MTA, een roemrijke ondergang of slimme heropstanding?, door Bart De Pauw (GroupM) voor DPG Media

Multi Touch Attributie (MTA) geeft weer welke digitale kanalen verantwoordelijk zijn voor de bijdrage in de conversieparameter tot op platform-, campagne- en advertentieniveau. Deze aanpak wordt gekenmerkt door de hoge flexibiliteit en de bijna realtime tactische bijsturing. Daarom heeft MTA nood aan heel granulaire data om zijn beloofde rol te kunnen vervullen. De laatste jaren werd het gebruik van MTA gekortwiekt en alsmaar meer herleid tot optimalisaties binnen platformen en/of ‘laatste klik attributies’. De data driven attributiemodellen wijken niet veel af van de laatste klik en zorgen dus voor geen soelaas. MTA moest en zou heruitgevonden worden.

MTA is één van de hoekstenen van de gouden meetdriehoek van marketingeffectiviteit.  Die gouden driehoek wordt in het Engels de “triangulation” genoemd. Het gecombineerd gebruik van Marketing Mix Modelling, experimenten en Multi Touch Attribution oplossingen. Deze drie complementaire technieken garanderen samen een strategische en tactische kijk op de marketingeffectiviteit. De zakelijke en financiële objectieven (MMM en experimenten) worden verbonden met een gedetailleerde digitale optimalisatie van specifieke campagnes en advertenties.

Het gebruik van Multi Touch Attribution werd serieus beperkt door de geleidelijke verdwijning van de “3rd party cookie”. De echte conversiepaden bestaan niet meer, of zijn op zijn zachtst uitgedrukt gebrekkig en berustend op onvolledige klikdata.  Dit zorgt ervoor dat de attributie van wie nu echt verantwoordelijk is voor een conversie nog minder duidelijk is als voorheen. Zelfs op basis van conversie pixel die de adverteerder plaatst om toch de prestatie van elk platform te kunnen afleiden, blijft het grootste probleem dat meerdere platformen beweren verantwoordelijk te zijn voor dezelfde conversie. Voeg aan bovenstaande problematiek de veelgebruikte methode van de laatste klik toe en je krijgt mega vertekeningen. De top en mid funnel platformen en formaten worden ruim onderschat.

De laatste jaren werd daarom naarstig naar alternatieven gezocht om MTA te redden van een stille dood. Op zich bestaan er twee oplossingen. Beiden zijn “3rd party cookie” onafhankelijk.  De nuance zit in welke data gebruikt wordt, de fijnmazigheid van de methode, de beoogde doelstelling en de aanvaardbare bias.

De eerste oplossing is het gebruiken van Marketing Mix Modelling (MMM)-technieken op dagdata.  De voordelen van de MMM-techniek worden behouden en de granulariteit wordt vergroot, waardoor men meer op recentere data kan werken, bijvoorbeeld 3 maanden in plaats van 3 jaar.  Toch brengt dit ook de nodige uitdagingen met zich mee. Niet alle data zijn zomaar simpelweg op dagniveau te definiëren. Daarbij is de impact van de data scientist (priors en business regels) niet gering. Het issue is het aantal vrijheidsgraden. Te veel variabelen die men in het model wil gebruiken in vergelijking met het aantal beschikbare datapunten. Er bestaan verfijnings- methodieken om de dagdata te vermenigvuldigen door op regio’s en clusters te gaan werken per dag.  Slim, maar de input variabelen (stimuli) laten dit meestal niet toe en zelfs voor digitale media is dit een grote uitdaging. Regio’s zijn vaak niet vergelijkbaar.

De tweede oplossing bestaat erin om betere conversiepaden te creëren op basis van wat men een “pairing” techniek noemt, waarbij data van verschillende platformen op een slimme manier worden gecombineerd. Dit alles leidt tot een alsmaar populairder wordende methodiek van het gebruik van “synthetic data”. Een overgroot deel van de “pairing” kan deterministisch plaatsvinden als je de set-up goed hebt als adverteerder. Daarop wordt vervolgens een data driven attributiemethode op basis van machine learning toegepast waarbij zowel de volgorde van de platformen alsook de kwaliteit van het sitebezoek worden meegenomen. Het enorme voordeel is de granulariteit.  Het gaat om duizend conversiepaden per dag.  De echte korte termijn media efficiëntie veranderingen worden daarom heel snel gedetecteerd. De conversiepaden kunnen aan de CRM gelinkt worden en laten bijvoorbeeld toe om deze per doelgroepsegment te kennen. Samengevat kunnen data van advertising platformen, web analytics en CRM-data naadloos aan elkaar worden gebreid.

Samengevat is de “synthetic” datamethode het meest granulair. Maar ze werkt volgens het contributieprincipe en kent wel wat set-up uitdagingen. De dag-MMM is minder afhankelijk van platformen, houdt rekening met meer dan enkel de digitale data en werkt volgens het incrementeel principe, maar blijft heel black box.  Elk bedrijf moet voor zichzelf uitmaken wat het best de vraag beantwoord maar het is duidelijk dat met deze alternatieven de gouden meetdriehoek van marketingeffectiviteit niet in gevaar komt. Een mooie toekomst voor MTA dat is zeker. Niet dood, maar springlevend.