Meten zonder third-party cookies: Zo doe je dat

De afhankelijkheid van third-party cookies bij organisaties is groot, zo bleek uit de DDMA Barometer van 2021. Maar liefst 94% zette op dat moment third-party cookies in voor web analytics om bezoekersgedrag te meten. Ook voor marketing performance (86%), retargeting (79%), het opbouwen van klantprofielen (65%) en het opzetten van A/B-testen of on-site personaliseren (60%) was third-party cookies nog steeds in gebruik.

Slechts 2% van ondervraagde merken gaf aan geen third-party cookies te gebruiken. Of organisaties dit jaar al minder afhankelijk zijn, weten we binnenkort. De DDMA Barometer staat dit jaar namelijk wederom in het teken van de cookieless world, we zijn nu bezig met het verzamelen van de cijfers. Help je ook mee? Vul dan hier de enquête in.

Geen holy grail meer

Op de lange termijn is de cookieless world een positieve ontwikkeling. Het biedt de kans om je marketingstrategie structureel anders in te richten, zoals ook te lezen is in deze DDMA-whitepaper. Maar de cijfers hierboven laten zien dat het verdwijnen van third-party cookies op korte termijn uitdagingen met zich mee brengt. Hoe ga je informatie over klanten en gedrag die je eerder via cookies verzamelde verkrijgen? Zeker op het gebied van measurement lopen marketeers nu al tegen problemen aan.

De afgelopen decennia zijn marketeers simpelweg verwend door de cookie. Dankzij cookies kun je onder meer data verzamelen buiten je eigen omgeving en achterhalen of een bezoeker eerder op je site is geweest. Daarmee was de cookie de holy grail voor het analyseren van marketingactiviteiten, het meten van campagnesucces of het doorberekenen van het effect van uitingen op de omzet. Alles was – of leek in elk geval – meetbaar en die tijd is voorbij. Nu al zie je dat er gaten ontstaan in je analyse of dat je metingen minder betrouwbaar zijn. Hieronder ga ik daar dieper op in aan de hand van twee meetdoelstellingen: het meten van de waarde van marketinguitgaves en het meten en optimaliseren van kanalen

1. Waarde van marketinguitgaves meten

Hoe goed is mijn euro besteed? Hoe kan ik de bijdrage van een marketingkanaal aan mijn omzetgroei meten? Voor marketeers zijn het belangrijke vragen. De nauwkeurigheid en waarde van een veel gebruikte methode hiervoor, Multi Touch Attribution (MTA), neemt echter af. Het ophalen van data over verschillende contactmomenten in een journey van een klant is namelijk lastiger zonder cookies. Om de effectiviteit van een kanaal binnen de mediamix vast te stellen en budgetkeuzes te maken, kijken steeds meer adverteerders naar het modelleren van data, oftewel Media Mix Modelling (MMM). Daarnaast is MMM ook meer geschikt voor het meten van offline en online kanalen naast elkaar of het koppelen met andere KPI’s, zoals branding. Wel is er relatief veel historische data voor nodig – van minimaal een jaar of langer – en vraagt het opzetten om een flinke tijdsinvestering.

2. Meten en optimaliseren van kanalen

Door het verdwijnen van third-party cookies is er minder conversiedata beschikbaar. Vooral het meten van acties die plaatsvinden na de klik op een advertentie is daardoor logischerwijs lastiger geworden. Het meten van transacties via bijvoorbeeld een bedankpagina lukt zonder cookies bijvoorbeeld niet meer zo goed. Hoe kun je dan alsnog meten hoe succesvol een marketingkanaal is en hoe je binnen dit kanaal campagnes kunt optimaliseren? Daar zijn verschillende opties voor:

• Multi Touch Attribution: Voor het meten van effectiviteit van campagnes binnen bijvoorbeeld advertentieplatforms is MTA wél nog steeds relevant.
• Modellering: Platforms als Google en Facebook modelleren nu zelf al een deel van de gemiste data en je kunt ook (first-party) data inladen om de inschatting preciezer te maken. Dit kost weinig tijd en geld, alleen je weet niet precies hoe de platforms de modellering tot stand brengen.
• ID-matching met first-party data: Door conversiedata van je website op basis van een ID (zoals een gehasht e-mailadres) direct te delen met een advertentieplatform, is tussenkomst van cookies niet meer nodig. Wel vraagt dit een grote tijdsinvestering en is het op orde hebben van je first-party datastrategie onmisbaar. Maak bovendien als organisatie zelf de afweging of het delen van first-party data met derden past bij de verwachting van je klanten.
• Server-side tagging: Met server-side tagging zet je als het ware een eigen trackingdomein op (hier zijn verschillende tools voor). Via dit domein stuur je de data door naar servers van de advertentieplatform om zo alsnog te kunnen zien welke advertentie tot welke transactie het heeft geleid. Hierdoor ben je niet meer afhankelijk van browsers en cookies voor het meten van transacties.

3. Gebruik meerdere methodes en blijf testen

Ik beschrijf hierboven bewust meerdere methodes. Eén holy grail voor measurement, zoals de cookie misschien ooit was, is er namelijk niet en die gaat er wellicht ook niet meer komen. Gebruik daarom altijd meerdere meetmethodes naast elkaar. Zo kun je verschillende doelen – bijvoorbeeld campagneoptimalisatie of het meten van kanaaleffectiviteit – behalen, maar ook verschillende bronnen met elkaar combineren. Testen is ook van groot belang. Test verschillende meetmethodes om te kijken welke het beste bij je passen, maar zet vooral ook testen zelf als methode in. Varieer periodes met uitgaven per kanaal, zet een kanaal voor bepaalde tijd stop of doe een A/B-test op advertentieniveau. Zo kijk je op verschillende niveaus wat het beste werkt en kun je steeds verder optimaliseren.

Meer weten over measurement in een cookieless world? In de gratis DDMA Whitepaper: Cookieless world – Dit moet je nu weten gaan we er dieper op. Ook leggen we uit waarom de cookieless world een kans is, wat de laatste juridische ontwikkelingen zijn en hoe je een first-party datastrategie inricht, inclusief een voorbeeldcase van HEMA.