Marijke Wiersma, managing partner van Annalect, vertelt in haar webinar over Marketing Mix Modelling, op 18 januari, hoe je met het modelleren van niet-privacygevoelige data inzicht krijgt in media-effectiviteit.
“We kunnen nu veel dieper in campagnes onderzoeken wat voor jou werkt”
Marijke Wiersma
door Robert Heeg
Wat doet Annalect anders?
‘We houden ons enerzijds bezig met dataverzameling en -activering en alle first party-datamogelijkheden en privacyvraagstukken die daarbij komen kijken. Anderzijds met hele diverse analyticsvragen; van campagne-effectmetingen en sentimentonderzoek met behulp van panels, via grootschalige media-experimenten om de effectiviteit van een kanaal te verbeteren tot attributie- en MMM-analyses. Als onderdeel van Omnicom zitten wij in een wereldwijd netwerk van kundige, ervaren mensen. Tegelijkertijd kunnen wij onze projecten heel flexibel inrichten. Bij onze MMM-oplossing kun je bijvoorbeeld de nadruk leggen op de dwarsdoorsnede die voor jóu het meest relevant is. Voor sommige klanten is het bovendien prettig dat de lijntjes tussen ons en Omnicoms mediabureau heel kort zijn. Dat betekent ook dat we, in tegenstelling tot andere puur data- en analysebureaus, veel kennis hebben van het medialandschap en daardoor inzichten goed kunnen duiden.’
Jij werkt al ruim vijftien jaar in analytics; wat is grootste verandering die je in die periode zag?
‘De versnippering en verschuivingen in de digitale markt. Toen ik begon bestond Hyves nog, maar wisten we nog weinig over Facebook, Instagram en TikTok. En dan heb je het nog niet over streamingsdiensten als Netflix, digitale audio, connected TV, et cetera. Dat levert tegelijkertijd een sloot aan data op, waar je hele mooie analyses mee kunt doen. Vijftien jaar geleden leerde je uit MMM of je meer of minder budget naar TV moest brengen. Nu kunnen we veel dieper in campagnes onderzoeken wat voor jou werkt. En door machine learning kunnen we nauwkeuriger aangeven wat je zou moeten veranderen.’
En vooruitblikkend: wat wordt de grootste verandering in je vakgebied?
‘Het soort data verandert, met de GDPR-maatregelen en keuzes van bijvoorbeeld operating systems en browsers. Daarom moeten ook onze methodes aangepast worden. Met het verdwijnen van cookies kunnen we nog steeds attributieonderzoek uitvoeren, echter verschuift de methode naar een meer modelmatige, machine learning-vorm. Doordat je minder zicht krijgt op alles vóór die laatste klik, moeten we sowieso meer op modellering gaan vertrouwen als we kijken naar de effectiviteit van media en marketing. Dat geldt niet alleen voor media-data; ook bijvoorbeeld Google Analytics, GA4, completeert een gedeelte van de data door middel van modelling.
Daarnaast leren we juist heel veel van de data die bedrijven nu al hebben, van hun leden, klanten, geïnteresseerden. Welke media en boodschappen werken, hoe passen we dat in de journey van jouw klanten in en activeren we hen? Over dit gebied wordt wel al veel gesproken, maar adverteerders weten er lastig handen en voeten aan te geven. Dat zal de komende jaren nog echt uitkristalliseren.’
Data-gedreven marketing is best ingeburgerd; hebben merken daar desondanks nog moeite mee?
‘Zeker, want de digitale wereld verandert snel en wordt steeds complexer. Om inzicht te krijgen en alle informatie aan elkaar te knopen moet een marketeer nauw samenwerken met een techneut, een jurist en een data-analist. Simpelweg een digitale customer journey volgen zit er niet meer in; je moet nóg meer kennis hebben van modelling – en daarop durven vertrouwen – om daar inzicht in te krijgen. Verkoop je je producten niet via je eigen kanalen maar via een reseller, dan is het neerzetten van een strategie rondom first party data een uitdaging. Met wie ga je samenwerken, hoe verzamel je correct de data die je nodig hebt, wat kan en wil je daarvan delen, en hoe richt je de activatie dan in?’
Zonder alles te verklappen, waar ga jij het op 18 januari over hebben?
‘Privacy wordt steeds belangrijker, maar je wil toch weten of en hoe je je media efficiënt inzet. Met het modelleren van niet-privacygevoelige data kunnen we inzicht geven in die effectiviteit. We kijken dan vaak naar ROI. Het gevaar daarvan is dat je salescampagnes meestal beter presteren dan je merkcampagnes, met als risico dat je je merkcampagnes afschaalt. Die merkcampagnes hebben echter op de lange termijn wel degelijk effect. Op de 18e vertel ik hoe je je merkstrategie meeneemt in dit type modelling, zowel als KPI als verklarende factor, en hoe je ook het effect van je merkstrategie op de lange termijn kunt zien.’
Over Marijke Wiersma
Na haar studie Communicatie- en Informatiewetenschappen werkte Marijke aan bureau- en klantzijde. Na een aantal leerzame jaren aan klantzijde keerde zij toch weer terug naar bureauzijde, om nog dieper de data in de duiken én voor de afwisseling tussen klanten, projecten en teams. Zij is daarmee nu al ruim 3,5 jaar gelukkig bij Annalect.
Over het webinar
In het webinar Mastering Marketing Mix Modelling: Incorporating brand KPI’s and longterm effectiveness, op 18 januari, dringt Marijke Wiersma door tot de kern van Marketing Mix Modellering. Deelnemers leren hoe merk-KPI’s en langdurige effectiviteit gekoppeld kunnen worden, en wat machine learning kan doen voor merkstrategie.