Digital analytics

Er zijn veel varianten op deze vraag. Soms is het niet eens een vraag, soms is het een statement: “We krijgen steeds meer volgers, en onze inkomsten groeien, dus ik heb geen complexe analytics nodig.”

Digital Analytics vertellen je wat je goed doet, en wat je fout doet. Wat werkt, en wat niet werkt in alle facetten van je marketing, van sociale media, tot content, tot e-mailmarketing. Als je niet meet, ben je aan het gissen. Je zou jezelf een beetje kunnen helpen, maar het is bijna zeker dat je jezelf meer gaat helpen met Digital Analytics. Je zou kunnen ontdekken welke inhoud je publiek echt leuk vindt, en echt deelt. Je zou kunnen zien welke sociale netwerken en activiteiten het meeste verkeer naar je site leiden.

Als je veel tijd besteedt aan sociale media-activiteiten, is het meestal een netto voordeel, en in veel gevallen een groot voordeel, om een deel van die uren te besteden aan metingen en analyses. Dat geeft jou de kennis om uw activiteiten te optimaliseren. En dat zal op zijn beurt weer betere resultaten opleveren van die activiteiten.

Google Analytics is een web analyse dienst die statistieken en analytische basisgereedschappen biedt voor zoekmachine optimalisatie (SEO) en marketingdoeleinden. De dienst maakt deel uit van het Google Marketing Platform en is gratis beschikbaar voor iedereen met een Google-account.

Google Analytics wordt gebruikt om de prestaties van websites te volgen en inzichten van bezoekers te verzamelen. Het kan organisaties helpen de belangrijkste bronnen van gebruikersverkeer te bepalen, het succes van hun marketingactiviteiten en -campagnes te meten, de voltooiing van doelen bij te houden (zoals aankopen, producten toevoegen aan winkelwagens), patronen en trends in de betrokkenheid van gebruikers te ontdekken en andere bezoekersinformatie te verkrijgen, zoals demografische gegevens.

Kleine en middelgrote retail-websites gebruiken Google Analytics vaak om verschillende analyses van klantgedrag te verkrijgen en te analyseren, die kunnen worden gebruikt om marketingcampagnes te verbeteren, website verkeer te stimuleren en bezoekers beter vast te houden. Uit grotere websites en vakgebieden die het publieke belang dienen, volgt ‘big data’.

Om beter te begrijpen hoe social media analytics werkt, is het handig om te kijken naar de mechanismen achter het analyseproces. Een social media analytics tool haalt alle gegevens op uit de API’s van het sociale netwerk (TikTok, Facebook, Instagram, Snapchat, YouTube en Pinterest), slaat ze op in een database en creëert visualisaties in de vorm van tabellen of metrics.

Dit is het basisconcept van een social media analytics platform, maar wat is de werkelijke waarde achter een oplossing als deze? Social media analytics helpt bij het maken van benchmark rapporten, en helpt bij het proces om erachter te komen hoe actief jouw kanalen zijn in vergelijking met de kanalen van jouw concurrenten en welke tools je daar het beste bij kunt gebruiken.

Het geeft informatie over en inzicht in de interactiepercentages, volgers, posttypes, reactietijden en vele andere maatregelen. Hiermee kan je eenvoudig jouw social media prestaties bijsturen en optimaliseren.

Bij DGTLbase zijn we omnichannel experts die Digital Analytics inzichten gebruiken om voordelen te bieden in jouw hele bedrijf. We hebben ervaring met een breed scala aan sectoren en bedrijven, zowel B2B als B2C.

Onze aanpak betekent dat we dicht bij jou staan om jouw behoeften en uitdagingen te begrijpen. Wij zijn trots op de langdurige relaties die wij met onze klanten hebben opgebouwd. Wij geloven namelijk dat hoe dichter je bij een bedrijf staat, hoe beter je de nuances van hun gegevens kunt begrijpen. Door deze langetermijnrelaties te koesteren, zorgen we ervoor dat onze klanten het meeste uit onze expertise halen.

DGTLbase levert wat betreft digital analytics enkel oplossingen op maat waarbij communicatie met de klant centraal staat. We werken nauw samen met de betrokken partijen, ongeacht het project, zodat het eindresultaat de beste return on investment (ROI) oplevert voor de klant.

Beschrijvende analyse

De eerste soort data analyse is de beschrijvende analyse. Dit vormt de basis van het uiteindelijke data overzicht. Beschrijvende analyses beantwoorden de vraag “wat is er gebeurd” door data uit het verleden samen te vatten, meestal in de vorm van dashboards.

Diagnostische analyse

Na het stellen van de hoofdvraag ‘wat is er gebeurd’, is de volgende stap een deep dive in de vraag ‘waarom het is gebeurd?’ Hier komt de diagnostische analyse om de hoek kijken. Bij diagnostische analyse worden de inzichten uit de beschrijvende analyse gebruikt om de oorzaken van die uitkomsten te achterhalen. Je maakt gebruik van dit type analyse omdat het meer verbanden legt tussen data en gedragspatronen identificeert.

Voorspellende analyse

Voorspellende analyse probeert de vraag te beantwoorden ‘wat er waarschijnlijk gaat gebeuren’. Dit type analyse gebruikt eerdere data en modellen om voorspellingen te doen over toekomstige uitkomsten. Dit type analyse is weer een stap hoger dan de beschrijvende en diagnostische analyses.

Een voorspellende analyse gebruikt de samengevatte digital data om logische voorspellingen te doen over de toekomstige uitkomsten van gebeurtenissen. Deze analyse steunt op statistische modellen, waarvoor extra technologie en mankracht nodig is om voorspellingen te doen.

Hierbij is het belangrijk om te beseffen dat deze op data gebaseerde voorspellingen slechts een schatting zijn; de nauwkeurigheid van voorspellingen hangt af van de kwaliteit en de gedetailleerdheid en focus van de data.

Prescriptieve analyse

Het laatste type analyse is het meest gewild, maar weinig organisaties zijn echt uitgerust om het uit te voeren. Prescriptieve analyse is de grens van data analyse, waarbij het inzicht van alle voorgaande analyses wordt gecombineerd om te bepalen welke actie moet worden ondernomen bij een actueel probleem of besluit. Prescriptieve analyse maakt gebruik van geavanceerde technologie en datapraktijken.

Een business intelligence Consultant analyseert gestructureerde data. Een Data Scientist analyseert gestructureerde en ongestructureerde data. Een business intelligence Consultant formuleert conclusies over het (recente) verleden. Een Data Scientist formuleert prognoses naar de toekomst. Digital analytics bij DGTLbase combineert deze twee disciplines.