kk/vko, ja nollapanostus.

Viimeistään siinä vaiheessa, kun koossa on esim. 10-20 eri mittausviikkoa, voidaan alkaa mallintaa eri panostusten ja myyntilukujen suhdetta per viikko. Ihannetapauksessa meillä olisi vielä esim. koko toimialan myyntiluvut samalta ajalta, kuten on vaikkapa uusien autojen myynnistä, koska luvut ovat julkisia. Silloin meillä olisi sesonkidata, tiedetään montako autoa ajanjaksolla on myyty, ja kuinka paljon itse on myyty, jolloin tiedetään myös saavutettu markkinaosuus.

Myyntijapanostus
Nyt meillä alkaisi olla jo erittäinkin hyvät eväät laskea markkinointipanostuksen ja myynnin välinen kaava, ja regressioanalyysin avulla saamme esim. ylläolevaan graafiin laskettua Excelin avulla ennusteen, jonka mukaan myynti olisi 5,5 miljoonan euron luokkaa kuukaudessa kun panostus on nolla, mutta hakumainonnan panostuksella saavutettaisiin 1753 euron lisämyynti per panostettu euro, kun panostus on välillä 1000 - 5000 euroa.

Mallin käyttö ennusteena

Jos meillä on nyt mallin mukaan selvillä kulmakerroin, jolla panostus tuottaa myyntiä, voimmeko sitten ennustaa, mihin myynti nousisi, jos edelleen kasvatettaisiin voimakkaasti panostusta hakumainontaan. Voimmeko ennustaa, että jos panostus hakumainontaan nostetaan 10.000 euroon, mihin myynti kasvaisi?

Teoreettisesti kyllä, käytännössä ei. Kaava toki antaisi laskelman, jonka mukaan myynti nousisi jopa 23 miljoonaan 10.000 euron hakumainonnan panostuksella, mutta käytännössä tämä tuskin toteutuu, koska:

  • meillä ei ole havaintoja panostusalueen 1.000 - 5.000 euroa ulkopuolelta, jolloin emme tiedä kuin testaamalla, jatkuuko lineaarinen suora yhtä suoraviivaisesti havaintoja sisältävän panostusalueen ulkopuolella, vai alkaako suora "taipua", eli panostuksia nostettaessa tulee ennen pitkää raja vastaan, jolloin myynti ei enää kasvakaan lineaarisesti, tai se kasvaa paljon lievemmin kuin aiemmin, pienillä panostuksilla.
  • valitulla avainsanajoukolla on rajallinen määrä liikennettä saavutettavissa, koska niitä haetaan vain tietty määrä kuukaudessa Suomesta. Jos avainsanajoukkoa kasvatetaan, jokainen hakumainontaa tehnyt tietää, että kerroin, jolla panostus tulee takaisin, muuttuu. Usein parhaat sanat on jo valittu, ja Googlen Keyword plannerin avulla voidaan toki harkita avainsanajoukon kasvattamista, mutta usein uusilla sanoilla ei saavutetakaan yhtä tehokkaasti myyntiä kuin jo aiemmilla avainsanoilla oli saavutettu. Suhde muuttuu, ROAS-kerroin mahdollisesti heikkenee.

Ekonometrisen mallinnnuksen avulla ja käytännössä Google Adsia optimoimalla pystytään kuitenkin varsin nopeasti selvittämään, mikä on optimaalinen panostus ko. kanavaan eli maksettuun hakuun Googlen hakukoneissa, ja tämän jälkeen päätetään ottaa kaikki liikenne vastaan sesongin mukaan valituilla avainsanoilla. Panostus vaihtelee kysynnän mukaan kuukausittain, ja voidaan aina tarkentaa ennustetta, kun trendit, sesongit, kysyntä ja tarjonta tai kilpailutilanne muuttuvat. Paitsi sesongin mukainen kysyntä muttuu kaiken aikaa, myös kilpailijoiden toimenpiteet muuttavat tilannetta, mutta vastaavasti myös ennusteemme tarkentuu joka viikko tai kuukausi, kun saamme uusia havaintopareja panostuksen ja myynnin välisestä suhteesta.

Milloin ekonometrisestä mallista eniten hyötyä?

Hakumainonta on tietysti markkinoinnin muoto, josta saamme ilmankin ekonometrian laskelmia hyvinkin tarkkaa tietoa ja pystymme laskemaan sen kustannustehokkuutta myös Googlen omilla työkaluilla. Ekonometriasta on hyötyä kuitenkin, kun saamme lisää dataa muista muuttujista, jotka vaikuttavat myyntiin, esim. sesonkidata, kilpailijadata jne. - jolloin ekonometrisellä mallilla saatetaan jo päästä paljon pidemmälle, kuin pelkästään naiivisti olettamalla, että "muut tekijät kuin mainospanostus eivät vaikuta myyntiin". Kaikki tietävät arkikokemuksesta, että myyntiin vaikuttaa aina lukuisia eri tekijöitä, ei pelkästään yhden kanavan mainonta! Pelkästään esimerkin tapauksessa liittämällä mukaan sesonkitiedot koko toimialan myyntiluvuista, päästiin 63,3 % selitysasteeseen myynnin vaihtelusta, eli kun muuttujina oli pelkästään hakumainonta ja myynnin kausivaihtelu. Toki mallista puuttui edelleen monta muuta ratkaisevaa tekijää, mm. muut markkinointitoimenpiteet, myyntikohteiden muutokset (uudet mallit, uudet tuotteet ja uudet hinnat) jne.

Digitaalisen markkinoinnin ulkopuolella kuulee usein väitettävän, että myynnin ja markkinointipanostuksen suhdetta ei voida mitata. Ekonometrian avulla voidaan. Joko markkinointinpanostuksen ja myynnin välillä on positiivinen tai negatiivinen korrelaatio, tai niiden korrelaatio on nolla - ei ole riippuvuutta. Kaikissa tapauksissa asia on aina suoraan mitattavissa, kunhan vain saadaan myynti- ja panostuseurot riittävän suurelta ajanjaksolta. Ja myös siinä tapauksessa, tai etenkin siinä tapauksessa, että riippuvuutta näiden asioiden välillä ei ole, tai korrelaatio on negatiivinen, tieto tästä voi olla erittäin arvokas! Miksi käyttää kuukaudesta tai vuodesta toiseen panostuksia asiaan, joka ei korreloi myyntiin halutulla tavalla - eli positiivisesti!

Käytännössä mitä enemmän dataa saamme myyntiin vaikuttavista tekijöistä, sitä parempaan selitysasteen pääsemme myynnin mallinnuksessa, ja sitä tarkempaa tietoa saamme eri tekijöiden vaikutuksesta myyntiin. Parhaimmillaan päästään siihen, että myynnin vaihtelusta pystytään selittämään jopa 80-90 prosenttia - sataan prosenttiin ei koskaan päästä, koska aina on tekijöitä, joita emme tunne tai jotka ovat satunnaisia. Mutta jos päästään jo 70-90 % selitysasteeseen, saadaan erittäin paljon dataa, jonka perusteella voidaan optimoida eri tekijöitä, laskea esim. optimaalinen panostus eri kanaviin, ja tehostaa myyntiä monella tavalla

Kaikki myynnin mallinnukset on räätälöitävä asiakaskohtaisesti, asiakaskohtaisella datalla. Ota yhteyttä, niin autamme alkuun!
- Ismo Tenkanen

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 


Ekonometria yleistyy yritysmaailmassa

Wikipedia kuvailee ekonometrian tilastotieteen menetelmien soveltamiseksi, kun tutkitaan taloudellisia ilmiöitä. Ekonometriaa koulutetaan korkeakouluissa useassa eri tiedekunnassa kauppatieteistä matemaattiseen ja maatalous-, ympäristö- ja elintarviketalouden kandiohjelmissa. Tämä tietysti viittaa siihen, että ekonometrian menetelmien avulla voidaan tutkia monenlaisia asioita, kun etsitään vastauksia esim. tekijöistä, jotka vaikuttavat talouden tilaan, hintoihin (esim. asuntojen hinnan muodostumiseen), markkinoinnin tehokkuuteen, rahoitukseen, kansantalouteen jne.

Ekonometria analysoi riippuvuuksia

Ekonometrian yleisin menetelmä on regressioanalyysi, jonka avulla voidaan selvittää eri asioiden välisiä riippuvuuksia. Syy-seuraussuhteistahan riippuvuus eli korrelaatio ei aina kerro - klassiset esimerkit kertovat jäätelönsyönnin ja hukkumiskuolemien vahvasta korrelaatiosta, vaikka edellinen ei ole jälkimmäisen syy. Yhtä lailla kouluesimerkeissä voidaan analysoida korkeakoulutettujen osuutta väestöstä ja analysoida sen yhteyttä bruttokansantuotteeseen eri maissa, mutta vaikka korrelaatio voi olla selkeä, ei voida varmuudella sanoa johtuuko korkea BKT korkeakoulutettujen määrästä, vai olisiko sittenkin niin päin, että kun maassa on korkea bruttokansantuote, on varaa kouluttaa väestöä paremmin...

Ekonometrian avulla saadaan kuitenkin tuloksiksi tilastollisella varmuudella laskettuja prosenttiosuuksia, korrelaatiokertoimia ja voidaan testata erilaisia hypoteeseja, ja tilastomatematiikan varmuudella hyväksyä tai hylätä jokin oletus tai väittämä. Kun ekonometrisen mallinnuksen lopputuloksena saadaan matemaattinen kaava, sen avulla voidaan tietysti ennustaa myös tulevaa, eikä ainoastaan selittää historiadatan avulla eri asioiden riippuvuuksia.

Usein riittää, kun riittävän varmasti voidaan poissulkea turhia investointeja

Markkinoinnin puolella klassinen klisee on, että puolet markkinoinnista menee hukkaan, mutta emme tiedä, kumpi puoli. Entä jos analysoidaan myynti- ja markkinointipanostusdataa aikasarjana, ja tutkitaankin ekonometrian avulla, mikä on minkäkin panostuksen selitysosuus myynnistä.

Silloin voi melkeinpä olla hyödyllisintä tieto, että jokin asia tai tietty markkinointikanava ei lainkaan korreloi myynnin kanssa, tai korrelaatio on hyvin alhainen. Tietenkin mainosväki silloin vielä selittää, että mainonnan vaikutus on pitkäkestoista, ja vaikutus ei näy lyhyen aikavälin mittauksissa. Mutta kyllä yritysjohto olisi varmasti kiitollinen siitä, että joku laskee tilastomatemaattisella varmuudella, että 99 % todennäköisyydellä jokin markkinointitoimenpide ei vaikuta myyntiin millään tavalla - tuskinpa suurempaa spekulointia silloin toimenpidesuosituksiin tarvitaan.

Econometrics_sales-price

Mihin ekonometriaa hyödynnetään?

Liiketaloudessa ekonometriasta on hyötyä paitsi markkinoinnin tehokkuuden mittauksissa, myös hinnoittelussa (yllä esimerkissä graafi, jossa myyntiluvut eri hinnoilla, ekonometrisen mallin avulla voidaan ennustaa myynti eri hintavaihtoehdoilla), rahoitusalalla, sijoittamisessa tai investointipäätöksiä tehtäessä. Ekonometrian kursseilla on spekuloitu myös sitä, miksi ekonometria yleistyy voimakkaasti juuri nyt, kun sen menetelmät ovat olleet tilastotieteen oppikirjoissa sata vuotta.

Ainakin yksi selittävä tekijä tähän on se, miten kaikilla yrityksillä ja yhteisöillä on nykyisin yhä enemmän ja yhä tarkempaa dataa esim. kuluttajakäyttäytymisestä ja ostopoluista, mm. analytiikan ja digimarkkinoinnin ansiosta. Toisaalta tietokoneet ovat monin verroin aiempaa tehokkaampia, ja samalla koneoppiminen ja älyteknologia edistyvät ja tuovat lisätehoa datan analysointiin ja sitä kautta avulla toiminnan ohjaamiseen kohti ennalta määriteltyjä tavoitteita.

- Ismo Tenkanen

 

 


Mittaatko markkinointipanostustesi tehoa oikein?

Vanha markkinointialan vitsi on, että puolet markkinointipanostuksista menee hukkaan, mutta emme tiedä kumpi puoli. Mutta kuinka moni edes mittaa tänä päivänä markkinointipanostusten toimivuutta aidoilla liiketoimintaan liittyvillä mittareilla, eikä pelkästään mediamittauksen huomioarvo- ja tavoittavuusluvuin? Tiesitkö, että kaikkien markkinointipanostusten korrelaatio samoin kuin selitysaste myyntiin, sivustoliikenteeseen tai myymäläliikenteeseen on helposti mitattavissa? Tiesitkö, että businessanalytiikka on jo ekonomiopiskelijoiden suosituimpia koulutusohjelmia - seuraava sukupolvi ei enää ohjaa päätöksentekoa mutulla vaan tutkitulla datalla? Onko oman yrityksesi päätöksenteko vielä mutun varassa?

Mittaa oikeita asioita

Tärkeintä on, että markkinointikampanjoilla on tavoite, ja että niiden toteutumista mitataan. Edelleen kuulee usein sanottavan, että "ei kampanjaa voida mitata", koska se on brändikampanja, tai "vaikutukset ovat pitkäkestoisia, eivätkä näy heti". Kuinka moni yritys sallii tänä päivänä, että käytetään kympppitonneja, tai jopa satoja tonneja kampanjoihin, jotka eivät korreloi myyntiin tai edes kävijäliikenteeseen (asiakkaan Web-sivustolla tai myymälässä) millään tavalla?

Brändin rakentaminen on edelleen tärkeää, mutta toivottavaa on, että brändikampanjatkin paitsi kasvattaisivat tuotteen tai yrityksen tunnettuutta, myös vaikuttaisivat myyntiin, myymäläiikenteeseen tai edes mielikuviin brändistä ja sitä kautta tulevaisuuden ostopäätöksiin. Liian usein näkee yhä mainoskampanjoita, joissa saattaa olla hauska ja mieleenpainuva tarina - mutta juuri kukaan ei muista edes tuoteryhmää - brändistä puhumattakaan, mitä mainostettiin. Silloin kampanjan eurot eivät sada ainakaan omaan laariin - pahimmassa tapauksessa ne menevät suoraan kilpailijoille.

Kaikki selitykset siitä, miten kampanjan tehoa ei voida mitata, ovat tekosyitä. Nykyisen dataohjaavan päätöksenteon aikakautena kaikkea voidaan mitata. Esteenä ei ole se, että kampanja oli brändikampanja, tuotteen myynti tapahtuu jälleenmyyjien kautta tai verkon ulkopuolella, mainos oli offline-medioissa (TV, printti, radio, ulkomainonta) tai että kampanjassa oli mukana useita eri kanavia ja medioita. Jokaisen median, jokaisen eri kanavan vaikutus myyntiin voidaan mitata.

Forbes_marketing

Matemaattista tarkkuutta mittaamiseen

 Ekonometria on taloudellisten asioiden mittaamista tilastomatemaattisin menetelmin. Nämä menetelmät ovat olleet tilastotieteen kirjoissa jo yli sata vuotta, mutta se, että niitä on alettu yhä enemmän ottaa vasta viime vuosina käyttöön, perustuu yksinkertaisiin asioihin:

  • nykyään saadaan yhä enemmän ja yhä tarkempaa dataa asiakkaiden kuluttajakäyttäytymisestä, ostopoluista ja ostotransaktiota edeltäneistä vaiheista; vrt. kanta-asiakasohjelmat, tunnistautumismekanismit verkossa, mobiilissa, kivijalkamyymälöissä
  • mallinnukset voivat olla yhä mutkikkaampia, muuttujia yhä enemmän, ja ne ovat silti mallinnettavissa yhtälöihin, jotka avaavat eri muuttujien korrelaatiot ja selitysasteet myyntiin
  • tietokonekapasiteetti, ohjelmistot ja älyteknologia mahdollistavat yhä pidemmälle vietyjä matemaattisia malleja ja laskukaavojen laskentoja silmänräpäyksessä
  • businessanalytiikan ja markkina-analytiikan koulutus yliopistoissa ja ammattikorkeakouluissa yleistyy, alalle valmistuu jatkuvasti uusia osaajia, jotka ovat hankkineet tietotaitonsa alan korkeakouluissa. Tälle porukalle tulosten mittaaminen, analysointi ja soveltaminen käytännön päätöksentekoon on itsestään selvää.

Datasta päätöksentekoon ja toiminnan ohjaukseen

Toinen vanha markkinointialan klisee on, että data, jota ei oteta käyttöön ja jonka perusteella ei tehdä mitään toimenpiteitä, on hyödytöntä. On aivan sama, kuinka paljon dataa kertyy yritykselle, ja kuinka detaljeihin sillä päästään, jos dataa ei käytetä mihinkään. Markkinointianalytiikan tarkoitus ei ole suinkaan vain tuottaa lisää dataa, vaan johtaa sen avulla toimintaa: tuottaa konkreettiset toimenpidesuositukset, tulkinnat välittömään päätöksentekoon.

Päätöksenteko on monin verroin helpompaa, kun meillä on mitattua dataa markkinoinnin tuloksista ja tehokkuudesta. Haluaisitko sinä matemaattisten metodien avulla:

  • Selvittää kaikkien markkinointikanavien korrelaation myyntiin, sivustoliikenteeseen tai myymäläliikenteeseen?
  • Laskea eri kanavien selitysasteen myynnistä? Entä kaikkien markkinointipanostustesi ja eri kanavien (ml. maksuttomat kanavat) yhteenlasketun selitysasteen myynnistä?
  • Liittää myynnin mallinnukseen myös muita tekijöitä, joiden uskotaan vaikuttavan myyntiin: esim. kilpailijoiden toimenpiteet, hinnoittelumuutokset, tarjouskampanjat, medianäkyvyyden tai jopa säätilan tai lämpöasteet?
  • Tietää, mikä on minkäkin lasketun tuloksen tilastollinen varmuus - prosenttiosuus, joka kertoo sen, ettei tulos johdu pelkästään satunnaisvaihtelusta? Millaista varmuutta sinä vaadit päätöksenteolle - riittääkö 95 %, 98 % tai 99 % luottamustaso?

Kun mutu ei riitä ja sukupolvi vaihtuu

 Päätöksenteossa ja markkinoinnissa on valtava murros edessä. Ei pelkästään kanavat ja viestimet ole digitalisoituneet, vaan myös päätöksenteko on dramaattisesti muuttumassa. Vanhan liiton mutu ja "näin on aina ennenkin tehty" -selitykset eivät enää yritysmaailmassa toimi, kun uusi sukupolvi on korkeakouluopinnoissaan jo orientoitunut "data driven" -maailmaan, jossa kaikki päätöksenteko perustuukin tutkittuun dataan, analytiikkaan ja tilastomatemaattiseen päätöksentekoon.

Perstuntumalla ei enää tehdäkään päätöksiä, kun tulee sukupolvi, joka on mitannut, analysoinut ja laskenut todennäköisyydet, ja ohjaa toimintaa mitattujen tulosten perusteella. Erityisesti A/B-testaaminen ja eri vaihtoehtojen lakkaamaton vertailu lennossa, myös kesken kampanjoiden, on jatkossa arkipäivää. Ohjelmistot ja tekoäly ohjaavat ja auttavat, mutta jonkun pitää osata silti rakentaa kampanjat, valita A/B-testattavat elementit ja ideoida myös luovat ratkaisut, kohderyhmät, kanavavaihtoehdot, joiden toimivuutta ja tuloksellisuutta lähdetään testaamaan.

Automaatiosta ei ole kyse. Ihmiset rakentavat edelleen mallinnukset, ideoivat luovat ratkaisut, kanavat, kohdeyleisöt, mutta ei satunnaisesti ja mutulla, vaan testaamalla ja mittaamalla sekä analysoimalla mittaustulokset. Optimointi on hieno sana, ja siinä auttaa myös tekoäly, mutta käytännössä optimointi edellyttää jo vertailua, mallinnuksia, vaihtoehtoja, joista heikosti toimivia ja liian kalliita voidaan ohjelmistojen ja tekoälynkin avulla lähteä karsimaan ja ohjaamaan panostuksia yhä kustannustehokkaampaan tekemiseen.

Siirry "data driven" -aikakauteen

Mikä on oman yrityksesi tila? Elääkö se vielä mutu-päätösten ja "näin on ennenkin tehty" -logiikan kivikautta - vai onko se jo siirtynyt tiedolla ja tutkimusdatalla johtamisen aikakauteen? A/B-testataanko eri vaihtoehtoja, vai uskotaanko yrityksessä sokeasti siihen, mikä on toiminut aiempinakin vuosikymmeninä?

Ota yhteyttä Econometrics Finlandiin, ja autamme alkuun. Mikään ei ole sen kalliimpaa, kuin uskoa mutuun ja olla mittaamatta ja analysoimatta eri ratkaisujen toimivuutta ja kustannustehokkuutta.

- Ismo Tenkanen 

 

 

 


Ohjelmallinen ostaminen parantaa mainostajan kontrollia mainontaan

Ohjelmallista ostamista on jälleen kommentoitu MarMaissa ja monissa perinteisissä medioissa. Aihetta on lähes yksinomaan käsitelty isoissa kotimaissa medioissa negatiivisena asiana. On peloteltu klikkiroboteilla ja feikkisivuilla, jonne mainokset päätyvät, sekä täysin kontrollomattomalla mediaympäristöllä. "Ties mihin ympäristöön - jopa pornokuvien rinnalle - mainoksesi päätyvät". MARK:in seminaarissa aiheesta esitelmöi yhden suurimman suomalaisen mediatalon johtaja, joka Powerpointillaan näytti tyhjää säkkiä: "ohjelmallisessa ostamisessa ette tiedä, minne mainoksenne päätyvät, vaan se on sokko-ostamista".

Tässä välissä oli ihan pakko avata oma suu, ja kertoa, että tämä ei pidä lainkaan paikkansa. Kun käynnistää ohjelmallisen ostamisen kampanjan, jo seuraavana päivänä on täydellinen listaus myös sivustoista tai blogeista, joissa mainos on esiintynyt vähintäänkin yhden kerran. Siis silloinkin, kun niitä sivustoja ei ole ennalta millään tavalla määritelty tai rajoitettu, missä medioissa halutaan mainosten näkyvän. Tästä listasta alkaa sitten karsinta ja optimointi: saavutettujen tulosten mukaan. Mutta toki voidaan ennalta valita medioita, vaikka ihan medianimikkeiden mukaan ja ottaa haluttaessa mukaan vain tunnettuja kotimaisia medioita, jos niin halutaan.

Markkinoinnin automaatiosta ei ole kyse

Suomen Markkinointiliiton Ohjelmallisen ostamisen seminaarissa yleisön (mainostajien) keskuudessa vallitsi suuri hämmennys, ja esitettiin ääneenkiin kysymys, että onko ohjelmallinen ostaminen sama asia kuin markkinoinnin automaatio.

Vastaus on, että nämä ovat kaksi täysin eri asiaa, vaikka yhtäläisyyksiäkin on. Markkinoinnin automaatiolla tarkoitetaan tietysti laajemmassa mielessä kaikkia toimenpiteitä, joissa esim. verkkokaupassa tai verkkosivustolla käynyttä lähestytään jollain markkinointiviestillä, ja on ennalta päätetty, minkälaisella triggerillä ja mekanismilla potentiaalista asiakasta lähestytään, jos hän on vaikkapa sijoittanut tuotteita ostoskoriin, mutta poistunut tilaamatta. Tai ostanut kirjailija X:n tuotantoa aiempina vuosina asiakastietokannan mukaan. Tai ladannut sivustolta jo 10 eri sivua tai viettänyt siellä yli 5 minuuttia. Voidaan tilanteesta riippuen lähettää sähköpostia, tekstiviesti - tai esittää display-mainontaa medioissa, joissa kävijä sattuu vierailemaan lähipäivinä.

Juuri tällainen remarketing, uudelleenmarkkinointi verkkomedioissa on ollut myös ohjelmallisen ostamisen lähtökohtia, ja silloin ideana on tietenkin, että ei suinkaan  odotella, että kävijä saapuu vain yhteen tai muutamaan ennalta valittuun mediaan aivan sattumalta - vaan pyritään tavoittamaan kävijä tuhansissa tai jopa sadoissa tuhansissa eri medioissa, joissa potentiaaliset asiakkaat sattuvat vierailemaan. Eli selvällä suomen kielellä pääidea ohjelmallisessa ostamisessa on kohderyhmän aiempi selainkäyttäytyminen ja millaista kohderyhmää halutaan tavoittaa - eikä enää se, missä yksittäisissä mediasivustoissa kohdeyleisö toivon mukaan kampanjapäivinä vierailee.

Kontrolli mainostajalle - ei enää medioille

Vielä viitisen vuotta sitten lähes kaikki display-mainonta verkkomedioihin ostettiin ottamalla yhteys mediamyyjiin, jotka edustivat eri medioita. Neuvoteltiin hinta, ja buukattiin sitten ennalta sovittu määrä mainosnäyttöjä tai pahimmassa tapauksessa aikapohjainen kampanja johonkin mediaan. Voiko olla pahempaa sokko-ostamista kuin aikapohjainen kampanja ennalta valittuun mediaan: kukaan ei voi ennalta tietää, keitä tavoitetaan, kuinka monta kontaktia tavoitetaan, ja saadaanko markkinointipanostuksella yhtään mitään aikaan? Rahat on ennalta korvamerkitty ko. medialle, ja juuri mitään ei ole tehtävissä, jos kampanja ei toimikaan toivotulla tavalla!

Myös silloin, kun kiinteässä ostotavassa sovittiin ennalta mainosnäyttöjen määrä miljoonissa, kontrolli siitä, millä yksittäisellä verkkomedian sivulla tai mediaverkossa kymmenien tai satojen sivustojen yksittäisellä satililla mediatalolta ostetussa kampanjassa mainos esitetään, oli usein yksinomaan mediatalolla. Jopa tilanteessa, että asiakas on analytiikan kautta todennut, että media X ei tuota toivotunlaisia kontakteja ja tuloksia, mediatalon mediamyyjä saattoi tylysti todeta asiakkaalle ja tätä edustavalle mediatoimistolle: "ei meillä ole valtuuksia karsia yksittäisiä medioita kampanjasta"!

Nyt kun ohjelmallisessa ostamisessa ostajalla - mainostajalla itsellään tai hänen toimistollaan - on täydellinen kontrolli siihen, missä mainoksia esitetään - kotimainen media väittää, että se on "sokko-ostamista". Kyllä, useimmiten ohjelmallisen ostamisen kampanjaan EI valita ennalta medioita - koska ei tiedetä etukäteen, missä medioissa haluttu kohderyhmä vierailee, vaan valitaan kohdennuskriteereitä - esim. kävijä on aiemmin vertaillut asiakkaan omilla sivuilla tai tietyn aihepiirin mediasivustoilla - esim. matkailu, autoala, työpaikkasivustot jne. - ja halutaan tavoittaa hänet mediariippumattomasti.

Guardian_tokmanni

Kuva yllä: kotimainen mainostaja www.theguardian.comin sivuilla - mainos näkyy vain suomalaiselle käyttäjälle, joka on vieraillut asiakkaan sivuilla tai sen tietyssä osiossa. 

Sivustojen kontrolli black list'ien ja white list'ien avulla

Vaikka ohjelmallisen ostamisen kampanja rakennetaankin pääosin kohdennuskriteerien, ei medianimikkeiden kautta, mikään ei estä myös listaamasta mediasivustoja, joissa mainosten halutaan näkyvän ("white list") tai ei missään tapauksessa haluta esiintyvän ("black list"). Olen ollut toteuttamassa ison eläkevakuutusyhtiön kampanjaa, jossa asiakas halusi listata 20 johtavaa kotimaista b2b-mediaa, joissa mainokset ainoastaan näkyivät - ja näihin kaikkiin päästiin ohjelmallisen ostamisen kautta. Ja murto-osalla siitä hinnasta, jota kampanja olisi maksanut mediataloista kiinteästi ostettuna!

Tämän lisäksi mediaympäristöä kontrolloidaan lukuisten eri kriteerien avulla, joilla voidaan karsia esim. mainosten näkyminen ei-toivotussa, vaikkapa polittiisessa ympäristössä, uhkapelisivuilla jne jne. Silti usein tulee tilanteita, että mainostaja itse törmää mainokseen vaikkapa tunnetun kotimaisen mediatalon ei-niin-toivotulla sivustolla, ja haluaa median pois kampanjastaan. Tämä onnistuu minuutissa yhdellä painalluksella eli lisäämällä ko. media black listalle!

Kampanjan optimointi moninkertaistaa mainostajan kustannustehokkuuden

Ohjelmallisen ostamisen kampanjassa avainasia on, että kampanjaa optimoidaan lennossa, saavutettujen tulosten mukaisesti. Asiakas tietysti itse asettaa kriteerit, tavoitellaanko näkyvyyttä, klikkejä ja liikennettä sivustolle, vai konversioita itse kohdesivulla - esimerkiksi tilauksia tai yhteydenottopyyntöjä. Mikä parasta, näistä kaikista saadaan täydelliset listaukset, ja ryhmiteltynä:

  • eri kohdennuskriteerien mukaan
  • eri sivustojen /URL:ien/mobiiliapplikaatioiden mukaan
  • eri luovien ratkaisujen /mainossisältöjen mukaan

Optimointi tarkoittaa käytännössä sen karsintaa, mikä on osoittautunut toimimattomaksi - joko ei ole saatu haluttuja tuloksia, tai ne ovat tulleet liian kalliiksi. Mikään ei estä keskeyttämästä koko kampanjaa - tai poistamasta siitä mitä tahansa sivustoja, kohdennuksia tai huonosti toimivia luovia ratkaisuja.

Ei ihme, että suurimmat mainostajat panostavat yhä enemmän ohjelmalliseen ostamiseen. Isoimmat ovat jo rekrynneet ohjelmalliseen ostamiseen ammattilaisia, ja ottaneet ohjelmallisen ostamisen ohjelmistot talon sisäiseen käyttöön, eivätkä enää ulkoista asiaa toimistoille. Tässä ei ole mitään uutta - samoin kävi aikanaan hakumainonnalle, kun sen tehokkuus ja potentiaali ymmärrettiin isojen mainostajien keskuudessa.

Mihin ohjelmallisen mainonnan pelottelu ja vastustus perustuu?

Jos ohjelmallinen ostaminen siis nimenomaisesti antaa kontrollin display-mainonnasta mainostajalle itselleen ja helposti tuplaa tai moninkertaistaa - asiakkaiden omienkin kommenttejen mukaisesti - mainonnan tehokkuuden, niin miksi sitä niin voimallisesti vastustetaan kotimaisessa medioissa ja luodaan jatkuvalla syötöllä kauhutarinoita?

Vastaus on yksinkertainen ja kotimaisen median kannalta ikävä: koska ohjelmallinen ostaminen ohjaa mainontaa yhä enemmän Suomen rajojen ulkopuolelle ja isoihin kv. medioihin. Kun kohderyhmä tavoitetaan eBay'sta, Allmusic.com:ista, The Guardian.com:ista, Washington Postista tai Financial Timesista, niin tokihan siinä kotimaisen mediatalon siivu digimarkkinointipanostuksista ohenee kovaa vauhtia. Ja kun niitä potentiaalisia sivustoja, missä suomalaisenkin kohdeyleisön voi tavoittaa, on loputtomasti maailmalla, niin kotimainen media saa yhä pienemmän osan mainosrahoista.

Onhan tässä kauhutarinaa kotimaiselle medialle kerrakseen, ymmärrettävästi. Mutta ei nyt sekoiteta faktoja fiktioon.

- Ismo Tenkanen


Analytiikan perusasiat kuntoon uudelle sivustolle

Perustin uuden yrityksen heinäkuussa, ja elokuussa yritys rekisteröitiin kaupparekisteriin osakeyhtiöksi. Perustamistietojen syöttöä seuraavana aamuna olikin sitten jo uuden email-osoitteen sähköposti täynnä vakuutusyhtiöiden, markkinointitoimistojen ja tilitoimistojen tarjouksia. Ja saman tien alkoi puhelin soida myös huijarifirmoilta, jotka totta kai "tarkistivat yhteystietoja" milloin mihinkin "puhelinluetteloonsa", joka on vain netissä, mutta johon on liki välttämätöntä liittyä, siirtääkseen rahaa heidän tililleen, ja saadakseen vastineeksi "näkyvyyttä" nettikatalogissa, jossa käy kolme kävijää kuukaudessa ja nekin vain huijattuja asiakkaita...

Verkkosivut kuntoon siihen erikoistuneelta toimistolta

Nettikatalogihuijareiden vipuun en toki mennyt, mutta kotisivut päätin tilata yritykseltä, joka oli oikein erikoistunut pienyritysten nettisivujen rakentamiseen järkevällä hinnalla. Toki olen viitisen nettisivustoa koodannut vuosikymmenen saatossa ihan html-editorin avulla, mutta saittien ulkoasuista on alkanut kuulua enemmän kuin rivien välistä kommentteja, että ne edustavat esihistoriallista aikaa ja kaipaisivat graafikon silmää. Niinpä päätin tilata sivut firmalta, jonka referensseissä näkyi hyvin ammattimaisia yrityssaitteja WordPressillä toteutettuna.

Kuusi viikkoahan siinä meni toimeksiannosta julkistamiseen tältäkin toimistolta. Markkinointianalyytikkona ja hakukonespesialistina mielenkiinnolla seurasin, missä mallissa sivusto on, kun toimiston mielestä se on julkaisuvalmis ja syötetty liveksi nettiin.

Kaikki analytiikan perusasiat puuttuvat toimistojen julkaisemilta sivuilta

Ei ollut toki suuri yllätys, että kaikki perusasiat loistivat poissaolollaan toimiston julkistamilta sivuilta. Kun on toistakymmentä vuotta katsellut erilaisten markkinointiviestinnän ja digitoimistojen työskentelyä myös itse toimistoissa, kylmä fakta vain on, että suomalaisten toimistojen osaamiseen ei yleensä kuulu - eikä asiakkaalle ainakaan aktiivisesti tarjota - analytiikan kuntoon saattamista, ja sen hakunäkyvyyden kanssa on myös vähän niin ja näin. Jotenkin tulee itselle mieleen se Simpsons-episodi, jossa Homer Simpson perustaa nettisivun, jossa pyörii jokin tanssiva Jeesus, ja sitten Homer jää pyörittelemään peukaloitaan ja odottelemaan, että joku kävijä eksysisi sivustolle. Nettisivuja ammatikseen toteuttavalle toimistolle ei aina välähdä mieleen, että:

- yrittäjällä on tarkoitus, että sivut löytyisivät verkosta ja sen hakukoneista
- yrittäjällä on sivustolla kenties jokin muukin tarkoitus tai tavoite kuin saada sivut julkistettua
- yrittäjä saattaisi olla kiinnostunut tiedosta, onko joku muukin eksynyt sivustolle, ja mitä kautta tämä päätyi sivustolle ja mitä sisältöä hän luki
- yrittäjä saattaisi olla kiinnostunut tiedosta, päätyikö sivuston kävijä johonkin tavoitetapahtumaan sivuilla vierailtuaan?

Kun on omia kollegoita ollut henkilöinä, jotka asiakkaille myyvät verkkosivustoja tai verkkokauppoja, niin vakioselityshän sille, että analytiikkapuolta tai hakunäkyvyyttä ei hoideta automaattisesti kuntoon, on, että "asiakas ei tilannut niitä". Aivan, mutta tarjottiinko niitä, sillä koko ajan itse törmään yritysasiakkaisiin, joilla sivusto on mainostoimiston tai digitoimiston tekemä, ja ollut verkossa jo kuukausia tai jopa vuosia, ja kenelläkään ei ole mitään tietoa siitä, käykö sivustolla kukaan tai mihin sivustolla vierailu olisi johtanut. Toki jos sivustolla on jokin yhteydenottolomake, ja siihen ei ole tullut kuin SPAMmia, voi päätellä, että sivusto ei ole ainakaan nettilomakkeen täyttöön houkutellut, mutta tärkeä tieto tähänkin olisi se, kuinka moni on löytänyt sivuston esimerkiksi hakukoneiden kautta, ja jos on, niin millä avainsanoilla. Eli näkyykö yritys hakukoneissa relevanteilla avainsanoilla ja jos ei näy, pitäisikö asialle tehdä jotain?

Nämä asiat ensiksi kuntoon

Kaikki seuraavat asiat olisi hyvä hoitaa kuntoon niin nopeasti kuin mahdollista, heti kun sivusto on julkaistu. Jos asiaa ei osata hoitaa asiakasyrityksessä, eikä toimistossa, joka sivuston perusti, niin apua saa vaikkapa allekirjoittaneelta.

1) Sivustomittaus kuntoon

Toki jo sivuston ylläpidon lokianalyyseista saa perustilastoja eri tiedostojen latauskerroista, mutta ilmainen Google Analytics kannattaa kytkeä päälle heti kun sivusto julkaistaan. Google Analytics -tilin voi perustaa kuka tahansa, joka perustaa ilmaisen Google-tilin, jonka avulla saa pääsyn myös lukuisiin muihin Googlen palveluihin ja ilmaisiin ohjelmistoihin. Google Analytics -tilin perustettuaan saa ohjelmasta koodinpätkän, joka lisätään kaikille sivuille.

Eri julkaisujärjestelmissä koodin lisääminen tapahtuu eri tavalla, mutta yleisimmissä julkaisujärjestelmissä on joko valmiit palikat tai helposti ladattavissa olevat lisäosat (add-ons) analytiikkakoodien lisäämiseen, niin ettei tarvitse enää sivu kerrallaan käydä html-koodia editoimassa, kuten ennen vanhaan. Google Tag Manager on tietysti nopea tapa lisätä Analytics-koodi, joskin on aika selvää, että jos sivustolle on asentamatta Analytics, ei sinne ole asennettu myöskään GTM-koodeja, eli jommasta kummasta on aloitettava.

Google Analytics tarjoaa kattavasti dataa sekä suosituimmista sivuista ja kävijöiden määristä että myös liikenteen lähteistä, eli esimerkiksi siitä, kuinka moni tuli sivustolle suoraan kirjoittamalla web-osoitteen selaimen osoitekenttään, kuinka moni hakukoneista, kuinka moni somelinkkien kautta jne. Analyticsissa on nykyisin myös Real Time -seuranta, eli näkee välittömästi, että mittaus käynnistyy ja dataa kertyy, eikä tarvitse odotella raporttien päivittymistä.

2) Tavoiteseuranta määriteltävä

Analytiikoille tuttu juttu on, että esim. Google Analytics -kursseille saapuvasta kymmenestä asiakkasta yhdeksällä on tavoiteseuranta määrittelemättä. Tämä tarkoittaa sitä, että Google ei voi tietää, mikä on sivuston ja asiakkaan tavoite, ja kaikkien, jotka asentavat Google Analytics -mittauksen, pitäisi itse määritellä tavoitteet. Jos tavoitteita ei ole määritelty, analytiikan tavoiteseuranta näyttää tyhjää tai nollaa.

Tavoitteet kannattaa määritellä, on kyse sitten mistä tahansa toimialasta, ja silloinkin vaikka et myisi sivustolla yhtään mitaan, vaan ainoastaan haluat jakaa tietoa erilaisten mediasivustojen ja blogien tapaan. Jos kyse on sitten liiketoiminnasta, jonka tavoitteena on saavuttaa uusia asiakkuuksia, ja käyttää verkkosivustoa yrityksen tunnettuuden parantamiseen, tiedon levittämiseen yrityksen tarjonnasta ja yhteydenottopyynnön jättämiseen - tai peräti tilaukseen suoraan verkkopalvelusta, tavoitemäärittely on sitäkin tärkeämpää. Tyypillisiä tavoitteita, joita voi olla useita, ovat esimerkiksi:

- tilaus tai ostotapahtuma verkosta (esim. verkkokauppa)
- yhteydenottopyyntö
- email-osoitteen klikkaaminen
- vierailu yhteystiedot-sivulla
- uutiskirjeen tilaaminen
- hinnaston lataaminen, muun dokumentin, esim. pdf-tiedoston lataaminen
- sivustolle upotetun videon katselu
- lomakkeen lähettäminen, muun painikkeen painaminen, linkin klikkaaminen sivuston ulkopuolelle
- vierailu missä tahansa valitussa osiossa tai yksittäisellä sivulla, joka määritellään tavoitteeksi
- vierailun minimikesto tai ladattujen sivujen määrä

Huomaa, että lähes kaikki yllämainituista eivät lähde itsekseen käyntiin Google Analyticsissa, vaan vaativat esim. Event Tracking -tapahtumien koodauksen ja määrittelyn, jotta esimerkiksi button-nappien tai linkkien klikkaukset tai lomakkeiden lähettämiset alkavat näkyä analytiikassa - ja jonka jälkeen niistä voi määrittää tavoitteen, joiden toteutumisia seurataan. Event Tracking -seurannan koodaaminen ja määrittely vaativat jo hieman edistyneempää analytiikkaosaamista, mutta näihinkin löytyy googlaamalla helposti apua sekä Googlelta itseltään että 3. osapuolen sivustoilta, jos on intoa käydä asioita itse opettelemaan. Jos ei ole, ota yhteyttä ja tulemme apuun!

Alla kuvassa esimerkki yhteydenotto-lomakkeen Lähetä-buttonia klikanneiden seurannasta Google Analyticsista reaaliaikaisena:

Yhteydenotto_ga

Kun tavoitteet on määritelty, ei pelkästään pääse seuramaan niiden kertymistä ja määriä, vaan pääasia on, että voi analysoida, mitkä sisällöt sivustolla ja eri liikenteen lähteet ja kanavat parhaiten ohjaavat haluttuihin tavoitteisiin!

3) Orgaanisen haun seuranta ja Google Search Consolen käynnistys

Google Analytics tarjoaa tietoa siitä, kuinka moni saapuu sivustolle hakukoneiden kautta, mutta nykyisin avainsanoista, joiden kautta kävijä on saapunut hakukoneen ilmaisesta hakutuloksesta, GA ei juurikaan anna tietoa. Tarkkaan tietoon siitä, miten sivusto on esiintynyt Googlen ilmaisissa eli orgaanisissa hakutuloksissa, pääsee kuitenkin Google Search Consolen avulla, joka aiemmin tunnettiin nimellä Google Webmaster Tools. Sekin on ilmainen Googlen palvelu, jonka avulla näkee jopa niiden avainsanojen määrän, joiden yhteydessä sivusto on esiintynyt hakutuloksissa, myös silloin, vaikka kukaan ei olisi klikannut yrityksen hakutulosta ko. avainsanasta!

Search Console paljastaa myös sijoitukset Googlen hakutuloksissa eri avainsanoilla, ja tarjoaa siten oivallisen työkalun hakukoneoptimoinnin kehittämiseen, kun halutaan alkaa parantaa yrityksen sijoittumista ilmaisissa hakutuloksissa. Search Consolen tiedot voi kytkeä myös Google Analyticsiin näkyville hakutulosten osalta.

4) Hakunäkyvyyden seuranta ja sen parantaminen, hakukoneoptimointi

Usein jopa 70-80 % sivuston liikenteestä saavutetaan ilmaisten hakutulosten kautta, joten asian seuranta ja hakunäkyvyyden kehittäminen on avainasia kaikille, joilla on tavoitteena saavuttaa verkkopalvelun kautta omia tärkeitä kohdeyleisöjään. Hakukoneoptimointia ei juurikaan kannata edes käynnistää, ennen kuin on kuitenkin hoidettu edeltävät kolme tekijää kuntoon, eli mittaus, tavoitemäärittelyt ja orgaanisen haun seuranta.

Hakukoneoptimointa varten on lisäksi verkossa lukuisia ohjelmistoja, joiden avulla voi - lisenssimaksut maksettuaan - alkaa analysoida oman sivuston hakunäkyvyyttä, kilpailijoiden hakunäkyvyyttä, ja alkaa seurata hakunäkyvyyden kehittymistä esimerkiksi tarkkaan valitulla avainsanalistalla.

5) Muu markkinointi, oma media, sosiaalinen media, maksettu media

Ja vasta kun edellä mainitut neljä perusasiaa ovat hoidossa, kannattaa aloittaa liikenteen aktiivinen ohjaus muilla keinoin omalle sivustolle. Email-markkinointi, orgaaninen hakunäkyvyys, omat sosiaalisen median kanavat edustavat "ilmaisia" (toki työtä nekin vaativat) kanavia, mutta lisäksi voidaan seurata analytiikan avulla muuta ansaitun median näkyvyyttä (muiden sivustojen kautta linkkiä pitkin saapuvat), sekä tietenkin kaikkea maksettua mainontaa, miten ne ohjaavat liikennettä sivustolle ja kuinka hyvin ne generoivat liidejä tai uusia asiakkaita.

Maksetusta mainonnasta suosittelisin ensimmäisinä hakumainontaa, Facebook-mainontaa ja remarketing-mainontaa niille, jotka ovat jo sivustolla ehtineet aiemmin vierailla.

Ota yhteyttä, niin kerromme mielellämme lisää kaikesta näistä, samoin kuin digitaalisen markkinoinnin ja myös offline-markkinoinnin eri keinoista.

- Ismo Tenkanen
P.S. Unohdin kertoa, miten kävi nettisivujen rakentamiseen erikoistuneen firman kohdalla hakunäkyvyydelle, kun uusi sivustoni julkistettiin. Joka sivulla oli "noindex"-merkintä sivukoodissa, joka ohjaa hakukonerobotteja ohittamaan sivun indekseistään. Se oli firmalta unohtunut päälle, kun sivuston rakennusvaiheessa tuo "noindex" on tarkoituksella ollut päällä. Eli sivustoni oli hakukoneille 100 % näkymätön, kunnes poistin tuon WordPressin asetuksista...

 

 

 


Uusi mittaamisen kulttuuri tulee nuoren sukupolven mukana

Markkinointiviestinnän tehtävissä jo 90-luvulta asti päivittäin työskennelleenä on ollut erittäin mukava huomata, miten nuori sukupolvi Suomessa eroaa merkittävästi meistä vanhemmista. Ainakin kolmessa asiassa tämän päivän nuoret ja työelämään vasta siirtyvät ovat ison harppauksen aiempia sukupolvia edellä. Digitalisaatio on tietysti luonnollista, jos on koko ikänsä elänyt Internet- ja mobiiliaikaa, kun me vanhemmat toistuvasti muistelemme aikoja, jolloin vielä runsaat 15 vuotta sitten lausahdettiin, että "vaatteita ei ainakaan koskaan kukaan osta verkosta" tai "et kai tosissasi usko, että joku ostaisi lentolipun netistä"... 2000-luvun alussa vierailin pankin markkinointitutkimusyksikössä, jossa asiakkaani ääneen ihmetteli, uskallanko tosiaan "maksaa netissä ostotapahtuman"?

Toinen asia, jossa nuoret elävät ihan eri planeetalla kuin me 60-70-luvun kasvatit, on kansainvälisyys. Startup-yrittäjät, nuoret verkkokauppiaat eivät enää lähtökohtaisesti perustakaan yrityksiään vain kotimaan markkinoille, vaan ymmärtävät, että ulkomailta voi saada liikevaihtoa ihan eri lukemia kuin Suomessa yksin. Tässä me suomalaiset olemme ikävä kyllä laskeutuneet puusta aika paljon esim. pohjoismaisia kollegojamme perässä, mutta on hienoa nähdä nuorten startup-yrittäjien ymmärtävän bisnekset jo globaaleina.

Mittaamisen kulttuuri tulee vain nuoren sukupolven kautta

Kolmas asia, jonka itse uskon tulevan ja kasvavan vain nuoren sukupolven kautta, on mittaamisen kulttuuri, joka on ollut Suomessa todella matalalla tasolla markkinointiviestinnässä aiemmat vuosikymmenet. Mutta kun markkinointipäättäjäksi valitaan nuori digisukupolven ihminen, tämä lähtökohtaisesti mittaa markkinoinnin tuloksia, ja ohjaa toimintaa mitattujen tulosten perusteella. Tämä voi kuulostaa hölmöltä, mutta niin ei ole kovinkaan kauaa markkinointialalla tehty. Aiemmin riitti pelkkä "mutu", ja "näin on aina ennenkin tehty", joita lausahduksia kuulee edelleen vanhemman polven markkinointiviestinnän konkareilta.

Jokainen analyytikko on kuullut sataan kertaan kaikki ne tekosyyt, miksi "kaikkea ei voi mitata", "kampanjan vaikutukset tulevat pitkäkestoisina, eikä niitä voi nähdä mittaamalla", ja "sinä et ymmärrä mitään brändinrakentamisesta", heti kun aletaan kysellä tulosten mittaamisen perään.

Ajat ovat kuitenkin nopeasti muuttumassa. On enemmän kuin kiehtovaa kuulla, että business-analytiikka on Aalto-yliopiston kauppatieteellisellä puolella toiseksi suosituin koulutusohjelma, ja että ekonometrian kursseja ei enää upotetakaan vain tilastotieteen tai insinooritieteiden koulutuksiin, vaan ne ovat myös kauppatieteen puolella: nuorille kauppatieteilijöille on itsestään selvää, että analytiikka, mittaaminen, datalla ohjaaminen kuuluvat liikkeenjohtoon, ei vain jonnekin IT- ja insinööriosastolle. Mainostoimistossa 10 vuotta töitä tehneenä kuvaavaa oli, että IT-osastoa kutsuttiin mainosvelhojen jargonissa "ATK- ja tulostusyksiköksi", ja analytiikkaa "insinöörimittaamiseksi". Luovien gurujen työn jälkeä ei sopinut mitata, sillä luovuus ei ollut mitattavissa. "Tuloksia" nautittiin pokaalien muodossa mainosmaailman gaaloissa ja juhlatilaisuuksissa. Mitä asiakas sai palkitusta menestyskampanjasta? "Et sä voi sitä mitata", sai kuulla.

Kaikkea voi mitata

Sukupolvet vaihtuvat kuitenkin myös asiakaspäässä, ja nuoremmat markkinointipäättäjät ja nykyinen yritysjohto eivät enää tee kampanjoita erikseen, siten, että toisilla kampanjoilla pelkästään rakennetaan pitkäkestoisesti brändiä, ja aivan toisilla kampanjoilla buustataan myyntiä. Ja vaikka kuinka rakennetaan brändiä, kuten toki pitääkin, niin brändinkin tilaa ja tuote -ja yritysmielikuvia sekä voi että tulee mitata.

Kampanjalla pitää olla tavoitteet, ja niitä pitää mitata, olivat ne tavoitteet ihan mitä tahansa. Liki kaikki selitykset, miksi ei mitata, ovat tekosyitä, jotka perustuvat yrityksen mittauskulttuurin puuttumiseen, ja jopa sen pelkoon. Jos vuosikymmeniä yrityksessä työskennellyt markkinointipäättäjä vastustaa viimeiseen asti kaikkea analytiikkaa ja mittaamista, hänellä on tietysti erittäin hyvä syy tähän vastustukseen. "Entä jos se osoittaa, että olen tehnyt työni huonosti"? Entä jos analyysi osoittaa, että olen vuosikausia käyttänyt rahaa johonkin, joka ei ole tuottanut juuri mitään mitattavia tuloksia?

"Asiat eivät ole niin yksioikoisia"

 Yksi selitys, miksi mittaamista ja analytiikkaa ei haluta, kuuluu, että ihmiset ovat niin erilaisia, ostopolut pitkiä ja mutkikkaita, että "asiat eivät ole niin yksioikoisia", että ne mittaamalla kampanjan tehoa voisivat ilmentyä. Totta on, että perinteiset kampanjamittaukset ovat usein sellaisenaan liian pelkistettyjä, ja mittavat vain yhden median tai yhden kampanjan markkinointiviestiä, ja sen vaikutusta myyntiin turhan yksioikoisesti ja suoraan, niin kuin ihminen olisi helposti ohjattavissa mainoksesta ostoon asti. Tämä on kuitenkin tämän päivän markkinointianalytiikassa otettu huomioon, että ostopolut ovat mutkikkaita, ja ostopäätökseen vaikuttavia tekijöitä lukuisia. Ja päätökseen vaikuttavat lukuisat eri asiat, eivät pelkästään markkinointi.

Ostopolkua voidaan kuitenkin analysoida, ja kaiken ei todellakaan tarvitse tapahtua verkossa. Ei mainonnan, eikä oston. Siitä huolimatta tänä päivänä voidaan laskea eri kampanjoiden - ja myös markkinoinnin ulkopuolisten tekijöiden - korrelaatio myyntiin, olivat ne ostopolut kuinka mutkikkaita tahansa, ja tapahtuivat asiat verkossa tai verkon ulkopuolella. Ja vaikka kuinka ihminen altistuu yhdenkin päivän aikana sadoille markkinointiviesteille niin netissä kuin offiline.

Dataa on yhä enemmän, mutta vain tulkintojen ja toimenpidesuositusten kautta siitä on hyötyä

 Vanha tuttu analytiikan klisee on, että data sellaisenaan ei hyödytä ketään - jos sen perusteella ei osata tehdä toimenpiteitä ja ohjata liiketoimintaa. Se, miksi datan hyödyntäminen ja liiketoiminnan ohjaaminen datan ja analytiikan avulla kuitenkin etenevät lähivuosina nopeasti, perustuu moneen asiaan. Ensinnäkin, dataa on yhä enemmän, kaikilla yrityksillä, ja sitä saadaan yhä monipuolisemmin ja perusteellisemmin. Mutta sitä myös onneksi hyödynnetään ja analysoidaan yhä useammin. Vielä 1990-luvulla ja 2000-luvun alussa analytiikka oli lähinnä Web-analytiikkaa ja nettilatausten klikkistriimin seurantaa - jonka raportit lojuivat jossain IT-osaston pöydillä, ilman, että sitä markkinoinnissa ja yritysjohdossa millään tavalla hyödynnettiin.

Analytiikka kehittyi kuitenkin kymmenessä vuodessa Web-analytiikasta markkinointianalytiikkaan ja business-analytiikkaan, jonka avulla voidaan analysoida lukemattomien eri tekijöiden yhteyksiä myyntiin, ei pelkästään nettiklikkien, vaan aivan minkä tahansa asioiden vaikutuksia toisiinsa. Eli yhtä lailla TV-kampanjan vaikutusta myyntiin kivijalassa, tai kilpailjan toimenpiteiden tai media-artikkelin vaikutus myyntiin.

Tällaisia asioita analysoidaan ekonometrian avulla, ja sen menetelmät ovat olleet tilastotieteen kirjoissa sata vuotta. Miksi niitä ei ole aiemmin samalla tavoin hyödynnetty ja otettu käyttöön? No, muistetaanpa se, että vielä 70-luvulla yliopistojen ATK oli reikäkorttiaikakaudella, ja ensimmäisillä 80-luvun alun mikrotietokoneilla oli 20 kilotavua "keskusmuistia". Näinä aikoina regressioanalyysia laskettiin kynän ja paperin ja laskutikkujen avulla. Mikä tahansa muu kuin yhden muuttujan lineaarinen regressioanalyysi olisi vaatinut melkeinpä matemaatikon paikalle tuhertamaan monimutkaisia kaavoja, joiden laskentaan olisi työtunnit ja vuorokaudet kuluneet. Nyt sama onnistuu ekonometrian peruskurssilla Excelin avulla minuuteissa. Ohjelmistot ja tekoäly kehittyvät sellaisella vauhdilla, että esimerkiksi optimointiohjelmistot ohjaavat kohta digitaalisia kampanjoita kohti KPI-tavoitteita liki itsekseen. Mutta jonkun pitää niillekin syöttää tavoitteet ja ymmärtää, mitä tavoitteita kohti optimoidaan.

Teknologian, tietokoneiden ja ohjelmistojen kehitys eivät siis riitä - tarvitaan myös analyytikkoja ja osaajia, jotka ymmärtävät, mitä voidaan mitata, miten lukuja analysoidaan, ja miten tuloksia voidaan optimoida kohti haluttuja tavoitteita. Onneksi tähänkin on tulossa suuri muutos, sillä analytiikkakoulutuksia on yhä useammassa yliopistossa ja ammattikorkeakoulussa - osaajia tarvitaan. Mutta muutos näkyy pian kaikissa yrityksissä, sillä "data driven marketing" on tullut tai tulossa osaksi jokaisen markkinoijan arkea.

- Ismo Tenkanen