Cloud-download-alt Envelope Linkedin-in
Kontakta mig

Digital Analytiker

Digital analys, CRO och A/B test för att öka konvertering och förbättra webbupplevelsen

En Digital Analytiker är företagets nyckelspelare för att omvandla webbplatsdata till mätbara affärsfördelar. Rollen handlar om att agera som en digital detektiv, med uppdraget att mäta, tolka och använda användarbeteende för att öka konverteringen och optimera den digitala upplevelsen.

Analytikern säkerställer först och främst att all spårning via verktyg som Google Analytics är korrekt implementerade. Genom att kartlägga kundresan och analysera trafikflöden identifieras exakt var besökarna upplever friktion. Denna djupa digitala analys leder till hypoteser som sedan utgör grunden för CRO (konverteringsoptimering).

Istället för att gissa sig fram, använder den digitala analytikern beprövade metoder som A/B-test för att statistiskt bevisa vilka förändringar som faktiskt förbättrar upplevelsen och driver önskade handlingar (som köp eller registreringar). Analytikern är därmed länken mellan rådata och smarta, datadrivna beslut som skapar en kontinuerlig cykel av förbättring och ökad lönsamhet.

Digital Analytiker

Huvudsakliga arbetsuppgifter

En Digital Analytiker är den centrala länken mellan teknik och affärsresultat. Huvuduppgiften är att skapa en datadriven kultur genom att systematiskt mäta, tolka och optimera den digitala kundresan.

Arbetet börjar med datakvalitet och implementering. Analytikern ansvarar för att analysverktyg som Google Analytics (GA4) är korrekt inställda och att viktigaste händelser och konverteringsmål spåras felfritt. Detta innebär att säkerställa att företaget har pålitlig data om användarbeteenden.

Nästa steg är analys och insiktsgenerering. Specialisten dyker djupt ner i siffrorna för att identifiera mönster och svara på affärskritiska frågor: Varför faller kunderna bort i kassan? Vilken marknadsföringskanal driver bäst lönsamhet? Genom att skapa tydliga dashboards och rapporter förvandlas rådata till handlingsbara insikter.

Slutligen leder analytikern optimeringsarbetet. Baserat på analysen utvecklas hypoteser för att öka konverteringsgraden (CRO). Detta bevisas vetenskapligt genom A/B-testning, där vinnande versioner implementeras permanent. På detta sätt driver den digitala analytikern kontinuerligt förbättringen av användarupplevelsen och säkerställer att alla digitala investeringar ökar sitt ekonomiska värde.

Tekniska färdigheter

För att lyckas som Digital Analytiker krävs en stark kombination av analytisk förmåga och djup teknisk expertis. Denna specialist är en mästare på att hantera de verktyg som omvandlar rådata till mätbara affärsvärden

Kärnan i de tekniska färdigheterna är behärskning av Webbanalysplattformar. Att vara expert på Google Analytics 4 (GA4) är ett grundkrav; analytikern måste självständigt kunna konfigurera spårning och utvinna insikter. Denna kompetens kompletteras med Google Tag Manager (GTM), som ger analytikern förmågan att implementera events, spårningskoder och pixlar utan beroende av utvecklare.

Vidare är Datahantering och Visualisering avgörande. Förmågan att hantera stora datamängder via avancerad Excel/Sheets-kunskap och bygga dynamiska rapporter i Looker Studio eller Power BI är centralt för att kommunicera fynden. Slutligen är praktisk erfarenhet av A/B-testverktyg och förståelse för grundläggande HTML/CSS/Javascript nödvändigt för att kunna driva och felsöka konverteringsoptimeringen (CRO), och därmed säkerställa att varje teknisk insats leder till ökad lönsamhet

Utbildning

Digital Analytics Specialist- IHM Business School

Genom mitt 2 åriga utbildningsprogram på IHM Business School i Göteborg blev jag Digital Analytiker genom att färdigställa dessa kurser nedan:

Syfte och mål

Kursens syfte är att ge den studerande förståelse och kunskap för digitalt och datadrivet affärsmannaskap, samt hur analys och data genomsyrar en organisations infrastruktur.

Målet med kursen är att den studerande ska ha förståelse för hur digitala kanaler och data formar en organisation och dess utveckling, i yrkesrollen som Digital analytiker.

Kursen består av:

  • Affärsidéer, affärsprocesser, affärsmodeller, kundvärde

  • Målgruppsanalys och dess betydelse för digital analys

    • kundens behov

    • analysens syften, mål och frågeställningar

    • faktorer inom målgruppsanalys – demografi, livsstil, psykografi, normer, medievanor, livssituation, etc.

    • segmentering och prioritering

    • personas

  • Orientering inom digitala medier

    • sök, social, annonsering, video, e-post, etc.

  • Orientering inom eget ägda digitala plattformar

    • CMS, e-commerce, CRM, etc.

  • Introduktion till datahantering och dataskydd

  • Data, datakällor och dataflöden internt och externt för en organisation

    • egen ägd data som digital analys, affärssystem, CRM, etc.

    • medieplattformar som Google, Meta, sociala medier, etc.

    • data från annan part som undersökningar, statistik, etc.

    • andra datakällor inom digital analys

  • Digital transformation samt digitalt och datadrivet affärsmannaskap

  • Introduktion till hållbarhet

    • Agenda 2030

    • Globala målen

  • Affärsnytta

    • nyckeltal/KPI

    • ROI

    • business case

    • affärsnyttoprocessen, beräkning och analys, etc.

  • Introduktion till hållbarhet

    • Agenda 2030

    • Globala målen

Syfte och mål

Kursens syfte är att ge den studerande kunskap om den yrkesroll som utbildningen leder till och färdigheter och redskap för att underlätta den studerandes etablering inom yrkesrollen.

Målet med kursen är att den studerande självständigt eller med viss handledning ska kunna nätverka, söka platser för Lärande i arbete och anställning efter utbildningens slut.

Kursen går ut på att lära sig:

  • LIA processen
  • Självledarskap
  • Nätverkande och Sociala medier (LinkedIn)
  • Sälj och kommunikation
  • Intervjuteknik
  • Ansökningshandlingar (CV och Personlig brev)
  • Kompetensinventering
  • Aktivitetesplanering

Syfte och mål

Kursens syfte är att ge den studerande kunskaper och färdigheter inom det tekniska fundamentet inom digitala plattformar, märk- och scriptspråk samt relevanta verktyg och ramverk i webbmiljöer och applikationer.

Målet med kursen är att den studerande ska ha förståelse för de olika tekniska byggstenarna inom digitala plattformar och kunna tillämpa dessa tekniker i det fortsatta arbetet inom digital analys i yrkesrollen som Digital analytiker.

Kursen består av:

  • Nätverk och internet

    • ISP, Internet, IP-adress, DNS, domän, http/https, etc.

    • Hur fungerar internet och en webbplats.

  • Datainsamling server-side

    • webbserver & serverteknologi, plattformar, programmering, databas, datalagring, etc.

  • Datainsamling client-side

    • webbläsare, klient, app, webbappar vs nativeappar, iOS, SDK, Android SDK etc.

  • Cookies, spårning, identifiering och consent i digitala medier

    • cookies och identifiering

      • 1st & 3rd-party cookies, cookie-blocking, cookie-döden, inloggning/user-id, etc.

    • spårning och identifiering

      • pixlar vs spårningskod, server-cookies och serverspårning, nya och framtida identifieringsmöjligheter, etc.

    • cookies & privacy consent

      • tillgång och lagring av information på användarens enheter, såsom cookies, identifierare och andra spårningstekniker, cookies consent management, etc.

  • Grundläggande HTML och HTML-struktur

  • Grundläggande Javascript

  • Implementering och modifiering av kod, spårning och identifiering i webbmiljöer och applikationer

  • Introduktion till AI

    • grundläggande användning av AI-verktyg i digital analys

    • prompt engineering och dess tillämpningar inom digital marknadsföring

    • AI-stöd vid kodning och analys av webbsidor

Resultat av lärande

Efter fullföljd kurs ska den studerande kunna:

Kunskaper

1. Redogöra för digitala plattformars uppbyggnad och konstruktion server-side och client-side utifrån ett datainsamlingsperspektiv

2. Redogöra för hur spårning och identifiering i digitala plattformar sker.

3. Redogöra för grundläggande användning inom HTML, CSS och JavaScript, samt deras tillämpning inom digital analys.

4. Redogöra för hur AI-teknik, inklusive prompt engineering, kan tillämpas för att effektivisera datainsamling, analys och optimering i digitala plattformar.

Färdigheter

5. Använda grundläggande HTML, CSS och JavaScript i analys- och spårningssyfte.

6. Identifiera en webbplats konstruktion och funktionalitet utifrån dess märk- och scriptspråk.

7. Analysera, implementera och modifiera kod, spårning och identifiering i digitala plattformar, med och utan stöd av AI-verktyg.

8. Tillämpa grundläggande prompt engineering för att skapa effektiva arbetsflöden inom digital analys och marknadsföring.

Syfte och mål

Kursens syfte är att ge den studerande kunskaper och grundläggande färdigheter inom digital analys, dvs ge en förståelse för hur man bör arbeta med processer, för tankesättet och det kritiska tänkandet.

Målet med kursen är att den studerande ska kunna tillämpa verktyg inom digital analys i yrkesrollen som Digital analytiker på en grundläggande nivå.

Kursen består av:

  • Insikts- och hypotesdrivet arbete som utgångspunkt för digital analys i olika kanaler och plattformar

  • Plattformar inom digital analys

  • Dimensioner och metrik­er

    • egenskaper, relationen dem emellan, dess betydelse inom analys, etc.

  • Analysera data ur dåtids-, realtids- och framtidsperspektiv i digitala miljöer

  • Samplade data vs data utan urval

  • Användare och trafikflöden inom digital analys

    • besök och användare

      • nya och återkommande besökare samt användare

    • demografisk data

      • land, stad, kön, intressen, ålder, språk, etc.

    • teknik och plattform

      • webb/app, e-handel, operativsystem, appversion, enhet, webbläsare, skärmupplösning, etc.

    • Kanalgruppering

    • Källa och medium

    • Kampanj och kampanjtaggning

  • Engagemang och bibehållande inom digital analys

    • besöks- och engagemangstid

    • skärm- och sidvisningar – landning/start, mest besökta sidor/skärmar, flöden mellan sidor/skärmar, etc.

    • Events

      • scroll, innehållsvisning, klick, videospelning, engagemangstid, etc.

    • Konvertering

      • mikro- och makrokonvertering, konverteringstyper, etc.

    • användaraktivitet och användarengagemang över tid

  • Intäkter och intäktsgenerering inom digital analys

    • köp och intäkter

      • e-handelsintäkter, annonsintäkter, förstagnagsköp vs återkommande köp, in-app- vs e-handelsköp, leadgenerering, prenumerationstjänster etc.

  • Introduktion till tag management

    • sätta upp tag management och spårningskod med tag management-verktyg

    • datalager

Resultat av lärande

Efter fullföljd kurs ska den studerande kunna

Kunskaper

1. Redogöra för centrala begrepp och mätmetodik inom digital analys

2. Redogöra för mätmetodik inom intäktsmätning och intäktsgenerering med verktyg inom digital analys

Färdigheter

3. Använda plattformar inom digital analys

4. Använda dimensioner och olika metrik­er samt deras relation för effektiv digital analys

5. Analysera användare, användarbeteenden samt trafikflöden i olika digitala miljöer med hjälp av verktyg och metodik inom digital analys

6. Analysera och gruppera digital data utifrån trafikkällor, kanaler eller andra relevanta uppföljningsperspektiv

7. Tillämpa kampanjtaggning inom plattformar för digital analys

8. Analysera engagemang, lojalitet och bibehållande av användare med verktyg och metodik inom digital analys

sdf

Nobis atque id hic neque possimus voluptatum voluptatibus tenetur, perspiciatis consequuntur. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit. Minima incidunt voluptates nemo, dolor optio quia architecto quis delectus perspiciatis.

Nobis atque id hic neque possimus voluptatum voluptatibus tenetur, perspiciatis consequuntur. Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit. Minima incidunt voluptates nemo, dolor optio quia architecto quis delectus perspiciatis.

Mina erfarenheter inom Digital Analys

Erfarenheter genom åren

2025
2025

Digital Analytics Specialist - IHM Business School

Jag avslutade min utbildning inom E-commerce Manager programmet med högsta betyg och valde att fördjupa mig ytterligare inom Data och Digital Analytics Specialist på IHM Business School för att bredda min kompetens.

2024
2024

E-handelsbranchen - Stadskupan & LYFT Agency AB

2 nya företag startas inom konsultverksamheten där jag fick möjligheten att jobba och hjälpa stadskupan samt konsultera åt flera företag via LYFT Agency

2023
2023

E-Commerce Manager - IHM Business School

Det var tid för att byta fokus genom att kombinera mina 2 största intressen: Teknik & försäljning = Digital Försäljning. E-handelskarrären påbörjas, nytt intresse tar fart och en helt ny värld öppnas.

Karriärstart inom Digital Analys

Frågor & svar (FAQ)

Digital Analytiker

En digital analytiker arbetar med att samla in och tolka data från digitala kanaler som webbplatser, e-handel, annonser och sociala medier. Syftet är att förstå användarbeteenden, mäta kampanjers effektivitet och ge datadrivna rekommendationer som förbättrar konvertering, användarupplevelse och affärsresultat.

För att bli digital analytiker behöver du kombinera teknisk kunskap med förståelse för marknadsföring, affärsmål och användarbeteende. Den vanligaste vägen är att gå en eftergymnasial utbildning inom digital marknadsföring, dataanalys eller e-handel. Många väljer en yrkeshögskoleutbildning som till exempel Digital Analyst eller E-commerce Manager, där man får praktisk erfarenhet och lär sig använda branschens vanligaste verktyg.

Som digital analytiker är det viktigt att kunna hantera plattformar som Google Analytics 4 (GA4), Google Tag Manager, Looker Studio (tidigare Data Studio), samt verktyg för beteendeanalys som Hotjar eller Microsoft Clarity. Du bör också känna dig trygg med att arbeta i Excel och gärna ha grundläggande kunskap i SQL eller BigQuery för att hantera större datamängder.

Utöver utbildning är det en fördel att ha praktisk erfarenhet, till exempel genom praktik, frilansuppdrag eller arbete inom digital marknadsföring. Många börjar som webbanalytiker eller digital marknadsförare och växer in i rollen som analytiker.

Det är också meriterande att ha certifieringar inom Google Analytics, Tag Manager eller andra analysverktyg, men det är inget krav. Det viktigaste är att du är nyfiken, lösningsorienterad och gillar att arbeta datadrivet.

Avslutningsvis blir du digital analytiker genom att kombinera rätt utbildning, verktygskunskap och praktisk erfarenhet. Rollen passar dig som gillar siffror, teknik och att förstå kundresan och som vill använda data för att fatta smartare beslut online.

Att bli analytiker kräver en kombination av tekniska kunskaper, analytiskt tänkande och en god förståelse för både verksamhet och människor. Många analytiker har en eftergymnasial utbildning inom områden som ekonomi, dataanalys, statistik, marknadsföring eller systemvetenskap – men det är inte ett måste.

För att bli analytiker särskilt inom digital analys krävs en kombination av utbildning, tekniska färdigheter och analytiskt tänkande.

De flesta analytiker har någon form av eftergymnasial utbildning, till exempel inom marknadsföring, ekonomi, statistik, IT eller dataanalys. Många går en yrkeshögskoleutbildning som Digital Analyst, E-commerce Manager eller Data/BI-analytiker, där man får praktisk kunskap och jobbar med riktiga case.

Rent praktiskt behöver du kunna arbeta i verktyg som Google Analytics, Tag Manager, Looker Studio, Excel och ibland även SQL eller Python. Kunskap om visualisering, statistik och segmentering är också viktiga delar i rollen.

Utöver det krävs en analytisk förmåga – du måste kunna tolka data, se mönster och dra insikter som hjälper företag att fatta bättre beslut. Samtidigt är kommunikation viktigt, eftersom du ofta presenterar insikter till kollegor eller ledning.

Kort sagt:

För att bli analytiker krävs en mix av utbildning, verktygskunskap, nyfikenhet och förmåga att förklara komplex information på ett enkelt sätt. Det är också en fördel att vara självgående, strukturerad och lösningsorienterad.

Lönen för en digital analytiker varierar beroende på erfarenhet, kompetens och arbetsplats, men generellt ligger den i spannet:

Junior digital analytiker: ca 30 000 – 40 000 kr/mån

Mellan erfaren: ca 40 000 – 55 000 kr/mån

Senior eller specialist: ca 55 000 – 70 000+ kr/mån

I större företag eller techbolag med fokus på e-handel, data och tillväxt kan lönen vara ännu högre, särskilt om du har spetskompetens inom CRO, e-commerce, SQL, GA4 eller data storytelling.

Vissa avancerade roller (t.ex. Growth Analyst, CRO Lead, eller BI Specialist) kan nå över 80 000 – 100 000 kr/mån med rätt ansvar och erfarenhet.

Den högsta lönen inom analysyrken kan variera stort beroende på roll, bransch och ansvar. Generellt gäller:

Seniora dataanalytiker / digitala analytiker: upp till 70 000–90 000 kr/mån

Data Scientists / Machine Learning Engineers: ofta 90 000–120 000+ kr/mån

Chief Data Officer, Head of Analytics eller BI Directors: kan tjäna över 120 000–150 000 kr/mån

Konsulter inom CRO, Growth eller Webbanalys, om du är frilansare med spetskompetens kan du fakturera motsvarande 150 000–200 000+ kr/mån.

Topplöner inom analys finns främst inom techbolag, finans, e‑handel, gaming, AI-företag och större internationella koncerner.

Digital analys är processen att samla in, mäta, bearbeta och tolka data från digitala plattformar som webbplatser, appar, nyhetsbrev och sociala medier för att förstå användarbeteende och optimera digitala insatser.

Målet med digital analys är att skapa en bättre användarupplevelse, öka konverteringar och fatta mer datadrivna beslut inom exempelvis e-handel och digital marknadsföring.

En digital analytiker använder verktyg som Google Analytics, Hotjar, Meta Ads Manager, och Looker Studio för att analysera besöksdata, trafikflöden, klickmönster och kampanjresultat. Genom att förstå hur besökare interagerar med en sajt eller app kan företag identifiera styrkor och svagheter – till exempel vilka sidor som presterar bäst, var besökare tappar intresset eller hur olika målgrupper beter sig online.

Digital analys omfattar ofta A/B-tester, användarresor, mätning av nyckeltal (KPI:er) och uppföljning av affärsmål. Det är också ett viktigt område inom CRO (Conversion Rate Optimization) där syftet är att öka antalet konverteringar – alltså att fler köper, bokar, registrerar sig eller slutför andra värdefulla åtgärder.

Digital analys är inte samma sak som dataanalys i stort, men det är en underkategori som fokuserar specifikt på digitala kanaler och beteendedata. Det är idag ett av de mest efterfrågade kompetensområdena inom tech, e‑handel och marknadsföring.

Kort sagt: Digital analys är nyckeln till att förstå vad som fungerar online – och varför.

Digital analys är processen att samla in, bearbeta och tolka data från digitala kanaler som webbplatser, appar, e-postkampanjer och sociala medier för att förstå användarbeteende och förbättra affärsresultat online.

Med hjälp av verktyg som Google Analytics, Hotjar, Meta Ads Manager eller Looker Studio analyserar man till exempel hur besökare rör sig på en hemsida, vilka knappar de klickar på, var de lämnar ett köpflöde eller hur en kampanj presterar. Syftet med digital analys är att fatta datadrivna beslut som ökar konverteringar, förbättrar användarupplevelsen och stärker företagets digitala närvaro.

Digital analys är särskilt viktig inom e‑handel, digital marknadsföring och UX-design, men används idag inom de flesta branscher där digitala plattformar har en central roll.

Exempel på vad digital analys kan användas till:

Mäta och förbättra kampanjresultat

Följa upp användarbeteende och konverteringsfrekvens

Identifiera flaskhalsar i kundresan

Optimera innehåll och design baserat på data

Sätta upp mål (KPI:er) och följa upp nyckeltal

Avslutningsvis: Digital analys handlar om att förstå vad som händer online och varför så att man kan fatta smartare beslut och skapa bättre digitala upplevelser.

Digital analys och dataanalys är nära besläktade begrepp, men de är inte helt identiska.

Dataanalys är ett övergripande begrepp som innefattar att samla in, bearbeta, tolka och visualisera data för att dra slutsatser eller fatta beslut. Det kan tillämpas inom en mängd olika områden allt från sjukvård till finans, forskning och logistik.

Digital analys, däremot, är en underkategori av dataanalys med fokus på digitala kanaler. Det handlar specifikt om att analysera data som samlas in från digitala plattformar såsom webbplatser, appar, sociala medier och e-handelssystem. Målet är att förstå användarbeteenden, optimera konverteringsflöden och förbättra den digitala kundresan.

En digital analytiker använder ofta verktyg som Google Analytics, Hotjar, Microsoft Clarity, Tag Manager, Looker Studio, eller BigQuery för att analysera trafik, användarinteraktioner och affärskritisk data online. Arbetet är ofta kopplat till digital marknadsföring, CRO (Conversion Rate Optimization), SEO och kampanjuppföljning.

Sammanfattningsvis:
Alla digitala analyser är en form av dataanalys, men inte all dataanalys är digital analys. Om du jobbar med webbanalys, användarbeteende på sajter eller optimering av digitala gränssnitt då är det digital analys du sysslar med. Om du däremot analyserar t.ex. produktionsdata, medicinsk statistik eller logistikflöden, handlar det mer om generell dataanalys.

Digital analys används för att förstå hur användare interagerar med digitala kanaler som webbplatser, appar och sociala medier och för att fatta smartare, datadrivna beslut som förbättrar affärer, marknadsföring och kundupplevelse. Du använder digital analys genom att:
 
1. Samla in data
Med verktyg som Google Analytics, Tag Manager eller Hotjar spårar du beteenden som klick, sidvisningar, konverteringar och scrollmönster på din webbplats eller app.
 
2.Visualisera och tolka datan
Genom dashboards i exempelvis Looker Studio, GA4 eller Power BI får du insikter om t.ex. vilka kanaler som ger bäst trafik, vilka sidor som får flest avhopp eller hur användarna rör sig genom kundresan.
 
3. Optimera digitala flöden
Med hjälp av digital analys identifierar du flaskhalsar, förbättrar konverteringsgrad (CRO) och ser vad som engagerar användarna. Du kan A/B-testa nya layouter, budskap eller funktioner baserat på insikterna.
 
4. Följa upp marknadsinsatser
Genom att koppla samman annonseringsdata från exempelvis Meta Ads eller Google Ads med din webbdata ser du exakt hur kampanjerna presterar – och kan optimera i realtid.
 
5. Fatta strategiska beslut
Digital analys ligger till grund för beslut inom UX-design, SEO, innehållsstrategi, kampanjbudgetar och produktutveckling.
 
Kort sagt: du använder digital analys för att skapa en bättre användarupplevelse, öka försäljning och driva affärsnytta online, alltid med data som bas.

De fyra typerna av analys, ofta kallade analytiska nivåer är grunden i dataanalys och digital analys. De hjälper företag att förstå vad som hänt, varför det hände, vad som kommer att hända och hur man ska agera.

1. Deskriptiv analys
(Descriptive Analytics)

Vad har hänt?

Det här är grundläggande rapportering. Du sammanställer historisk data för att få en överblick över t.ex. antal besökare, konverteringar eller försäljning. Verktyg som Google Analytics eller Looker Studio används ofta här.

Exempel: “Hur många klick fick kampanjen?”

2. Diagnostisk analys
(Diagnostic Analytics)

Varför hände det?

Här går du djupare för att hitta orsaker. Du analyserar samband och trender, t.ex. varför en kampanj presterade sämre eller varför besökare lämnar en viss sida.

Exempel: “Varför minskade trafiken från Google den här veckan?”

3. Prediktiv analys
(Predictive Analytics)

Vad kommer att hända?

Med hjälp av statistik, maskininlärning eller AI gör du prognoser baserat på historisk data. Vanligt inom e-handel, CRM och annonsering.

Exempel: “Vilka kunder är mest troliga att köpa igen inom 30 dagar?”

4. Preskriptiv analys
(Prescriptive Analytics)

Vad bör vi göra?

Den mest avancerade formen. Här använder du insikter och algoritmer för att rekommendera konkreta åtgärder t.ex. prissättning, produktrekommendationer eller automatiserade kampanjförslag.

Exempel: “Vilken åtgärd bör vi ta för att öka konverteringarna på startsidan?”

Sammanfattning:

Digital analys bygger på att kombinera dessa fyra analysnivåer för att få insikter, fatta bättre beslut och skapa tillväxt. Ju mer du rör dig från deskriptiv till preskriptiv – desto mer proaktiv och datadriven blir din verksamhet.

Det finns flera olika typer av analyser som används inom digital analys, dataanalys och affärsutveckling och valet beror på syftet med analysen. 

1. Deskriptiv analys

Syfte: Att beskriva vad som har hänt.

Exempel: Webbanalys, försäljningsrapporter, kundstatistik.

Vanliga verktyg: Google Analytics, Looker Studio, Excel.

2. Diagnostisk analys

Syfte: Att förstå varför något hände.

Exempel: Varför en kampanj inte presterade som förväntat, varför användare lämnar en viss sida. Används ofta tillsammans med heatmaps, session recordings eller användartester.

3. Prediktiv analys

Syfte: Att förutse vad som kommer att hända.

Exempel: Kundbeteendeprognoser, prediktion av churn, prediktiva leads.

Verktyg: AI, machine learning-modeller, statistisk analys.

4. Preskriptiv analys

Syfte: Att avgöra vad som bör göras.

Exempel: Automatiska rekommendationer, budjustering i annonser, optimering av e-handelsflöden.

Krav: Kombination av analys, algoritmer och affärslogik.

Andra vanliga analysformer inom digital marknadsföring och e-handel:

Kohortanalys – Analysera grupper av användare över tid.

A/B-testning – Jämför två versioner för att se vilken som presterar bäst.

KPI-analys – Fokusera på nyckeltal för att följa upp mål.

Attributionsanalys – Identifiera vilka kanaler som driver konverteringar.

Sentimentanalys – Analysera ton och känsla i kundrecensioner eller sociala medier.

Sammanfattning:

Olika typer av analyser används beroende på om du vill förstå historik, hitta orsaker, förutse framtid eller fatta beslut. En digital analytiker använder ofta flera analysmetoder parallellt för att ge en komplett bild av användarbeteende, kundresor och affärsutveckling.

De fyra huvudsakliga metoderna för dataanalys är:

1. Deskriptiv analys (Descriptive Analytics)

Den vanligaste och mest grundläggande metoden.

Syfte: Beskriva vad som har hänt i datan.

Exempel: Antal besökare på en webbplats, konverteringsgrad, försäljning per månad.

Används för: Rapportering, dashboards, Google Analytics, Looker Studio.

2. Diagnostisk analys (Diagnostic Analytics)

Syfte: Förstå varför något hände.

Exempel: Varför sjönk försäljningen under en viss period? Vad orsakade ett högt bounce rate?

Används för: Identifiera orsaker, felsökning, förbättringsåtgärder.

3. Prediktiv analys (Predictive Analytics)

Syfte: Förutspå vad som kommer att hända.

Exempel: Prognoser, churn-analyser, prediktion av framtida köp.

Används för: Budgetering, kampanjplanering, AI-modeller.

4. Preskriptiv analys (Prescriptive Analytics)

Syfte: Rekommendera vad du bör göra.

Exempel: AI-baserade rekommendationer, prissättningsalgoritmer, automatiserade optimeringar.

Används för: Beslutsstöd, automation, strategi.

Slutsats: För att lyckas med dataanalys inom e-handel, digital marknadsföring eller affärsutveckling, är det viktigt att kombinera alla fyra metoder,  från att förstå vad som hänt, till att förutsäga och agera på vad som bör göras. En skicklig digital analytiker behärskar samtliga metoder för att skapa maximalt affärsvärde.

Kom i kontakt med mig

Nätverka med mig!

Om du har frågor eller funderingar så är du varmt välkommen att höra av dig till mig via kontaktformuläret till höger. Mer information hittar du nedan.

Nätverka med mig
Ladda ner mitt CV

Kontakta mig via formuläret nedan!

Edit Content
Cloud-download-alt Envelope Linkedin-in
Kontakta mig
Facebook-f Instagram Linkedin-in
Copyright © 2026 Tadde Legoido Dinh

Tadde L. Dinh

Om Mig

Erfarenheter

Utbildningar

Portfolio

Referenser

Kontakt

Integritet

Cookie Policy