-

Optimaliseer de bijdrage van marketingkanalen in het aankoopproces

Business Analytics vormen een steeds belangrijkere rol in het ontwikkelen van inzicht in de prestaties van marketingkanalen en het optimaal inzetten van het (online) marketingbudget. Maar hoe zet je dit concreet in?

Waar kanalen zoals Google AdWords tot nu toe vaak worden beoordeeld op hun individuele prestaties en opgeleverde conversies, realiseren steeds meer marketeers dat er vaak meerdere marketingkanalen betrokken zijn geweest die uiteindelijk hebben geleidt tot die conversie.

Neem als voorbeeld het afsluiten van een autoverzekering, wat voor veel consumenten een tijdsintensief en complex proces is en waarbij in de oriëntatiefase veelvuldig diverse kanalen worden aangesproken om informatie in te winnen. Internet is hierbij voor het oriëntatieproces van grote betekenis. Zo wordt 57 procent van de autoverzekeringen online afgesloten, waarbij 52 procent zich enkel op internet oriënteert door middel van o.a. prijsvergelijkingssites en zoekmachines . Daarnaast gebruiken consumenten steeds meer verschillende apparaten (pc, laptop, mobiel, tablet) om van oriëntatie tot conversie te komen.

Een oriëntatieproces voor autoverzekeringen zou er als volgt uit kunnen zien:

  1. In het oriëntatieproces wordt gezocht op ‘autoverzekering’ waarna via het klikken op een Google AdWords advertentie de website van een specifieke autoverzekeringsaanbieder wordt bezocht
  2. Via diverse vergelijkings- en reviewsites wordt de website nog drie maal bezocht, waarvan eenmaal via tablet
  3. Uiteindelijk zoekt de consument op de specifieke Brandname van een aanbieder, klikt op een Google AdWords advertentie en wordt de autoverzekering op de website afgesloten

Figuur 1: Momenteel worden conversies in veel gevallen aan de ‘laatste klik’ toegewezen

In veel gevallen wordt de conversie alleen aan het laatste kanaal toegekend (op basis van het ‘last click’ principe, in dit geval in bijvoorbeeld Google AdWords rapportages) en krijgt hiervoor alle ‘credits’. Een beslissing op basis van deze data zou betekenen dat met name Google AdWords effectief is en hier evt. extra budget naartoe kan gaan. De overige kanalen lijken volgens dit model niet bij te dragen, een conclusie zou kunnen zijn om in deze kanalen te ‘snijden’.

Kijk verder dan de laatste click
In werkelijkheid hebben deze kanalen echter wel een bijdrage aan conversies geleverd. Om een beter inzicht te krijgen in de daadwerkelijke waarde van individuele kanalen in het aankoopproces, zouden de ‘credits’ voor gerealiseerde conversies ook op andere manieren verdeeld kunnen worden. Bijvoorbeeld door deze gelijkmatig over alle kanalen die hebben bijgedragen te verdelen.


Figuur 2: conversie attributie: bijdrage van individuele kanalen wordt beter zichtbaar

Sinds de introductie van de ´Multi Channel Funnel´ functionaliteit in Google Analytics medio 2011 heeft iedere Google Analytics gebruiker toegang tot conversie-attributiefunctionaliteit. Deze functionaliteit is te vinden via de ‘Multi Channel Funnel’ pagina onder het ‘Conversies’ tabblad in Google Analytics.

Benchmark je bezoekstromen
Zodra bekend is hoe de diverse interactiepaden tot specifieke conversies eruit zien, kan ook worden bepaald welke marketingkanalen het meest bijdragen aan conversies. Bezoekstromen worden tot nu toe onderling meestal vergeleken op basis van aantal bezoekers, sales, conversie en kosten per conversie. Door deze stromen aan de hand van een benchmark ook te vergelijken op een combinatie van conversie attributie indicatoren, ontstaat een goed beeld hoe individuele kanalen in het geheel presteren.

Identificeer kanalen die veel aan conversies bijdragen
Voor het bepalen of een kanaal veel aan conversies bijdraagt kan gelet worden op o.a. de volgende indicatoren:

  • Ondersteunde conversies / Last click conversies ratio: in hoeverre dragen individuele kanalen bij aan conversies. Een ratio van <1 betekent dat het kanaal vooral ondersteunend is. Hoe lager deze ratio, hoe groter de kans dat dit kanaal (op basis van last click conversies) is ondergewaardeerd.
  • Beste conversiepaden: welke combinatie van kanalen leiden tot het meest aantal conversies? Indien er extra budget beschikbaar is kan het lonend zijn om juist bij deze beste conversiepaden extra te investeren.
  • Tijdsvertraging: hoe lang duurt het gemiddeld voor een kanaal voordat een conversie wordt gerealiseerd? Hoe eerder de conversie (bijvoorbeeld op dezelfde dag als de eerste klik), hoe betere korte termijn sturing hierop mogelijk is.
  • Padlengte: Hoeveel kanalen zijn er gemiddeld nodig voordat de conversie wordt gerealiseerd? Een kanaal dat een relatief beperkt aantal andere kanalen nodig heeft, is eenvoudiger te sturen. Daarnaast kan het aantal andere betrokken betaalde kanalen worden beperkt, waardoor de kosten significant bespaard kunnen worden.
  • First click conversies: in hoeverre vormt een kanaal een eerste interactie in een conversiepad en is deze in staat om conversies aan te jagen?
  • Eén-interactie-conversies: in hoeverre is een kanaal 100 procent zelfstandig in staat om tot conversie te komen?

Snijd of experimenteer met kanalen die beperkt bijdragen
Voor marketingkanalen die op bovenstaande indicatoren beperkt presteren, kan worden besloten om te experimenteren om de prestaties te verbeteren of binnen de campagnes te snijden.

Van een bannercampagne kan bijvoorbeeld blijken dat deze bijna geen conversies (op basis van last click) oplevert en daarnaast ook bijna geen conversies aanjaagt (op basis van First click). Als tegelijkertijd voor dit kanaal ook bijvoorbeeld blijkt dat het gemiddeld meer dan 12 dagen tijd kost om tot conversie te komen zijn enkele opties:

  • Start een gecontroleerd experiment waarin deze campagne wordt onderbroken, en bepaal de impact die dit heeft op conversies
  • Probeer door tijdelijke acties waarin het tijdelijke aspect wordt benadrukt, de bezoekers eerder tot conversies over te laten gaan.

Daarnaast kunnen er bijvoorbeeld websites zoals kortingscodesites zijn die op het allerlaatst nét voor de conversie in het conversiepad wurmen door te adverteren op je merknaam in combinatie met kortingcodes. Hierdoor kan een deel van de conversies (via bijvoorbeeld affiliate) onterecht worden toegewezen aan een ander betaald kanaal, waardoor dubbel wordt betaald voor dezelfde conversie.

Figuur 3: voorbeeldsituatie waarin een kanaal mogelijk minder of niet bijdraagt aan conversie, maar wel conversies toe-eigent

De toekomst van conversie attributie
De huidige instrumenten voor conversie attributie zijn al erg krachtig om de daadwerkelijke bijdrage van individuele marketingkanalen te bepalen. Echter vormen deze instrumenten vaak ook nog enkele beperkingen: de conversiepaden die worden geanalyseerd zijn meestal op ‘bezoeken’ in plaats van specifieke ‘bezoekers’ gebaseerd. Dit betekent dat er nog beperkt inzicht kan worden opgemaakt in het gebruik van verschillende apparaten door één gebruiker of ´offline conversie´ in bijvoorbeeld een fysieke winkel. Voor tools zoals Google Analytics zal deze functionaliteit naar verwachting echter snel beschikbaar zijn (Q2 2013).

Praktische Tips

  • Planning: maak de conversie attributie analyse integraal onderdeel van je marketing activiteiten. Door regelmatig te analyseren, kun je snel inspelen op veranderend consumentengedrag
  • Stel de juiste vragen: het gevaar van de ‘Big Data’ trend is dat je verdrinkt in alles wat te analyseren valt. Bepaal je belangrijkste vraag, en zoek hier het antwoord (en de bijbehorende actie) bij.
  • Maatwerk: huidige rapportages in webanalytics systemen sluiten vaak niet één op één aan op je organisatie. Maak van je analyse en rapportage maatwerk.
  • Kwantificeer in euro’s: money talks. Door de impact van het optimaliseren van een kanaal of het ‘wegsnijden’ van overtollige stappen in geld uit te drukken, zullen collega’s sneller overtuigd raken van het nut van optimalisatie

 

Deel dit bericht

6 Reacties

Arjan

Goed voorbeeld van die kortingscode sites. Wij zagen in onze statistieken opeens mensen afhaken in bestelproces om een kortingscode te zoeken.

Men kwam terug via andere link (kortingscode site) om alsnog bestelling af te ronden of opnieuw te plaatsen. Sites welke wel een echte bijdrage leverden (informatief/reviews/prijsvergelijk) werden zo niet meer beloond.

Alle kortingscode sites uit ons affiliate programma gegooid en op onze eigen site een kortingscode vermeld. Bij Googlen komen ze op onze eigen site uit en niet meer andere sites welke totaal geen waarde leveren.

Peter

Goed stuk en helder uiteengezet! 2 opmerkingen echter: Druk niet altijd alles in geld uit. Soms verkoop je veel producten met een lagere marge, en soms wat moeilijker producten met een hogere marge. Als je site goed is in cross en upselling kan er uit je analyse wel eens komen dat je moet focussen op die kanalen die vooral lage marge producten verkopen.
2e opmerking: De ratio Ondersteunde conversies / Last click conversies: je noemt 1 bedoelt. Hoe hoger de ratio; des te meer ondersteunende conversies. Hier moet je echter wel mee oppassen: Je gaat bv zien dat bij retargeting deze ratio vaak een ondersteundend karakter krijgt. Echter ga je meer budget inzetten op retargeting, dan gaat ook je ratio nog verder omhoog. Dan denk je dat dit goed is. Echter retargeting zorgt vaak ook voor onnodig toegevoegde interactie momenten in het conversiepad. Verder moet je indeze ook opletten hoe je budget verdeling is over de kanalen heen binnen je totaalbudget. Als je overal gelijk budget hebt tegen relatief gelijke CPC en dus overal gelijk traffic uithaalt met gelijke conversie ratio’s dan kan je een vergelijk met deze ratio goed maken. Dit echter vaak niet zo, en dus moet je deze ratio goed interpreteren wat die je werkelijk zegt… Niet zomaar uitgaan dat ie groter of kleiner dan 1 is en dan blind de betekenis eraan hangen

Peter

Ik lees nu in mijn reactie dat die zin niet helemaal lekker loopt: Ik bedoelde dus te zeggen: Je noemt in je stuk dat die ratio kleiner dan 1 betekent dat een kanaal een ondersteunend karakter heeft, maar je bedoelt wss dat als die groter dan 1 is, dat er dan juist een ondersteunend karakter is.

Marco Bouman

Hallo Martijn,

Zeer goed artikel. Ik was al op zoek naar een dergelijke functionaliteit in Analytics, ik ga hier direct mee expirimenteren.

Dank.

Hartelijke groet,
Marco Bouman

Martijn Staal

@Arjen dit voorbeeld zien we inderdaad vaak terugkomen. Idem voor cashback sites. Daarom moet er zeker kritisch gekeken worden naar de bijdrage van deze sites.
Het andere uiterste is echter om in één keer de kortingscodewebsites e.d. uit te sluiten, we geloven er zeker in dat deze een bijdrage hebben, maar kan het commissie ook worden afgestemd op de daadwerkelijke bijdrage. De Multi Channel Funnel analyses (en vooral interpretatie hiervan) stellen je goed in staat om hiervoor een passend model te vinden.

@Peter: Dank voor de toevoeging.
En eens met je punt, cross selling is op dit moment lastiger uit dergelijke analyses te halen.
Qua retargeting: erg belangrijk om de ratio’s in perspectief te plaatsen. Idealiter kijk je naast de assist ratio ook naar de overige ratio’s en hoe deze veranderen als je optimalisatietests op gaat zetten. Puur afgaan op één ratio is inderdaad niet aan te bevelen.

@Marco: graag gedaan! Mocht je er niet uitkomen, dan weet je me te vinden.

Chantal

Kan wellicht interessant zijn, ga er eens wat mee experimenteren in Analytics.

Plaats een reactie

Uw e-mailadres wordt niet op de site getoond