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 1222info@AdLantic.nl