Attributie – de waarde van klantinteracties meetbaar maken

Data-driven organisaties maken in toenemende mate gebruik van real-time inzichten. Helaas missen veel marketeers nog de juiste inzichten om goede beslissingen te nemen. Toch zijn er veel handvatten om met beschikbare data aan de slag te gaan. Denk aan de mogelijkheden met Google Analytics 360, of aan de toegevoegde waarde van self-service BI.

In mijn vorige blog heb ik laten zien dat een Marketing Mix Model een strategisch middel is om de impact van marketing en externe invloeden inzichtelijk te maken. Met de uitkomsten kan de marketeer de budgetten beter verdelen over beschikbare media en kanalen. Om op tactisch en operationeel niveau de resultaten te kunnen bijsturen, kan de marketeer gebruik maken van een attributieprogramma.

Welke kanalen leiden tot veel traffic en clicks? Welke touch-points zorgen voor veel conversie volgens je last-click model? Via welk medium trekt een marketinguiting juist veel aandacht en draagt het bij aan de connectie met je merk? Marketing attributie is de ‘holy grail’ voor de data-driven marketeer, maar tevens één van de grootste uitdagingen om goed te organiseren. In deze blog zet ik beknopt uiteen wat de belangrijkste uitdagingen en ingrediënten zijn, zodat je goed voorbereid bent om hier zelf mee aan de slag te gaan.

Inzichten door attributie

Attributiemodellen zijn bij uitstek geschikt om tactische beslissingen in marketing en communicatie te ondersteunen. In digital marketing en CRM kunnen we attributie als volgt definiëren: “het meten van de toegevoegde waarde van elk (digitaal) marketingcontact dat heeft bijgedragen aan een gewenst resultaat, waardoor marketeers beter inzicht krijgen in de bijdrage van kanalen en interacties op verschillende momenten in de marketingfunnel.” De inzichten uit attributie geven in ieder geval inzicht in vragen zoals:

• Welk kanaal leidt tot de meeste conversies?
• Zet ik de juiste mix aan kanalen in voor mijn marketingdoelstellingen?
• Besteed ik te veel of te weinig budget aan e-mail, display of social?
• Draagt mijn e-mail nieuwsbrief bij aan conversie en zo ja in welke mate?
• Met welk attributiemodel meet ik adequaat de toegevoegde waarde van touch-points of kanalen op klanttevredenheid?
• Is een last-click-model voor ons het best passende model voor het meten van cross-channel interactie?

Het antwoord op de laatste vraag is meestal “nee” trouwens. Dit is een gesimplificeerde weergave van de werkelijkheid en kent 100% van de waarde toe aan het laatste contact. Anderzijds is het een model wat makkelijk in te zetten is en waarmee je de eerste stappen in attributie eenvoudig kunt nemen. Ongeacht de keuze voor welk model, met behulp van de uitkomsten van een goed attributiemodel ben je als de marketeer in staat om de impact van een interactie op een conversie adequaat te meten. We kunnen dit uitdrukken in een score, op basis van de activiteit van klanten op uiteenlopende touch-points. Hoe hoger de score, hoe meer invloed het touch-point heeft gehad op een conversie. 

De uitkomsten van een attributiemodel kan je als marketeer gebruiken om bijvoorbeeld de conversie van een campagne of kanaal te optimaliseren door de juiste mix aan kanalen in te zetten. Je kan de uitkomsten ook toepassen door de volgorde van contactpunten en media te beïnvloeden. Ontwikkel hiervoor een testplan en stuur bij op basis van de inzichten uit het model. Tot slot kan je bovendien een besparing realiseren door het verlagen van budgetten voor bepaalde kanalen, wanneer deze onvoldoende bijdragen aan de doelstellingen. Uiteraard kan je dit steeds verder optimaliseren door te differentiëren tussen doelgroep, content en timing.

Attributie meten

Wat je in ieder geval nodig hebt om attributie te kunnen meten is klantgedrag in de individuele kanalen en media. Dit vereist een architectuur met een gedegen datastrategie, gericht op het vastleggen, volgen en borgen van data door de gehele keten van interactie. Het is een combinatie van technologie, data en klantidentificatie.

• Technologie: De meeste organisaties maken gebruik van verschillende componenten aan marketingtechnologie. Het is dan belangrijk om de activiteiten op alle platformen goed te kunnen volgen. Dat geldt voor het efficiënt koppelen van dataprocessen, bijvoorbeeld met behulp van api’s. Daarnaast zorgt een goede ‘naming convention’ ervoor dat over de kanalen heen het gedrag binnen één campagne goed aan elkaar wordt gekoppeld. Maak dus goede afspraken over onder andere de naam van een campagne en de codering van alle media. 
• Data: Naast al het gedrag van klanten op de verschillende touch-points aan de hand van views, opens en clicks heb je ook data nodig van de conversies. Denk daarbij aan inschrijvingen en registraties, denk aan afgeronde formulieren of toestemmingen en uiteraard de transacties van klanten. Deze aankopen moeten herleidbaar zijn tot een individuele klant, bijvoorbeeld aan de hand van een klantnummer, een loyaltykaart of een e-mailadres. En wanneer je CPA (cost per acquisition) als doelstelling kiest voor het meten van attributie, heb je ook data nodig van de kosten per kanaal, per campagne. Als je eenmaal over de juiste data beschikt, spreek dan zeker met elkaar een eenduidige definitie af van een conversie.
• Klantidentificatie: Herkenning van klanten in verschillende kanalen is cruciaal. Op die manier kan een journey herleid worden en de vele journeys geaggregeerd voor analyse. Identificatie kan gedaan worden aan de hand van een cookie of door de inzet van 1st party data. 

Tips voor de implementatie van een attributiemodel

Beschik je over alle ingrediënten, dan nog kan het implementeren van een attributiemodel een enorme uitdaging zijn. Laat je hier niet door afschrikken, maar wees goed voorbereid met deze 6 tips:

1. Er is sprake van ontbrekende of incomplete data. Niet zelden zal je moeten accepteren dat de kwaliteit van data de uitkomsten van je model beïnvloedt.  Het kan bijvoorbeeld al een uitdaging zijn om een totaalbeeld te krijgen van zowel de Google als Facebook data. Deze techreuzen hebben gesloten ecosystemen ontwikkeld, de zogenaamde ‘walled gardens’. Desalniettemin is het beter om te starten en de eerste inzichten te valideren. Tegelijk kan je dan aan de slag met het verbeteren van de kwaliteit van je data voor nog meer inzicht en waarde.
2. Vaststellen van de impact van offline media is zeer moeilijk omdat deze impressies niet op persoonsniveau worden geregistreerd en vastgelegd. Dat is ook de reden waarom men meestal ervoor kiest om attributie te beperken tot digitale marketing. Ook hiervoor geldt: maak gebruik van wat je wel ter beschikking hebt in plaats van te wachten op wat er niet is.
3. Het is een uitdaging om cross-device gedrag goed te registreren. Dit is natuurlijk wel belangrijk om de volgordelijkheid van gedrag goed vast te leggen. Het meest voor de hand liggende in dit geval is het gebruik van ID-tracking. Google en Facebook lopen hierin voorop door middel van de login via de respectievelijke accounts. Bedenk samen met onder andere je data steward wat verstandig en haalbaar is.
4. Bepaal van tevoren wat je meet: deze keuze is afhankelijk van je doelstelling. We noemen dit dan ook de ‘doelvariabele’. Denk hierbij aan bijvoorbeeld de definitie van een conversie of bijvoorbeeld CPA. Deze keuze is bepalend voor de implementatie van het model. Bovendien bepaalt het ook wat je als marketeer met de uitkomsten kan doen en hoe je gaat bijsturen.
5. De overtuiging vinden om af te stappen van het standaard “last-click” model, wat vaak als een default wordt ingezet. Omdat het eenvoudig inzetbaar is, makkelijk meetbaar en de default in veel applicaties, wordt dit model nog vaak gebruikt. De uitkomsten zijn al over een langere periode de benchmark voor het succes van een campagne. Als je een ander model gaat hanteren, dan wijzigt ook deze benchmark.
6. Uitkomsten van een attributie zijn zo goed als de keuze voor het attributiemodel wat je gebruikt. Houd daarbij in gedachten, dat niet ieder model geschikt is voor ieder vraagstuk. Je hebt een analist of data scientist nodig om een goede afweging te maken voor de keuze van een attributiemodel. Deze keuze is afhankelijk van een combinatie aan elementen, zoals de beschikbare data en de kwaliteit ervan, de gewenste doelstelling, gewenste selectie aan kanalen en touch-points in het model.

Start eenvoudig

We adviseren om te starten met een eenvoudig model, bij voorkeur een Position Based of Time Decay model. Deze modellen zijn het meest realistisch wat betreft de werkelijke waarde van de contactpunten over tijd. Alle keuzes onderweg bepalen uiteindelijk ook de uitkomsten van het model. Deze inzichten zullen bijdragen aan een betere verdeling van het marketingbudget over de gewenste kanalen en touchpoints. Bedenk daarbij dat dit een terugkerende stap is in het campagneproces. Een proces van optimalisatie en bijsturen op basis van actuele inzichten. Ook hier geldt weer: testen, meten en valideren leidt tot inzicht, weten en optimaliseren. 

Over de auteur: Remco Weijers is senior data strategist bij Merkle Nederland.