Je kunt steeds minder klanten van klik tot aankoop volgen. Cookiebanners, browserbeperkingen en privacyregels zorgen voor gaten in je data. Je ziet in je rapporten minder conversies dan er echt zijn. Dat maakt het lastig om te kiezen waar je budget naartoe gaat.
Toch wil je weten wat je marketing oplevert. Gelukkig zijn er manieren om dat te meten zonder elke klik te volgen. In dit artikel lees je over drie ervan: gemodelleerde conversies, marketing mix modelling en incrementaliteitstesten. Je leest ook hoe ze elkaar aanvullen.
Waarom je niet meer alles kunt volgen
Vroeger plaatste een website een cookie. Dat is een klein bestandje in de browser van je bezoeker. Zo zag je welke advertentie tot een aankoop leidde. Die methode heet klikgebaseerde attributie. Attributie betekent dat je een conversie toewijst aan een kanaal.
Die methode loopt nu op meerdere punten stuk:
- Bezoekers weigeren cookies in de cookiebanner.
- Browsers als Safari en Firefox beperken het volgen van bezoekers al langer.
- Mensen wisselen van apparaat. Ze zien een advertentie op hun telefoon en kopen later op hun laptop.
- Veel advertenties werken zonder klik. Iemand ziet je video, onthoudt je merk en zoekt later zelf op je naam.
Het gevolg is dat je data niet kloppen, maar ook niet nutteloos zijn. Je ziet een deel van het plaatje. De vraag is hoe je de rest inschat.
Gemodelleerde conversies en je eigen meting
Google en Meta vullen ontbrekende data aan met statistische modellen. Dat heten gemodelleerde conversies. Het platform kijkt naar bezoekers die wel toestemming gaven. Op basis van hun gedrag schat het hoeveel conversies er bij de overige bezoekers zijn geweest.
Dat werkt, maar niet vanzelf. Het model is zo goed als de data die jij aanlevert. Staat je meting rommelig, dan schat het model ook rommelig. Zorg daarom eerst voor deze basis:
- Een goed ingerichte cookiebanner. Zorg dat de keuze van de bezoeker correct wordt doorgegeven aan je advertentieplatformen. Bij Google heet dat Consent Mode.
- Schone conversiemeting. Meet alleen de acties die ertoe doen, en tel ze niet dubbel.
- First-party data. Dat zijn gegevens die jij zelf verzamelt, zoals e-mailadressen van klanten. Mits je toestemming hebt, kun je die veilig doorgeven om de meting te verbeteren.
- Server-side tagging. Hierbij gaat meetdata via je eigen server naar de platformen in plaats van direct vanuit de browser. Dat maakt je meting stabieler.
Let op: gemodelleerde conversies blijven schattingen. Ze laten zien wat het platform denkt dat er is gebeurd. Ze bewijzen niet dat een advertentie de aankoop veroorzaakte. Daarvoor heb je de andere twee methoden nodig.
Marketing mix modelling: het grote plaatje
Marketing mix modelling, kortweg MMM, kijkt niet naar individuele bezoekers. Het kijkt naar je totale omzet en je uitgaven per kanaal over de tijd. Een statistisch model zoekt dan patronen. Gaat de omzet omhoog als je meer uitgeeft aan Google Ads? Verandert er iets als je social advertising verlaagt?
Omdat MMM geen cookies gebruikt, heeft het geen last van privacyregels. Het model ziet ook het effect van kanalen waar geen klik bij hoort, zoals video, radio of seizoensinvloeden. Zo krijg je een eerlijker beeld van de bijdrage van elk kanaal.
Je hoeft er geen dure software voor te kopen. Er zijn inmiddels gratis open source-varianten, zoals Robyn van Meta en Meridian van Google. Open source betekent dat de code voor iedereen beschikbaar is.
MMM heeft ook beperkingen:
- Je hebt data over een langere periode nodig. Denk aan minimaal een jaar, liever langer, vaak per week.
- Je budgetten moeten in die periode wel eens veranderd zijn. Heb je altijd hetzelfde bedrag uitgegeven, dan kan het model weinig leren.
- Het geeft inzicht op kanaalniveau. Het vertelt je niet welke advertentie of zoekterm het beste werkt.
- Het is geschikt voor strategische keuzes, niet voor dagelijkse bijsturing.
Zie MMM dus als een kaart van het hele gebied. Voor de details in de straat heb je andere middelen nodig.
Incrementaliteit testen
Incrementaliteit gaat over één vraag: wat zou er zijn gebeurd zonder deze advertenties? Een conversie die toch wel was gekomen, voegt niets toe. Een conversie die alleen door je advertentie kwam, is incrementeel.
Je test dit met een experiment. Je zet een kanaal een paar weken uit in één regio en laat het doorlopen in een vergelijkbare regio. Het verschil in omzet laat zien wat het kanaal echt toevoegt. Dit heet een geo-test of holdout-test.
Zo pak je dat aan:
- Kies een duidelijke vraag. Bijvoorbeeld: voegt onze merkcampagne in Google Ads iets toe?
- Kies twee regio’s die op elkaar lijken in omvang en koopgedrag.
- Zet de campagne in één regio uit. Laat alles in de andere regio ongewijzigd.
- Laat de test minimaal enkele weken lopen. Is je verkoopproces lang, dan is langer nodig.
- Vergelijk de omzet of aanvragen van beide regio’s, voor en tijdens de test.
Let op dat je in die periode geen andere grote acties draait, zoals een uitverkoop in maar één regio. Anders weet je niet wat het verschil veroorzaakt. Ook is het slim om de uitslag niet over te interpreteren. Kleine verschillen kunnen toeval zijn.
Een test kost soms even omzet, want je zet iets uit. Daar staat tegenover dat je weet waar je budget echt werkt. Dat verdient zich vaak snel terug.
Zo combineer je de methoden
Elke methode heeft een eigen rol. Gemodelleerde conversies geven je dagelijkse cijfers in de platformen. MMM laat zien hoe je budget over kanalen verdeeld moet worden. Incrementaliteitstesten controleren of de uitkomst van die cijfers en modellen klopt.
Stel: je hebt een webshop in tuinmeubelen. Je geeft geld uit aan Google Ads, Meta en e-mail. In Google Ads zie je een mooi resultaat bij je merkcampagne. Meta lijkt in de rapporten weinig op te leveren. Op basis daarvan overweeg je het Meta-budget te schrappen.
Je laat eerst een MMM draaien op een aantal jaren aan weekdata. Het model suggereert dat Meta meer bijdraagt dan het platform zelf laat zien. Het merkzoekverkeer in Google lijkt juist deels te volgen op je social campagnes. Dat is een aanwijzing, geen bewijs.
Daarom zet je Meta een aantal weken uit in één regio. Je vergelijkt die regio met een vergelijkbare regio waar Meta doorloopt. Daalt de omzet in de testregio merkbaar, dan weet je dat Meta echt iets toevoegt. Je houdt het budget dus in stand en past eventueel de verdeling aan.
Dit is een voorbeeld, geen belofte over uitkomsten. Het laat vooral zien hoe je stap voor stap tot een betere beslissing komt.
Veelgestelde vragen
Heb ik MMM nodig als ik een klein budget heb?
Vaak niet. Bij een klein budget en weinig kanalen is er te weinig data voor een betrouwbaar model. Begin met een goede eigen meting en simpele tests. MMM wordt interessanter als je meerdere kanalen inzet en al een tijd data verzamelt.
Hoe lang duurt een incrementaliteitstest?
Als vuistregel een paar weken. Bij een korte aankoopreis kan dat genoeg zijn. Bij dure producten met een lange oriëntatiefase is een langere test nodig. Plan de test ook niet in een periode met bijzondere pieken, zoals de feestdagen.
Zijn gemodelleerde conversies betrouwbaar?
Ze zijn een bruikbare schatting, maar geen feit. De kwaliteit hangt af van je eigen meting en de hoeveelheid toestemmingsdata. Gebruik ze om campagnes dagelijks te sturen en toets de grote beslissingen met MMM of een experiment.
Plan een gratis kennismaking van 30 minuten
Wil je weten hoe je marketing presteert nu cookies minder bruikbaar zijn? Dan denken we graag met je mee. In een gratis kennismaking van 30 minuten bekijken we hoe je meting er nu voor staat. We bespreken welke methode bij jouw situatie past en wat je als eerste kunt verbeteren.
Je krijgt geen verkooppraatje, maar een eerlijk beeld van de mogelijkheden. Neem contact op met Adventio Marketing in Amersfoort en plan een moment dat jou uitkomt.
