Een modelmatige aanpak om het effect van online adverteren op conversie te achterhalen Max van der Heijden Shop2market Evert de Haan Rijksuniversiteit Groningen Tryntsje Hoving-Wesselius MIcompany
Jun 21, 2015
Een modelmatige aanpak om het effect van online adverteren op conversie te achterhalen
Max van der Heijden Shop2market
Evert de Haan Rijksuniversiteit Groningen
Tryntsje Hoving-Wesselius MIcompany
Waarom dit onderzoek?
Waarom dit onderzoek?
• Order resultaat van meerdere contactpunten • ‘Big Data’ • Laatste belonen ouderwets • Andere attributie methoden arbitrair
En meer …
Waarom dit onderzoek?
Vraagstuk
Wat is het effect van online adverteren op een conversie?
Voorbereiding
Clickstream data Iedere klik voorzien van een cookie_id
Variabelen
Gedrag orderi visited_pagesi visitsi .jdi
Kanaaltype comparisoni adwordsi organici affiliatesi retarge.ngi e-‐maili portali displayi
Voorbereiding
Cookie_id Kanaaltype Order visited_pages …
abc12345 comparison 0 3 …
abc12345 organic 0 6 …
abc12345 affiliates 1 9 …
Coockie_uuid
Order comparison
organic
affiliates
portal
display
…
visited_pages
abc12345
1 1 1 1 0 0 … 6
Overzicht data
Variabele Gemiddelde Std. dev. Minimum Maximum
Order 0,034 0,181 0 1
visited_pages 3,892 4,999 0 20
visits 1,728 2,510 1 50
Ajd 40,339 84,431 1 655,35
comparison 0,241 0,410 0 1
adwords 0,317 0,448 0 1
organic 0,185 0,371 0 1
affiliates 0,114 0,311 0 1
retargeAng 0,042 0,176 0 1
e-‐mail 0,064 0,239 0 1
portal 0,034 0,176 0 1
display 0,002 0,044 0 1
Tabel 2. Beschrijvende statistieken dataset (n=852.811)
Methodiek
order = (0|1)
Model
Logit(𝑜𝑟𝑑𝑒𝑟↓𝑖 )= 𝛽↓0 + 𝛽↓1 𝑣𝑖𝑠𝑖𝑡𝑒𝑑_𝑝𝑎𝑔𝑒𝑠↓𝑖 + 𝛽↓2 𝑣𝑖𝑠𝑖𝑡𝑠↓𝑖 + 𝛽↓3 𝑡𝑖𝑗𝑑↓𝑖 + 𝛽↓4 𝑎𝑑𝑤𝑜𝑟𝑑𝑠↓𝑖 + 𝛽↓5 𝑜𝑟𝑔𝑎𝑛𝑖𝑐↓𝑖 + 𝛽↓6 𝑎𝑓𝑓𝑖𝑙𝑖𝑎𝑡𝑒𝑠↓𝑖 + 𝛽↓7 𝑟𝑒𝑡𝑎𝑟𝑔𝑒𝑡𝑖𝑛𝑔↓𝑖 + 𝛽↓8 𝑒𝑚𝑎𝑖𝑙↓𝑖 + 𝛽↓9 𝑝𝑜𝑟𝑡𝑎𝑙↓𝑖 + 𝛽↓10 𝑑𝑖𝑠𝑝𝑙𝑎𝑦↓𝑖 + ℰ↓𝑖
Uitkomsten
Gedrag visited_pagesi visitsi .jdi
Kanaaltype comparisoni adwordsi organici affiliatesi retarge.ngi e-‐maili portali displayi
AFankelijke var. orderi
Vergelijking met LCA
SchaHngsteekproef n=567.771
ValidaAesteekproef n=285.040
Model Last-‐Click Model Last-‐Click
Gini coëfficient 0,552 0,333 0,552 0,333
Top-‐decile liU 4,347 2,582 4,434 2,581
Conclusie Onderzoek
• Last Click Attributie geeft verkeerde inzichten • Modelmatige Attributie beter in staat verkopen te
voorspellen • Direct toepasbaar in de praktijk
Hoe gebruik je deze uitkomsten?
• Bijdrage inzichtelijk maken • Verschillen analyseren • Acties ondernemen op basis van bijdrage
Nu
Toekomst • Attributie op bijdrage
Praktijkvoorbeelden
In eerste instantie: • 33% minder kosten • 10% minder opbrengst Door beslissingen op bijdrage uiteindelijk: • 10% minder kosten • 20% meer opbrengst
Campagne Optimalisatie
Praktijkvoorbeelden
Voor toepassing bijdrage: • Affiliate marketing slechts presterende campagne • Kwaliteit publishers erg laag
Na toepassing bijdrage: • Affiliate marketing op twee na beste campagne • Meer dan 200 nieuwe, kwalitatieve publishers aangesloten
Affiliate Marketing
Resultaat: • Gemiddelde bijdrage 2.5x hoger • Conversie stijging van 5.4x • Gemiddele eCPC 9x hoger
• Generalisatie model • Integratie relevantie en recentheid • Integratie andere interacties • Effect op terugkerende klanten (CLV) • Kanaalinteracties • Segmentverschillen
Richting onderzoek
Stappen voor de toekomst
Vragen? E-mail: [email protected] Telefoon: +31 (0)6 10 12 37 03
Max van der Heijden