Multi-touch attribution marketing is een datagestuurde aanpak om te meten welke marketing touchpoints de eer verdienen voor een conversie. In plaats van alleen de eerste of laatste interactie die een klant met je merk had te crediteren, verdeelt multi-touch attribution de waarde over de gehele klantreis. Dit betekent dat je de werkelijke rol ziet die elk kanaal — e-mail, social media, paid search, organische content, referrals — heeft gespeeld in het proces naar een aankoop of aanmelding. Voor marketeers die budgetten over meerdere kanalen beheren, is deze verschuiving van single-touch naar multi-touch modellen essentieel om te stoppen met het verspillen van geld aan kanalen die waardevol lijken maar feitelijk geen resultaten opleveren.
De meeste analytics-platformen staan standaard op last-click attribution omdat dit eenvoudig te meten is. Een klant ziet een Facebook-advertentie, leest je blog, klikt op een Google-zoekresultaat en doet een aankoop. Last-click geeft Google 100% van de waarde van de conversie. Hierdoor lijken Google Ads fantastisch en al het andere nutteloos. Maar die blogpost bracht hen dichter bij een aankoop. De Facebook-advertentie introduceerde hen bij je merk. Last-click negeert de gehele customer journey en zorgt ervoor dat je te veel investeert in kanalen onderaan de funnel, terwijl de awareness-inspanningen die daadwerkelijk vraag creëren, worden verwaarloosd.
Verschillende modellen verdelen de waarde op verschillende manieren. Lineaire attributie geeft elk contactmoment evenveel waarde. Time-decay modellen geven zwaarder gewicht aan recente touchpoints. Position-based modellen leggen de nadruk op de eerste en laatste interacties. Datagestuurde modellen gebruiken machine learning om waarde toe te kennen op basis van conversiepatronen. Het model dat je kiest hangt af van je bedrijf: B2B-bedrijven geven vaak de voorkeur aan modellen die vroege awareness crediteren, terwijl e-commerce het laatste klikmoment mogelijk zwaarder weegt. De sleutel is om er een te kiezen die weerspiegelt hoe je echte klanten zich gedragen tijdens hun reis.
Je maakt slimmere budgetbeslissingen. Je stopt met het overfinancieren van kanalen die de vraag wel opvangen, maar niet creëren. Je ontdekt welke kanaalcombinaties het beste werken — misschien converteren e-mail en paid search samen beter dan social en organisch. Je bouwt een gebalanceerde marketingmix over je hele funnel in plaats van alles in te zetten op bottom-funnel tactieken. Ook identificeer je gaten in je strategie waar meerdere kanalen ontbreken. Deze datagestuurde blik op de klantreis voorkomt dure fouten en helpt je om je budget efficiënter te alloceren.
Je hebt een robuuste analytics-infrastructuur nodig om elke interactie via elk kanaal te volgen, wat vaak gespecialiseerde attributie-platformen vereist. Privacywetgeving en iOS-wijzigingen hebben cross-device tracking moeilijker gemaakt. Je moet bovendien het juiste model voor je bedrijf kiezen, wat testen vereist. Kleine teams hebben vaak niet de middelen of technische expertise om dit goed te implementeren, waardoor velen nog vertrouwen op eenvoudigere attributiemodellen. Beginnen met een basismodel en dit in de loop van de tijd verbeteren is realistischer dan direct een perfect systeem bouwen.
Terug naar woordenlijst