Twintig jaar lang was effectmeting in digitale marketing relatief overzichtelijk.
Marketeers konden gebruikers door de funnel volgen, een conversie aan een advertentie koppelen en campagnes daarop bijsturen. Die tijd is voorbij.
Consumenten schakelen moeiteloos tussen apparaten, kanalen en contexten. Privacyregels beperken terecht de mate waarin individuen gevolgd kunnen worden. Tegelijk worden AI-gedreven campagnetools steeds beter in het vinden van relevante doelgroepen, op basis van signalen die voor adverteerders lang niet altijd zichtbaar zijn.
Dat kunnen contextuele signalen zijn, zoals het verschil tussen zoeken op maandagochtend en browsen op zondagavond. Of combinaties van signalen: het installeren van een app, een YouTube-view, een zoekopdracht of historisch gedrag op een ander moment in de customer journey.
Daar ontstaat een nieuwe spanning. Campagnes kunnen beter presteren, terwijl marketeers minder direct zien waarom dat gebeurt. Hoe meer AI optimaliseert, hoe belangrijker het wordt om de werking van campagnes goed te begrijpen. Niet alleen op dashboardniveau, maar op het niveau van marketingeffectiviteit.
De moderne meetaanpak
Wie wil begrijpen wat marketing daadwerkelijk bijdraagt, heeft meer nodig dan een verzameling campagnerapportages. Succesvolle adverteerders bouwen aan een raamwerk dat breder kijkt dan click, conversie en last click. Wat we in de praktijk zien, is dat zo’n raamwerk rust op drie pijlers.
De eerste is een sterk datafundament. Dat begint bij goed georganiseerde first-party data. Denk aan een betrouwbare tag-infrastructuur, oplossingen als Enhanced Conversions en het goed ontsluiten van offline data via bijvoorbeeld Google’s Data Manager.
De tweede pijler is het accepteren van gemodelleerde data. In een omgeving met minder directe signalen is modellering geen extraatje meer. Methoden als Marketing Mix Modelling (MMM) helpen om de totale impact van marketing beter te begrijpen, inclusief externe factoren zoals seizoen, promotiedruk of economische omstandigheden.
De derde pijler is ‘triangulatie’. Eén bron vertelt bijna nooit het hele verhaal. Sterke marketingteams combineren inzichten uit attributie, MMM en incrementality-experimenten. Pas door verschillende meetmethoden naast elkaar te leggen, ontstaat een betrouwbaarder beeld van wat nou echt groei aanjaagt.
Waarom effectmeting een eigenaar nodig heeft
De juiste tools zijn dus maar een deel van de oplossing. Naarmate effectmeting verschuift van registratie van clicks naar modellering en interpretatie, wordt meten complexer. Het vraagt om iemand die verbanden legt, aannames toetst en voorkomt dat teams alleen de cijfers zien die hun eigen gelijk bevestigen. Daar komt de ‘data-detective’ in beeld. Niet als degene die campagnes draait, maar als de onafhankelijke onderzoeker die de prestaties ervan duidt.
‘Een dedicated measurement lead heeft ons enorm geholpen’, zegt Oleh Nesterenko, CMO van de Zweedse audiobookdienst Storytel. ‘Daardoor gingen we minder discussiëren over welke data “klopt”, en meer werken vanuit een gedeeld begrip van wat er echt voor groei zorgt.’
Die rol vraagt niet alleen tijd, maar ook neutraliteit. Als de meetfunctie direct onder het mediateam valt, ontstaat al snel het gevoel dat dezelfde groep zowel het werk uitvoert als beoordeelt. Door de measurement owner naast de Head of Media te positioneren, ontstaat een gezondere balans. Het biedt ruimte voor tegenspraak, zonder dat meten een politiek spel wordt.
Nesterenko ziet dat als voorwaarde voor vertrouwen. ‘Je kunt data ter discussie stellen en dieper analyseren, maar op het moment dat subjectiviteit het wint van de feiten, verlies je vertrouwen. En zonder vertrouwen kan marketing investeringsbeslissingen niet geloofwaardig dragen.’
Organisaties die nog geen duidelijke eigenaar voor effectmeting hebben, hoeven niet meteen buiten de deur te zoeken. Vaak begint het intern, bij iemand met analytische nieuwsgierigheid en een sterke drang om het waarom achter de cijfers te begrijpen.
Geef die persoon een opdracht die verder gaat dan rapporteren. Laat hem of haar een roadmap voor de komende 24 maanden ontwikkelen. De eerste stap kan relatief praktisch zijn: het datafundament verstevigen, een KPI-framework aanscherpen of één incrementality-test opzetten. Zodra zo’n rol inzichten oplevert die bruikbaar zijn voor budgetkeuzes, groeit de invloed vanzelf.
De 5 P’s
Een data-detective kan alleen effectief zijn als de organisatie er ruimte voor maakt. Bij Google werken we met het 5P-framework: een manier om meten niet als project te behandelen, maar als vaste discipline binnen marketing en business.
1. People. Benoem een eigenaar. Technische modellering kun je voor een deel uitbesteden, maar het eigenaarschap over de meetagenda en de interpretatie van resultaten moet intern belegd zijn.
2. Process. Meten moet onderdeel worden van de marketingroutine. Dat betekent: vooraf hypotheses formuleren, na afloop niet alleen rapporteren, en op vaste momenten bespreken wat de inzichten betekenen voor budget, kanaalkeuze en creatie.
3. Power. De measurement owner moet voldoende mandaat hebben om één gedeeld KPI-framework te bewaken, bij voorkeur gedragen door zowel CMO als CFO. Anders blijft meten hangen in losse definities per team.
4. Point of View. Organisaties hebben een gedeelde filosofie nodig voor metingen: welke bronnen tellen mee, hoe zwaar wegen experimenten, wanneer is bewijs sterk genoeg om budget te verschuiven? Zo voorkom je dat ieder team zijn eigen spelregels hanteert.
5. Product. De technische basis moet kloppen, van datakwaliteit tot tooling voor incrementality-tests en MMM. Technologie is daarbij ondersteunend. De waarde ontstaat pas wanneer die middelen worden gekoppeld aan betere beslissingen.
Samen veranderen de 5 P’s de rol van measurement. Het wordt geen backofficefunctie die achteraf uitlegt wat er is gebeurd, maar een strategisch instrument dat richting geeft aan mediakeuzes, investeringen en groei. Volgens Deloitte hebben bedrijven die vooroplopen in measurement 44 procent meer kans om hun omzetdoelen te overtreffen dan organisaties die nog niet zover zijn.
Ook voor kleinere marketingteams
Voor veel marketingteams klinkt een nieuwe strategische rol misschien als iets voor grote organisaties met ruime budgetten. De praktijk laat zien dat het kleiner kan beginnen. ‘Onze reis bij H&M laat zien dat je geen grote afdeling nodig hebt om effectiviteit serieus te nemen’, zegt Tomas Alonso, marketing head controller bij H&M. ‘Je hebt één duidelijk aanspreekpunt nodig. Wat vijf jaar geleden begon als een parttime focus van één persoon die de mogelijkheden van MMM onderzocht, is uitgegroeid tot wereldwijde teams voor marketingeffectiviteit.’
Volgens Alonso ging die ontwikkeling niet alleen over extra mensen. ‘Het was vooral een verandering in mindset: van budgetten uitgeven naar investeren in groei. In een wereld die snel verandert, maakt het verschil of je je klanten begrijpt en of je weet waar en hoe je ze bereikt.’
Ook Storytel kiest met een kleiner team bewust voor een vaste measurement owner. ‘Voor een klein team moet elke euro harder werken’, zegt Nesterenko. ‘We draaien niet alleen campagnes, we leren structureel wat werkt en vertalen dat direct naar onze volgende investering.’
Helder verhaal over groei
AI maakt de noodzaak groter om effectmeting goed te organiseren. De belangrijkste investering zit niet alleen in slimmere algoritmes, maar in mensen die de output kunnen vertalen naar een helder verhaal over groei. Want als signalen minder zichtbaar worden, wordt interpretatie waardevoller. De marketeer die weet wat werkt, waarom het werkt en wat de volgende investering moet zijn, houdt grip op resultaat.
Door Olesya Moosman, Measurement Lead Nordics van Google, en Bianca Bruhn, Retail Director en Country Manager, Google Denemarken
Wil je meer weten?
Ontdek praktische tips en inspirerende cases op Think with Google.
Reacties:
Om een reactie achter te laten is een account vereist.
Inloggen Abonneer nu