Een attributiemodel, volgens Google Analytics, is een regel of een set van regels die de waarde bepalen van de verkoop/conversie dat is toegekend aan een touchpoint in je conversie pad.
Je website heeft een doel, bijvoorbeeld inschrijven van een nieuwsbrief. Het gebeurt vaak dat dat niet gebeurt bij de eerste bezoek aan een website. De conversie kan plaats vinden nadat een bezoeker je website via verschillende kanalen heeft bezocht. Je wilt dan wel weten welk kanaal heeft bijgedragen (en hoe) aan een inschrijving. Daarvoor pas je het attributie model toe om je kanalen te optimaliseren.
Een bezoekersgedrag kan als volgt uitzien:
- Bezoekt website via Google zoekresultaten
- Komt weer terug via een Google Advertentie
- Bekijkt je social media en komt via social media weer terug
- Gaat direct naar de website (typt de url in de browser) en doet de nieuwsbriefinschrijving
Bij de laatste bezoek, direct naar de website, vind de conversie plaats. In hoeverre hebben de andere bezoeken bijgedragen aan de conversie? Of kennen we de conversie 100% toe aan de directe bezoek?
Om te bepalen wat de waarde is van de andere kanalen kijken we naar de bestaande data.
- Hoe vaak bezoekt een bezoeker je shop?
- Wat is de positie in het conversiepad?
- Bij welke gevallen vindt de conversie plaats?
Voorbeeld attributie modellen
Er zijn al een aantal standaard attributie modellen die je kunt gebruiken. Ze zijn niet allemaal ideaal. Meer hierover verder in dit artikel.
Gelijke attributie model/linear attribution
Alle kanalen vooraf de conversie hebben een gelijke waarde. Alle relevante kanalen krijgen evenveel tijd en budget voor eventuele optimalisatie. Dit model is makkelijk te hanteren model maar niet perse de meeste effectieve.
Laatste (directe) klik model/last interaction
Hierbij wordt gekeken naar de laatste touchpoint van de conversie. Iemand die meerdere keren op je website komt via social media of zoekresultaten maar uiteindelijk de conversie doet via direct bezoek. Daarbij krijgt het direct bezoek alle credits voor de verkoop. Dit is het meest simpele model. Dit kan goed werken bij relatief kleine simpele webwinkels met beperkte marketingkanalen. Omdat bezoekers tegenwoordig via veel verschillende kanalen binnen komen is dit model vaak achterhaald.
Bovenstaand heeft nog een ander variant namelijk de niet-directe klik model. Het gaat dus om de kanalen voorafgaand de conversie via direct verkeer. Hiermee probeer je meer informatie te verkrijgen over de klant oriëntatie voor je product.
Eerste klik model/first interaction
Hierbij geef je alle credit aan het kanaal waar de eerste interactie begint. Ongeacht of conversie plaatst vindt nadat de bezoekers verschillende kanalen heeft bezocht. Dit model kan nuttig zijn voor een simpele verkooplijn zoals een landingspagina waarbij de conversie direct plaats moet vinden. Ook geeft dit model meer nadruk op nieuwe bezoekers (bezoekers die jouw website voor het eerst zien en dus de impressie die je achterlaat). Dit kan waardevolle informatie geven voor je verdere conversiepaden.
Eerste klik en laatste (niet-drecte) klik model/Position based
Dit is een ‘creatieve’ oplossing om te kijken welk kanaal zorgt voor de introductie en bekendheid (ontdekkingsfase) maar ook de laatste pagina die de conversie mogelijk maakt. Dat helpt met het bepalen van je groei.
Datum en tijd attributie model/Time decay
Hierbij wordt gekeken welk kanaal qua datum en tijd het dichts bij de conversie ligt. Op basis van de tijdsperiode krijgt elk kanaal in de conversiepad een procentueel aandeel.
Google Analytics: Modelvergelijking
Bij de gratis versie van Google Analytics heb je een Attribution Model Comparison Tool. Je vindt deze in de Nederlandse versie als: modelvergelijking, linksonder in het menu.
Bij de dropdownbox Conversie kun je aangeven van welk doel je het overzicht wilt zien. De standaard model is laatste interactie. Deze kun je veranderen naar laatste indirecte klik.
Je kunt het gekozen model vergelijken met een ander model, bijvoorbeeld tijdsinterval.
Bij de laatste kolom kun je het verschil zien in procentuele aandeel als je de modellen met elkaar gaat vergelijken. Significante verschillen worden aangeduid met een gekleurde pijl. Een rode pijl betekent dat als je het initiële model hanteert, deze eigenlijk overwaardeert ten opzichte van het tijdsinterval (het model waarbij kanaal dichterbij de conversie-tijdstipt heeft meer waarde toegekend krijgt). Bij een groene pijl is dat omgedraaid.
Wil je meer weten over de verschillende interacties en paden die hebben geleid tot conversie? Bekijk de conversiepaden in je linker menu, Conversies > Multi-Channel trechters > Beste conversiepaden.
Je ziet dan meteen dat je conversie uit verwijzingen en organische zoekresultaten kunnen komen.
De groene pijl Organic search gevolgd door een gele rechthoek Direct betekent dat een bezoeker de website via organische zoekresultaten heeft bezocht en vervolgens terug is gekomen door de URL in de browser heeft getypt. Daarna heeft de conversie plaats gevonden.
Hoe maak je een eigen attributie model dat aangepast is voor jouw website?
Ga naar de hulpprogramma voor modelvergelijking en kies bij de tweede dropdownbox voor Nieuw aangepast model maken.
Kies voor Op basis van positie voor je attributiemodel.
Je kunt bij Op basis van positie de procentuele aandelen invullen. Hoe weet je welke procenten je moet invullen? Ga hiervoor weer naar Beste conversiepaden. In deze lijst vind je dus de meest voorkomende conversiepaden die worden afgelegd.
Stel dat je veel gele rechthoekjes ziet met Direct in je top 10. Dit kan betekenen dat relatief veel bezoekers de naam van de website hebben onthouden en deze in de adresbalk van een browser hebben ingevoerd. Ze zullen ook eerder terugkomen. De kans is groot dat dit vaak voorkomt. In je laatste interactie kun je dus bijvoorbeeld 20% invoeren in plaats van 40%.
Voor je middelste interactie kun je kijken naar hoeveel stappen in de conversiepaden aanwezig zijn. In de top 10 zie je in het voorbeeld niet zoveel tussenstappen. De tussenstappen geven aan hoeveel stappen nodig zijn om de overweging te maken. Bij weinig stappen geef je een relatief laag procentueel aandeel bijvoorbeeld 20%.
Bij de eerste interactie kun je kijken of er veel variatie is in de eerste stap van de conversiepaden. Dit kun je makkelijk herkennen door de verschillende kleuren blokjes aan het begin van elke pad. Door de verschillende bronnen is het lastiger in te schatten wat het meest waarschijnlijk voorkomt. Je geeft deze een relatief hoog percentueel aandeel bijvoorbeeld 60%.
Geef de overzichtsperiode aan voor hoe lang je wilt terugkijken. Je kunt dit inschatten door te kijken hoeveel tijd er nodig is voor een conversie. Ga hiervoor naar Conversie > Vertraging.
In de eerste kolom, eerste rij, 0 vindt 814 conversies op dezelfde dag plaats. Bij de 5e rij (5 dagen) is dat 11 conversies. De standaard is 90 dagen kan dus veel korter naar bijvoorbeeld 10 dagen.
Credit kun je verdelen tussen tijd op de site of bezoekdiepte (hoeveel pagina’s bekeken / op geklikt zijn). Dat is afhankelijk van de type website. Heb je bijvoorbeeld een blog (veel lees content) dan is tijd op site een logische keuze.
Bij aangepaste creditregels kun je de regels voor toewijzen credit aanpassen. Stel je wilt vooral bezoekers meten die iets kunnen opleveren. Bezoekers die een pagina hebben bezocht en niet terugkomen (bounce bezoek) zijn dan niet relevant.
Kies opslaan en toepassen!
