Marketing analytics

Hvad er marketing analytics?

Marketing analytics er arbejdet med at indsamle, analysere og bruge data om marketingindsatser for at forstå, hvad der virker, og træffe bedre beslutninger. Det dækker alt fra trafik på hjemmesiden og annonceresultater til leads, salg og kundeadfærd.

Hvilke data bruger man i marketing analytics?

• Trafik og adfærd på hjemmesiden, f.eks. fra Google Analytics
• Søgedata fra Google Search Console
• Resultater fra annonceplatforme
• Leads og salg fra CRM-systemet
• Kundeundersøgelser og NPS

Hvad kan marketing analytics bruges til?

• Se, hvilke kanaler der giver flest og bedste kunder
• Fordele budgettet, hvor det gør mest gavn
• Finde problemer på hjemmesiden
• Forudsige salg og efterspørgsel
• Dokumentere marketingens værdi for ledelsen

Hvordan kommer man i gang?

1. Vælg de spørgsmål, I vil have svar på.
2. Sørg for korrekt sporing og ensartede data.
3. Forbind data fra hjemmeside, annoncer og CRM.
4. Lav et dashboard med de vigtigste KPI'er.
5. Brug resultaterne til at træffe beslutninger.

Hvad dækker marketing analytics over?

Marketing analytics er arbejdet med at indsamle, analysere og bruge data til at forstå og forbedre marketing. Det handler om at besvare spørgsmål som: Hvilke kanaler skaber kunder? Hvad koster en ny kunde? Hvilke kampagner virker? Hvordan bevæger kunderne sig gennem købsprocessen? Formålet er at træffe bedre beslutninger om budget, budskaber og prioriteter.

Hvilke typer analyse findes der?

Hvilke værktøjer bruges til marketing analytics?

• Webanalyse: Google Analytics 4 og alternativer som Matomo.
• Søgedata: Google Search Console og SEO-værktøjer.
• Annonceplatforme: Google Ads, LinkedIn, Meta.
• CRM: Data om leads, salg og kunder.
• Dashboards: Looker Studio, Power BI og lignende.
• Regneark: Excel og Google Sheets til mindre analyser.

Hvordan kommer man i gang med marketing analytics?

1. Start med spørgsmålene, ledelsen og marketing har brug for svar på.
2. Sørg for korrekt sporing af konverteringer og kilder.
3. Kobl marketingdata med CRM, så I kan følge leads til salg.
4. Lav et enkelt dashboard med de vigtigste KPI'er.
5. Gennemgå tallene fast, og brug dem til beslutninger.

Hvad er marketing mix modeling?

Marketing mix modeling, MMM, er en statistisk metode, der analyserer sammenhængen mellem marketingindsats og salg over tid, inklusive faktorer som sæson og pris. Metoden har fået fornyet interesse, fordi den ikke afhænger af cookies og kan vise effekten af kanaler, der er svære at spore, som TV og out of home.

Hvad betyder AI for marketing analytics?

AI gør det lettere at finde mønstre i store datamængder, lave prognoser og stille spørgsmål til data i almindeligt sprog. Det kræver dog stadig, at data er korrekte, og at nogen forstår forretningen godt nok til at vurdere resultaterne.

Hvordan opbygger man et godt datagrundlag?

Marketing analytics er aldrig bedre end de data, den bygger på. Mange virksomheder har data spredt i forskellige systemer med forskellige definitioner. Før man kan analysere, skal grundlaget være på plads.

• Aftal fælles definitioner af nøgletal som lead, kunde og konvertering
• Sørg for, at sporing og navngivning er ensartet
• Kobl data fra webanalyse, annonceplatforme og CRM
• Dokumenter, hvor data kommer fra, og hvordan de beregnes

Hvordan undgår man at drukne i data?

Det er let at måle alt og forstå ingenting. Start med de spørgsmål, ledelsen og marketing skal have svar på, og find derefter de data, der kan besvare dem. Få, gode nøgletal er mere værdifulde end mange dashboards, ingen bruger.

Hvordan måler man det, der er svært at måle?

Ikke al effekt kan spores til et klik. Brandopbygning, omtale og anbefalinger virker over tid og uden direkte spor. Les Binet og Peter Field har vist, at de langsigtede effekter af brandopbygning ofte er de største.

Supplér derfor attribution med andre metoder, for eksempel undersøgelser af kendskab, brandsøgninger, selvrapporteret kilde og eksperimenter, hvor man slår kanaler til og fra.

Hvad er de typiske fejl?

Mange samler mere data, end de bruger, og laver rapporter, som ingen læser. Start med få spørgsmål, og byg videre derfra.

Eksempel på marketing analytics i B2B

En B2B-virksomhed kobler data fra Google Ads, LinkedIn og CRM. Analysen viser, at Google Ads giver flest leads, men at leads fra LinkedIn oftere bliver til kunder og har en højere ordreværdi. Virksomheden flytter derfor en del af budgettet og begynder at optimere annoncerne efter kvalificerede leads frem for antal formularer.

Hvem skal arbejde med marketing analytics?

I mindre virksomheder er det ofte marketingchefen selv. Større virksomheder har specialister eller samarbejder med eksterne partnere. Det vigtigste er, at nogen har ansvaret for, at data er korrekte, og at tallene bliver brugt.

Hvad er forskellen på marketing analytics og web analytics?

Web analytics handler om, hvad der sker på hjemmesiden, fx besøg, trafikkilder og konverteringer. Marketing analytics er bredere og samler data fra alle marketingkanaler, salg og økonomi for at vurdere, hvad marketingindsatsen samlet skaber. Web analytics er derfor en vigtig del af marketing analytics, men kan ikke alene vise effekten af fx messer, tryksager eller kendskabskampagner.

Hvilke kompetencer kræver marketing analytics?

Det kræver en kombination af forståelse for marketing og for data. Man skal kunne opsætte måling, arbejde med regneark eller dashboards og forstå grundlæggende statistik, så man ikke drager forkerte konklusioner af tilfældige udsving. Lige så vigtigt er evnen til at oversætte tallene til konkrete anbefalinger, som ledelsen og marketingteamet kan handle på.

Sammenligner I tallene med konkurrenter eller tidligere perioder, kaldes det benchmarking.

Analyseværktøjerne er en central del af virksomhedens martech stack.

Læs også om attribution.

Hvordan præsenterer man marketingdata for ledelsen?

Ledelsen interesserer sig for omsætning, pipeline og vækst, ikke for klik og visninger. Oversæt derfor marketingtallene til forretningsmål, og vis udviklingen over tid. Hold rapporten kort, fremhæv de vigtigste indsigter og de beslutninger, de fører til. Vær åben om usikkerheden i målingerne, så tallene ikke bliver opfattet som mere præcise, end de er.

Ekspertens råd:

Nicolas Zangenberg

CEO / Partner

Et dashboard med fem tal, som ledelsen kigger på hver måned, er mere værd end avancerede rapporter.

Aftal, hvilke beslutninger dataene skal hjælpe med, før I samler dem.

Kombinér tallene med samtaler med kunderne. Data viser, hvad der sker. Kunderne forklarer hvorfor.

Senest opdateret: 27. oktober 2026