Trek de juiste conclusie uit data

Marketinginzet op waarde schatten? Bijna iedereen heeft er moeite mee. Er is ontzettend veel data voorhanden. Maar geen enkele tool kan momenteel alle gewenste data 100 procent meten. Verschillende tools rapporteren op verschillende manieren. Waar focus je op? En hoe interpreteer je de uitkomst?

Teveel mensen kijken slechts naar één databron en trekken op basis daarvan de conclusie. Maar iedere tool heeft beperkingen. Mijn advies? Geloof in je gut feeling en bekijk data vanuit meerdere invalshoeken.

Een goed voorbeeld is een recente case waarbij ik tijdens het maken van een conversie-attributieanalyse voor een van onze klanten zag dat Facebook achterbleef in resultaat. Ik geloofde het niet en ging op zoek.

Wekelijks goede resultaten

Wekelijks behaalden we goede resultaten in zowel Google Analytics als Facebook. De cpc’s zagen er goed uit. We hadden uitstekend bereik binnen Facebook. De relevantiescore was hoog voor de advertenties die er draaiden. En we zagen in Analytics dat de kwaliteit van het verkeer dat Facebook leverde goed was.

Het bouncepercentage was laag en de time-on-site relatief hoog. Mensen bekeken een groot aantal pagina’s in vergelijking met andere kanalen die we in deze campagne hadden ingezet. Toch gaf het conversie-attributiemodel in DoubleClick Campaign Manager (DCM) aan dat Facebook een waardeloze ROI zou hebben. Hier klopte iets niet…

Verder analyseren

Om de onderste steen boven te krijgen, zijn we toen buiten DoubleClick om verder gaan analyseren. Bij Facebookadvertenties kun je geen DoubleClick-impressietracker meegeven. Daarom konden we niet inschatten wat de waarde van een impressie op Facebook was.

In Facebook wordt de conversie standaard 28 dagen berekend op basis van een klik en 1 dag op basis van een view. In DCM hebben wij de lookback windows standaard voor klikken op 90 dagen en voor views op 30 dagen staan. Het maximum in Facebook is 28 dagen voor beide typen.

Toen we de lookback window voor een view in de rapportage aanpasten in de Facebook-interface, bleek inderdaad een ander verhaal: Facebook had qua branding wel degelijk veel bijgedragen. En dat was de primaire doelstelling van de campagne.

Andere focus, andere conclusie

Hoe dit kon? Verschillende tools rapporteren op verschillende manieren. De focus is anders, waardoor ook de conclusie kan verschillen. Facebook kan, in tegenstelling tot DoubleClick, heel goed cross-device meten. En dat is voor Facebook natuurlijk ontzettend belangrijk.

Wie is er niet op zowel zijn telefoon en laptop als de desktop ingelogd op Facebook? Veel mensen bekijken iets op de telefoon en doen vervolgens een boeking of bestelling op de desktop. In het model van DoubleClick wordt dit niet gezien. Ons uitgebreide conversie-attributiemodel vertelde dus niet de volledige waarheid.

Sturen op metrics

Een belangrijke les. Op welke metrics stuur je en op basis van welke databronnen trek je de conclusie? Veel klanten werken puur met Google Analytics waarbij Google de ‘bakjes’ (kanalen) bepaalt waar de bezoekers in vallen. Denk hierbij aan paid search, organic search en direct.

In het geval van paid search rapporteert Analytics de resultaten van algemene zoekwoorden (zoals campingvakantie) in hetzelfde paid search-bakje als de branding-zoekwoorden (zoals -zoekwoord). Branding-zoekwoorden converteren natuurlijk goed, iemand weet immers al precies waarnaar hij op zoek is.

Voor een goed beeld en kanaalrapportage wil je daarom het bakje zelf kunnen uitsplitsen en definiëren. En dat kan. Je kunt de kanaalgroeperingen handmatig instellen in Analytics (Beheerder > Weergave > Kanaalinstelling). Een handige feature die naar schatting door slechts 5 procent van de Analytics-gebruikers daadwerkelijk ingezet wordt.

KPI’s aanpassen

Waarde hangt af van het doel van de campagne. En daar moeten de KPI’s dan ook op aangepast worden. Een branding-campagne moet niet afgerekend worden op conversie, maar op bereik en viewability. Hoe vaak is mijn uiting daadwerkelijk in beeld geweest? IAB heeft nu standaard geaccepteerd dat een display-uiting pas viewable is als deze minimaal 1 seconde voor 50 procent in beeld is geweest. En veel tools kunnen daar inmiddels op sturen.

Let tenslotte ook op de lookback windows. Iedere tool heeft een standaard lookback window, maar wat is voor jouw product het meest geschikt? Een aanbieder van vakanties heeft een langere doorlooptijd naar conversie dan een leverancier van fast moving consumer goods. Bovendien kunnen click-throughs een wat langere lookback window hebben dan view-throughs, waarbij iemand een uiting wel gezien heeft, maar wellicht niet doorklikte.

Kortom, er zijn ongelooflijk veel variabelen om rekening mee te houden. Tegenwoordig kunnen we heel veel meten en inzichtelijk maken. Maar het wil niet zeggen dat we alles weten. Je moet de verschillende soorten data op de juiste manier combineren om voor jouw type campagne de juiste conclusie te kunnen trekken. En… onderschat je gut feeling niet!

5 adviezen bij het meten:

1. Data is nooit 100% accuraat. Ga er daarom vanuit dat het een uitstekende leidraad is voor de werkelijkheid.
2. Kijk en zoek verder wanneer je gut feeling de data tegenspreekt.
3. Meet conversies in verschillende platforms (het advertentieplatform zelf, maar ook Analytics en/of DoubleClick).
4. Definieer je eigen kanaalgroepering in Google Analytics, zodat kanalen worden gerapporteerd zoals jij dat wilt. Zorg er hierbij wél voor dat je UTM-tagging ook in orde is.
5. Wees op de hoogte van de lookback windows per kanaal of meetsysteem zodat je daar tijdens de analyse rekening mee kunt houden.