Mitä työkaluja kasvuhakkerointiin tarvitaan

Kasvuhakkeroinnin perustyökalut ovat: analytiikka (Google Analytics, Mixpanel), A/B-testaus (Optimizely, VWO), käyttäjätutkimus (Hotjar) ja projektinhallinta (Notion, Trello). Aloita perustyökaluilla ja laajenna tarpeen mukaan.

Kasvuhakkeroinnin perustyökalut ovat: analytiikka (Google Analytics, Mixpanel), A/B-testaus (Optimizely, VWO), käyttäjätutkimus (Hotjar) ja projektinhallinta (Notion, Trello). Aloita perustyökaluilla ja laajenna tarpeen mukaan.

Mitä työkaluja kasvuhakkerointiin tarvitaan?

Kasvuhakkerointi ei vaadi kalliita työkaluja – tärkeämpää on prosessi. Tässä oleelliset työkalukategoriat:

1. Analytiikka

Perus:

  • Google Analytics (ilmainen)
  • Google Search Console (ilmainen)

Kehittynyt:

  • Mixpanel
  • Amplitude
  • Heap

2. A/B-testaus

  • Google Optimize (ilmainen, päättyy)
  • Optimizely
  • VWO
  • AB Tasty

3. Käyttäjätutkimus

  • Hotjar (heatmapit, nauhoitukset)
  • FullStory
  • UserTesting
  • Maze

4. Automaatio ja CRM

  • HubSpot
  • ActiveCampaign
  • Intercom
  • Customer.io

5. Projektinhallinta

  • Notion
  • Trello
  • Asana
  • Monday

Aloittajan työkalupakki (ilmainen)

  1. Google Analytics
  2. Google Search Console
  3. Hotjar (ilmainen taso)
  4. Notion tai Trello
  5. Google Sheets

Lue lisää

Usein kysytyt kysymykset

Mitä työkaluja kasvuhakkerointiin tarvitaan?

Kasvuhakkeroinnin perustyökalut ovat: analytiikka (Google Analytics, Mixpanel), A/B-testaus (Optimizely, VWO), käyttäjätutkimus (Hotjar) ja projektinhallinta (Notion, Trello). Aloita perustyökaluilla ja laajenna tarpeen mukaan.

Lisää kysymyksiä aiheesta työkalut →

Aiheeseen liittyvää

Aiheeseen liittyvat artikkelit

Artikkeli

Kasvuhakkerointi

Kasvuhakkerointi on systemaattinen tapa rakentaa liiketoiminnan kasvua kokeilujen, datan ja tiimien välisen yhteistyön avulla. Tutustu menetelmiin ja prosesseihin.

Lue lisää →

Aiheeseen liittyvat kysymykset

UKK

Miten aloittaa kasvuhakkerointi

Aloita kasvuhakkerointi: 1) Valitse yksi keskeinen mittari, 2) Analysoi data ja tunnista pullonkaula, 3) Muodosta hypoteesi, 4) Testaa pienesti, 5) Mittaa ja opi. Aloita yksinkertaisesti ja laajenna oppimisen myötä.

Lue lisää →
UKK

Miten tehdä A/B-testiä

A/B-testissä vertaat kahta versiota (A ja B) jakamalla liikenteen satunnaisesti. Määrittele hypoteesi, valitse mittari, aseta testin kesto otoskoon perusteella, ja analysoi tulokset tilastollisesti ennen johtopäätöksiä.

Lue lisää →
UKK

Miten rakentaa tekninen infrastruktuuri kasvuhakkerointiin

Kasvuhakkeroinnin tekninen infrastruktuuri koostuu kolmesta kerroksesta: data (keräys, varastointi, yhdistäminen), analyysi (BI-työkalut, kohorttiseuranta) ja aktivointi (personointi, testaus, automaatio). Aloita yksinkertaisesta ja laajenna tarpeen mukaan.

Lue lisää →