Digital Analytics in 2022: Belangrijkste trends & ontwikkelingen

Sinds dat ik werkzaam ben binnen het Digital Analytics vakgebied, vliegen de nieuwe ontwikkelingen me om de oren. We moeten onze werkwijzen constant innoveren om mee te bewegen met de markt en voorop te lopen op de concurrentie. Zo krijgen we altijd te maken nieuwe tools zoals Google Analytics 4, moeten we rekeninghouden met nieuwe privacywetgevingen in de AVG, en staat het vervolg van de Cookieless Era ons aankomende tijd ook nog te wachten. Maar welke ontwikkelingen staan ons in 2022 te wachten? In deze blog neem ik jullie mee in de belangrijkste onderwerpen voor aankomend jaar.

Terugblik: ontwikkelingen in 2021

Om de nieuwe ontwikkelingen binnen Digital Analytics goed te kunnen begrijpen is het belangrijk om eerst terug te blikken op belangrijke ontwikkelingen van het afgelopen jaar. Want in 2021 is er ontzettend veel gebeurd op het gebied van data & analytics. Bovendien spelen de ontwikkelingen van afgelopen jaar een grote rol in de ontwikkelingen die we aankomend jaar gaan zien.

In gebruik nemen van Google Analytics 4 (GA4)

De nieuwe versie van Google Analytics werd in 2020 al aangekondigd onder de naam ‘App + Web property’ maar veranderde al snel naar GA4. GA4 maakt gebruik van een nieuw datamodel en vergt daarmee dus actie van de gebruiker om het goed te implementeren.

Afbeelding 1: Het nieuwe datamodel van GA4. Waar Universal Analytics gebruik maakte van een Session-based datamodel, maakt GA4 gebruik van een event-based datamodel.

Afgelopen jaar stond in het teken van het begeleiden van onze klanten naar GA4, waarbij we voorlopig ook nog gebruik blijven maken van Universal Analytics. Deze zogenaamde ‘dual-tracking’ setup kan ik voorlopig ook aanraden omdat Google Analytics 4 een aantal belangrijke functionaliteiten mist die Universal Analytics wél heeft. Desondanks heb je in 2022 geen andere keuze dan GA4 volledig implementeren omdat Universal Analytics zal verdwijnen.

Ontwikkelingen in de Cookieless Era

Voor ons als bureau en voor Digital Analytics is dit denk ik de grootste uitdaging van het afgelopen jaar. Er was aan het begin van het jaar nog ontzettend weinig informatie beschikbaar over zowel de impact als de oplossingen voor de Cookieless Era. Naarmate het jaar vorderde kregen we meer inzicht in de impact op de marketingdata van onze klanten. Ook werd bekend welke tools we konden gaan inzetten om te anticiperen op het verdwijnen van third-party cookies. Daarnaast ontwikkelden we een Cookieless whitepaper en Cookieless Impact-dashboard. Ook gaven we een Cookieless webinar om marketeers voor te bereiden op de Cookieless Era. Begrippen als Google Consent Mode, Google Privacy Sandbox, Tracedock en Serverside-tagging zullen je eind 2021 (hopelijk) niet meer onbekend voorkomen!

Privacy van de gebruiker

Een andere trend zich al een tijdje ontwikkelt, en Cookieless Era is privacy. Het zal iedereen opgevallen zijn dat privacy van de gebruiker in 2021 een hot topic was. Het onderwerp roept over het algemeen veel vragen op. Welke data mag je nog opslaan? Waar moet ik nu allemaal consent voor vragen? Hoe ga ik om met minder beschikbare data?

Afbeelding 2: Schermafbeelding van de melding waarin Safari met hun App Tracking Transparancy, Facebook toestemming laat vragen om de gebruiker te tracken

Daarnaast werd de impact van Intelligent Tracking Prevention (ITP) in Safari en Enhanced Tracking Protection (ETP) in Mozilla groter. Ook kwam Apple afgelopen april in iOS 14.5 over de brug met het zogenaamde App Tracking Transparancy. Hierin moet er permissie moet worden gevraagd voor het tracken van de gebruiker. De eerste resultaten lieten zien dan in de US bijna 96% van de gebruikers hier niet mee akkoord gaat. Een ramp voor marketeers en advertentieplatformen zoals Facebook.

Maar waar moet je aankomend jaar nu écht rekening mee gaan houden? Welke trends zullen we gaan zien in 2022? Wij hebben als bureau het afgelopen jaar veel focus gelegd bij onze klanten op het zetten van stappen ter voorbereiding op de Cookieless Era. Ik wil hier bij deze ook nogmaals het belang van benadrukken, niks doen is echt geen optie! Mijn verwachting is ook dat de andere trends die we in 2022 gaan zien, allemaal in het verlengde zullen liggen van de Cookieless Era.

Complete first-party data verzameling

In het vorige hoofdstuk benoemde ik al kort de ITP van Safari en ETP van Mozilla. Beide technieken blokkeren third-party cookies, ofwel cookies die niet van hetzelfde domein zijn. Ondanks dat de impact op de marketingdata voor sommige partijen al groot is, zouden de echte grote klappen kunnen vallen wanneer Google Chrome, de meest gebruikte browser wereldwijd, begin 2023 ook third-party cookies gaat blokkeren. In 2022 zullen we een trend zien richting het verzamelen van first-party data en het afbouwen van third-party data!

Afbeelding 3: De verschillen tussen 1st, 2nd and 3rd party-data

Wanneer jouw marketing voor een groot deel afhankelijk is van third-party cookies zul je te maken krijgen met afwijkingen en ‘gaten’ in jouw data. Hoeveel dat precies is hangt af van jouw marketinginzet. Huidige analyses komen uit op een verlies van data tussen de 5% en de 30%.

Een van de oplossingen is het gebruik van first-party serverside cookies. Deze vorm van cookies houden rekening met volledige privacy van de gebruiker terwijl je wél een volledige bron aan informatie tot je beschikking hebt. Niet alleen partijen als Tracedock en Snowplow, maar ook Google biedt hier al verschillende oplossingen voor. Ik verwacht dat je in 2022 dus nog veel meer over deze ‘server-side cookie’ oplossingen gaat tegenkomen!

Inzet van ‘deep learning’ (en machine learning)

Wellicht is dit een term die nog niet bekend voor je is, maar die je komend jaar ongetwijfeld vaker gaat terugzien, ook omdat het goed van pas komt in de Cookieless Era. De kracht van machine learning zit hem in de voorspellende mogelijkheden ervan. Een goed algoritme (de code, de basis van machine learning), kan bijvoorbeeld op basis van een aantal variabelen voorspellen wat voor type product een bezoeker gaat kopen. Deze informatie kan je verwerken in een gepersonaliseerde mail of landingspagina. Maar denk ook aan specifieke targeting op groepen die dezelfde kenmerken laten zien, voorspellingen over de potentiële waarde van een bezoeker of de verwachtte churn rate.

Deep learning is weer een categorie binnen machine learning die probeert menselijke denkprocessen na te bootsen met kunstmatige “breinnetwerken”. Dit doet het door veel verschillende lagen van analyses over elkaar heen te leggen. Hierdoor kan er veel meer context uit de binnenkomende informatie worden gehaald. Daarnaast leren deep learning modellen vele malen sneller dan de klassieke machine learning modellen en kunnen ze omgaan met niet gestructureerde data zonder dat daar ‘instructies’ van buitenaf voor nodig zijn. Mijn advies is om in 2022 verschillende tools te gaan testen en te kijken of je daarmee het beoogde resultaat behaalt. Mocht dit een stap te ver voor je zijn, schakel daarvoor dan zeker hulp in!

Afbeelding 4: Deep-learning is een onderdeel van machine-learning waarbij er wordt gekeken naar het nabootsen van de neurale netwerken in ons brein. Hierdoor kunnen we de algoritmes veel zelfstandiger laten draaien dan bij machine-learning.

Ook in het kader van de Cookieless Era komt machine- en deep learning goed van pas. Allereerst kunnen de gaten in jouw data, zogenoemde ‘data-gaps’, worden opgevuld met behulp van de voorspellende kracht van de algoritmes. Maar de grote problemen zitten in attributie. Dit is het bepalen van de toegevoegde waarde van de touchpoints in de customer journey aan de uiteindelijke conversies. Doordat de levensduur van cookies kort is geworden én attributie afhankelijk is van deze cookies, is het zonder maatregelen onmogelijk geworden om een fatsoenlijk attributiemodel in te zetten. De beschikbare data zitten namelijk in afgescheiden silo’s en kan niet aan elkaar gekoppeld worden omdat er door de korte levensduur steeds een nieuwe cookie wordt geplaatst. Machine learning helpt om de losse silo’s weer met elkaar te verbinden op basis van beschikbare data. Deze informatie kan echt alles zijn, van het type device, tot het weer, tot locatie.

Customer Data Platforms (CDPs)

Een laatste trend binnen Digital Analytics waar ik nog even bij wil stilstaan is de opkomst van CDPs. Ik ben ervan overtuigd dat deze trend zal doorzetten in 2022. Ik zou een hele blogserie aan dit onderwerp kunnen wijden maar voor deze blog hou ik het bondig. Heel simpel gezegd is een CDP een platform waarin marketingdata kan worden samengevoegd, georganiseerd, en in lijn worden gebracht met bestaande klantdata, ten behoeve van bijvoorbeeld personalisatie. Ondanks dat de gebruiker zijn privacy belangrijk vindt, wil deze gebruiker wel graag gepersonaliseerde content ontvangen. Een CDP zou je hierbij kunnen helpen.

Dit kan allemaal binnen een first-party (en zero-party) setup waarmee de privacy van de gebruiker prioriteit blijft hebben. Dit is bijvoorbeeld veel lastiger is met een DMP. Er is vaak veel overlap met CRM-systemen. Echter, het grote verschil zit vaak in de hoeveelheid verschillende data die een CDP kan verwerken ten opzichte van een CRM en de toepasbaarheid op jouw marketinginzet. Ook hier zou mijn advies zijn om de komende tijd verschillende CDPs te onderzoeken. Kijk of deze voor jouw organisatie geschikt zouden zijn.

Key take-aways voor 2022

First-party data, server-side tagging, deep learning, cookieless era, CDP’s, het is nogal wat om rekening mee te houden. De belangrijkste take-away die ik je mee wil geven is om in ieder geval stappen te gaan zetten. Je hoeft niet meteen alles om te gooien. Begin klein met het lezen van blogs, bekijk een webinar, en bouw dat langzaam uit met bijvoorbeeld het aanvragen van demo’s van tools die jou geschikt lijken. Je zal merken dat je steeds meer gevoel krijgt bij deze nieuwe ontwikkelingen. Hier de punten nog even kort op een rij:

  • Focus je aankomend jaar op de transitie naar een first-party data verzameling. Bekijk eens hoe afhankelijk je bent van third-party data en ga na welke informatie je in een first-party setup nodig gaat hebben.
  • Onderzoek of een deep learning/machine learning tool jou kan helpen om meer uit je marketingdata te halen? Grote kans, zeker in de cookieless era!
  • Onderzoek hoe een CDP jou helpt om data uit verschillende bronnen te koppelen aan bestaande klantdata om zo bijvoorbeeld gepersonaliseerde content te kunnen aanbieden.

Conclusie

Binnen mijn vakgebied zou ik nog even kunnen doorgaan met het opsommen van trends die voor jouw organisatie van belang zijn. De ontwikkelingen volgen elkaar ontzettend snel op. Zorg dat je ‘digital analytics’ een nog belangrijker onderdeel van jouw organisatie maakt. Hoe sneller je er nu mee aan de slag gaat, hoe meer profijt je er later weer van hebt. Mocht je door de bomen het bos niet meer zien, bekijk dan eens de blogs op onze website waarin we altijd de meest recente updates delen uit verschillende vakgebieden, of neem vrijblijvend contact met me op als je een specifieke vraag hebt!

Succes met de mooie stappen die je aankomend jaar gaat maken!