Conversie-attributie: zoveel meer dan alleen kanalen meten

Bij conversie-attributie wordt met name gedacht aan het toekennen van waarde aan verschillende marketingkanalen op basis van de bijdrage die ze geleverd hebben aan een conversie. Het geeft inzicht in welke kanalen ervoor zorgen dat bezoekers van je website uiteindelijk converteren en waar het inzetten van je marketingbudget dus het meeste effect zal hebben. Klinkt interessant toch? Maar waarom zouden we conversie-attributie alleen toepassen op kanalen als er nog zoveel meer mogelijkheden zijn?

Inhoud

Intro

Momenteel is last-touch-attribution (LTA) nog steeds de meest voorkomende metriek die gebruikt wordt om de waarde van de verschillende kanalen te bepalen. Mijn collega Arianne schreef hier meer over in haar blog over omzetmaximalisatie en conversie-attributie. In dit blog wil ik jullie laten zien dat we met het gebruik van andere modellen meer mogelijkheden creëren. Dit zorgt ervoor dat het concept van conversie-attributie ook toepasbaar is wanneer de uiteindelijke conversie een offline actie is, of wanneer je geïnteresseerd bent in het attribueren van waarde aan acties op je website in plaats van kanalen. In het geval van een gebrek of tekort aan harde conversies, kan je zo namelijk ook op soft conversies of “engagement” sturen. Bijvoorbeeld in een situatie waarin relatief weinig maar waardevolle offerteaanvragen worden gegenereerd, is het vaak wel mogelijk om te sturen op de voorliggende acties op de website. Maar hoe bepaal je nu de waarde van alle acties die uiteindelijk hiertoe leiden?

Allereerst is het belangrijk om te zorgen dat de data goed binnenkomt alvorens je enthousiast aan de slag gaat met het model en de analyse. Vervolgens zijn er talloze modellen waar je uit kan kiezen om conversie-attributie te berekenen; in dit blog worden er twee besproken. Uiteindelijk kun je met de modeluitkomst een analyse doen om een bepaalde waarde toe te kennen aan je variabelen. Indien je geanalyseerd hebt welke acties of kanalen het best presteren op basis van de conversie die je gedefinieerd hebt, kun je je campagnes hierop gaan aansturen.

Data voorbereiden

Om deze analyse uit te kunnen voeren hebben we de ruwe data uit Google Analytics nodig, dit halen we uit BigQuery (NB: Google Analytics 360 of een ander analytics platform dat ruwe data verzameld is vereist voor een dergelijke analyse). Hierdoor kunnen we de analyse baseren op user-level data waarin we geïnteresseerd zijn. Normaliter zullen bij conversie-attributie de volgende variabelen gebruikt worden:

  • fullVisitorId, hiermee herkennen we een unieke gebruiker en kunnen we zien wanneer deze gebruiker terugkeert op de website.
  • visitStartTime, spreekt voor zich, dit geeft een tijdstempel waardoor de verschillende touch-points in de juiste volgorde gezet kunnen worden.
  • trafficSource.medium, via welk kanaal komen de bezoekers binnen.
  • totals.transactions, geeft aan of er een transactie heeft plaatsgevonden.

Sturen op soft conversies

De totals.transactions variabele meet alleen harde conversies. Indien de focus hier niet ligt of deze conversies veelal offline plaatsvinden dan is deze data dus niet veelzeggend. Maar voor alles is een oplossing! Stel: we kunnen niet op de harde conversies sturen en we willen daarom op een soft conversie sturen, dan kunnen we die data inladen. Het is goed om te weten dat Doelen vanuit Google Analytics niet in BigQuery terecht komen, deze zal je dus zelf uit de data moeten ontcijferen. In het geval van een offerteaanvraag, kun je dit uit de eventCategory en eventAction variabelen halen (indien dit goed ingesteld staat in bijvoorbeeld Google Tag Manager). Vervolgens creëren we een nieuwe binaire variabele die aangeeft of er wel of geen offerteaanvraag heeft plaatsgevonden. Zo zijn er nog veel meer mogelijkheden om op andere soft conversies te sturen.

Sturen op meer dan alleen kanalen

Tot dusver hebben we ons gericht op een ander soort conversie dan een harde transactie. Maar we kunnen ook de conversiewaarde over acties op een website verdelen in plaats van over marketingkanalen. Daarbij kun je denken aan:

  • Welk device type draagt meer bij aan een (soft) conversie?
  • Hoe vaak klikt iemand op een bepaalde button voordat er een (soft) conversie plaatsvindt?
  • Hoe vaak bekijkt hij een bepaald type pagina voordat er een (soft) conversie plaatsvindt?

Al deze datapunten zijn te vinden in de variabelen device.deviceCategory, eventCategory of eventAction.

Conversie-attributie model 1: Shapley value

Een groot scala aan modellen is toepasbaar op conversie-attributie. In dit blog bespreek ik er twee; de Shapley value en het (hogere-orde) Markov-model. De Shapley value wordt door Google zelf gebruikt in hun data-driven attribution-methode (zie Data-Driven Attribution Methodology).

De Shapley value is een methode uit de Speltheorie die de waarde tussen spelers in een coöperatief spel verdeelt. Het komt erop neer dat de Shapley value per mogelijke coalitievorming S (deelverzameling van alle spelers N) bekijkt hoeveel waarde speler i bijdraagt aan die coalitie, afhankelijk van de volgorde waarin de spelers zich bij de coalitie voegen.

Dit betekent het volgende: stel klant Y heeft een klik-pad van Display gevolgd door Paid Search, wat is dan de marginale contributie van Organic Search als hij aansluit bij dit klik-pad? Waarschijnlijk klinkt dit nog steeds als Chinees, dus laten we een voorbeeld erbij pakken dat het idee van de Shapley value zal verduidelijken.

Voorbeeld Shapley value

Veronderstel dat er twee spelers zijn, A en B. Deze A en B kunnen alles representeren, afhankelijk van het doel van de analyse. Bijvoorbeeld:

  • A staat voor SEA, B voor SEO (kanalen)
  • A staat voor registratie op de website, B voor bekijken van een productpagina (acties)
  • A staat voor mobiel, B staat voor desktop (devices)
  • Etc.

Elke speler kan in z’n eentje een bepaalde waarde creëren, maar door samen te werken kunnen de spelers wellicht meer waarde genereren. In dit geval is de waarde de gegenereerde conversieratio. De vraag is echter hoe we dan de gezamenlijk behaalde waarde tussen de spelers verdelen. Laten we de volgende data als uitgangspunt gebruiken voor de voorbeelden:

Combinatie van spelers Aantal sequences Aantal conversies Aantal non-conversions Conversie ratio
A 100 10 90 0,1
B 125 15 110 0,12
A & B 450 80 370 0,178

 

We gaan per mogelijke combinatie de marginale contributie van elke speler berekenen. We kijken eerst naar alle mogelijke combinaties waarop de coalities gevormd kunnen worden. In het geval van twee spelers is dit relatief simpel; eerst actie A, daarna actie B, of andersom. Als eerst A komt, hebben we een conversie ratio van 0,1. Als B zich dan bij de coalitie voegt wordt de nieuwe coalitiewaarde 0,178, dus draagt B 0,078 bij aan de coalitie. Als eerst B komt, heeft de coalitie een waarde van 0,12, voegt A zich hierbij dan draagt A 0,058 bij aan de coalitie. Dit geeft het volgende overzicht:

Volgorde Bijdrage A Bijdrage B
Eerst A, dan B 0,1 0,078
Eerst B, dan A 0,058 0,12
Marginale contributie (0,1+0,058)/2 = 0,079 (0,078+0,12)/2 = 0,099

 

Dus als A en B samen een coalitie vormen, krijgt A 44% conversiewaarde en B 56%.

Met twee spelers is het nog een simpel voorbeeld, maar de complexiteit neemt al gauw toe zodra er meer spelers bij komen. Er zijn 2m mogelijke combinaties waarop coalities gevormd kunnen worden, waarbij m staat voor het aantal spelers. Reken maar uit hoe snel het aantal combinaties onoverzichtelijk wordt. Daarnaast heeft de Shapley value nog een ander nadeel; het kijkt alleen óf een speler/actie voorkomt in de coalitie en niet hoe vaak. Dit is vrij logisch aangezien de Shapley value gebaseerd is op het idee van Speltheorie en spelers, waarbij een speler niet twee keer mee kan doen in een coalitie. In het geval van conversie-attributie kan een kanaal of actie wel meerdere keren in de customer journey of in het bezoekerspad op de website voor komen.

Conversie-attributie model 2: Markov model

Het (hogere-orde) Markov-model is gebaseerd op het schatten van overgangskansen, waarbij een opeenvolging van mogelijke events bekeken wordt. Met andere woorden, een eerste-orde Markov-model schat de kans dat, gegeven je huidige state, je overgaat naar de volgende state. Dat ziet er in formule-vorm als volgt uit:

Dit heet het eerste-orde Markov-model, omdat het gebaseerd is op één geheugenpunt. Echter, het beslissingsproces van een klant voorafgaand aan een conversie is meestal gebaseerd op meer dan één touch-point. Hier komt het hogere-orde Markov-model in beeld.

Hierbij houdt het model rekening met het feit dat jij je als bezoeker niet alleen het laatst gebruikte kanaal herinnert, maar de laatste k gebruikte kanalen. Dit resulteert in een betere representatie van de werkelijkheid.

Met behulp van de transitiekansen wordt er een zogeheten Markov-graaf gecreëerd, die bestaat uit de verschillende states waarin jij je als bezoeker kunt bevinden. Oftewel, de states representeren de kanalen die gebruikt worden door de bezoekers. Hier voegen we drie basis states aan toe, namelijk START, CONVERSION en NULL. Deze states hebben de volgende eigenschappen:

  • Elk klik-pad begint in START
  • Wanneer het pad eindigt in een conversie dan wordt het verbonden door de CONVERSION state naar de NULL state.
  • Zo niet, dan slaat het de CONVERSION state over en eindigt hij in de NULL state.
  • Er zijn geen inkomende paden bij de START state
  • Een cyclus is mogelijk wanneer bijvoorbeeld opeenvolgende touch-points hetzelfde zijn.

Zodra alle transitiekansen berekend zijn, berekenen we de totale conversiekans van de graaf. Vervolgens wordt het Removal Effect per state berekend. Het Removal Effect is een methode van Anderl et al. (2016) die het effect op de totale conversiekans berekent zodra we een state weg zouden halen uit de graaf.

Voorbeeld eerste-orde Markov

Om te zorgen dat het nog te volgen is, gebruiken we dezelfde data als bij de Shapley value om een voorbeeld uit te werken. Aangezien het Markov-model rekening houdt met de volgorde waarin de touch-points voorkomen, moeten de sequences met meerdere touch-points opgesplitst worden. We nemen aan dat dit resulteert in de volgende customer journeys:

Journeys Aantal
START – A – CONV – NULL 10
START – A – NULL 90
START – B – CONV –  NULL 15
START – B – NULL 110
START – A – B – CONV  – NULL 50
START – A – B  – NULL 250
START – B – A – CONV – NULL 30
START – B – A – NULL 120

 

Dan is de kans om van START naar A te gaan 0,59, aangezien 400 van de 675 customer journeys na START naar A gaan (in het geval van een 1e-orde Markov-model). Als we dit voor alle mogelijke transities berekenen, krijgen we de volgende graaf:

Vervolgens berekenen we alle mogelijke manieren waarop we in de CONVERSION-state kunnen komen. In dit voorbeeld kan dat op vier manieren, namelijk:

START – A – B – CONVERSION – NULL = 0,59 * 0,55 * 0,11 = 0,037
START – B – CONVERSION – NULL = 0,41 * 0,11 = 0,046
START – A – CONVERSION – NULL = 0,59 * 0,07 = 0,043
START – B – A – CONVERSION – NULL = 0,41 * 0,26 * 0,07 = 0,008

Totale conversiekans graaf = 0,133

We hebben dus een totale conversiekans van 13,3%, maar wat nu als A niet zou bestaan? Dan vervallen 3 van de 4 mogelijke paden waarop we de CONVERSION-state zouden kunnen bereiken. Oftewel, het Removal Effect van A is dan . Doen we dit voor alle kanalen dan krijgen we de volgende Removal Effects:

Kanaal/actie Removal Effect Removal Effect in % LTA Shapley
A 0,655 49% 38% 44%
B 0,677 51% 62% 56%

 

De derde kolom representeert het Removal Effect uitgedrukt in een percentage zodat de contributie makkelijk te vergelijken is met andere metrieken. In bovenstaande tabel is het verschil in conversie-attributie te zien tussen de drie modellen. Volgens LTA en Shapley zou B meer hebben bijgedragen aan conversie dan A, terwijl Markov een genuanceerder beeld schetst. Dit komt met name door het feit dat Markov onderscheid maakt in journeys waarin de kanalen/acties in een andere volgorde voor komen; hierdoor krijgt A een belangrijkere rol.

Shapley vs. Markov

Alle modellen hebben zo hun voor- en nadelen, er is geen perfect model. Het voordeel van het Markov-model ten opzichte van de Shapley value is dat het rekening houdt met de volgorde waarin de touch-points in de journey voorkomen en het de mogelijkheid biedt tot het includeren van geheugen. Daarnaast wordt het schatten van de Shapley value vanaf zo’n 10 variabelen te zwaar om te berekenen. Echter, het Markov-model is afhankelijker van de data-input dan de Shapley value.

Conclusie

Beide methodes hebben als grote voordeel dat ze de hele customer journey meenemen in hun berekening. Dit is extra belangrijk voor een kanaal zoals Display Advertising dat over het algemeen veel aan het begin van een customer journey voorkomt en bij een model zoals last-click nauwelijks conversiewaarde toegewezen krijgt.

Daarnaast bieden deze modellen de mogelijkheid om de spelers/states in te vullen met variabelen die op dat moment van belang zijn. Stel je bent benieuwd naar welke acties op je website uiteindelijk invloed hebben op een offerteaanvraag, dan kun je die acties als states nemen in plaats van kanalen. Ook kun je zelf bepalen wat als conversie meegenomen moet worden, zolang je maar in je model definieert wat hij moet herkennen als conversie. Dit zorgt ervoor dat je op een andere manier gebruik kunt maken van je data en meer data-driven beslissingen kunt maken met betrekking tot het inzetten van budget en campagnes.

Traffic Builders doet zelf veel onderzoek naar conversie-attributie modellen. Zo passen we attributie toe om veel beter inzicht te krijgen in de werkelijke bijdrage van verschillende marketingkanalen aan de conversies uit de marketingmix als geheel. Maar dus ook om te achterhalen welke acties of gedragingen van een bezoeker op de website de grootste voorspellende waarde hebben voor een conversie, zodat kan worden gestuurd op engagement. Ben je benieuwd of we ook jouw organisatie kunnen helpen succesvoller te zijn door conversie-attributie toe te passen? Neem dan contact met ons op.

Ik hoop dat ik je hiermee enthousiast heb gemaakt om dieper in conversie-attributie te duiken, want de mogelijkheden zijn oneindig!

Bronnen

Anderl, E., Becker, I., von Wangenheim, F., and Schumann, J. H. (2016). Mapping the customer journey: lessons learned from graph-based online attribution modeling. International Journal of Research in Marketing, 33:457-474.


Geef een reactie

Het e-mailadres wordt niet gepubliceerd. Verplichte velden zijn gemarkeerd met *

Ook voorop blijven lopen?

Ontvang onze blogartikelen gewoon in jouw mailbox

Interessante onderwerpen
Maxime van Leeuwen
Wij geloven dat ons team uniek is

Maak kennis met Maxime

Maxime van Leeuwen is 23 jaar, woont in het altijd bruisende Amsterdam, maar komt oorspronkelijk uit ‘t Gooi. Ze heeft Econometrics gestudeerd aan de Universiteit van Amsterdam en mag zich nu Master of Science noemen.

Naar aanleiding van een vak dat ze tijdens haar master volgde, groeide haar interesse voor online marketing. Dat heeft haar doen besluiten haar scriptie bij Traffic Builders te schrijven in de vorm van een afstudeerstage. Maxime is sinds januari 2018 onderdeel geworden van het team Digital Development als eerste Data Scientist van Traffic Builders.

Neem contact op met Maxime
Blijf op de hoogte van

De laatste trends & ontwikkelingen

Ook voorop blijven lopen?

Ontvang onze blogartikelen per mail