Conversie attributie – hype of krachtig managementtool? E-travel 6 juni 2013 Spant! Bussum
Conversie attributie – hype of krachtig managementtool?
E-travel 6 juni 2013
Spant! Bussum
Even voorstellen
• AdLantic Online Advertising
• Online display, automated trading & RTB specialist
• 2005 opgericht, ca. 30 medewerkers
• Groei ieder jaar 30 tot 50%
• Eigen techniek en innovatie
• Sourcemap – AdLantic’s 1e generatie Conversie Attributietool
• COME – Cross mediale, statistische effect meting (2e
generatie Conversie Attributietool)
Carolina Massaro, Project Manager AdLantic
Bas Willemse, eCommerce Manager Corendon Vliegvakanties
Even voorstellen
• Corendon International Travel
• Vloot van 12 vliegtuigen
• Prognose 2013: omzet €556 miljoen
617.000 passagiers
35 tot 50% groei
• 2000 opgericht, ca. 350 medewerkers
• 14 bestemmingen in het Middellandse Zeegebied en Noord Afrika
Carolina Massaro, Project Manager AdLantic
Bas Willemse, eCommerce Manager Corendon Vliegvakanties
Introductie
Vraagstuk marketeers:
• Hoe bepaal ik de waarde van mijn online campagnes?
• Hoe bepaal ik de cross mediale effecten tussen mijn kanalen?
• Hoe meet ik de effecten van mijn branding campagnes
• Hoe kan ik sturen naar een optimale online mediamix
Huidige meetmethode
1. Last click attributie: conversie wordt toegekend aan laatste touchpoint
2. Post click attributie: conversies binnen cookietijd worden toegekend aan kanaal
Probleem
Last click attributie gaat er vanuit dat er geen sprake is van assistwaarde
Post-click attributie gaat er vanuit dat er altijd 100% assistwaarde waarde bestaat
De meeste kanalen hebben wel assistwaarde, maar niet 100%
Oplossing, conversie attributie (2008)
Doelstelling Conversie Attributie
• Kosten en baten per marketingkanaal beter berekenen.
• Tool waarmee men beter kan sturen op rendabele reclame campagnes.
• Inzicht in cross mediale effecten• Tool voor verbeteren online mediamix, met
optimale crossmediale effecten voor de korte-en lange termijn.
• Beslechten van strikte lijn tussen performance-en branding campagnes
1e generatie attributie algoritmes
• First click attributie: het eerste contactmoment krijgt de volledige credits
1e generatie attributie algoritmes
• Even/lineaire attributie: alle contactmomenten krijgen een evenredige toekenning
1e generatie attributie algoritmes
• First of Last X touchpoints: de eerste / laatste X touchpoints krijgen een bepaalde algoritmische waardetoekenning
1e generatie attributie algoritmes
Oneindig veel variaties• Gewogen bijdrage o.b.v. veroorzaakte
pageviews• Gewogen bijdrage o.b.v. regressie analyses• Uitsluiten bepaalde kanalen• Meewegen van postview touchpoints• Alleen attributie aan eerste en laatste
touchpoints• Waardering aan de hand van positie in
customer journey
Voorbeeld week attributie M4N volgens 6 algoritmes
Evaluatie na 4 jaar ervaring conversie attributie
Onze ervaringen met Conversie attributie tools • Te veel algoritme parameters• Bepaling van parameters kan alleen door veel testen• Geschikt voor affiliate ontdubbeling• Analyse herkomstpaden• Geven enig inzicht in gedrag bezoekers• Meeste algoritmes geven dezelfde resultaten als last click
attributie• Interpretatie data is complex – data mining• Meting van postview touchpoints – parameters worden gegokt• Normale attributie tools zijn dus niet geschikt voor marketing
kanalen met postview waarde
Attributie algoritmes per kanaal
Inzet attributie algoritmes op basis van:
• Eventuele postview waarde
• Eventuele assistwaarde
Welk algoritme gebruiken we voor kanalen met postview waarde?
......... Eerst een case met 1e generatie CA
Voorbeeld case
Bestaande aannames
• Blijken niet te kloppen
• Display zat toch altijd vooraan in de salesfunnel?
• Vergelijkings websites toch altijd achteraan?
Klopt het AIDA model dan niet?
• Klassieke sales funnels worden gepresenteerd vanuit adverteerders perspectief
• Maar de werkelijkheid is complexer
• AIDA moet vanuit klant perspectief worden bekeken
Multi advertiser sales funnel – bezoeker interact met meerdere merken
Salesfunnel vanuit verschillend perspectief
Bannerview -> Bannerclick
Adwords -> SEO -> Adwords
Vergelijkingswebsite -> Autonoom
Bannerview -> Bannerclick -> Adwords -> SEO ->Adwords -> Vergelijkingswebsite -> Autonoom
Hoe interpreteer je dit nu?
• Als vergelijkingswebsites relatief vaak vooraan de journey staan:
-> Weinig nadruk inspiratie / branding fase-> Relatief goede positie vergelijkingswebsites• Als display relatief vaak achteraan de journey
staat:-> Veel klanten verloren tijdens compare / decide
fase-> Veel nadruk inspiratie / branding fase-> Maar slechte positie vergelijkingswebsites
Welke strategie gebruik je?
• Lift je mee op “discover/branding” inzet van je concurrenten?
• Word je een prijsvechter (lage prijzen bij vergelijker)?
• Concentreer je je marketing op “search / research”fase?
Conversie attributie & sales funnels
• Attributie algoritmes kijken alleen naar winnende customer journeys
• Dit is vaak maar een paar procent van alle marktcommunicatie
• Focus op verloren journeys biedt veel meer potentie op verbetering
Inspiratie
Search / research
Compare / decide
Purchase
Inspiratie
Search / research
Compare / decide
Purchase
VerlorenCustomer journeys
Verloren customerjourney
Fundamenteel probleem normale conversie attributie
Conversie attributie voldoet niet aan de doelstellingen• Te ingewikkeld• Algoritme kijkt alleen naar “winnende”journeys• Algoritme berekent alleen meetbare touchpoints en niet de rest• Vooral marketingkanalen met postview waarde worden slecht
berekend
De data set per unieke persoon is vele malen groter dan hetgeen je ooit zelf zal kunnen meten
Hetgeen je NIET meet heeft veel meer invloed dan hetgeen je WEL meet
1e generatie CA is daarom vooral NIET geschikt voor kanalen met postview effecten
Maar hoe moeten we die kanalen dan wel meten?
Hoe doen andere wetenschappen aan effect meting?
Iedere serieuze wetenschap doet effectmetingen met test- en controle groepen
• Marktonderzoek
• Sociale wetenschappen
• Sociologie
• Geneeskunde
• Criminologie
• Etc.
Opzet effectmeting d.m.v. test- en controlegroepen
1. Bepaling random test- en controle groep2. Testgroep onderhevig aan interventie
(bijv.tonen van reclame), controlegroep niet3. Wijkt resultaat testgroep significant af van
controlegroep, dan is dit causaal veroorzaakt door interventie
- Meting is postclick en postview- Crossmediale effecten worden ook gemeten- Dankzij ceteris-paribus principe kun je alle
externe factoren tegen elkaar wegstrepen
Grootste uitdaging A/B testen
Nadeel A/B testing:
1. Juiste bepaling test- en controle groep- Oplossing: Test- en controle groep bepalen met
cookies
2. Opzet van test vooraf bepalen
- Oplossing: Geautomatiseerde tools voor opzetten A/B test
Voorbeeld COME™
Voorbeeld COME™
Attributie algoritmes
Eind conclusie
• Conversie attributie systemen worden gebruikt voor het bepalen van de werkelijke waarde van een marketingkanaal.
• Attributie is een serieuze poging om effectmeting naar een hoger wetenschappelijk nivo te trekken.
• A/b testen zijn de enige manier om echt wetenschappelijk (en dus objectief) causale effecten te bepalen.
• Mits goed gehanteerd, kan attributie een zeer krachtig management instrument worden.
Vragen??
AdLantic Online Advertising B.V.Vinkenburgstraat 2A3512 AB Utrecht030 – 234 [email protected]