Een klant ziet maandag je advertentie. Die klikt niet. Woensdag krijgt die je e-mail. Die klikt erop. Die komt op je site, leest je prijzenpagina en koopt op vrijdag. Welk contactmoment krijgt de eer voor de verkoop? De advertentie, de e-mail of de prijzenpagina? Met attributiemodellen (attribution modeling) beantwoord je die vraag.
De meeste bedrijven gokken fout. Ze geven de eer aan het laatste contactmoment (last-click attributie) en negeren de rest. Maar de echte reis is langer en ingewikkelder. Dit artikel behandelt attributiemodellen, waarom ze ertoe doen, hoe ze verschillen en welk model bij jouw bedrijf past.
Attributiemodellen wijzen aan elk marketingcontactmoment in een klantreis een deel van de eer toe. Een klant komt meestal meerdere keren met je merk in aanraking voordat die koopt. Attributie beantwoordt: welk contact verdient de eer voor de verkoop?
Verschillende attributiemodellen geven verschillende antwoorden. Het model dat je kiest, bepaalt waar je je marketingbudget in steekt. Kies je verkeerd, dan bezuinig je op het kanaal dat de reis startte en geef je te veel uit aan het kanaal dat de verkoop afsloot.
Het attributieprobleem
Een klant koopt op je site. Attributie vraagt: welk contactmoment verdient de eer? Het antwoord bepaalt waar je je marketingbudget in steekt.
Gebruik je last-click attributie, dan krijgt het laatste contactmoment (de laatste pagina die ze bezochten, de laatste e-mail die ze kregen) alle eer. De advertentie die ze weken geleden zagen, krijgt niets. Dus bezuinig je op advertenties en verdubbel je de uitgaven aan e-mail. Maar de advertentie was wat hen kennis liet maken met je merk. Zonder de advertentie hadden ze de e-mail nooit gekregen.
Dit is het attributieprobleem. Je geeft de eer aan het verkeerde contactmoment en verdeelt je budget verkeerd.
Last-click attributie: het makkelijke foute antwoord
Last-click attributie geeft de eer aan het laatste contactmoment vóór de conversie. Het is het eenvoudigste model en het populairste. Het is ook meestal fout.
Voorbeeld: Een klant ziet je advertentie en negeert die. Een week later krijgt die je e-mail, klikt erop en koopt. Last-click geeft de e-mail de eer voor de verkoop. De advertentie krijgt niets. Budgetanalyse: e-mail leverde een verkoop op, advertenties leverden geen verkopen op. Werkelijkheid: de advertentie leidde hen in, de e-mail zette hen om. Beide tellen.
Last-click is populair omdat het eenvoudig is. Makkelijk in te stellen. Makkelijk om over te rapporteren. Maar het verbergt de echte reis van de koper.
First-click attributie: het tegenovergestelde foute antwoord
First-click attributie geeft de eer aan het eerste contactmoment. Het draait het probleem om.
Voorbeeld: Dezelfde klant, dezelfde reis. First-click geeft de advertentie de eer voor de verkoop. De e-mail krijgt niets. Budgetanalyse: advertenties leveren verkopen op, e-mail niet. Werkelijkheid: weer tellen beide.
First-click overschat marketing bovenaan de funnel (advertenties, social media, zoeken) en onderschat marketing onderaan de funnel (e-mail, retargeting, landingspagina's).
Lineaire attributie: de eer gelijk verdelen
Lineaire attributie verdeelt de eer gelijk over alle contactmomenten. Had een klant vijf contactmomenten, dan krijgt elk 20 procent van de eer voor de verkoop.
Dit is eerlijker dan last-click of first-click, maar het gaat ervan uit dat alle contactmomenten even belangrijk zijn. Soms zijn ze dat niet. Een advertentie die de klant introduceerde, is niet hetzelfde als een e-mail die de klant omzette.
Attributie met tijdsverval: meer eer voor latere gebeurtenissen
Bij tijdsverval (time-decay) krijgen contactmomenten dichter bij de conversie meer eer. Het laatste contactmoment krijgt de meeste eer. Het eerste krijgt de minste.
Voorbeeld: Advertentie (10 procent eer), weergave van de landingspagina (15 procent), e-mail (25 procent), afrekenpagina (50 procent). De laatste stappen die direct tot de conversie leidden, krijgen meer eer.
Dat past beter bij de werkelijkheid: de laatste contactmomenten deden het zware werk. Maar het onderschat nog steeds marketing bovenaan de funnel die de reis startte.
Datagestuurde attributie: laat de data beslissen
Het nauwkeurigste model gebruikt machine learning. Datagestuurde attributie bekijkt duizenden klantreizen en vraagt: welke contactmomenten komen voor in de reizen van alle klanten die kopen? Welke komen voor in reizen die niet tot een aankoop leiden?
Komt een contactmoment voor in 90 procent van de reizen met een aankoop en maar in 10 procent van de reizen zonder aankoop, dan krijgt het veel attributie. Komt het in beide even vaak voor, dan krijgt het minder.
Dit model is het nauwkeurigst, maar vraagt veel data en geavanceerde tools.
Waarom attributie ertoe doet voor budgetbeslissingen
Je hebt elke maand $10.000 te besteden aan advertenties, e-mail en inhoud. Hoe verdeel je dat?
Met last-click geef je misschien $9.000 uit aan e-mail (want e-mail converteert als laatste) en $1.000 aan advertenties (want advertenties krijgen zelden eer). Je budget klopt niet.
Met datagestuurde attributie zie je: advertenties zorgen voor bekendheid (40 procent eer), inhoud wekt interesse (35 procent eer), e-mail zet om (25 procent eer). Je schuift naar $4.000 voor advertenties, $3.500 voor inhoud en $2.500 voor e-mail. Nu weerspiegelt je budget de echte reis van de koper.
Veelgemaakte attributiefouten
Aannemen dat één model klopt: Geen enkel model is perfect. Elk model dient een ander doel. Last-click vertelt je wat mensen omzette. First-click vertelt je wat hen introduceerde. Datagestuurd vertelt je de gewogen waarheid.
Offline contacten niet meetellen: Een klant ziet je advertentie, onthoudt je merk en zoekt weken later naar je. Last-click geeft de eer aan de zoekopdracht. Maar de advertentie was de aanleiding. Attributietools missen offline contactmomenten.
Eén kanaal onterecht de schuld geven: Heeft e-mail het hoogste conversiepercentage maar de laagste toegewezen eer, dan snij je het misschien weg. Maar e-mail doet het laatste omzettingswerk. Snij je het weg, dan breekt je hele funnel.
Kannibalisatie negeren: E-mailcampagnes zetten soms mensen om die toch al gekocht zouden hebben (via advertenties of zoeken). Attributie scheidt echte extra waarde niet van kannibalisatie.
Zo kies je een attributiemodel
Begin met last-click voor de eenvoud. Ga over op lineair als je alle contactmomenten wilt erkennen. Stap over op tijdsverval of datagestuurd als je de data en tools hebt.
Toets het model aan de werkelijkheid. Zegt datagestuurde attributie dat e-mail de meeste waarde oplevert maar is je e-mailbetrokkenheid slecht, dan klopt er iets niet. Pas aan.
De meeste volwassen bedrijven gebruiken meerdere modellen: last-click voor campagnerapportage, datagestuurd voor budgetverdeling en first-click om investeringen bovenaan de funnel te beschermen.
Veelgestelde vragen
Heeft Google Analytics attributiemodellen?
De basisversie van Google Analytics gebruikt standaard last-click. De betaalde versie (GA360) biedt andere modellen. Voor geavanceerde datagestuurde attributie heb je een aparte attributietool nodig, zoals Google Ads, Facebook Ads of attributieplatforms van derden. Met de Websitebouwer van WEMASY zet je dit direct op je eigen website op.
Kan ik attributie gebruiken om mijn marketingbudget te verlagen?
Gebruik het om te herverdelen, niet om te bezuinigen. Attributie kan laten zien dat e-mail meer waarde oplevert dan advertenties, dus je schuift budget van advertenties naar e-mail. Maar snij geen hele kanalen weg omdat één attributiemodel ze onderschat. Test en meet het effect.
Wat als verschillende kanalen verschillende attributiemodellen hebben?
Dat is normaal. Je e-mailplatform gebruikt misschien last-click. Je advertentieplatform gebruikt misschien datagestuurd. Je analysetool gebruikt misschien lineair. Maak het vergelijkbaar door voor interne beslissingen één model over alle kanalen te gebruiken, ook al gebruiken leveranciers verschillende modellen.
Hoe ga ik om met conversies die offline gebeuren?
Volg ze handmatig. Belt een klant, vraag dan hoe die over je hoorde. Vult een klant een formulier in, voeg dan een verborgen veld toe voor hoe die je vond. Gebruik die data om je attributiemodel aan te passen voor offline contactmomenten.
Wat is incrementaliteitstesten en hoe verschilt het van attributie?
Attributie probeert bestaande conversies aan kanalen toe te wijzen. Incrementaliteitstesten houdt willekeurig klanten buiten een kanaal en meet of conversies dalen zonder dat kanaal. Incrementaliteit is nauwkeuriger, maar kost meer werk en geld.
Moet ik altijd het meest ingewikkelde attributiemodel gebruiken?
Nee. Datagestuurde attributie is het nauwkeurigst, maar vraagt veel data, goede tracking en geavanceerde tools. Last-click klopt niet, maar is eenvoudig. Begin eenvoudig en stap over als je groeit.