Data layer

Abstract

Tässä opinnäytetyössä selvitettiin Customer Experience Digital Data Layerin hyödyntämismahdollisuuksia. Opinnäytetyö tehtiin Alma Mediapartnersille, ja asiaa tutkittiin Etuovi.com-sivun tarpeisiin, joka on yksi yrityksen tunnetuimpia palveluita. Työssä käytiin läpi sitä, mitä mahdollisia käyttökohteita data layerilla on, ja kuinka niitä voisi järkevästi hyödyntää.

Data layer oli otettu käyttöön ennen opinnäytetyön aloittamista, mutta sen hyödyntäminen oli hyvin minimaalista, joten oli tarve selvittää, kuinka sitä voisi hyödyntää tehokkaammin. Data layeriä käytetään yleisimmin analytiikan ja markkinoinnin työkaluna. Data layer tarjoaa keskitetysti lähes kaiken tarvittavan tiedon, mikä välitetään eteenpäin analytiikalle tai mainonnanhallintajärjestelmälle. Työssä käsiteltiin myös data layerin kanssa tarvittavaa tag management-systeemiä, jonka kautta ajetaan JavaScriptiä, jolla data layeriin lisätään tietoa tai välitetään eteenpäin.

Data layerissä on paljon potentiaalia antamaan lisäarvoa analytiikkaan. Se on myös hyvä apuväline personoidun sisällön tarjoamiseen, ja kehittäjien työn helpottamiseen.

This thesis is about finding out potential uses for the Customer Experience Digital Data Layer. The thesis was made for Alma Mediapartners, and the topic was examined from the point of view of Etuovi.com, which is one of the most known websites of the commissioner. The thesis examines potential uses of the data layer and how these can be sensibly used.

The data layer was introduced before the thesis project was started, but its utilization had been very minimal, so there was a need to examine how it could be more effectively used. The data layer is most commonly used with analytics and marketing tools. The data layer provides centrally all the required data which is forwarded to the analytics or the advertising management system. The Tag Management System is also introduced in this thesis, this system is needed with the data layer, to run JavaScript which populates information to the data layer and forwards it ahead.

There is a lot of potential in the data layer to add extra value to analytics. It is also a great tool for providing personalized content and ease the work of developers.