Verkkosivuston kävijätietojen hyödyntäminen sisällöntuotannossa

Abstract

Tämän opinnäytetyön tarkoituksena oli kartoittaa polkupyöriin erikoistuneen internetsivuston kävijöiden kiinnostuksen kohteita. Tavoitteena oli tunnistaa kävijöiden mielestä mielenkiintoisimmat polkupyöräilyyn liittyvät tuoteryhmät. Opinnäytetyö on luonteeltaan kvantatiivinen tutkimus, joka perustui olemassa olevan datan analysointiin ja datan perusteella tehtyyn testaukseen.

Teoria-aineisto perustuu tutkimuksessa käytettyihin menetelmiin ja työkaluihin. Teoriaosuudessa käsiteltiin digitaalista markkinointia, kumppanuusmarkkinointia, sekä analytiikkatyökaluja. Aineisto perustui ammattikirjallisuuteen sekä Internet-lähteisiin.

Opinnäytetyötä varten tehtiin myös nykytilannekartoitus, mikä koostui edellisten vuosien kävijätilastojen analyyseista. Teoriaosuus ja tutkimuksen kohteena olleen sivuston kävijätietojen analyysi loivat pohjan tutkimuksen tekemiselle ja tehokkaat mittarit kävijävirtojen mittaamiseen voitiin luoda.

Työn tulokset osoittivat selvästi klikkimäärien perusteella eri tuoteryhmien erot. Suosittujen tuoteryhmien tunnistaminen auttoi sivustoa kohdentamaan sisältöä kävijöiden kiinnostuksen kohteiden mukaan.

Johtopäätöksinä voitiin todeta, että tiettyjä tuoteryhmiä käyttämällä voitiin kasvattaa liikennettä kumppaneina toimivien verkkokauppojen internetsivustoille. Maastopyörät ja maantiepyörät kiinnostivat ihmisiä tutkimuksen aikana eniten.

This thesis explores the interests of visitors on a website that specializes in bicycles. The objective was to identify the product categories related to cycling that were the most interesting to the visitors. The thesis was characterized as a qualitative project which is based on an existing analytics database and on tests that are based on the data analyzed.

The theory in this thesis focuses on digital marketing, affiliate marketing and analytics. The theory was gathered from professional literature and Internet sources.

As a part of the research, a current state analysis was made. It consisted of data from previous years, gathered from the analytics database. The theory and the data gathered from the website’s analytics database from previous years created an outline for the research and made it possible to create efficient instruments for measuring user flow on the website.

The results clearly show the differences between the categories that were present in this research. Identifying popular categories helps the website to target content according to the interests of the regular visitor of the site.

In conclusion, it was found that by using certain product categories the amount of outgoing user traffic to affiliate websites can be increased. Based on the results of this study, mountain bikes and road bikes were the most popular product categories.