Opas attribuutiomallinnuksen toteuttamiseen Google Analyticsilla
Von Creutlein, Aapi (2016)
Von Creutlein, Aapi
Metropolia Ammattikorkeakoulu
2016
All rights reserved
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-201602232563
https://urn.fi/URN:NBN:fi:amk-201602232563
Tiivistelmä
Median pirstaloituminen on saanut mainostajat pohtimaan, kuinka mainosbudjetti tulisi jakaa kustannustehokkaimmin eri digitaalisten kanavien välillä. Attribuutiomallinnus on web-analytiikan osa-alue, jonka avulla pyritään selvittämään kunkin kanavan merkitys liiketoiminnallisen tavoitteen kannalta. Tämän opinnäytetyön aiheena oli tutkia attribuutiomallinnuksen toimintaa ja luoda yksinkertainen ohjeistus sen käyttöönottoa varten.
Opinnäytetyö on muodoltaan toiminnallinen opinnäytetyö, ja se koostuu kahdesta osasta. Ensimmäisessä osassa käsitellään keskeinen ammattisanasto, määritellään attribuutiomallinnuksen rooli muiden mainonnan mittauskeinojen joukossa ja käydään läpi mallinnuksen perusidea sekä digitaalisen mainonnan mittaamisen suurimmat haasteet. Toinen osa on varsinainen tuotos, attribuutiomallinnusprosessin työvaiheet esittelevä opas.
Opinnäytetyön johtopäätöksenä todettiin, että attribuutiomallinnusta tulisi käyttää mediaostamisen tukena, mutta sen ei tulisi olla ainoa päätöksentekoon vaikuttava tekijä. Erityisen paljon mallinnuksesta saadaan hyötyä, jos suurin osa mainospanostuksista sijoittuu internetiin, mallinnusta työstetään systemaattisesti jatkuvana prosessina, ja sen tuottaman tiedon tueksi otetaan käyttöön myös muita tutkimusmenetelmiä.
Opinnäytetyö on muodoltaan toiminnallinen opinnäytetyö, ja se koostuu kahdesta osasta. Ensimmäisessä osassa käsitellään keskeinen ammattisanasto, määritellään attribuutiomallinnuksen rooli muiden mainonnan mittauskeinojen joukossa ja käydään läpi mallinnuksen perusidea sekä digitaalisen mainonnan mittaamisen suurimmat haasteet. Toinen osa on varsinainen tuotos, attribuutiomallinnusprosessin työvaiheet esittelevä opas.
Opinnäytetyön johtopäätöksenä todettiin, että attribuutiomallinnusta tulisi käyttää mediaostamisen tukena, mutta sen ei tulisi olla ainoa päätöksentekoon vaikuttava tekijä. Erityisen paljon mallinnuksesta saadaan hyötyä, jos suurin osa mainospanostuksista sijoittuu internetiin, mallinnusta työstetään systemaattisesti jatkuvana prosessina, ja sen tuottaman tiedon tueksi otetaan käyttöön myös muita tutkimusmenetelmiä.