-

Multi Touch Attributie zorgt voor hogere conversie

Bij het opstellen van een mediabudget en het toewijzen van dit budget aan verschillende kanalen, is het belangrijk om te weten wat elk kanaal bijdraagt aan conversies. Tijd voor Multi Touch Attributie!

Stel dat jouw doelstelling voor deze maand het maximaliseren van het aantal conversies is, zonder de totale media-investering te verhogen. Dit vereist een herverdeling van het media budget over de verschillende kanalen. Hoe zou je dit aanpakken? Veel marketeers zouden gebruik maken van rapportages die beschikbaar zijn in Google Analytics:

Campagne Clicks Kosten CPC Conversies Conversion Rate Omzet ROI
Display 5.342 € 10.000 € 1,9 1.023 19.1% 100.254 € 10
Facebook 3.253 € 5.000 € 1,5 324 10% 28.512 € 6
AdWords 12.374 € 30.000 € 2,4 1.894 15.3% 164.778 € 5

Bestudeer de tabel. Wat zou de optimale herverdeling van het budget zijn? Het displaykanaal ziet er op het eerste gezicht veelbelovend uit dankzij een hoge ROI en vrij hoog aantal conversies. Het zou redelijk zijn om aan te nemen dat een grotere investering in dit kanaal ten koste van een kanaal als Facebook leidt tot de hoogst mogelijke omzet. Uitgebreide analyse toont echter aan dat dit niet altijd het geval is.

Wanneer je conclusies trekt op basis van dit soort rapportages, is het belangrijk om rekening te houden met de manier waarop iedere metric berekend is. Veel beschikbare systemen rapporteren bijvoorbeeld nog steeds op basis van het last-click model. Dit model kent alle waarde toe aan het laatste contactpunt dat onmiddellijk voorafgaat aan de conversie en kent geen waarde toe aan de overige contactpunten in het conversiepad. Hierdoor worden contactpunten aan het einde van het conversiepad overgewaardeerd en contactpunten aan het begin van het pad ondergewaardeerd. Dit verklaart waarom Google en andere search kanalen vaak worden overgewaardeerd bij gebruik van het last-click model. Dit besef is aardig doorgesijpeld in de markt waardoor Google zich nu genoodzaakt voelt om groots het Multi Touch Model te introduceren. Helaas zitten hierin nog steeds een aantal aannames die in het voordeel van search kanalen uit kunnen pakken.

De customer journey steekt in de realiteit dus complexer in elkaar dan een last click. Conversie-attributie middels een Multi-Touch Attribution (MTA) model biedt een uitkomst. Om te beginnen moeten alle relevante contactpunten in een customer journey worden vastgelegd. Dit wordt voor online kanalen vaak gedaan door het volgen van de click en views journey. Het in kaart brengen van deze contactpunten geeft een realistischer beeld van de customer journey, en het MTA model kan vervolgens worden ingezet om de statistische toegevoegde waarde van elk contactpunt te berekenen.

Idealiter houdt het MTA-model ook rekening met de volgorde waarin contactpunten gepasseerd zijn en met eventuele interactie tussen deze contactpunten. Deze informatie kan worden gebruikt om de exacte contributie van elk individueel contactpunt te berekenen. Daarnaast is het belangrijk om er rekening mee te houden dat je meestal niet één maar meerdere MTA-modellen nodig hebt. Het is namelijk zo dat verschillende kanalen anders kunnen werken voor verschillende conversie dimensies, denk aan acquisities versus retentie of high end producten versus low end producten.

In ons voorbeeld is het gehanteerde model niet gedefinieerd. Wat betekent het dan als er 1.023 conversies aan het Display kanaal geattribueerd zijn?  

Stel dat conversies volgens het last-click model aan het Displaykanaal zijn geattribueerd. Het aantal conversies, 1.023, geeft in dit geval aan dat Display 1.023 keer het laatste contactpunt was in een succesvol conversiepad. Hieruit kan echter niet geconcludeerd worden dat Display ook daadwerkelijk verantwoordelijk was voor 1.023 conversies. Het doel van een MTA-model is dat deze conclusie wel getrokken kan worden op basis van de conversie rapportages. Op die manier zou er uit dit rapport dus wel geconcludeerd kunnen worden dat Display verantwoordelijk is geweest voor 1.023 conversies.  

Het is dus belangrijk om goed te weten wat een bepaalde metric exact betekent alvorens conclusies te trekken. Het is sterk aanbevolen om het MTA-model in te zetten om beslissingen gerelateerd aan media investeringen te ondersteunen. MTA kent elk contactpunt de waarde toe die het heeft bijgedragen aan de uiteindelijke conversie. Dit model biedt dus een betere weerspiegeling van de werkelijkheid dan single-touch conversiemodellen.

Dit bericht is 43 keer gedeeld

2 Reacties

Sander

Ik neem aan dat de rest van het artikel mist?
Of is dit het? Een bericht uit 2010? Een opstel uit havo 4?

Arno

Het is inderdaad een drieluik. De volgende post zal gaan over hoe je deze MTA resultaten meeneemt in een investment elasticity model om daarmee te sturen op een marginale ROI (wat voor effect heeft mijn volgende geinvesteerde euro?) De laatste post gaat over budget allocatie en forecasting en wat hierin belangrijk is qua modeling.

Hoewel MTA inderdaad totaal geen nieuw concept is ben ik nog steeds verbaasd hoe weinig bedrijven dit in de praktijk gebruiken. MTA anno 2017 is toch nog vaak een project dat bij BI eindigt en niet bij de mensen die de media beslissing maken. Hopelijk komt hier in 2018 verandering in!

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond