Is Big Data de heilige graal in affiliate marketing?
Verbeter je marketingeffectiviteit met Big Data-analyses
Net als bij andere online marketing disciplines is Big Data een belangrijke trend in affiliate marketing. Met behulp van Big Data-analyses kun je verborgen patronen, onbekende correlaties en andere nuttige informatie vinden. Ook in affiliate marketing is dit een handig instrument voor adverteerders om hun inspanningen effectiever in te zetten en hun ROI te verhogen. Dat bleek uit een case study van BSkyB, de Britse tegenhanger van UPC en Ziggo, en Affiliate Window. Tijdens de zanox Expert Day, afgelopen 28 september, presenteerden Helen Southgate van BSkyB en Matthew Swan, Client Strategist bij Affiliate Window, hun meest interessante bevindingen.
Waarom is Big Data zo belangrijk?
Adverteerders kunnen Big Data-analyses inzetten om hun online marketing slimmer in te richten, zodat het meer oplevert. Naast het vergroten van je bereik en je salesvolume, kun je data-analyse ook gebruiken om de kwaliteit en de retentie van je sales te verhogen. Denk ook aan het inperken van je uitstroom van klanten (churn). Kortom, met Big Data kun je sterk sturen op het realiseren van een hoge klantwaarde, de heilige graal voor de meeste marketeers. Daarnaast kun je met de inzichten uit de data-analyses het gehele online kanaal eerlijker attribueren. Want wie brengen sales en wie de assists? En wie beloon je met welke vergoeding?
Voordat je met Big Data aan de slag gaat
Een belangrijke succesvoorwaarde is dat adverteerders bereid zijn om hun klantdata te delen met het affiliate netwerk, zodat de data van adverteerders en het netwerk gecombineerd en verrijkt kunnen worden. De eerste stap is om de customer journey in kaart te brengen. Welke online kanalen dragen ertoe bij dat een consument een klant wordt? De adverteerder heeft inzicht in de search- en displaykanalen, terwijl het affiliate netwerk de verschillende affiliate kanalen kan identificeren. Daarnaast is het belangrijk om van te voren duidelijke KPI’s op te stellen. Waar ben je naar op zoek en wat vind je belangrijk? Wil je bijvoorbeeld weten wie en welke kanalen de klanten aanbrengen die het meeste bij je uitgeven? Misschien ben je juist op zoek naar de kanalen die de trouwste klanten leveren. Formuleer daarom duidelijk je KPI’s en focus je onderzoek op die punten.
Inzichten uit de customer journey
Uit het multi-channel onderzoek van de case study werd direct duidelijk hoe belangrijk het affiliate kanaal is voor BSkyB. Bij maar liefst 57 procent van het totaal aantal sales waren affiliates betrokken. Kijk je uitsluitend naar de direct gerealiseerde sales, dus minus de assists, dan kon 31 procent van het totaal aantal sales toegeschreven worden aan affiliates. Maar hier hield de analyse niet op. Gezien de verhitte discussies over conversie-attributie en het last click-vergoedingsmodel in affiliate marketing, waren Matt Swan en Helen Southgate erg benieuwd naar de herkomst van sales binnen het affiliate kanaal. Daarom bekeken ze hoeveel affiliates betrokken waren bij een sale. Uit de analyse bleek dat bij maar liefst 92 procent van de sales één affiliate betrokken was. Het aantal cookieoverschrijvingen viel dus mee.
Dit resultaat bevestigt de uitkomst van een eerder onderzoek van zanox-M4N door Fleur Lamers: “De feiten over cookieoverschrijving binnen affiliate marketing”. De client strategist vond in haar onderzoek dat er bij gemiddeld 90 procent van de sales maar één affiliate betrokken was.
Klantwaarde binnen affiliate marketing
Het tweede gedeelte van de BSkyB-case study gaat dieper in op de kwaliteit van de aangebrachte klanten via affiliate marketing. Ook hier waren verrassende uitkomsten. Zo bleek dat kortingscodesites gemiddeld genomen de meest waardevolle klanten aanbrachten. Matt Swan en Helen Southgate gaven geen verklaring voor deze uitkomst. Het is gissen geblazen, maar als we beïnvloedingsdeskundige Robert Cialdini hierbij betrekken, dan kunnen we de uitkomst misschien verklaren door het beroemde wederkerigheidsprincipe. De impliciete sociale afspraak: “ik bewijs je een dienst, dan hoop ik dat jij me daarvoor vroeg of laat beloont met een wederdienst” wordt in deze gevallen tot uiting gebracht door klanten met een hogere uitgave bij de adverteerder omdat zij korting hebben ontvangen.
Tenslotte is in de case study gekeken naar verschillende affiliates binnen hetzelfde affiliatesegment. In deze case study werden verschillende cashback-affiliates nader onderzocht. Daar bleken de verschillen groot te zijn. Zo bracht een bepaalde cashback-affiliate klanten aan die veel besteedden, maar die ook minder trouw waren, dus waarbij de churn relatief hoog was. Een andere affiliate bracht klanten aan die veel besteedden en die erg trouw waren. Deze analyse laat zien dat affiliate marketing voor adverteerders méér kan betekenen dan alleen het boosten van sales. Data-analyses kunnen bijdragen aan het aanbrengen van meer waardevolle klanten.
Beloning naar prestatie
Een logische vraag is vervolgens: hoe richt je een passend vergoedingsmodel in? Tijdens de Q&A werd aan Matt Swan en Helen Southgate deze belangrijke vraag gesteld. Het antwoord was dat het vergoedingsmodel van BSkyB zeer complex is. Niet alleen werd rekening gehouden met de verschillende affiliatesegmenten; de vergoedingen konden per individuele affiliate verschillen. Het uitgangspunt was in ieder geval om naar prestatie te belonen en daarbij werd niet alleen rekening gehouden met het aantal sales, maar ook met de waarde van de aangebrachte klanten.
Conclusie
Of Big Data de heilige graal is in affiliate marketing moet nog blijken. Wel helpt een Big Data-analyse adverteerders om de verschillende online kanalen goed op elkaar af te kunnen stemmen, deze slimmer in te zetten om nog betere resultaten te behalen. En – niet onbelangrijk – deze eerlijker te vergoeden. Waar affiliate marketing momenteel vooral als volumekanaal wordt ingezet, is het voor adverteerders interessant om te kijken hoe zij met behulp van Big Data meer waardevolle klanten kunnen realiseren.
Hieronder de presentatie over Big Data van Affiliate Window en BSkyB
Als ik lees “Zo bleek dat kortingscodesites gemiddeld genomen de meest waardevolle klanten aanbrachten”, ben ik benieuwd of er ook gekeken is of dit nieuwe of bestaande klanten waren. (ik kon het in de presentatie niet zo snel vinden)
Het gebeurt veel dat huidige klanten voor ze een bestelling plaatsen nog even kijken of er ergens een kortingscode actief is. En zo wordt de sale, die van een huidige klant is toegeschreven aan een kortingscode affiliate. Lijkt me ook niet de bedoeling.
Beste Astrid, het fenomeen dat jij beschrijft in relatie tot de klantwaarde, wordt inderdaad niet beschreven. Overigens kunnen adverteerders aan de kliktijd in de statistieken van affiliate netwerken afleiden of een consument dat heeft gedaan voordat hij een aankoop deed. Wij gaan er vanuit dat Helen en Matt dit in hun onderzoek hebben meegenomen in hun analyse. Ik zal hen deze vraag iig voorleggen en ik hou je op de hoogte.
Ik vond het een hele interessante lezing die andere onderzoeken bevestigen (zoals ook het onderzoek van Fleur en eentje van Affiliate Window) Zeker wat betreft overschrijvingen. Een interessante uitspraak van Helen vond ik:
“we have the same discussion in the UK about overwriting by cashback and vouchersites. Forget it: Search it is”.
@Yoteng Het is allemaal niet zo heel rechtlijnig. Het is belangrijk om in het achterhoofd te houden dat kliktijd ook een vertroebeld beeld kan geven. Iemand die weet dat er een kortingscode beschikbaar is en pas klikt op de “click to reveal button” op het moment dat moet worden afgerekend, hoeft niet per definitie een consument te zijn die nog snel even een code is gaan zoeken.
Ik vond het een hele interessante lezing die andere onderzoeken bevestigen (zoals ook het onderzoek van Fleur en eentje van Affiliate Window) Zeker wat betreft overschrijvingen. Een interessante uitspraak van Helen vond ik:
“we have the same discussion in the UK about overwriting by cashback and vouchersites. Forget it: Search it is”.
@Yoteng Het is allemaal niet zo heel rechtlijnig. Het is belangrijk om in het achterhoofd te houden dat kliktijd ook een vertroebeld beeld kan geven. Iemand die weet dat er een kortingscode beschikbaar is en pas klikt op de “click to reveal button” op het moment dat moet worden afgerekend, hoeft niet per definitie een consument te zijn die nog snel even een code is gaan zoeken.
@Jelle, gezien de reactie van Matt, is deze vrees eigenlijk ongegrond. In de UK zijn de grootste kortingscodesites de eerste bestemming om aanbiedingen te vergelijken voordat zij doorgaan naar de adverteerder. Dus ipv dat consumenten vanuit de webshop naar een kortingscodesite bezoeken, is het eerder andersom. Sterker nog, Matt stelt dat de grootste kortingscodesites bekender zijn dan veel shops en merken die ze promoten.
[1]
Matt Swan en Helen Southgate komen op 92% via 1 affiliate, Fleur Lamers op 90%, wat is er dan zo interessant aan conversie-attributie ?
[2]
Matt stelt dat de grootste kortingscodesites bekender zijn dan veel shops en merken die ze promoten.
Op andere plaatsen, waaronder het affiliateforum heb ik meermalen betoogd dat adverteerders hun eigen graf graven bij toepassing van een teveel aan kortingscodes, degeen die tijdelijk wint is de goedkoopste, kan in eeuwen tijds nooit lang duren.
Zijn ‘Big Data’niet voor nodig, alleen af en toe kijken naar wat er in het verleden en heden al voorhanden is. En zeker voor winkeliers die nu al krappere marges tegenkomen. Is ook het voordeel van PC en internet, geautomatiseerd is een database sneller op orde dan een kartonnen kaartenbak, is ook sneller een puinzooi. Analoog : verkeerde strategie is sneller fataal. 😉
Beste Ruud,
Matt en Helen hebben meerdere online kanalen onderzocht, bijvoorbeeld ook search en display. Ook is het goed om met onderzoekscijfers te laten zien dat bepaalde aannames over cookie-overschrijvingen niet altijd met de werkelijkheid stroken. Daarnaast is het interessant om ook binnen het affiliate kanaal te kijken of er verschil bestaat in de waarde van de klanten die verschillende affiliates hebben aangebracht. Een adverteerder zou op basis van deze kennis kunnen besluiten om bepaalde affiliates hiervoor beter te belonen (dat is iets wat BSkyB ook doet).
Met vriendelijke groet,
Yoteng
Beste Yoteng,
Mooie case maar heb wel vragen bij de cijfers:
– Ik zie op slide 2 dat 20 van de online sales via affiliate marketing komt.
– Op slide 6 zie ik dat 50% via affiliate marketing komt (last click only).
Hoe komt het dat deze cijfers niet overeenkomen?
groeten,
Bart
Gerelateerde artikelen
Marketingfacts. Elke dag vers. Mis niks!
Marketingfacts. Elke dag vers. Mis niks!