Zo verzamel je relevante data: zonder third party cookies
Voor 1% van de Google Chrome-gebruikers is het afschaffen van third-party-cookies al werkelijkheid. Voor IOS-gebruikers zijn 3rd party cookies al jaren verleden tijd. Want of je het nou wil of niet, ook voor niet-IOS-gebruikers komt het tijdperk van third-party-cookies tot een einde.
Google Marketing Platform is bijvoorbeeld al begonnen met het afbouwen van traditionele metrics gebaseerd op third-party-cookie tracking. Dit heeft alleen impact als je veel gebruik maakt van remarketing, omdat deze informatie cruciaal is bij het opzetten van gerichte marketingcampagnes.
In plaats daarvan, kan je beter overstappen op geavanceerdere voorspellende tools. Zo kan je resultaat blijven behalen en gepersonaliseerde marketing op grote schaal leveren. Want daar doe je het aan het eind van de dag voor.
De vragen die wij vaak krijgen zijn:
Komen deze vragen bekend voor? Lees dan het onderstaande stappenplan.
Nog niet weggejaagd door alle veranderingen? Gelukkig, want de essentie van marketing verandert niet. Maar wel de manier waarop marketeers deze principes uitvoeren. Om alsnog resultaten te blijven behalen moet je eerst:
Je hebt dit waarschijnlijk al duizend keer gehoord, maar dat is niet zonder reden: first-party-data (data rechtstreeks verzameld van je eigen klanten) zijn essentieel om duurzame groei te realiseren.
Dit klinkt misschien al ingewikkeld, maar is het niet. Want je hebt al een schat aan first-party-data in handen. Deze heb je opgeslagen in je CRM, CMS, via social media of e-mailmarketing.
Een belangrijk detail: wil je deze data volledig benutten, moet je nauwkeurige data tagging toepassen. Data tagging maakt het mogelijk om zinvolle analyses en gepersonaliseerde marketingberichten te maken, op basis van je first-party-data. Daarnaast maakt het ook gemakkelijker om de kwaliteit van deze data te beoordelen.
Toegang tot de volgende gegevens is van essentieel belang om de toekomstige voorspellende modellen aan te drijven:
Het correct taggen en activeren van first-party-data kan lastig zijn wanneer deze verspreid zijn over verschillende systemen.
Google Tag Manager (GTM) samen met een betrouwbaar Cookie Management Platform (CMP) biedt een sterke oplossing voor de uitdagingen rondom third-party cookies. GTM maakt het gemakkelijk om first-party data te taggen, terwijl een CMP helpt bij het beheren van cookie-toestemmingen voor betrouwbare dataverzameling. Deze combinatie maakt het eenvoudig om verschillende first-party data te taggen, centraliseren en standaardiseren op één locatie.
Bovendien kunnen marketing suites je helpen om offline en online metingen over betaalde en organische mediakanalen te bepalen voor een uitgebreid overzicht van de campagneprestaties.
Zoals we al hadden beschreven, werken de 1:1 modellen die afhankelijk zijn van cookies om gebruikers over verschillende sites en sessies te volgen niet meer. Je hebt dus dringend een nieuwe methode nodig, om te beoordelen hoe verschillende media-elementen elkaar beïnvloeden. Daar is Media Mixed Modeling (MMM) de meest geschikte techniek.
MMM is een aanpak waar je -met behulp van tools en analytics- kijkt naar het effect van verschillende variabelen die de uiteindelijke marketing KPI’s beïnvloeden.
Door verbanden te leggen met beschikbare sales- en marketing-data in combinatie met externe factoren. Voorbeelden van externe factoren die invloed hebben:
MMM kan op basis van deze data meerdere analyses opstellen, die helpen je campagnebudgetten en optimalisaties te sturen (naast je overkoepelende strategie).
Er zit alleen wel een keerzijde aan MMM. Je moet wel beschikken over een aantal meetpunten verspreid over je organisatie. En dit kost tijd. Wat een uitdaging kan zijn voor bedrijven die haast hebben óf een beperkt online datafundament. De potentie van MMM zit in het voortdurend experimenteren. Omdat het voorspellende modellen zijn, is het noodzakelijk om meerdere scenario’s te testen. Hieruit volgt dan ook een reeks aan mogelijke uitkomsten.
“Maar zonder third-party-cookies kan ik geen gepersonaliseerde berichten meer maken.” Een veelgehoorde opmerking. Geen paniek, je hoeft niet terug te vallen op
13-in-een-dozijn-berichten en brede targeting. Er is een manier om personalisatie toe te passen, waar consumenten op aan gaan.
AI-tools zijn gelukkig in staat om grote hoeveelheden data te analyseren, patronen te herkennen en vervolgens gepersonaliseerde gebruikservaringen in te richten.
Een goed voorbeeld hiervan is GMP’s Smart Bidding feature. Deze tool beoordeelt miljarden Het is een geautomatiseerde manier binnen Google Ads om biedingen voor advertenties aan te passen met behulp van machine learning. Deze tool helpt om je advertenties beter te laten presteren door automatisch te bepalen hoeveel je betaalt voor elke advertentie, gebaseerd op hoe waarschijnlijk het is dat iemand die de advertentie ziet iets zal kopen of een andere actie zal ondernemen. Zodat je de best mogelijke afstemming van publiek, berichtgeving en timing kunt bereiken
Veel AI-tools zijn alleen nog in de Beta-versie beschikbaar óf zelfs nog in ontwikkeling. Maar dit moet je niet weerhouden om te experimenteren en jouw strategie aan te passen aan de hand van de AI. Door er vroeg bij te zijn kan je écht afstand creëren met je concurrenten.
Omarm je deze vooruitgang? Dan zorgt dit ervoor dat je effectief door het veranderende landschap kunt navigeren, doelgerichte en gepersonaliseerde ervaringen kunt blijven leveren aan je publiek en je conversie doelen kunt bereiken.
