Kort gezegd: Een attributiemodel is een regel waarmee analytics een conversie toewijst aan één of meer marketingcontacten in de klantreis.
Hoe ik een attributiemodel in de praktijk gebruik
Ik kies het model op basis van de beslissing die het moet ondersteunen. Voor campagnebeheer heb ik snelle feedback nodig. Voor budgetten ben ik geïnteresseerd in incrementeel voordeel en overlap tussen kanalen. Last click is begrijpelijk, maar bevoordeelt het einde van de klantreis. First click legt de ontdekking bloot. Een datagedreven model kan vastgelegde klantreizen beter beschrijven, maar kan contactmomenten die de meting nooit heeft gezien niet herstellen. Daarom vergelijk ik meerdere perspectieven en gebruik ik voor grotere beslissingen een experiment of controlegroep.
Waar je op moet letten
Attributie is niet hetzelfde als causaliteit. Een kanaal kan vaak voorkomen op de route naar aankoop zonder de aankoop te veroorzaken. Veranderingen in toestemming, apparaten, cookies en offlinecontacten verbergen ook een deel van de klantreis. Een nauwkeurig getal met decimalen hoeft daarom geen nauwkeurige waarheid te betekenen.
Vragen voor besluitvorming
- Welke budgetbeslissing moet het model veranderen?
- Welke contactmomenten en conversies ziet de meting niet?
- Belonen we een kanaal voor klanten die toch zouden hebben gekocht?
- Kunnen we een belangrijke hypothese met een experiment verifiëren?