Ennustava analytiikka markkinoinnissa: mitä se tarkoittaa ja miten se auttaa?

Mitä ennustava analytiikka oikeastaan on?

Markkinoinnin analytiikka on perinteisesti ollut taaksepäin katsovaa: mitä tapahtui viime kuussa, mistä liikenne tuli, mikä kampanja toimi. Ennustava analytiikka kääntää katseen eteenpäin.

Idea on yksinkertainen. Järjestelmä käy läpi suuren määrän historiadataa, tunnistaa sieltä kaavoja ja käyttää niitä arvioidakseen, mitä todennäköisesti tapahtuu seuraavaksi. Ihmisaivot tekevät tätä jatkuvasti arkijärjellä. Ennustava analytiikka tekee sen datalla, suuressa mittakaavassa ja johdonmukaisemmin kuin intuitio yleensä pystyy.

Markkinoijalle tämä tarkoittaa sitä, että päätösten ei tarvitse perustua pelkkään arvaukseen tai kokemukseen. Datasta löytyy vihjeitä, jos osaa katsoa oikeaan suuntaan.

Kolme konkreettista käyttötapausta

Kuka ostaa seuraavaksi?

Ostotodennäköisyys (propensity to buy) on yksi ennustavan analytiikan käytetyimmistä sovelluksista. Järjestelmä analysoi asiakkaan käyttäytymistä ja arvioi, kuinka todennäköisesti hän tekee ostoksen lähiaikoina.

Käytännössä tämä näkyy esimerkiksi remarketingissa. Sen sijaan että näytät mainoksia kaikille sivustolla käyneille, voit kohdentaa budjetin niihin kävijöihin, joilla on korkein ostoaikomus. GA4:ssä tätä kutsutaan ostotodennäköisyydeksi, ja sen voi ottaa kohdentamisen pohjaksi suoraan Google Adsissa.

Mistä kanavasta tulee paras asiakas?

Attribuutio eli sen selvittäminen, mikä kosketuspiste vaikutti konversioon, on markkinoinnin ikuinen kysymys. Ennustava analytiikka tuo siihen uuden kulman: sen sijaan että vain katsot, mistä asiakas tuli, voit arvioida, mistä kanavasta tulee tulevaisuudessa laadukkaimpia asiakkaita, ei vain eniten klikkejä.

Tämä auttaa budjetoinnissa. Jos tietyn kanavan asiakkaat pysyvät pidempään, ostavat enemmän tai heidän palvelemisensa maksaa vähemmän, sen pitäisi näkyä budjettipäätöksissä, vaikka kyseinen kanava ei näyttäisi edullisimmalta pelkkää CPA:ta katsomalla.

Kuka on lähdössä pois?

Churn-ennakointi on erityisen arvokasta B2B-yrityksille ja palveluihin pohjautuville liiketoiminnoille. Ennustava malli tunnistaa merkit, joita asiakas tyypillisesti näyttää, ennen kuin lopettaa asiakkuutensa: vähentynyt kirjautuminen, tukipyyntöjen kasvu, tyytymättömyysviestit.

Kun nämä signaalit tunnistetaan ajoissa, markkinointi tai asiakkuudenhallinta voi reagoida. Aktivointikampanja, henkilökohtainen yhteydenotto tai tarjous lähtee, ennen kuin asiakas on jo mielessään lähtenyt.

Ennustava analytiikka on jo käytössäsi, ehkä tietämättäsi

Tässä kohtaa moni yllättyy. Ennustava analytiikka ei ole kaukainen teknologia, vaan osa jo tuttuja työkaluja:

GA4:n ennusteominaisuudet arvioivat mm. ostotodennäköisyyden ja poistumistodennäköisyyden kävijäkohtaisesti. Nämä ennusteet näkyvät GA4:ssä valmiina segmentteinä, ja niitä voi käyttää Google Adsin kohdentamisessa, kun tilit on linkitetty ja mainoskäytön ehdot täyttyvät. Lisää GA4:n tekoälyominaisuuksista löydät artikkelista GA4 ja tekoäly.

Meta Ads ja Google Ads Smart Bidding optimoivat huutokauppoja reaaliajassa ennustavien mallien avulla. Järjestelmä arvioi jokaisen huutokaupan kohdalla, kuinka todennäköisesti tietty käyttäjä konvertoi, ja säätää tarjouksen sen mukaan. Kun konversioita kertyy riittävästi, automaattinen hintatarjous on yleensä toimiva valinta, koska isosta datamäärästä kone löytää kuvioita nopeammin kuin ihminen. Pienellä konversiomäärällä mallilla on vähän opittavaa, ks. Google Ads ja tekoäly.

Sähköpostityökalujen lähetysajan optimointi perustuu myös ennustavaan logiikkaan, mutta tarkkuustaso vaihtelee. Klaviyo hakee yleisölle yhteisen optimiajan ja lähettää vastaanottajan paikallisessa ajassa. HubSpotissa ajoitus voi olla aidosti kontaktikohtainen, mutta se vaatii Marketing Hub Enterprise -tilauksen. Mailchimp etsii sopivan ajan 24 tunnin sisällä lähetyspäivästä. Älä siis lupaa henkilökohtaista ajoitusta tarkistamatta, mitä käytössä oleva työkalu tekee.

Mitä tarvitaan, jotta se toimii?

Ennustava analytiikka ei toimi tyhjästä. Se vaatii kolme asiaa:

Dataa. Riittävästi ja laadukkaasti. Puhutaan sadoista tai mieluiten tuhansista tapahtumista, ennen kuin mallit alkavat toimia luotettavasti. Jos konversioita tapahtuu kymmenen kuukaudessa, ennustavaan analytiikkaan ei vielä ole edellytyksiä.

Aikaa. Historiadatan kerääminen vie oman aikansa. Järjestelmä, joka on seurannut asiakaskäyttäytymistä kuusi kuukautta, tekee parempia ennusteita kuin se, joka aloitti viime viikolla. Tähän ei ole oikotietä.

Oikea työkalu. Perusanalytiikkaan riittää GA4 ja mainostyökalujen omat ominaisuudet. Pidemmälle vietynä tarvitaan CRM-integraatioita tai erillisiä analytiikkatyökaluja, kuten HubSpot, Salesforce Marketing Cloud tai erikoistuneet alustat.

Milloin ennustava analytiikka ei kannata?

Ei aina ja kaikkialle. Pienet volyymit ovat tyypillisin este.

Jos sivustollasi käy sata ihmistä kuukaudessa ja konversioita on muutama kappale, algoritmilla ei ole riittävästi aineistoa oppiakseen mitään luotettavaa. Ennusteet ovat satunnaisia ja voivat johtaa harhaan.

Sama pätee hyvin kapeaan kohderyhmään. Jos myyt tuotetta, jota ostetaan kerran elämässä, ostotodennäköisyysmalli ei ole se oikea lähestymistapa.

Tällaisissa tilanteissa kannattaa keskittyä perusanalytiikkaan, segmentointiin ja laadukkaaseen sisältöön, ennen kuin miettii ennustavaa analytiikkaa. Perustan pitää olla kunnossa ensin.

Kirjoittanut

Janne Riihimäki

Tekoälykonsultti ja -kouluttaja markkinointiin · Sofia Digital

Autan markkinointitiimejä ottamaan tekoälyn käyttöön niin, että se jää arkeen. Kaikki lähtee tarpeesta: ensin katsotaan, mitä tiimi tekee, ja sitten valitaan keinot ja työkalut. Tutustu Janneen ja siihen, missä hän auttaa

Tarvitsetko apua käyttöönottoon?

Ota yhteyttä arrow_forward