HANDLEIDING CONVERSIE ATTRIBUTIE

Transcriptie

1 HANDLEIDING CONVERSIE ATTRIBUTIE Inhoudsopgave Inleiding De basisbeginselen van conversie attributie... 3 Wat is conversie attributie?... 5 Wanneer is conversie attributie van meerwaarde?... 6 Wat dien je te implementeren om actiegerichte inzichten uit de multi-channel trechters te halen?... 6 Hoe integreer je conversie attributie in je huidige analyse?... 8 De Multi-channel trechter rapporten... 8 Welke conversie segmenten dien je te koppelen aan de multi-channel trechters? Samenvattend De attributie modellen in Google Analytics Bepaal het rendement van je acquisitie kanalen Ondersteunende conversiewaarde per kanaal Tijd en klikken voor de uiteindelijke conversie... 19

2 Impact die kanalen op elkaar hebben Maak je eigen attributie model Praktijkvoorbeeld Conversie Attributie Wat kun je nu met deze cijfers? Conversiewaardes berekenen Wat kun je afleiden uit bovenstaande cijfers? Afsluitende tips

3 Je leert in deze handleiding De basisbeginselen van conversie attributie kennen; De standaard attributie modellen kennen; Hoe je een aangepast attributie model inricht om het rendement van je campagnes te bepalen. Inleiding Met conversie attributie kun je waardes toekennen aan een kanaal/campagne, die de bezoeker raadpleegt voordat de bezoeker een product bestelt of een offerte aanvraagt. Binnen deze handleiding zal ik de (on)mogelijkheden van conversie attributie bespreken. Voorbeeld: wat is nu het werkelijke rendement van de betaalde acquisitie kanalen? Maar je kunt dit natuurlijk veel breder trekken. Niet alleen je online, maar ook je offline kanalen hebben impact op de conversie attributie van de website. Bijvoorbeeld: je wilt de conversie attributie tussen het callcenter of de fysieke winkel en de online kanalen kunnen bepalen. Het doormeten van je callcenter en winkel vergt natuurlijk meer inspanningen dan je online kanalen. Maar waar een wil is, is een weg. Veel organisaties berekenen conversies op basis van het traditionele laatste interactie model (last-click model). In dit model ken je 100% conversiewaarde toe aan de klik die een conversie oplevert. Dan doe je afbreuk aan de dagelijkse realiteit. Want voor de meeste websites converteert een bezoeker niet in één bezoek. De gebruiker heeft vaak meerdere contactmomenten en dagen of weken nodig, voordat deze de definitieve beslissing neemt om een product te bestellen of een offerte aan te vragen. Door het toepassen van één van de aangeboden conversie attributie modellen in Google Analytics kun je een waarde toekennen aan deze ondersteunende contactmomenten (conversies). Zo krijg je meer inzichten over de werkelijke conversiewaarde van de kanalen/campagnes. Conversie attributie is op dit moment een hot topic. Maar wanneer dien je conversie attributie eigenlijk toe te passen? De basisbeginselen van conversie attributie De multi-channel trechter rapporten bieden je de mogelijkheid om het rendement van je acquisitie kanalen te bepalen op basis van conversie attributie. Toch merk ik in de dagelijkse praktijk dat gebruikers aanvullende uitleg wensen over de praktische toepasbaarheid van deze rapporten: 3

4 Daarom ga ik in deze paragraaf niet zozeer in op praktijkvoorbeelden van conversie attributie, maar op de basisbeginselen om met conversie attributie aan de slag te gaan: 1. Wat is conversie attributie en wanneer is het een meerwaarde om het toe te passen? 2. Wat dien je te implementeren om actiegerichte inzichten uit de multi-channel trechters te halen? 3. Hoe integreer je conversie attributie in je huidige analyse? 4. Welke conversie segmenten dien je te koppelen aan de multi-channel trechters? Kortom: hoe vertaal je de data uit de multi-channel trechter rapporten naar concrete informatie. 4

5 Wat is conversie attributie? Conversie attributie is het toekennen van een conversiewaarde aan de verschillende acquisitie kanalen. De standaard en aangepaste rapporten in Google Analytics hanteren het laatste indirecte klik model. De laatste klik krijgt in dit model 100% conversiewaarde toegekend. (exclusief direct verkeer) De multi-channel trechter rapporten hanteren standaard het laatste interactie model. Binnen deze rapporten heb je de mogelijkheid om een alternatief attributie model te gebruiken. De laatste klik krijgt in dit model 100% conversiewaarde toegekend. (inclusief direct verkeer) Ik zal deze verschillen laten zien aan de hand van een voorbeeld binnen het rapport de beste conversiepaden: In bovenstaand voorbeeld geef je binnen het laatste indirecte klik model 100% conversiewaarde aan Display-verkeer en binnen het laatste interactie model geef je 100% conversiewaarde aan direct verkeer. Binnen deze modellen ken je geen conversiewaarde toe aan ondersteunende kliks. In dit geval zijn de ondersteunende kliks afkomstig via een verwijzing en 2 kliks vanuit Betaald zoekverkeer (AdWords), die geen conversiewaarde krijgen toegekend. Daarom is mijn advies om altijd een eigen attributiemodel in te richten op basis van de bestaande modellen die een waarde toekennen aan ondersteunende kliks: 5

6 Wanneer is conversie attributie van meerwaarde? Vervolgens dien je na te gaan wanneer je conversie attributie dient toe te passen. Conversie attributie is namelijk zeker niet voor iedere website/webshop van meerwaarde. Mijn advies is om op basis van onderstaande vragen te bepalen of conversie attributie wenselijk is voor jouw website/webshop: Hoeveel kliks hebben de bezoekers nodig voordat deze converteren? Zijn dit meer dan 2 kliks binnen de meerderheid van de conversiepaden? Wat is de tijdsduur binnen de meerderheid van de conversie paden? Ligt deze tussen de dagen? Investeer je in meer acquisitie kanalen dan alleen AdWords en SEO? Indien je deze vragen met een ja kunt beantwoorden, adviseer ik je om zeker conversie attributie toe te passen om het rendement van je belangrijkste acquisitie kanalen te bepalen. Tot slot dien je te bepalen op welke vragen je een antwoord wilt krijgen via conversie attributie. Onderstaand enkele voorbeelden van dergelijke vragen: 1. Welke acquisitie kanalen leveren nu echt een bijdrage aan de conversie? 2. Welke kanalen zijn dominant ondersteunende/converterende kanalen? 3. Welke kanalen ondersteunen elkaar in de meerderheid van de conversie paden? 4. Welke kanalen zijn verantwoordelijk voor nieuwe/terugkerende klanten? Wat dien je te implementeren om actiegerichte inzichten uit de multi-channel trechters te halen? Je kunt zonder specifieke implementatie gebruik maken van de multi-channel trechter rapporten. Toch adviseer ik je om kritisch te kijken naar je huidige implementatie. De volgende onderdelen mogen hierbij niet ontbreken: Het importeren van AdWords campagne statistieken in Google Analytics. In deze blog leg ik uit hoe je deze koppeling instelt. Voeg UTM-campagne tags toe aan de URL s binnen je advertentiecampagnes. Daarnaast adviseer ik je om de campagne statistieken van niet-google AdWords campagnestatistieken (inclusief kosten!) te importeren in Google Analytics. In deze blog leg ik uit hoe je dit implementeert 6

7 voor je betaalde acquisitie kanalen. Het instellen van macro en micro doelen. In deze blog leg ik uit hoe je deze instelt. Indien je beschikt over een inlog-omgeving, adviseer ik je om de user-id functionaliteit te implementeren binnen een aparte weergave. Lees deze blog om deze user-id functionaliteit te implementeren. Je kunt namelijk zo op gebruikersniveau over de apparaten heen (cross-device) conversie attributie gaan toepassen op je acquisitie kanalen. Stel aangepaste kanaalgroepen in om de acquisitie kanalen van elkaar te kunnen onderscheiden in de multi-channel trechter rapporten. Indien je dit gedaan hebt, kun je daadwerkelijk aan de slag gaan met de multichannel trechter rapporten. 7

8 Hoe integreer je conversie attributie in je huidige analyse? Voordat je aan de slag gaat met de multi-channel trechter rapporten, adviseer ik je om onderstaand aangepast rapport in te stellen: Zo krijg je namelijk een beeld over de campagnes die wel/geen bijdrage leveren aan de conversie. Disclaimer: deze conversies zijn berekend op basis van het laatste indirecte klik model. Dit zijn de conversies voor alle bezoekers. Mijn advies is om hieraan segmenten te koppelen, zodat je context kunt geven aan deze conversie data. Segmenten zijn natuurlijk afhankelijk van je eigen bedrijfsdoelstellingen/strategie. Onderstaand enkele segmenten die ik regelmatig in de praktijk tegenkom: Conversies met 1 vs. meerdere aankopen; Conversie nieuwe vs. terugkerende klanten. Leadgeneratie websites kunnen hierbij de segmenten nieuwe vs. terugkerende bezoekers die converteren gebruiken. De afhakers van de formulieren vs. de succesvol ingevulde formulieren. De Multi-channel trechter rapporten Met deze informatie kun je aan de slag gaan met de multi-channel trechter rapporten. Deze rapporten vind je onder conversie > multi-channel trechters. Je hebt binnen deze multi-channel trechters 4 rapporten tot je beschikking: 1. Assisted conversions 8

9 Let binnen dit rapport vooral op de laatste kolom: ondersteunende/laatste klik of directe conversies. Met deze verhoudingsstatistiek kun je de dominant ondersteunende en converterende kanalen gaan bepalen. De dominant ondersteunende conversies hebben een getal > 1 en de dominant converterende kanalen hebben een getal < 1: 2. Vertraging in dagen Met dit rapport kun je de duur van de conversiepaden gaan bepalen. Hoeveel dagen duurt het voordat de gemiddelde bezoeker converteert? Tip: je kunt de overzichtsperiode op maximaal 90 dagen instellen. 9

10 10

11 3. Padlengte Naast de duur van de conversiepaden wil je ook het aantal kliks in de meeste conversiepaden kunnen bepalen: hoeveel contactmomenten (kliks) heb je nodig om de bezoekers te laten converteren? 4. De beste conversiepaden Tot slot kun je in het rapport beste conversiepaden de meest voorkomende conversiepaden bekijken. Zo achterhaal je welke combinatie van kanalen verantwoordelijk zijn voor de meeste conversies: 11

12 Welke conversie segmenten dien je te koppelen aan de multi-channel trechters? Deze 4 standaard rapporten geven je informatie over onderdelen om de attributiewaarde per acquisitie kanaal te gaan bepalen. Bovenstaande rapporten zijn echter ingesteld zonder (conversie) segmenten. Je kunt dus geen context geven aan deze data. Een voorbeeld hiervan is: Aan welke kanalen zijn LinkedIn sponsored advertenties ondersteunend? Aan LinkedIn niet betaald of aan zichzelf? Daarom adviseer ik je om conversiesegmenten te koppelen aan deze rapporten. Deze kun je vinden helemaal bovenin binnen ieder multi-channel trechter rapport. Onderstaand enkele voorbeelden van dergelijke conversie segmenten: Ondersteunende conversies waarbij je de ondersteunende conversies aan het eigen kanaal uitsluit van de conversie berekeningen. Zo kun je de werkelijke ondersteunende conversiewaarde per kanaal gaan bepalen: Een acquisitie kanaal uitsluiten van de conversie berekeningen. Zo kun je de conversiewaarde gaan bepalen indien je bijvoorbeeld stopt met het investeren binnen een bepaald acquisitie kanaal. 12

13 Conversiepaden vergelijken tussen 1 en meerdere kliks. Het segment voor conversiepaden met meerdere kliks is al voor je ingesteld. Je dient alleen een segment in te stellen voor 1 klik, zodat je beide segmenten met elkaar kunt vergelijken: Conversiepaden met een duur van minimaal 1 week; 13

14 14

15 Samenvattend In deze paragraaf heb je kunnen lezen hoe je gestructureerd aan de slag kunt gaan met conversie attributie. Mijn advies is om onderstaand stappenplan aan te houden voordat je conversie attributie gaat toepassen om het rendement van je acquisitie kanalen te bepalen: Bepaal welke vragen je beantwoord wilt krijgen via de multi-channel trechters; Importeer vervolgens de statistieken van Google AdWords + niet-google AdWords campagnes in Google Analytics. Implementeer de user-id functionaliteit in een aparte weergave, indien je over een inlog-omgeving beschikt. Gebruik aangepast rapport gericht op je campagne statistieken + segmenten die relevant zijn voor jouw website/webshop. Zo krijg je een beeld over het rendement per campagne. Vervolgens kun je de multi-channel trechter rapporten in combinatie met de voor jou relevante segmenten raadplegen om de conversiewaarde per acquisitiekanaal te gaan bepalen. Kortom: gebruik de multi-channel trechters als een hulpmiddel om het rendement van je (betaalde) campagnes te gaan bepalen. De attributie modellen in Google Analytics In de vorige paragraaf heb ik de basisbeginselen stap-voor-stap met je doorgenomen. Mijn advies is om eerst deze basisbeginselen door te nemen voordat je aan de slag gaat met attributie modellen. Je dient namelijk de basisbeginselen van conversie attributie onder de knie te hebben voordat je actiegerichte inzichten uit attributie modellen kunt gaan halen. In deze paragraaf ga ik je stap-voor-stap laten zien hoe je een eigen attributie model kunt gaan instellen om het werkelijke rendement van je acquisitie kanalen te bepalen. Deze attributie modellen geven namelijk context aan je conversie data. Zo kun je factoren meewegen die impact hebben op de conversie van je website. Een voorbeeld hiervan is: de ondersteunende/converterende impact van de acquisitie kanalen op de conversie. 15

16 Het is vooral belangrijk om goed te weten welke stappen je dient te doorlopen om je eigen attributie model in te richten. Onderstaande stappen geven je een leidraad om aan de slag te gaan met de attributie modellen: Bepaal het rendement van je acquisitie kanalen; Bepaal de ondersteunende conversiewaarde van je acquisitie kanalen; Bepaal de tijd en klikken voor de uiteindelijke conversie; Bepaal de impact die kanalen op elkaar hebben; Maak je eigen attributie model. Bovenstaande stappen zijn een structuur om aan de slag te gaan met de beschikbare attributie modellen in Google Analytics. Het uiteindelijke attributie model dien je zelf in te richten. Dit is o.a. afhankelijk van je eigen marketing-inzet en strategie. Bepaal het rendement van je acquisitie kanalen Allereerst starten we met een eenvoudig aangepast rapport om het rendement van je acquisitie kanalen te bepalen. Disclaimer hierbij: om deze analyse uit te kunnen voeren dien je campagne-tags toe te voegen aan je (betaalde) campagnes + alle campagne statistieken (inclusief niet- Google AdWords) te importeren in Google Analytics. In deze blog leg ik uit hoe je dit instelt. Met dit aangepaste rapport kun je bepalen welke kanalen een bijdrage hebben geleverd aan de conversie. Dit zijn je converterende kanalen, aangezien dit rapport is gebaseerd op het laatste indirecte klik model. Binnen dit attributie model krijgt de laatste klik 100% conversiewaarde toegekend. (exclusief direct verkeer) Onderstaand is een praktijkvoorbeeld van dit rapport: 16

17 Daarnaast adviseer ik je om onderstaand conversiesegment binnen de multi-channel trechters te gebruiken bij het bepalen van het rendement per acquisitie kanaal. Met dit segment krijg je antwoord op de volgende vraag: wanneer ik stop met investeren in een bepaald acquisitie, hoeveel conversies loop ik dan mis? In bovenstaand voorbeeld vergelijk ik de conversiewaarde van met AdWords. Hieruit kun je afleiden dat je 5% conversies misloopt wanneer je stopt met het versturen van je mailings. Indien je morgen alle AdWords campagnes uitzet, verlies je 9% conversies. (bijna 2x zoveel!) Mijn advies is om deze informatie mee te nemen bij de uiteindelijke opzet van je attributie model. 17

18 Ondersteunende conversiewaarde per kanaal Nu gaan we kijken naar de kanalen die een ondersteunende bijdrage hebben geleverd aan de conversie. Je kunt in het standaardrapport assisted conversions de dominant ondersteunende en converterende kanalen van elkaar onderscheiden. De dominant ondersteunende hebben een verhoudingsgetal > 1 en de dominant converterende kanalen hebben een verhoudingsgetal < 1: Je dient echter kritisch te kijken naar de conversiedata uit dit rapport: de ondersteunende conversies aan het eigen kanaal zijn er namelijk nog niet uitgefilterd. Daarom adviseer ik je om de ondersteunende conversies aan het eigen kanaal eruit te halen via onderstaand segment: Zo kun je namelijk de werkelijke ondersteunende waarde per kanaal gaan bepalen. Je wilt bijvoorbeeld op de volgende vraag antwoord krijgen: heeft meer ondersteunende waarde dan je AdWords campagnes? 18

19 Op basis van bovenstaande data kun je concluderen dat de meerderheid van de ondersteunende conversies via aan het eigen kanaal zijn geweest en dat E- mail niet verantwoordelijk is voor meer ondersteunende waarde dan AdWords. Tijd en klikken voor de uiteindelijke conversie Naast de ondersteunende conversiewaarde wil je ook de duur en klikken in de meeste conversiepaden meenemen in je attributie model. Mijn advies is om hiervoor onderstaande conversiesegmenten te gebruiken: Padlengte met 1 vs. 2 klikken; Vertraging van minimaal 1 week vs. korter dan 1 week. Indien je deze segmenten binnen de multi-channel trechters toepast, krijg je onderstaande data te zien: 19

20 Welke informatie achterhaal je hiermee? 25 % van de conversies hebben een minimale padlengte van 2; (300/1190) Bijna 20% van de conversies vinden na één week plaats. (266/1416) Kortom: meer dan 75% van de conversies vinden na 1 klik en binnen één week plaats. Impact die kanalen op elkaar hebben In het standaardrapport beste conversiepaden kun je de impact van kanalen op elkaar gaan bepalen. Je wilt bijvoorbeeld antwoord krijgen op de volgende vraag: welke invloed heeft AdWords op andere kanalen en welke impact heeft dat op de site conversie? Mijn advies is om hiervoor conversiesegmenten in te stellen, zodat je antwoord krijgt op deze vraag: 20

21 Op basis van bovenstaande data kun je concluderen dat AdWords vooral invloed heeft op Direct verkeer en SEO. Disclaimer hierbij: direct verkeer is natuurlijk geen acquisitiekanaal, maar eerder gedrag vanuit een kanaal. In dit geval het gedrag vanuit Google AdWords. Mijn advies is om deze conversiesegmenten ook voor je andere (betaalde) kanalen in te stellen. 21

22 Maak je eigen attributie model Met bovenstaande informatie kun je daadwerkelijk een eigen attributie model gaan inrichten. Google Analytics heeft al enkele standaard modellen voor je ingericht. Deze vind je onder toeschrijving > hulpprogramma voor modelvergelijking. 1. Laatste interactie model. Dit is het traditionele afrekenmodel, waarbij de laatste klik voor een conversie 100% waarde krijgt toegekend. Zeer eenvoudig om te berekenen, maar wel heel suboptimaal om je budgetverdeling op toe te passen. Want waar is dit afrekenmodel eigenlijk op gebaseerd? 2. Laatste indirecte klik model. Dit model gebruikt Google Analytics voor alle rapporten (behalve de multi-channel trechters). Als direct verkeer verantwoordelijk is voor de uiteindelijke conversie, kent Google Analytics de conversiewaarde toe aan de klik hiervoor vanuit één van je campagnes. De standaard multi-channel trechters berekent Google Analytics op basis van het laatste interactie model of een alternatief model. Dat is ook de reden, waarom de cijfers uit de reguliere rapporten niet overeen komen met de cijfers uit de standaard multi-channel trechter rapporten. 3. AdWords laatste klik model. In dit model krijgt de AdWords klik voor een conversie alle waarde toegekend. Met dit model kun je al meer dan het laatste of indirecte interactie model. Maar 100% waarde toekennen aan je AdWords campagne is wel een beetje teveel van het goede. Welke waarde geef je dan aan je SEO of e- mail campagnes? 4. Eerste interactie model. Binnen dit model krijgt de 1ste klik 100% conversiewaarde toegekend. Dit is het tegenovergestelde van het laatste interactie model. Ook verre van optimaal. Want waarom krijgt de 1ste klik meer waarde toegekend dan de uiteindelijke conversie? Wat is überhaupt de impact geweest van de 1ste klik op de uiteindelijke conversie? 5. Lineair model. Dit lijkt al meer op een echt attributiemodel. Binnen dit model krijgen alle kliks binnen een conversiepad evenveel waarde toegekend. Toch kun je ook bij dit model je vraagtekens zetten. Zijn alle kliks namelijk wel evenveel waard? Is een zoekterm met je bedrijfsnaam/merk evenveel waard dan een bannerklik op Nu.nl? 6. Positie gebaseerd model. Dit vind ik persoonlijk een zeer interessant model. De 1ste en laatste klik voor de conversie krijgen in dit model beide 40% waarde toegekend. De kliks daartussenin krijgen 20% conversiewaarde toegekend. Dit is een betere afspiegeling van de werkelijkheid. Al is 40% waarde voor de 1ste klik wel iets teveel van het goede. Mij lijkt een betere afspiegeling van de werkelijke verhoudingen per klik. Dit hangt natuurlijk ook weer af van het type klik en de lengte 22

23 van je conversiepaden. Een zoekterm met je bedrijfsnaam is natuurlijk meer waard dan een klik vanuit een bannering campagne 7. Tijdsvervalmodel. Dit is misschien wel het beste beschikbare conversieattributie model. In dit model kun je de tijd meenemen in je conversie attributie berekeningen. Standaard staat deze op 7 dagen. Dit betekent dat alle kliks > 7 dagen geleden voor de conversie plaatsvinden slechts de helft van de waarde krijgen toegekend dan de kliks op de dag van de conversie zelf. Dit komt meer in de richting van een eerlijke attributie toekenning. Want kliks op de dag van de conversie zelf hebben natuurlijk meer invloed op een conversie dan een klik die 7 dagen geleden plaatsvond. Eigen attributie inrichten Om je eigen attributie model in te richten kies je onder de standaard modellen voor nieuw aangepast model maken. 1. Basismodel Allereerst dien je een keuze te maken voor een basismodel. Mijn advies is om hierbij te kiezen tussen de modellen op basis van positie en tijdsverval. Je kunt namelijk binnen deze basismodellen een waarde toekennen aan de verschillende posities van de klik of de tijd voor de daadwerkelijke conversie. Dit is bij de overige basismodellen niet mogelijk. 2. Duur conversie paden Vervolgens kun je een keuze maken voor de overzichtsperiode (duur) van je conversie paden. Mijn advies is om hierbij voor 90 dagen te kiezen, omdat je ook de conversies na 30 dagen wil laten meetellen in je attributie model. Disclaimer: indien % van je conversies binnen de 30 dagen plaatsvinden, kun je natuurlijk het beste kiezen voor een overzichtsperiode van 30 dagen. 23

24 3. Gebruikersbetrokkenheid Gebruikersbetrokkenheid op basis van bezoekdiepte of tijd op site is moeilijk te koppelen aan de impact hiervan op je conversie. Daarom zet ik deze standaard uit binnen het attributie model. 4. Aangepaste kredietregels Eerder hebben we al de ondersteunende conversiewaarde per kanaal bepaald. Daarnaast hebben we de impact van AdWords op andere kanalen bepaald. Deze informatie kun je gebruiken om aangepaste kredietregels in te stellen. Bijvoorbeeld om bepaalde kanalen meer/minder waarde toe te kennen. Mijn advies is om in ieder geval de attributie waarde van direct verkeer op 0 te zetten. Direct verkeer is namelijk geen kanaal, maar eerder een gedrag vanuit een kanaal. Daarom kent Google Analytics het medium none toe aan direct verkeer. Daarnaast kun je kredietregels instellen om meer waarde toe te kennen aan een acquisitie kanaal. Bijvoorbeeld wanneer een kanaal duidelijk meer ondersteunende waarde heeft dan andere kanalen, zoals in onderstaand voorbeeld de verwijzende sites. Zo kun je de resultaten via je eigen attributie model gaan vergelijken met bijvoorbeeld het reguliere laatste indirecte klik model: 24

25 Afgaande op bovenstaande conversiedata zijn vooral de kanalen Bing en AdWords ondergewaardeerd binnen het reguliere laatste indirecte klik model. Deze informatie kun je meenemen binnen je budget allocatie voor beide kanalen. In deze situatie kun je er bijvoorbeeld voor kiezen om 20% van het SEO budget te verschuiven naar AdWords. Mijn advies is wel om dit één maand te testen en dan te evalueren welke impact dit heeft gehad op de conversie. Indien je dit onderbouwd wilt testen, dien je verder geen inhoudelijke aanpassingen te doen aan de campagnes. Via deze link kun je gebruik maken van mijn eigen attributie model. Praktijkvoorbeeld Conversie Attributie Het is natuurlijk zeer handig om conversie segmenten toe te passen op je conversie attributie cijfers, maar hoe ziet dit er in de praktijk uit? In deze handleiding heb ik reeds het conversiesegment uitsluiten van conversies vanuit een acquisitie kanaal laten zien. Wat kun je hier concreet mee? 1. Dit segment is voor mij het startpunt van de conversie attributie berekeningen. Hiermee kun je achterhalen of een acquisitie kanaal een bijdrage levert aan de online omzet: 25

26 Uit bovenstaand voorbeeld kun je afleiden dat AdWords en SEO onmisbare acquisitie kanalen zijn. Indien je morgen stopt met het adverteren via AdWords, loop je euro mis (conversiewaarde alle conversies-alle conversies AdWords verkeer uitsluiten). 2. Vervolgens ben ik gaan kijken naar de ondersteunende waardes per kanaal: Uit bovenstaand voorbeeld kun je afleiden dat AdWords non-branded verantwoordelijk is voor de meerderheid van de ondersteunende conversies. Daarnaast wil je de impact van SEO op AdWords kunnen bepalen, maar ook op andere kanalen. Dit kan met een aangepast segment: 26

27 Vervolgens wil je ook de impact van de acquisitie kanalen op elkaar kunnen bepalen. Welke kanalen hebben daadwerkelijk impact op elkaar? Ook hiervoor kun je een conversie segment instellen: Dit kun je toepassen voor alle acquisitie kanalen. Vervolgens kun je deze cijfers naar Excel exporteren om deze impact definitief vast te leggen: 27

28 Uit bovenstaand voorbeeld kun je de volgende zaken achterhalen: De conversiepaden SEA non-branded > SEO zijn verantwoordelijk voor de meerderheid van de conversies op deze website; De conversiepaden SEA branded > SEO zijn gestegen in de afgelopen 4 maanden; De conversiepaden met SEA > Marktplaats/niche websites zijn minimaal. Wat kun je nu met deze cijfers? Op basis van deze informatie kun je de advertentie uitingen beter op elkaar laten aansluiten. Waarom ondersteunen SEA en de andere betaalde kanalen elkaar niet meer? Komen de advertentie uitingen via deze kanalen wel overeen met elkaar? Conversiewaardes berekenen Vervolgens heb ik een aangepast attributie model opgezet, zodat ik de conversiewaardes kan berekenen. Ik heb gekozen voor een aangepast attributie model waarbij ik aan de ondersteunende contactmomenten vanuit AdWords nonbranded meer waarde toeken dan aan de andere interacties binnen de conversiepaden. Daarnaast ken ik aan de ondersteunende interacties vanuit AdWords branded minder waarde toe. 28

29 29

30 Met dit attributiemodel heb ik vervolgens de conversiewaardes laten uitrekenen: Uit bovenstaand voorbeeld kun je de volgende zaken afleiden: 3 acquisitie kanalen zijn verantwoordelijk voor de meerderheid van de conversies; Het is opvallend dat de conversiewaarde vanuit AdWords branded hoger is dan AdWords non-branded; Verder is het opvallend dat de impact vanuit Marktplaats en Affiliates op de online omzet minimaal is. Tot slot ben ik ook gaan kijken naar de verkochte producten boven en beneden de catalogusprijs. Welke acquisitie kanalen verkopen vooral producten boven of beneden de catalogusprijs? 30

31 31

32 Wat kun je afleiden uit bovenstaande cijfers? De verkochte producten beneden de catalogusprijs vanuit AdWords branded zijn flink gestegen; De verkochte producten boven de catalogusprijs vanuit SEO zijn flink gedaald; De verkochte producten boven de catalogusprijs vanuit AdWords non-branded zijn minder sterk gedaald dan vanuit SEO. Wat kun je leren van bovenstaand praktijkvoorbeeld? Kijk kritisch naar het rendement van je acquisitiekanalen. Je hebt in dit praktijkvoorbeeld kunnen zien, dat 3 acquisitie kanalen verantwoordelijk zijn voor de meerderheid van de conversies. Daarnaast dien je kritisch te kijken naar de ondersteunende impact van je kanalen. AdWords non-branded campagnes en Facebook zijn verantwoordelijk voor de meerderheid van de ondersteunende conversies. Hiermee dien je rekening te houden bij de toewijzijng van campagnebudget en type marketing campagnes. Afsluitende tips In deze handleiding heb ik je stap-voor-stap laten zien hoe je een eigen attributie model dient op te zetten. Het besproken stappenplan is een leidraad. De uiteindelijke opzet van je attributie model is afhankelijk van je marketingdoelstellingen en inzet. Enkele tips tot slot, zodat je actiegerichte inzichten kunt halen uit je eigen attributie model: Zet eerst de vragen op papier waarop je een antwoord wilt krijgen via je eigen attributie model; Koppel altijd segmenten aan je conversie data; Gebruik deze segmenten voor het toekennen van een bepaalde waarde aan je kanalen. Vergelijk de conversiewaarde per kanaal tussen je user-id (inloggers) weergave en je reguliere weergave. Binnen deze user-id weergave kun je namelijk conversie attributie toepassen op gebruikersniveau. Tot slot: het opzetten van een attributie model is geen éénmalige uitvoering. Je attributie model dient aan te sluiten bij je marketing-inzet en strategie. Indien je vragen/onduidelijkheden hebt over deze handleiding, neem gerust contact met me op! 32