Waarom dit getal teams misleidt
View through conversies verwijzen naar omzet die wordt toegeschreven aan een gebruiker die een advertentie heeft gezien, maar niet direct heeft geklikt. Dit klinkt aantrekkelijk omdat het lijkt alsof de advertentie invloed heeft gehad zonder directe interactie. Teams kunnen hierdoor denken dat de campagne effectiever is dan daadwerkelijk het geval is.
Het probleem ontstaat doordat view through conversies geen causale relatie bewijzen. Het feit dat iemand een advertentie heeft gezien en later iets koopt, betekent niet automatisch dat de advertentie de aankoop heeft veroorzaakt. Er kunnen andere factoren meespelen zoals eerdere merkbekendheid, zoekopdrachten of externe aanbevelingen.
Bovendien worden view through conversies vaak gemeten binnen een bepaalde tijdsperiode na het zien van de advertentie, bijvoorbeeld 24 uur of 7 dagen. Dit tijdsvenster is arbitrair en kan leiden tot het toeschrijven van omzet aan een advertentie terwijl de aankoop eigenlijk door iets anders is beïnvloed.
Wat de metric werkelijk betekent
View through conversies geven inzicht in de mogelijke impact van een advertentie op het bewustzijn van een gebruiker. Ze laten zien dat een gebruiker in aanraking is gekomen met een campagne en daarna een aankoop heeft gedaan, zonder directe klik. Dit kan waardevol zijn om het bereik en de zichtbaarheid van een campagne te beoordelen.
Deze metric kan helpen bij het begrijpen van het effect van brandingcampagnes waar directe klikinteractie minder belangrijk is. Bijvoorbeeld, een gebruiker die meerdere keren een advertentie ziet kan hierdoor subtiel worden beïnvloed om later de website te bezoeken via een organische zoekopdracht en een aankoop te doen.
Het is belangrijk om view through conversies te zien als een indicatie van potentiële invloed en niet als harde bewijzen van directe verkoop. Ze zijn een onderdeel van het bredere plaatje en moeten worden gecombineerd met andere data zoals click driven conversies, attributiemodellen en klantonderzoek.
Waar de interpretatie misgaat
Een veelvoorkomende fout is het gelijkstellen van view through conversies aan directe omzet die door een campagne wordt gegenereerd. Dit leidt tot overschatting van de effectiviteit en kan resulteren in het verhogen van budgetten op basis van onjuiste aannames.
Teams vergeten soms dat view through conversies gevoelig zijn voor overattributie. In een voorbeeldscenario kan een gebruiker meerdere advertenties van verschillende campagnes zien, maar slechts één aankoop doen. Toch kan elke campagne een deel van de omzet toegeschreven krijgen, wat de werkelijke bijdrage vervormt.
Daarnaast wordt het tijdsvenster voor view through conversies vaak niet kritisch geëvalueerd. Een langere periode kan meer conversies toeschrijven, maar ook meer ruis introduceren. Zonder context en aanvullende analyses kan dit leiden tot verkeerde conclusies over de ROI van campagnes.
Een praktische beslissing is om view through conversies niet als enige succesindicator te gebruiken. Combineer deze met click driven conversies, analyseer klantgedrag en voer A/B testen uit om de echte impact van campagnes te bepalen. Transparantie over wat de metric wel en niet kan bewijzen voorkomt misleiding binnen teams.
Een uitgewerkt voorbeeld
Stel je voor dat een consument een displayadvertentie ziet voor een product maar niet direct op de advertentie klikt. Later bezoekt deze consument de webshop via een organische zoekopdracht en doet een aankoop. In dit scenario kan een view through conversie worden geregistreerd als de aankoop binnen een bepaalde attributieperiode plaatsvindt na het zien van de advertentie.
Dit betekent dat de advertentie mogelijk heeft bijgedragen aan de aankoopbeslissing zonder dat er een directe klik was. Het is echter belangrijk om te begrijpen dat deze conversie niet bewijst dat de advertentie de enige of doorslaggevende factor was. Er kunnen meerdere touchpoints en invloeden zijn geweest die tot de aankoop hebben geleid.
Een illustratief voorbeeld. stel dat 1000 mensen een advertentie zien en 50 daarvan kopen het product binnen 7 dagen zonder te klikken. De view through conversies zijn dan 50. Dit betekent niet dat de advertentie alleen verantwoordelijk is voor deze 50 verkopen, maar dat er een correlatie is tussen het zien van de advertentie en de aankoop.
Hoe je het probleem herkent
Een veelvoorkomend probleem is dat marketeers view through revenue interpreteren als directe impact van hun campagnes. Dit kan leiden tot overschatting van de effectiviteit van display of videoadvertenties.
Je herkent dit probleem wanneer view through conversies een groot deel van de gerapporteerde omzet vormen, terwijl click driven conversies relatief laag zijn. Dit kan wijzen op een attributieprobleem waarbij de bijdrage van andere kanalen wordt onderschat.
Daarnaast kan het voorkomen dat view through conversies worden toegeschreven aan campagnes zonder rekening te houden met de natuurlijke koopintentie of andere marketinginspanningen zoals e mail of social media. Dit maakt het lastig om de echte ROI van een campagne te bepalen.
Een ander signaal is wanneer de view through conversies sterk fluctueren zonder duidelijke verklaring, bijvoorbeeld bij seizoensgebonden producten of tijdens promotieperiodes. Dit kan duiden op een attributiemodel dat niet goed aansluit bij het koopgedrag.
Hoe je dit zelf oplost
Begin met het analyseren van je attributiemodellen. Gebruik meerdere modellen zoals last click, first click en data driven attributie om een completer beeld te krijgen van de klantreis. Dit helpt om de rol van view through conversies beter te plaatsen.
Maak gebruik van experimenten en A/B testen om de daadwerkelijke impact van view through impressies te meten. Bijvoorbeeld door een controlegroep te creëren die geen advertenties ziet en de conversies te vergelijken met een groep die wel wordt blootgesteld aan de advertenties.
Zorg voor een heldere definitie van je conversie attributieperiode. Een te lange periode kan leiden tot het toeschrijven van conversies aan advertenties die nauwelijks invloed hadden. Een kortere periode helpt om relevantere data te verzamelen.
Combineer kwalitatieve data zoals klantonderzoeken met kwantitatieve data. Vraag klanten bijvoorbeeld hoe ze het product hebben gevonden en welke rol advertenties speelden. Dit geeft extra context bij de cijfers.
Gebruik geavanceerde analytics tools die cross device en cross channel data integreren. Dit voorkomt dat view through conversies worden overschat doordat dezelfde gebruiker via verschillende apparaten wordt geteld.
Tot slot is het belangrijk om transparant te zijn over de beperkingen van view through conversies in rapportages en besluitvorming. Communiceer duidelijk dat deze cijfers een indicatie geven maar geen sluitend bewijs zijn voor directe impact.
Hoe Layer Insights dit aanpakt
Layer Insights onderscheidt duidelijk tussen view through conversions en click driven conversions. Een view through conversion ontstaat wanneer een gebruiker een advertentie ziet maar niet direct klikt en later alsnog converteert. Dit kan waardevolle informatie bieden over merkbekendheid en de impact van visuele exposure.
Echter kan een view through conversion niet bewijzen dat de advertentie de directe oorzaak is van de conversie. Er kunnen meerdere factoren meespelen zoals organisch zoeken, andere campagnes of externe invloeden. Layer Insights gebruikt geavanceerde attributiemodellen om deze nuances te identificeren en te kwantificeren.
Door het combineren van data uit verschillende kanalen en het toepassen van tijdsvensters kan Layer Insights beter inschatten in hoeverre een view through conversie daadwerkelijk aan de advertentie kan worden toegeschreven. Dit voorkomt overschatting van de effectiviteit van display of video advertenties.
De beslisregel
De belangrijkste beslisregel is om view through revenue niet automatisch gelijk te stellen aan directe impact. View through conversies tonen aan dat een advertentie mogelijk heeft bijgedragen aan het aankoopproces maar bewijzen dit niet onomstotelijk.
Bij het evalueren van campagnes is het verstandig om view through data te gebruiken als aanvullende indicator naast click driven data. Bijvoorbeeld kan een stijging in view through conversies wijzen op een groeiende merkbekendheid die later tot clicks en aankopen leidt.
Praktisch betekent dit dat beslissingen over budgetallocatie en campagneoptimalisatie altijd moeten worden gebaseerd op een combinatie van inzichten. Vertrouw niet uitsluitend op view through revenue om succes te meten maar integreer dit met andere meetmethoden zoals last click, multi touch attributie en klantonderzoek.
Een illustratief voorbeeld is een campagne waarbij 30 procent van de conversies via view through komt. Dit betekent niet dat 30 procent van de omzet direct door de advertentie is veroorzaakt maar dat deze conversies mogelijk mede beïnvloed zijn door de zichtbaarheid van de advertentie.