Warc, het internationale instituut voor marketing intelligence, heeft een rapport uitgebracht over de toekomst van effectiviteitsmetingen. Volgens Warc is ‘digitale attributie’, het analyseren van de statistische relaties tussen marketinginstrumenten en marketingeffecten, al heel lang populair onder marketeers maar is er momenteel een renaissance van Marketing Mix Modelling (MMM). In het rapport legt Warc uit waarom dat dit zo is. Een belangrijk argument voor het gebruik van MMM is bijvoorbeeld dat het een ‘privacy first’ techniek is omdat het geaggregeerde data uit verschillende bronnen combineert en geen individuele consumenten data.
Data protectie, privacy MMM & attributie strategie
Key Takeaways
- De overgang naar een privacy-first ecosysteem leidt tot een verhoogde aandacht voor MMM, dat niet gebaseerd is op het gebruik van cookies of gebruikersniveau data om marketingeffectiviteit in kaart te brengen
- De belangrijkste techplayers, zoals Google, Meta en Amazon hebben hun eigen MMM toepassingen gelanceerd en lijken afscheid te nemen van digital attribution toepassingen als methode om marketingeffectiviteit te meten.
- Volgens data uit het Warc Marketer’s Toolkit onderzoek gebruikt vier (41%) van de tien merken MMM om de impact van hun marketinginstrumenten te evalueren. Een kwart (23%) van de marketeers antwoordt dat zij helemaal geen modeling technieken gebruiken.
- Verder blijkt uit het Warc Marketer’s Toolkit onderzoek dat het zorgvuldig in kaart brengen van de impact van de marketinginvesteringen een belangrijk aandachtspunt is voor een kwart (25%) van alle marketeers.
Waarom is het belangrijk
De nieuwe privacy-wetgeving en -beperkingen vormen een bedreiging voor de huidige meettechnieken die zijn gebaseerd op digitale attributie. Die techniek brengt de impact van de verschillende media-instrumenten op de verkoop in kaart op basis van de individuele consumentendata. Daarentegen wordt MMM gezien als een ‘privacy first’ meettechniek omdat het geaggregeerde data uit verschillende bronnen combineert om de marketingeffectiviteit te verklaren.
MMM heeft nog en aantal andere voordelen ten opzichte van andere meettechnieken:
- Het maakt het mogelijk om de inzet van alle mediakanalen te evalueren.
- Je kan er zowel korte- als langetermijneffecten mee in kaart brengen.
- Je kan de relatie tussen merk, prijs en promoties meten.
De privacy ontwikkelingen, gecombineerd met positieve recente publicaties van marketinganalyse experts zoals Les Binet en Dr. Grace Kite, hebben geholpen om de houding ten opzichte van MMM te veranderen. Dit heeft volgens sommige marketeers geleidt tot een wederopleving of renaissance van deze oude marketing meettechniek.
Hoe groot is het attributie probleem
Uit verschillende onderzoeken blijk dat het gebruik van attributie modeling een belangrijk nadeel heeft. Het overschat de korte termijn, direct marketing, effecten van marketing terwijl het de lange termijneffecten van media zoals TV bijvoorbeeld onderschat. Hierover heeft Les Binet recent de onderstaande analyse gepubliceerd. Daaruit blijkt dat attributie modeling de effectiviteit van merk TV-campagnes onderschat met maar liefst 90%.
Het grote idee
MMM had de reputatie om nogal omslachtig en duur te zijn maar de technologische vooruitgang en de groei van open-source en self-service producten heeft geholpen om de kosten omlaag te brengen en de toegankelijkheid voor adverteerders te vergroten. Geavanceerde MMM technieken helpen adverteerders om dieper, breder en sneller te analyseren dan eerder mogelijk was waarbij ze dezelfde precisie en robuustheid qua learnings dan alternatieve methoden. Het ‘The Future of Measurement rapport’ is onderdeel van de Warc strategie rapporten die de belangrijkste trends over de komende 12 maanden in kaart brengen.
Deze tekst is een bewerking door Screenforce van de informatie over dit rapport op de Warc site. Warc leden kunnen het hele rapport gratis downloaden, voor niet leden kun je hier een sample rapport opvragen.
