Nieuwegracht LS Utrecht T: +31(0) F: +31(0)

Transcriptie

1 Nieuwegracht LS Utrecht T: +31(0) F: +31(0) Een samenwerking met AdLantic staat in het teken van innovatie, luisteren, praten en altijd blijven nadenken over hoe een campagne beter kan. In dit document wordt besproken hoe AdLantic werkt en denkt. Afgetrapt wordt met een theoretisch kader dat dient als handvat bij de inzet van online display advertising. Vervolgens worden de meetsystemen besproken die AdLantic ontwikkeld heeft om de effectiviteit van display advertising en andere marketingkanalen te meten. Daarna komt aan bod welke technieken nog meer ter ondersteuning van display campagnes ingezet worden. Afgesloten wordt met de mogelijkheden voor het verkrijgen van statistieken en het maken van rapportages. AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer BTW nummer NL B01 ABN-AMRO Bank

2 Inhoudsopgave 1. Het Multi-touchpoint model 3 2. Meetinstrumenten Conversie attributie 2.2 Crossmediale effectmeting (COME) 6 3. Technieken Real Time Bidding en AdOptimizer 3.2 Andere technieken Statistieken Het model volgens AdLantic 19 AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

3 1. Het Multi-touchpoint model Het is tijd om verder te kijken. De beleving van online reclame boodschappen verandert in hoog tempo, dus ook de communicatie met de consument moet veranderen. De consument heeft meer informatie dan ooit tot zijn of haar beschikking via de smartphone, tablet, televisie en tal van andere devices. Deze superconnected consument vraagt om verandering in het denken over online marketing. Multi Touchpoint De markt is volgens Forrester toe aan een integrale marketingstrategie. Het denken in afzonderlijke marketing kanalen moet veranderen in Multi-Touchpoint thinking. Op basis hiervan heeft Forrester het Multitouchpoint model ontwikkeld, welke in figuur 1 is afgebeeld. Figuur 1 Juiste boodschap op het juiste moment In het Multi-Touchpoint model staan de consument en de contactmomenten met deze consument centraal. De consument anno 2012 is altijd verbonden en consumeert informatie via tal van offline- en online kanalen. De kunst is nu om op het juiste moment, de juiste boodschap aan de juiste consument te tonen. Online display en het model Online display campagnes zijn een belangrijk onderdeel van integraal marketing denken. Via verschillende contactmomenten draagt display boodschappen uit via het web, mobiel en social media. Om met display de juiste boodschap op het juiste moment aan de juiste consument te tonen is het belangrijk om per contactmoment over vier zaken na te denken: Wie is mijn doelgroep? Wat is de doelstelling? Wat is de boodschap in de display uiting waarmee de doelstelling bereikt wordt? Welke KPI s ga ik hanteren om mijn doelstellingen te meten Deze 4 dimensies zorgen ervoor dat de banner evolueert voor iedere unieke bezoeker, waarbij continue wordt nagegaan in welk stadium van de salesfunnel een bezoeker zich bevindt. Dit betekent op ieder moment een andere boodschap, een andere doelstelling en een andere performance meting. AdLantic heeft de techniek en de tools in huis om deze evoluerende bannercampagnes te sturen, alle data te analyseren, continue te optimaliseren en de uiteindelijke performance te attribueren aan iedere getoonde banner. AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

4 2. Meetinstrumenten 2.1 Conversie attributie Last click meting leidt tot silo benadering Een marketeer in de crossmediale wereld zet diverse online kanalen in om zijn of haar doelstellingen te bereiken. SEO, SEA, display en social media maken tegenwoordig deel uit van bijna ieder integraal marketingplan. Om de effecten van deze kanalen te meten en te wegen worden vaak last click analyses gedaan. Uit het Multi-Touchpoint model blijkt echter duidelijk dat een contactmoment meestal niet meteen in een conversie resulteert. Contactmomenten uit de discover en search/research fases dragen wel bij aan latere contactmomenten. Ze leveren assists, maar converteren niet als laatste. Marketeers kunnen branding campagnes niet beoordelen op hun assistwaarde omdat de meeste analyse tools hier niet voor gemaakt zijn. De campagnes worden dus voornamelijk op basis van last click conversie beoordeeld. Dat kun je vergelijken met een centrale verdediger beoordelen op het aantal doelpunten. Het gevolg is dat campagnes met een discover/search/research doel worden beoordeeld op verkeerde KPI s en geschrapt worden. Dit leidt onherroepelijk tot een situatie waarin alleen campagnes overblijven die geen cross mediale effecten hebben; zogenaamde marketing silo s. Sub KPI s Natuurlijk is dit probleem niet nieuw. Verschillende contactmomenten zijn ook te beoordelen met sub KPI s (assist waarden). Voorbeelden zijn het achterlaten van contactgegevens en het bekijken van productpagina s etc. Het blijft echter moeilijk om deze KPI s goed op waarde te schatten. In het voetbal kun je assists ook niet zondermeer met elkaar vergelijken. Want hoe cruciaal was een assist eigenlijk en heeft de assistgever zelf ook een assist gekregen? Conversie attributie berekenen van assistwaarde op basis van business rules Om de toegevoegde waarde van alle kanalen in kaart te brengen heeft AdLantic een conversie attributie tool ontwikkeld met de naam Source Map. Deze tool meet en weegt alle kliks tijdens een aankoop-proces. Vanaf het eerste oriënteerde bezoek (bijvoorbeeld via een banner) tot de daadwerkelijke aankoop (bijvoorbeeld via Google Paid) wordt alles geregistreerd. Met Source Map wordt het mogelijk het hele traject te volgen. Hierdoor is er een eerlijke waarde aan de diverse online kanalen bij elk contactmoment toe te kennen. Business rules De verdeling van de conversie waarde gebeurt door lineaire business rules. Enkele voorbeelden van business rules zijn: First interaction conversions: de conversie waarde wordt volledig toegekend aan het eerste contactmoment (binnen een vooraf bepaalde cookietijd) Last interaction conversions: de conversie wordt volledig toegekend aan het laatste contactmoment Proportional distribution: de conversie waarde wordt evenredig verdeeld tussen alle contactmomenten voor de conversie (en binnen de cookietijd) Involved conversions: bij hoeveel conversies was een marketingkanaal betrokken Weighted proportional distribution: de conversie waarde wordt verdeeld over alle betrokken contactmomenten, maar deze worden vervolgens ook gewogen. Factoren als pageviews en relevante webpagina s spelen hierbij een grote rol AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

5 First/last interaction: De eerste en laatste contactmomenten krijgen een vast percentage van de conversie waarde en de rest wordt eerlijk verdeeld Last X interactions: Alleen de laatste x contactmomenten krijgen een conversie waarde, volgens een vaste verdeling (bijv. 20% - 30% - 50%). (Proportional) assisted conversions: aantal veroorzaakte assists, eventueel gewogen naar de mate van hun bijdrage Figuur 2 Analyseer alle kanalen Source Map geeft inzicht in de kanalen die aan een conversie hebben bijgedragen. Ook wordt inzichtelijk gemaakt hoe deze bijdrage er uit heeft gezien. Zo is per kanaal te zien welke herkomst- en bestemmings URL s betrokken waren. Tevens is te zien wat de waarde van deze conversies was. In figuur 2 zijn alle conversies per marketing kanaal te zien. Het is natuurlijk ook mogelijk om verder in te zoomen zodat ook per conversie inzichtelijk gemaakt kan worden welke kanalen betrokken zijn geweest. In chronologische volgorde wordt weergegeven welk contactmoment via welke referrer heeft plaatsgevonden. Contactmomenten per afzonderlijke conversie In figuur 3 zijn de contactmomenten zichtbaar die een klant van een reisorganisatie gehad heeft voordat hij een reis naar Turkije boekte (de conversie). In het onderstaande voorbeeld wordt duidelijk dat Zoover veel bijdragen heeft in de Research- en Compare-contactmomenten. De uiteindelijke aankoop heeft plaatsgevonden via een Google zoekopdracht. Met behulp van onderstaande gegevens kan de conversie niet alleen aan Google (last click) toegekend worden maar ook aan bijvoorbeeld Zoover. Zoover heeft immers ook diverse contactmomenten verzorgd. AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

6 Figuur Crossmediale effectmeting (COME) Conversie attributie te beperkt? Alhoewel normale conversie attributie tools zoals Source Map, veel inzicht geven in het samenspel tussen de verschillende marketing kanalen, blijft een andere vraag van een marketeer onbeantwoord. Wat is de werkelijke waarde van een marketingkanaal, bezien vanuit een Multi-Touchpoint model en een crossmediale werkelijkheid? Normale conversie attributie tools maken gebruik van business rules. Ofwel, het algoritme bepaalt hoe de waarde van ieder marketing kanaal wordt toegekend. Post click en post view regressie analyse Het positieve effect van een integrale marketingstrategie manifesteert zich niet alleen in directe kliks die met Source Map geanalyseerd kunnen worden. Contactmomenten kunnen ook plaatsvinden via een impressie. Binnen de Discover-fase is het bijvoorbeeld goed mogelijk dat een branding impressie of een interactie met een banner volstaat als contactmoment. Om deze post click/view waarde van campagne te meten heeft AdLantic COME (Cross Online Mediale Effect Meting) ontwikkeld. Met COME kunnen marketeers de waarde van campagnes doormeten, ongeacht in welke fase ze gebruikt worden. Daarbij wordt gebruik gemaakt van uitgebreide statistische analyses. De werkelijke toegevoegde waarde van een marketing kanaal wordt nu berekend aan de hand van regressie analyses. COME geeft een helder overzicht van de prestaties van al uw marketingkanalen. Hierdoor weet u exact welk kanaal beter of minder rendeert en welke kanalen elkaar versterken. AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

7 Postview effect, cross mediaal berekend COME biedt allereerst een analyse omgeving, waarin het postview effect wordt gemeten in de vorm van mogelijk verhoogde conversie ratio s van alle/individuele andere marketingkanalen. Op deze manier is het bijvoorbeeld mogelijk om de branding displaycampagne in de discover fase goed te beoordelen. Figuur 4 Het bovenstaande voorbeeld geeft weer hoe hoog het postview effect was op paid search. Postview effect, hoeveel conversies extra dankzij een online display campagne COME analyseert (achteraf) de cross mediale effecten, door middel van een zogenaamde test/controle groep-opzet. Bij iedere analyse worden de bezoekers van een website in 2 groepen verdeeld; een groep die de banner wel heeft gezien en een groep die dat niet heeft. AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

8 Dankzij de controle groep is er een verwachting over de testgroep te berekenen. Indien de resultaten van de testgroep significant afwijken van de controle groep (chi kwadraat toets), dan is de afwijking causaal en dus veroorzaakt door de online display campagne. Op die manier kun je exact berekenen hoeveel conversies er extra worden behaald dankzij de online display campagne. Figuur 5 In figuur 5 is in één oogopslag te zien (bovenste lijn) hoeveel extra conversies een online display campagne heeft veroorzaakt. AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

9 3. Technieken 3.1 Real Time Bidding en AdOptimizer AdOptimizer is de door AdLantic ontwikkelde cockpit waarmee (onder andere) Real Time Bidding (RTB) campagnes aangestuurd worden. Met behulp van AdOptimizer is het mogelijk om real time de biedingen aan de passen, targetgroepen vast te stellen en campagnes te optimaliseren. Welke mogelijkheden AdOptimizer precies biedt wordt hieronder beschreven. Events Een belangrijk onderdeel van RTB is het segmenteren van bezoekers. Via een speciaal ontwikkelde cockpit kunnen bezoekers van de website op verschillende waarden verdeeld word in zogenaamde events. Aan de hand van de klik- en conversiegegevens kan per event in kaart gebracht worden hoe gereageerd wordt op een campagne. Geconverteerde bezoekers kunnen uiteraard uitgesloten worden van de campagne, tenzij er voor gekozen wordt deze bezoekers juist te bereiken voor bijvoorbeeld upselling. Op basis van deze gegevens kunnen de biedingen per event aangepast worden. Het segmenteren kan op basis van de onderstaande event definities: Location URL; welke pagina s op de website heeft de bezoeker allemaal bezocht? Referrer URL; waar komt de bezoeker vandaan? Is hij bijv. via Facebook of Google-AdWords/keywords binnengekomen? Number of pages; hoeveel pagina s op de website heeft de bezoeker bezocht? Number of visits; hoe vaak heeft een bezoeker de website bezocht? Max. product views; hoe vaak heeft een bezoeker een uniek product bekeken? Op basis van bovenstaande definities worden tal van combinatie-events berekend. Voor deze combinatie-events kunnen specifieke biedingstrategieën ingezet worden, zoals hieronder in een voorbeeld weergegeven. Om de campagne te optimaliseren is het belangrijk om voor de start van de campagne goed na te denken over de events. Deze events dienen immers (bij voorkeur) voor de start van de campagne ingericht te worden. Er moet dus nagedacht AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

10 worden over waar goed- en slecht converterende bezoekers te vinden zijn en via welke kanalen deze bezoekers op de website komen. Zo zou het kunnen zijn dat bezoekers die alleen de homepage bezoeken slechter converteren dan bezoekers die ook de bijvoorbeeld de contactpagina hebben bekeken. Op basis van deze gegevens kan de bieding aangepast worden per event. Daarbij kan gestuurd worden op bijv. CTR, CPA, conversie ratio etc. Naast het aanpassen van de biedingen is het ook mogelijk om per segment de frequency cap te regelen, bepaalde bezoekers uit te sluiten en slecht presenterende publishers uit te schakelen. Het gebruik van AdOptimizer en RTB is een leerproces en voor iedere website zijn de resultaten weer anders. Om het meest optimale uit deze tool te halen is het adviseerbaar om RTB als lange termijn oplossing te benaderen. Bids De biedingen op impressies zijn CPM en CPC. Een variant hierop is ECP. ECP staat voor Estimated Clearing Price. Deze prijs is een CPM prijs. ECP is een methode die AdLantic gebruikt om te bieden. In de praktijk betekent bieden met ECP dat getracht wordt 95% van de beschikbare impressies te winnen. Op deze manier wordt er een groot volume gecreëerd. Dankzij dit grote volume worden de mogelijkheden voor optimalisatie ook vergroot. Hoe meer volume er gecreëerd wordt, hoe meer informatie er immers beschikbaar is.met de verkregen informatie wordt geoptimaliseerd en gestuurd naar een bepaalde CPO. Dit vereist een flexibele biedingstrategie. Optimalisatiemogelijkheden AdOptimizer biedt verschillende mogelijkheden voor het optimaliseren van een campagne. Zoals al eerder naar voren is gekomen, is het mogelijk om per event de biedingstrategie te bepalen en de hoogte van het te bieden bedrag aan te passen. Hieronder komen de andere optimalisatiemogelijkheden aan bod welke ook per event ingezet kunnen worden. Frequency Cap Per event is het mogelijk om de frequency cap in te stellen. Dit houdt in dat bepaald kan worden hoeveel impressies een bezoeker per dag te zien krijgt. Ook kan ingesteld worden hoeveel minuten er tussen de sessies moet zitten. Met deze instelling wordt voorkomen dat een bezoeker tijdens het surfen veel banners snel achter elkaar te zien krijgt. Kortom; met frequency capping wordt retargeting subtiel gehouden en wordt voorkomend dat de bezoeker een gevoel van achtervolgd worden krijgt. De instellingen kunnen overigens ook op de gehele campagne toegepast worden. Op deze manier worden de instellingen per segment altijd overruled. Placements Optimaliseren op zogenaamde placements houdt in dat slecht presterende bannerlocaties uitgesloten worden. Op basis van historische gegevens berekent AdOptimizer hoeveel impressies en kliks uitgesloten worden met een bepaalde instelling. Hoe dat werkt wordt duidelijk in het plaatje (uit AdOptimizer) hieronder; AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

11 Figuur 7 In het bovenstaande voorbeeld worden alle placements uitgesloten die een lagere CTR dan 0.1% hebben en die meer dan 2000 impressies hebben gedaan. Het is nodig om een aantal impressies in te stellen omdat bijvoorbeeld bij placements met minder dan 1000 impressies niets te concluderen is wat betreft de CTR en conversies. Daarnaast is in bovenstaande plaatje zichtbaar hoeveel er bespaard wordt op mediakosten en wat voor invloed de optimalisatie heeft op de CTR en conversies. Dit is allemaal gebaseerd op historische data van de RTB campagne. Including en Excluding Deze optie biedt de mogelijkheid om diverse events te koppelen of juist uit te sluiten. Op deze manier is het mogelijk om succesvolle events samen te voegen en hoog te bieden op bezoekers die tot dit event behoren. Een tegenovergestelde optie is om juist bezoekers uit te sluiten. Pageviews Bezoekers die maar één of twee pagina s bezoeken zijn in de meeste gevallen niet de bezoekers die vaak converteren. Waarom zou je dan een hoog bedrag bieden om deze bezoekers te bereiken? AdOptimizer biedt de mogelijkheid om bezoekers uit te sluiten die weinig (of misschien juist wel veel) pageviews op hun naam hebben staan. Dit kan een positieve invloed hebben op de mediakosten. Deze optimalisatiemogelijkheid kan overigens ook omgekeerd ingezet worden. Want wellicht zijn bezoekers met een bepaald aantal pageviews juist wel heel veel waard. Hier kan dan meer op geboden worden. Productviews Bezoekers die een bepaald product vaker bekijken zijn waarschijnlijk eerder geneigd dat specifieke product aan te schaffen. In AdOptimizer zijn daarom events aan te maken op basis van het aantal keer dat een bezoeker een bepaald product heeft bekeken. Op deze manier kan er bijvoorbeeld meer geboden worden op impressies voor bezoekers die vijf keer hetzelfde product bekeken hebben dan op iemand die maar één keer een product bekeken heeft. Number of visits Optimaliseren op number of visits biedt ongeveer dezelfde mogelijkheden als het optimaliseren op de hierboven genoemde pageviews. Het is verschil is dat het bij number of visits gaat om het aantal maal dat een bezoeker een website heeft bezocht. Zo kunnen bezoekers die bijvoorbeeld maar één maal een website hebben bezocht uitgesloten worden van bannervertoningen. Ook bij deze optimalisatie kunnen de mogelijkheden juist omgekeerd worden. Want bezoekers die AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

12 heel vaak een website bezoeken zijn wellicht wel erg veel waard. Daarom kan het een goede optimalisatie zijn om juist meer te bieden op impressies voor deze bezoekers. Per periode Wanneer een rustige periode in het vooruitzicht ligt kan een campagne eenvoudig rustig worden gezet. Op deze manier kan budget bespaard worden voor drukkere periodes. Deze optimalisatieoptie is bijzonder handig voor seizoensgerelateerde producten en diensten. Ook wanneer er een actieperiode afgelopen is (of juist start) is deze optie een toegevoegde waarde. Per creative Per placement en segment kan bepaald worden welke creative (banner) voor het beste resultaat zorgt. Dit biedt mogelijkheden om op micro-niveau te optimaliseren. 3.2 Andere technieken Target CPC / CPA Deze krachtige tool optimaliseert, per event trigger, op creatives en placement, op uiteindelijke cost per click of cost per action. Per placement worden alleen de beste creatives getoond met de hoogste CTR of conversie ratio. Dit leidt ertoe dat je stuurt op minimale kosten en maximaal bereik. Multivariate Testing Met multivariatie testing kunnen verschillende variaties in één banner getest worden. Zo kan er bijvoorbeeld getest worden of een groene knop beter werkt dan een rode, of een CTA als Bekijk hier beter klikt als Klik hier. Door tal van dergelijke variaties te testen wordt uiteindelijk de best presenterende banner getoond aan de consument. Effectieve viewmeting Met effectieve viewmetingen kun je zien hoe vaak de banner daadwerkelijk in beeld is geweest. Real Time Banners Met de inzet van dynamische banners kan er voor gekozen worden om de banners real time aan te kunnen passen. Op deze manier wordt de mogelijkheid gecreëerd om bijvoorbeeld in te spelen op het weer, veranderende boodschappen of speciale momenten. AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

13 4. Statistieken Via het zogenaamde Dashboard van AdOptimizer kunnen campagnes 24 uur per dag gevolgd worden. Het Dashboard is volledig naar smaak in te richten. Zo kunnen alle belangrijke gegevens in één oogopslag geraadpleegd worden. Een voorbeeld van hoe dat er uit kan zien staat hiernaast. Figuur 8 Variabelen Een rapportage kan op verschillende variabelen gedraaid worden. Hieronder worden de belangrijkste beschreven. Sommige spreken voor zichzelf, andere niet. Waar nodig staat uitgelegd wat deze variabelen precies inhouden. Effective AdViews: Aantal impressies die daadwerkelijk in beeld zijn geweest Clicks: Aantal kliks CTR: Click Through Ratio AdViews: Aantal impressies (ook diegene die niet in beeld zijn geweest, wanneer een bezoekers niet de hele webpagina heeft gescrolled) BiB: Aantal seconden dat de banner in beeld is geweest Spend: Het besteedde campagnebudget Number of Conversions: Aantal conversies Conversion Value: Waarde van de conversies (winkelmandje-waarde) Spend per conversion: Besteed budget per conversie Nog veel meer De conversies kunnen Post Click en Post View weergegeven worden. Daarnaast wordt er in de statistieken een onderscheid gemaakt tussen conversies hit time en conversion time. Hit time houdt in dat de conversie wordt toegekend aan het AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

14 moment (dus datum) dat de banner geklikt of gezien is. Conversion time houdt in dat de conversie wordt toegekend aan het moment dat de daadwerkelijke conversie heeft plaatsgevonden. Dimensies De variabelen kunnen tegen verschillende dimensies weggezet worden. Vaak zal dit een tijdsdimensie zijn. Zo kunnen de rapportages per uur, dag, week, maand en jaar uitgedraaid worden. Ook kan met deze optie in de gaten gehouden worden of bijvoorbeeld een bepaalde dag van de week een campagne goed of juist slecht draait. Andere dimensies die ingesteld kunnen worden zijn; Netwerk: Wanneer een campagne op verschillende netwerken draait kunnen de statistieken per netwerk uitgedraaid worden Campagne: Wanneer meerdere campagnes live staan kunnen de statistieken per campagne uitgedraaid worden Banner: De campagne kan ook op banner-niveau geanalyseerd worden. Hier kan ook een onderscheidgemaakt worden in de verschillende bannerformaten Figuur 9 Het is ook mogelijk om bovenstaande dimensies te excluden of juist te includen. Zo kun je bijvoorbeeld de statistieken voor alle netwerken behalve één (een testnetwerk) uitdraaien. Dit biedt ook mogelijkheden om bijvoorbeeld de prestaties van één bepaalde banner per netwerk te analyseren. Output De statistieken kunnen op diverse manieren geëxporteerd worden. Hieronder komen een aantal voorbeelden naar voren inclusief een visuele verduidelijking. Het betreft de effectieve adviews, clicks en CTR van een campagne over een bepaalde tijdsperiode. De output-mode is altijd met één druk op de knop te veranderen. Grafiek Tabel AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

15 Staafdiagram Taart Bovenstaande voorbeelden zijn een greep uit de mogelijkheden die AdOptimizer biedt als outputvorm. De lijst is dus niet uitputtend. Alle output is te exporteren naar Excel. Op deze manier kunnen de statistieken op een eenvoudige manier in een rapportage gevoegd worden. Het gebruik van Source Map biedt ook mogelijkheden om rapportages te genereren die inzicht geven in het pad tot conversie. Tevens kunnen marketingkanalen onderzocht worden en algoritmes vergeleken worden. Hieronder staan een aantal voorbeelden om een indruk te geven van de rapportagemogelijkheden van Source Map. AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

16 Betrokkenheid In Source Map is het mogelijk om binnen één oogopslag te zien bij hoeveel procent van de conversies een kanaal betrokken is geweest. In het voorbeeld hiernaast komt naar voren dat Google Paid bij 8% van alle conversies betrokken is geweest middels een contactmoment. Op basis van deze gegevens kan besloten worden of Google Paid voldoet aan de verwachtingen. Figuur 10 Vaak voorkomende herkomstpaden De onderstaande tabel geeft inzage in de meest voorkomende herkomstpaden met bijbehorende gemiddelde tijdsduur tot conversie. Figuur 11 AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

17 Time to conversion Indien je graag wil weten waar een marketingkanaal in het Multi-Touchpoint model geplaatst kan worden, dan maak je gebruik van de time to conversion rapportages. Figuur 12 First versus last click In figuur 2 kwam al naar voren dat er diverse algoritmes zijn op basis waarvan de inzet van een marketing kanaal beoordeeld kan worden. Omdat ieder algoritme een andere waarde geeft aan een kanaal is het goed om deze te kunnen vergelijken. In het figuur hiernaast wordt deze vergelijking weergegeven over de tijd. De firstclick conversies van paid search worden hier vergeleken met de conversions op basis van last click. Zo is te zien dat paid search vooral goed scoort op basis van last click basis. Figuur 13 Journey time per day Als marketeer wil je natuurlijk ook inzicht krijgen in de gemiddelde journey tijd die een bezoeker gebruikt om te converteren. Dit is de periode tussen de discover-fase tot en met de purchasefase. Dit kan uiteraard ook per product verschillen. In de rechter figuur wordt de journey time per dag getoond van een geselecteerde groep producten. Figuur 14 AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

18 Omzet per marketingkanaal Om de effectiviteit van alle marketingkanalen te bepalen, kan gebruik worden gemaakt van onderstaande rapportages. Hierbij wordt de totale behaalde omzet per marketing kanaal weergegeven. Dit biedt marketeers de mogelijkheid om in één oogopslag te zien hoe de ROI per kanaal er voor staat. In de onderstaande grafiek is gebruik gemaakt van last interaction conversion (last click attributie). Figuur 15 AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer

19 5. Het model volgens AdLantic In hoofdstuk 1 is al een uitleg gegeven over het Multi-Touchpoint model van Forrester. In de hoofdstukken daarna is beschreven welke technieken AdLantic ontwikkeld heeft om display campagnes volgens de principes van dit model in te zetten. Onderstaande figuur 16 is een grafische samenvatting van de denk- en werkwijze van AdLantic. Figuur 16 Van links naar rechts zijn de contactmomenten te herkennen die een nieuwe klant doorloopt voordat hij voor de eerste keer converteert. De pijlen staan voor de bewegingen van de consument in het model. Zo kan een consument vanuit de discover fase via het kanaal display doorstromen naar het volgende contactmoment. Ook kan deze consument verdwijnen en via andere marketingkanalen op een later moment in contact komen met het kanaal display. Consumenten kunnen echter ook lost gaan wanneer ze alsnog niet geïnteresseerd in het product/dienst zijn of converteren bij de concurrent. Er worden drie verschillende analyses uitgevoerd tijdens het gehele proces van discover tot en met purchase. Per contactmoment wordt bepaald of voldaan is aan de KPI die voor dat specifieke contactmoment geldt. Om de KPI te behalen worden de technieken uit hoofdstuk 3 ingezet. Hoe ziet de journey van de consument er uit ziet en welke marketingkanalen zijn daarbij betrokken? Deze analyse vindt plaats met behulp van een conversie attributie tool. Wat is het totale effect van de displaycampagne op alle conversies en welk effect heeft display op de andere marketingkanalen? Om hier inzicht in te krijgen wordt COME ingezet. AdLantic Online Advertising B.V. Kamer van Koophandel nummer