Resultaten berekenen
Contact

Ontvang onze digitale nieuwsbrief

En blijf automatisch op de hoogte van al het nieuws in marketingland.

Menu
Resultaten berekenen
Contact

De uitdagingen van Attributie

Angela Poll
15 november 2019

Hoe zorg je dat je inzicht krijgt in welke marketinginspanningen het meest opleveren, en waar je dus meer budget in kunt stoppen? De meeste marketeers weten wel wat Attributie is, maar het goed kunnen kiezen en interpreteren van de diverse attributiemodellen vereist veel tijd en diepgaande kennis. Omdat er nog geen perfect attributiemodel bestaat, moet een marketeer precies weten wat de zwaktepunten van zowel het model als moeilijk meetbare data zijn om alles toch zo goed mogelijk in kaart te brengen. Dit artikel gaat over de grootste uitdagingen en mogelijke oplossingen die je in Attributie tegenkomt.

Wat kan Attributie opleveren?

Wanneer je weet wat de belangrijkste touchpoints – de contactpunten in de klantreis - zijn, kun je er waarden aan toewijzen en bepalen welke de moeite waard zijn om tijd en geld in te investeren en prioriteit aan te geven. Zo kun je dus kosten besparen, efficiënter met je tijd omgaan en sturen op de punten die de meeste conversies op zullen leveren. De kans op conversies groeit en daarmee ook de kans op meer omzet.

Een recent onderzoek van Google en DDMA meldt zelfs dat het gebruik van goed ingestelde attributiemodellen het rendement op de investering (ROI) naar verwachting met een percentage van 20-40% kan verhogen, met een gemiddelde toename van 5% in conversies wanneer hetzelfde budget wordt gebruikt. Als je echt wilt dat je marketinginspanningen optimale resultaten opleveren, kun je dus niet meer om Attributie heen.

Welke uitdagingen kom je tegen?

1. Elke afdeling claimt zijn eigen contributies

Dit is precies de reden waarom een goed attributiemodel nodig is. In een grote organisatie zijn er vaak aparte afdelingen of medewerkers die verantwoordelijk zijn voor hun kanaal (bijvoorbeeld social media, advertenties, sales) en ieder hun eigen conversies claimen. Dit kan ertoe leiden dat de inschatting van de opbrengsten die van die individuele kanalen afkomstig zijn, opgeteld hoger zijn dan de daadwerkelijke opbrengsten. Hoe moet je dan uitrekenen wat de realistische waarde per kanaal is?

2. De onvolledigheid van attributiemodellen

Laten we beginnen met het Last Click-model, het attributiemodel dat Google Analytics en Google Ads standaard gebruiken. Als een marketeer anno 2019 nog steeds alleen het Last Click-attributiemodel bekijkt, weet je dat de kanalen die de hoogste contributiewaarde krijgen toebedeeld (de kanalen die het meest hebben bijgedragen aan een conversie) eigenlijk niet kloppen.

Alleen al de klantreis met contactpunten (a.k.a. touchpoints, dus) van deze persoon laat zien dat er meestal meer nodig is dan één klik om tot een conversie te komen. Daarom zijn er diverse – standaard - attributiemodellen ontwikkeld om de contributies al genuanceerder te kunnen laten zien dan het Last Click-model. Helaas zijn ook de andere standaardmodellen nooit accuraat. Als je bijvoorbeeld het Lineaire model kiest, wordt de contributiewaarde evenredig verdeeld over alle kanalen, terwijl dat eigenlijk ook niet helemaal eerlijk is. Daarom is het belangrijk om in ieder geval de uitkomsten van de modellen met elkaar te vergelijken.

Daarnaast moet elk model op maat worden gemaakt voor jouw organisatie. Zo is de maximale tijd tussen contactpunten om ze tot dezelfde klantreis te mogen rekenen, niet bij elke organisatie hetzelfde. Het kan ook zijn dat het ene kanaal veel conversies oplevert, maar ook duurder is om op te adverteren. Neem die dan ook mee in je waardebepaling van elk kanaal. Wanneer je de modellen gaat aanpassen, moet je ook goed kijken naar de impact die je veranderingen hebben op de toewijzingen van de attributies. Je gaat er immers je marketingbudget op baseren.

3. Kiezen tussen een op regel-gebaseerd attributiemodel of datagedreven attributiemodel

Ook al is er een wildgroei aan attributiemodellen, we kunnen ze in ieder geval opdelen in twee overkoepelende soorten: 1) regel-gebaseerde attributiemodellen - zoals Last Click, First Click en andere lineaire modellen die door mensen zijn opgezet - en 2) datagedreven attributiemodellen - die door middel van algoritmes de kansen op een conversie per touchpoint inschatten. De datagedreven attributiemodellen zijn een stuk geavanceerder: alle touchpoints moeten correct meetbaar zijn, zodat de datakwaliteit goed is.  

4. Het meten van offline en cross-device touchpoints

Voor elke organisatie geldt een andere klantreis met andere touchpoints, maar alsnog wordt veel data (bijvoorbeeld van offline kanalen, zoals kaartverkoop aan de kassa, een fysieke winkel of deur-tot-deur verkoop) niet meegerekend in de hierboven genoemde standaard modellen. Je moet als marketeer dus nog heel veel toevoegen en wijzigen om in de buurt van een toepasselijk attributiemodel te komen voor jouw organisatie. Wanneer je veel uiteenlopende kanalen hebt – en vooral wanneer je ook werkt met offline touchpoints – moet je vaak buiten de gebaande paden denken om de data hiervan toch zo goed mogelijk te kunnen meten.

Laten we als voorbeeld traditionele media nemen, zoals een krant of omroep. De digitale cijfers zijn wel goed te vinden, maar het inschatten van de offline impact wordt al veel lastiger. Maar hoe werd dat gemeten voordat het internet er was? Vanaf de jaren ’80 werkten media al met Media Mix Modeling (ook wel Marketing Mix Modeling genoemd) om de attributies te analyseren. Bij dit model kijk je naar de historische relaties tussen marketinguitgaven en business performance, om te bepalen wat realistische doelen zijn en waar het marketingbudget het beste tot z’n recht komt. Een voorbeeld van zo’n model is TV Attribution: hiermee kun je meten of je (offline) commercial effect heeft op je websiteverkeer. Je kunt dus zowel offline als online impact meten.

5. Het meten van merkbekendheid

Voor de gemiddelde marketeer zijn de resultaten van inspanningen voor merkbekendheid moeilijk te meten. Daarvoor is een performance-based attributiemodel nodig, maar die moet je nog wel zelf samenstellen. Je kunt je hierbij niet alleen op cijfers focussen. Wanneer je bezig bent met het meten van de resultaten van marketinginspanningen om je merkbekendheid te vergroten, zijn er al twee verschillende soorten doelstellingen die je kunt meten: Branding KPI’s (de doelgroep moet het logo herkennen, de doelgroep moet de functie van het product begrijpen) en Performance KPI’s (de hoeveelheid binnengesleepte leads en transacties). Performance KPI’s zijn makkelijk meetbaar, terwijl Branding KPI’s beter te meten zijn met bijvoorbeeld vragenlijsten.

6. Vinden van de zwaktepunten van je data en het model

Je moet er altijd rekening mee houden dat niet bij alle kanalen of touchpoints dezelfde soort data beschikbaar zijn. Bij het ene kanaal is alleen het aantal klikken en impressies te meten, bij een ander kanaal (zoals social media) zijn ook het aantal reacties te meten. Meet dit dan afzonderlijk van elkaar en stel aparte doelen en targets op om echt goed te kunnen vergelijken.

7. Van klikken op advertenties en social media-posts naar een gestroomlijnde website-ervaring

Ook al heb je de marketinguitingen die naar je website leiden nog zo goed voor elkaar, op je website moeten de gebruikers vinden wat je zoekt. Wanneer je van de gebruikers van je website, afkomstig van diverse kanalen, goed bekijkt wat zij doen op je website, kun je vaak zien of de website wel goed aansluit bij wat zij willen of verwachtten. Een gebruiker die via Facebook op je website komt, heeft misschien andere intenties dan een gebruiker die via LinkedIn op je website komt. Wanneer je kunt vergelijken wat de gebruikers doen die van diverse kanalen afkomen, kun je op basis van deze inzichten actie ondernemen om de conversies via elk kanaal te optimaliseren, zoals het uitvoeren van A/B-testen of content beter laten aansluiten bij elke gebruikersgroep.

Hoe ga je deze uitdagingen aan en pas je de oplossingen toe?

Zoals je ziet, is er voor veel verschillende soorten organisaties al een model bedacht dat een beetje in de buurt komt van het ideaal. Maar: je moet deze modellen wel weten te vinden en je moet weten hoe je ze aan moet passen. Zorg er in ieder geval voor dat je een goede data-analist hebt die zich flink heeft verdiept in Attributie. Want de hierboven genoemde uitdagingen (uit het onderzoek van Google en DDMA) zijn weliswaar de grootste uitdagingen, maar zeker niet de enige die je tegen gaat komen als je serieus met Attributie aan de slag gaat. Daarnaast heb je een marketeer nodig die zijn weg goed weet in de technische meetbaarheid van alle verschillende touchpoints, want als de kwaliteit van je data niet goed is, kun je net zo goed niet aan Attributie beginnen.

Wanneer je marketingafdeling tekortschiet

Je kunt een vacature uitzetten om marketeers aan te nemen die hierin gespecialiseerd zijn, of je kunt een marketeer van je afdeling laten ‘opleiden’ om zich hier zo goed mogelijk in te verdiepen. Wat je uiteindelijk minder tijd en geld gaat kosten, is een specialist inhuren als onderdeel van je marketingafdeling. En daar kan XY Marketing Solutions je uitstekend bij helpen.

Wat kunnen we voor je doen?

  • Je website zo optimaliseren dat deze aansluit bij de verwachtingen die je per kanaal schept.

  • Een website zo personaliseren dat gebruikers van elk kanaal op een andere pagina terechtkomen die beter past bij de gebruikers van dat kanaal.

  • Uitzoeken welk attributiemodel bij jouw organisatie past, zodat degenen die in jouw bedrijf de marketing verzorgen, hun budget beter kunnen verdelen om hogere resultaten te bereiken.

  • Wanneer je niet goed weet hoe je bepaalde data goed kunt meten, kan het team van XYMS meedenken in het zo goed mogelijk meten van deze data. Online en offline. 

Benieuwd hoe wij je verder kunnen helpen met Attributie?

Vul het formulier in om aan te geven wat je wilt bereiken met Attributie, zodat een van onze consultants je verder kan helpen in een vrijblijvende call.

Vul het formulier in!

Abonneer op toekomstige artikelen