Een nieuwe standaard voor programmatic advertising

De programmatic wereld wordt steeds complexer. Door de opkomst van AI-gegenereerde content en de toename van Made-for-Advertising-sites is de controle over advertentie-omgevingen lastiger dan ooit. 

Om die uitdaging te tackelen, introduceerde Draft Digital als eerste bureau in Nederland Brand Standards, een AI-gedreven oplossing van Scope3 die content op nuance en context beoordeelt in plaats van via simpele keyword blocking.

In plaats van een standaard brand safety-lijst, bepaalt een LLM-agent (large language model) realtime of een webpagina geschikt is om een merk naast te tonen. Daarbij wordt rekening gehouden met context, merkwaardes, fraude-preventie, CO₂-uitstoot en attention metrics.

“We zijn trots dat Draft Digital als eerste Nederlandse partner Brand Standards heeft ingezet. Het laat zien hoe innovatie en duurzaamheid hand in hand kunnen gaan.”
— Kate Moeller, Director  of Partnerships Europe, Scope3

Strategie, implementatie en begeleiding door Draft Digital

Draft Digital begeleidde het volledige proces: van strategische opzet van de prompt tot technische implementatie en A/B-testing om de impact inzichtelijk te maken.
Samen met BridgeFund werd een Brand Standards-prompt ontwikkeld waarin nauwkeurig werd omschreven welke content ‘aligned’ en ‘unaligned’ is met het merk. Zo werd onder meer uitgesloten:

• content over geweld, fraude, oorlog of seksueel expliciet materiaal
  
• economische crisissen of negatief beleid richting kwetsbare doelgroepen
  
• puzzel-, gaming- en radiosites
• Daarnaast werd voorkeur gegeven aan kwalitatieve content in specifieke talen, waaronder Nederlands, Turks, Arabisch, Frans, Duits, Italiaans, Spaans en Engels.

De prompt werd vervolgens getest op 183.000 Nederlandse artikelen. Met feedback van het team werd de AI-agent continu verfijnd, een krachtig voorbeeld van het ‘Human in the Loop’-proces dat Draft Digital prefereert in haar AI-gedreven aanpak.

Meetbare impact op brand metrics én performance

De pilot, uitgevoerd door Draft Digital in samenwerking met BridgeFund, leverde overtuigende resultaten op:

• +2% hogere viewability (van 84% naar 86%)
  
• -30% lagere CPA
  
• +3% meer ad exposure >10 seconden (van 36,87% naar 39,61%)
  
• -50% daling in Cost per Lead in een A/B-test tussen twee line items

De inzichten bevestigen dat merkveiligheid niet ten koste hoeft te gaan van de performance. Door context slimmer te benutten, werd meer effect bereikt met minder advertising waste.

“Met deze aanpak konden we veel preciezer bepalen waar onze advertenties wél of juist níet thuishoorden. Dat gaf meer controle én merkbaar betere resultaten.”
— Mark Hoekx, Performance Marketeer, BridgeFund

De volgende stap: richting agentic advertising

Na het succes van de pilot werkt Draft Digital verder aan de structurele integratie van Brand Standards in haar volledige programmatic-aanpak. BridgeFund is één van de eerste partners die dit ook structureel toepast binnen haar campagnes.
De volgende stap? Testen met Brand Stories — een geavanceerde LLM-oplossing waarmee advertenties realtime worden gepersonaliseerd op basis van doelgroepsegmentatie.

“Agentic advertising is de toekomst. Dankzij deze technologie kunnen merken als BridgeFund schaalbaar, internationaal én inhoudelijk relevant adverteren. We kijken uit naar het vervolg.”
— Aliks Roling, Digital Marketing Consultant, Draft Digital

Maar laten we het in perspectief plaatsen.

Wat je moet weten

1. Geleidelijke uitrol – De update is gestart op 1 september, maar is nog niet op alle apparaten actief. Er is dus geen reden voor grote paniek.
   
2. Workarounds beschikbaar – Click ID’s worden op de standaard manier geblokkeerd, maar er zijn eenvoudige methoden om deze tóch in je advertentieplatforms zichtbaar te houden. Je data is dus nog bruikbaar.
   
3. Alternatieven in ontwikkeling – Partijen zoals Google werken al aan nieuwe oplossingen. Dit kat-en-muisspel speelt eigenlijk al sinds de invoering van de GDPR in 2018.
   
4. Beperkte impact – Het marktaandeel van Safari is volgens Statcounter ongeveer 18–19%. Belangrijk, maar niet allesbepalend.
   

Wat je zelf kunt doen

• Gebruik handmatige UTM’s i.p.v. Autotagging in Google Analytics. Dit was sowieso al een verstandige stap, aangezien Click ID’s in meerdere privébrowsers al verdwenen waren. Gebruik macro’s om fouten te voorkomen.
  
• Verbeter je tracking in advertentieplatforms, bijvoorbeeld via Enhanced Conversions of server-side tracking met CAPI.
  
• Deel Click ID’s op alternatieve manieren, zowel via Client-Side als Server-Side tracking.
  

Hoe wij dit aanpakken bij Draft Digital

Bij Draft Digital geloven we niet in afhankelijkheid van advertentieplatforms alleen. We zien vaak dubbelingen in attributiecijfers en merken dat GA4 of backend-data een onvolledig beeld schetsen.

Daarom ontwikkelen wij al jaren onafhankelijke attributiemodellen, gebaseerd op regressie en datagedreven analyses. Daarmee helpen we klanten om:

• De echte waarde van elk kanaal inzichtelijk te maken
  
• Budgetten slimmer te verdelen
  
• Flexibel te blijven wanneer Big Tech de spelregels verandert
  

Tegelijkertijd weten we dat het voeden van advertentieplatforms met data essentieel blijft voor hun algoritmes. Daarom geloven wij in een hybride aanpak: onafhankelijke metingen voor betrouwbaarheid, gecombineerd met slimme dataterugkoppeling voor optimale prestaties.

Dat is niet alleen beter voor resultaten, maar ook voor de privacy van gebruikers.

Conclusie

Apple’s update vraagt om aandacht, maar niet om paniek. Door je tracking te optimaliseren en te investeren in onafhankelijke modellen, blijf je als marketeer in control.

Bij Draft Digital kijken we niet naar headlines, maar naar duurzame strategieën. Zo helpen we onze klanten groeien, vandaag én in de toekomst.

Geen paniek. Wél perspectief.

Mad Science is een internationale organisatie en biedt franchise licenties aan in verschillende landen. Mad Science heeft haar hoofdkantoor in Canada en vanuit het hoofdkantoor wordt onder andere de (global) website beheerd en aangestuurd. In elk land wordt dus dezelfde landingspagina gebruikt, echter heeft de Nederlandse organisatie de wereldwijde producten gelokaliseerd. Hierdoor moesten er nieuwe pagina’s opgemaakt worden. In de huidige situatie was het niet mogelijk om dit op het reguliere domein te doen en hierdoor zijn er vanuit de Nederlandse organisatie aanvullende (sub)domeinen gecreëerd. Door deze keuze is er een wildgroei ontstaan aan verschillende domeinen en dat leidde tot een aantal uitdagingen:

• Consent Management: Doordat er in de klantreis meerdere domeinen gebruikt worden kreeg de gebruiker meermaals een cookiemelding te zien. Er moest tevens per domein apart consent uitgevraagd worden.
  • De gebruiker komt via Google binnen op https://nederland.madscience.org/ om vervolgens te solliciteren via https://werken.mad-science.nl/. De gebruiker krijgt hierdoor twee keer een uiting te zien.
• Tracking: Doordat er meerdere 3rd party sites met elkaar werden gekoppeld was het zeer moeilijk om goed inzichtelijk te krijgen wat er zowel op de websites gebeurt als wat de impact was van andere marketingkanalen. Hierdoor kon Mad Science niet aantonen dat de marketinginspanningen een bijdrage leverden.
  • Voorbeeld: Doordat verschillende sites naar elkaar refereren werd er vaker een ‘referral’-klik gemeten in GA4. Hierdoor was het marketingkanaal waar de klik vandaan kwam moeilijk tot niet te achterhalen.

Om het consentprobleem op te lossen moeten de websites samengevoegd worden, echter was dit niet een project voor de zeer korte termijn. Om die reden was het van belang om een alternatief te zoeken voor de meetbaarheid van de websites van groot belang. De huidige module van GA4 was niet toereikend voor het inzichtelijk maken van de inspanningen van Mad Science.

Om die reden is er gekeken naar de volgende zaken:

Customized Analytics: Waar GA4 redelijk uniform opgebouwd is, was het voor Mad Science belangrijk om bepaalde nuances te kunnen aanbrengen in de data. Het moet bijvoorbeeld mogelijk zijn sommige referral clicks uit te sluiten van een customer journey.

Attributie: In de tools (Meta, G-Ads, TikTok) waarin Mad Science adverteert werden over het algemeen geen conversies toegekend doordat de tracking niet goed stond vanwege de verschillende domeinen. Hierdoor was het niet mogelijk om de waarde van de kanalen toe te kennen. Daarnaast is het van belang dat er crossmediaal gekeken kan worden naar de effectiviteit van de inzetten.

Vanuit GA4 werden er onvoldoende inzichten vergeven, was attributie vaak beperkt tot last-click en was het niet mogelijk om custom oplossingen neer te zetten. Om deze reden is er gekeken naar een tool die dat wel kon.

De vervanging en oplossing bleek Billy Grace te zijn. Billy Grace is een Nederlandse scale-up en typeert zichzelf als ‘next-level’ analytics platform. Door middel van hun eigen first party pixel, hun session stichting model en de mogelijkheid om de tool in te vullen op basis van eigen wensen, maakte het een goede oplossing voor Mad Science.

• De voordelen van een First party pixel
  • Privacyvriendelijker en toekomstbestendig: First-party pixels en cookies worden direct door de website-eigenaar geplaatst en zijn daarmee in lijn met strengere regelgeving. Dit maakt ze minder vatbaar voor blokkades door browsers zoals Safari en Firefox, die third-party cookies actief beperken.
  • Betere datakwaliteit: Omdat first-party gegevens rechtstreeks van de gebruiker naar de website-eigenaar gaan, zijn ze betrouwbaarder en minder vatbaar voor fouten of verlies tijdens het proces. Dit resulteert in een nauwkeuriger weergave van gebruikersgedrag.
  • Eigendom van data: De data die wordt verzameld via een first-party pixel of cookie behoort exclusief toe aan de eigenaar van de website, wat controle geeft over hoe deze gegevens worden gebruikt en opgeslagen. Dit helpt bij het opbouwen van een robuustere klantendatabase.
• De voordelen van session stitching:
  • Ondanks dat een first party pixel helpt bij het vergaren van de data is het nog steeds mogelijk dat deze cookies verwijderd worden. Om die reden heeft Billy Grace ook een ander model gecreëerd om verschillende sessies te verbinden. Dit doet die door heel veel signalen op te slaan van de gebruiker zoals de helderheid, het Wi-Fi netwerk en andere apparaat gerelateerde gegevens op te slaan. Door deze duizenden signalen te vergelijken kan er een uniek anoniem profiel gecreëerd worden. 

Afbeelding 1: Channel Grouping – Via deze functionaliteit is het mogelijk om UTM’s uit te sluiten van attributie of om UTM’s toe te kennen aan Channel Groups. Hierdoor kun je met terugwerkende kracht je analytics verbeteren. 

Door het gebruik van Billy Grace was het dus mogelijk om een goed beeld te krijgen van de klantreis van Mad Science, echter kreeg ook Billy Grace nog veel referral verkeer binnen. Doordat deze tool ook een mogelijkheid biedt om bepaalde uitsluitingen te maken, kan dit probleem opgelost worden. In dit geval werden alle verschillende (sub)domeinen van elkaar uitgesloten. Hierdoor kreeg het een overzicht van alle sites en ook vanuit welke plek de sessie gekomen is. Denk hierbij aan de genoemde marketingkanalen, waardoor het mogelijk is om de impact te analyseren van de desbetreffende advertenties. 

Door de implementatie van de tool kan Mad Science nu: 

• Analyseren wat het gedrag van gebruikers over de verschillende Mad Science domeinen is. Hierdoor kan het de conversie verhogen. 
• Analyseren wat de impact van marketingkanalen is, waardoor het nu gecontroleerd budget in kan zetten voor wervingscampagnes, naschoolse projecten en in-klasprojecten. 

Op deze manier kan Mad Science verder bouwen aan het verwezenlijken van haar missie: “Kinderen inspireren de wereld te ontdekken met wetenschap en technologie”. Dit is een eerste stap, waardoor we beter kunnen meten wat de impact van online advertenties is geweest. Een volgende stap zou het toevoegen van offline data zijn of het creëren van een business case voor het bouwen van 1 geïntegreerd domein waar ook het consent goed geregeld kan worden. Hierdoor loopt de Nederlandse markt wereldwijd voorop.

Lot of Happiness gelooft in een mooiere wereld voor iedereen. Goede doelen, groot en klein, zijn hierin de drijvende kracht. Ze verdienen allemaal Lot of Happiness haar steun. Dat maakt Lot of Happiness dé loterij waar je stem telt en je impact groot is. En waarbij je kans maakt op mooie prijzen. Een miljoen op de bank. Of een nieuwe elektrische bakfiets voor de deur.

De uitdaging van Lot of Happiness

Lot of Happiness maakte aanvankelijk gebruik van traditionele client-side tagging om gebruikersgedrag te meten. Door strengere beperkingen vanuit browsers en platformen – zoals Apple’s Intelligent Tracking Prevention (ITP) – werd deze methode echter steeds minder betrouwbaar. Hierdoor ontstonden hiaten in de gebruikersdata, wat de datakwaliteit en de optimalisatie van marketingcampagnes negatief beïnvloedde.

Voor de meeste kanalen had Lot of Happiness inmiddels zowel client- als server-side tracking geïmplementeerd, maar voor hun AI-tool Billy Grace – die automatisch budgetten verdeeld over Google Ads, Bing, Meta, Snap en TikTok – was dat nog niet mogelijk. Omdat Billy Grace afhankelijk is van volledige en zuivere data, werd het verder verbeteren van de meetinfrastructuur onmisbaar. Op deze manier zouden de optimalisaties nog zuiverder worden. 

De oplossing door Draft Digital

Om het meetproces toekomstbestendig te maken, besloot Lot of Happiness als eerste adverteerder binnen Billy Grace een pilot op te zetten met Server Side Tagging (SST). Deze techniek maakt het mogelijk om data via een eigen serveromgeving te verzamelen, waardoor tracking robuuster wordt en minder gevoelig is voor ad blockers of browserbeperkingen.

De oplossing werd niet als vervanging van client side tagging geïmplementeerd, maar als hybride model waarbij beide systemen parallel draaien. Zo ontstaat een vollediger beeld van het klantgedrag, waarbij de sterke punten van beide methodes elkaar aanvullen. Op deze manier kon ook de vergelijking gemaakt worden wat er beter presteert, client of server side tagging. 

Resultaten van Lot of Happiness

De resultaten laten zien dat de hybride aanpak succesvol is en een aanzienlijke verbetering betekent voor de betrouwbaarheid van de data. Echter, was het wel opvallend dat client side meer unieke hits had en dat de ‘foutmarge’ hoger was op 

→ 2,04% méér server side hits gemeten in vergelijking tot client side tagging, oftewel: server side meet vaker een event dan client side. 

Tevens is er ook gekeken naar het aantal unieke events:

→ Slechts 3,26% van de web events kon niet gematcht worden met SST

→ Slechts 1,17% van de server side events kon niet gematcht worden met web events

Hieruit kunnen we concluderen dat client side meer unieke events meet en daarmee accurater is voor Billy Grace. 

“We horen vaak in de markt dat Server Side tagging hét alternatief is voor Client Side Tagging, echter blijkt uit deze tests dat beide meetmethoden elkaar goed aanvullen. Het is van groot belang om verschillende manieren van tracking te valideren met elkaar, maar vooral ook te combineren. Op die manier kom je het meest dichtbij de waarheid.”

— Aliks Röling, Digital Marketing Consultant bij Draft Digital

De verbeterde tracking zorgt ervoor dat Billy Grace nauwkeuriger zal werken, wat leidt tot een effectievere inzet van het marketingbudget over kanalen als Google, Meta, Bing, en Snap.

“Dankzij de combinatie van server side en client side tagging én de slimme sturing van Billy Grace, hebben we iets scherper inzicht in de waarde van elk marketingkanaal. We zien duidelijker waar rendement zit en kunnen sneller bijsturen.”

— Leo Nijs, Online marketeer bij Lot of Happiness

Vervolgstappen voor Lot of Happiness

De implementatie van Server Side Tagging is een belangrijke stap geweest, maar de optimalisatie is nog in volle gang. In de volgende fase wordt het Hubspot CRM gekoppeld aan Billy Grace, zodat backendgegevens (zoals klantwaarde, leadstatus en conversiecycli) automatisch worden teruggekoppeld aan het AI-model.

Hierdoor ontstaat een volledig geïntegreerd ecosysteem waarin data, automatisering en marketingstrategie elkaar versterken — en Lot of Happiness haar groeipotentieel optimaal kan benutten.

Google’s nieuwe gedachtegoed

Sinds 2020 probeert Google third-party cookies uit te faseren. De inzet van Google om een “Privacy Sandbox” op te bouwen was bedoeld om een nieuwe ecosysteem te bouwen zonder de noodzaak van cookies. Echter, lijkt Google door verschillende tests toch in te zien dat reguliere remarketing op basis van cookies beter werkt dan het nieuwe model binnen de Privacy Sandbox. Met name binnen de retargeting campagnes leek dit effect groot te zijn, maar ook binnen normale conversiecampagnes was de privacy sandbox niet gelijkwaardig aan de huidige werkwijze.

De impact op publishers

Daarnaast zien we dat uitgevers een daling in inkomsten incasseren wanneer third-party cookies werden verwijderd en wanneer uitgevers de Privacy Sandbox niet activeerden. Uitgevers die Google Ad Manager gebruiken, zagen de programmatic advertentie-inkomsten met 34% dalen bij het verkopen van advertenties zonder third-party cookies en zonder de Privacy Sandbox te implementeren. Met de implementatie van Privacy Sandbox was er nog steeds een daling: er was een daling van 20% in de programmatic advertentie-inkomsten van uitgevers via Google Ad Manager wanneer zij cookieless advertenties verkochten in Privacy Sandbox. Kortom: zowel Google als de publishers zouden minder omzet genereren zonder de third-party cookie.

En wat nu, adverteerder?

Voor adverteerders betekent dit besluit dat het landschap van online adverteren niet de drastische veranderingen zal ondergaan die werden verwacht. Cookies zijn essentieel geweest voor gerichte advertenties, waardoor nauwkeurige ad-personalisatie en effectieve retargeting mogelijk zijn. Het behoud van cookies stelt adverteerders in staat om huidige strategieën te handhaven zonder de noodzaak van onmiddellijke herziening. Desalniettemin heeft Google in veel gevallen een aandeel van circa 50%. Dit betekent dat het overgrote deel al slecht meetbaar is. Veelal zien we dat Google (maar ook Meta) hier modelering toepast, waardoor ze toch cijfers koppelen aan niet-meetbare inventory. Dit is ook een goed teken op als adverteerder op te letten.

Het Perspectief van Draft Digital

Bij Draft Digital zijn wij van mening dat bedrijven niet afhankelijk kunnen blijven van Google en bijbehorende third-party cookies. De verwachtingen van consumenten veranderen, met een groeiende vraag naar privacy en gepersonaliseerde ervaringen. De dominantie van Google in de browsermarkt dekt niet alle apparaten en browsers. Apple is hier frontrunner en loopt voorop ten aanzien van de third-party cookie uitfasering.

Wij geloven dat elke adverteerder los moet komen van third-party cookies en dat het zal moeten focussen op andere manieren van tracking en vooral een andere manier om de consument gericht en veilig te benaderen. Uiteindelijk moet het een mix worden van performance en luisteren naar de consument. De adverteerder zal vooral moeite moeten willen steken in het begrijpen van de consument, zodat het daadwerkelijk meerwaarde kan leveren.

De Toekomst van Privacy en Adverteren

Hoewel Google cookies operationeel zal houden, blijft het zich inzetten voor de ontwikkeling van de Privacy Sandbox. De introductie van nieuwe privacy-controles, zoals IP-bescherming in de incognitomodus van Chrome, laat zien dat Google wel stappen wilt zetten. Desondanks zijn deze stappen bij lange na van wat er verwacht werd.

Conclusie:

De ommezwaai van Google met betrekking tot het uitfaseren van cookies onderstreept de balans tussen privacy en functionaliteit in online adverteren. Bij Draft Digital benadrukken we het belang van verantwoordelijkheid, integriteit, samen groeien. Naarmate het digitale landschap blijft evolueren, zetten wij ons in om onze klanten te helpen deze veranderingen te navigeren met vertrouwen en verbetering. Wil je meer informatie hierover? Neem dan contact op via deze link.

Overige bronnen:

• Ad Age
• Ad Age

Data is een waardevol bezit geworden voor bedrijven. Het verzamelen en analyseren van gegevens kan waardevolle inzichten bieden die leiden tot verbeterde prestaties en besluitvorming. Met name binnen digitale marketing en programmatic advertising was data een belangrijk component in het succes. Hier werd gebruik gemaakt van 3rd party cookies die personen kunnen volgen over het internet. Op basis hiervan kon de gebruiker bediend worden met de juiste content, op de juiste tijd. Echter, zullen 3rd party cookies op relatief korte termijn definitief verdwijnen en is de betrouwbaarheid op dit moment ook verre van optimaal. Binnen veel browsers worden deze al grotendeels geblokkeerd.

Om die reden zoeken bedrijven naar oplossingen om toch gepersonaliseerd te adverteren. In veel gevallen wordt hiervoor gebruikgemaakt van server side tagging of customer match, echter zijn dit soort oplossingen gebruikelijk voor grote techbedrijven zoals Google en Meta, echter is dit lastig voor samenwerkingen tussen Nederlandse uitgevers zoals DPG Media of Marktplaats. Om die reden is er door verschillende partijen gekeken hoe er ook met deze partijen samengewerkt kan worden en de oplossing hiervoor lijkt een Clean Rooms.

Wat zijn Clean Rooms?

Databunkers zijn een opkomende technologie die de mogelijkheid biedt om gegevens veilig te delen en samen te voegen zonder de gegevens zelf te hoeven uitwisselen. Via Clean Rooms kunnen bedrijven waardevolle inzichten verkrijgen en gegevensgedreven beslissingen nemen zonder de privacy van een gebruiker in gevaar te brengen. Hier zijn enkele manieren waarop databunkers te werk gaan. 

Samenvoegen van gegevens in Clean Rooms

Databunkers maken het mogelijk om gegevens van verschillende bronnen te combineren zonder de feitelijke gegevens te delen. In plaats daarvan worden geaggregeerde en geanonimiseerde statistieken en patronen gedeeld, waardoor bedrijven inzicht kunnen krijgen in trends en gedragspatronen zonder individuele gegevens bloot te stellen. Tevens worden er enkel PII gegevens gebruikt waardoor je niet afhankelijk bent van 3rd of 1st party cookies. 

Cross-referentie-analyse via een Clean Room

Met Databunkers kunnen bedrijven gegevens vergelijken en analyseren over verschillende datasets zonder de gegevens zelf te delen. Dit stelt bedrijven in staat om inzichten te verkrijgen over klantgedrag, markttrends en andere waardevolle informatie zonder gevoelige gegevens bloot te stellen aan risico’s. Een voorbeeld hiervan kan zijn om jouw eigen klantenbase te vergelijken met die van een partner. Op deze manier kan je gericht op zoek naar nieuwe klanten. 

Gegevensbeveiliging in Clean Rooms

Clean Rooms maken gebruik van geavanceerde beveiligingsprotocollen om de vertrouwelijkheid en integriteit van gegevens te waarborgen. Dit omvat versleuteling, strikte toegangscontrole en monitoring van gegevenstoegang om ervoor te zorgen dat alleen geautoriseerde gebruikers toegang hebben tot de gegevens.

Databunkers zoals Infosum (www.infosum.com) & EDM (www.edm.nl) spelen een belangrijke rol bij het vinden van een balans tussen privacy en performance. Databunkers bieden een veilige omgeving om gegevens op te slaan en te verwerken, terwijl Databunkers bedrijven in staat stelt om waardevolle inzichten te verkrijgen zonder de gegevens zelf te hoeven delen. Door het gebruik van deze technologieën kunnen bedrijven privacy waarborgen, terwijl ze toch profiteren van gegevensanalyse en inzichten. 

Er is dus een manier om veilig data tussen verschillende partijen te delen, maar hoe werkt dit nou in de praktijk en op welke manier zou dit gebruikt kunnen worden? 

Voorbeeld om een clean room te gebruiken

In dit voorbeeld werken we met het bedrijf Draft wat advertenties wilt inkopen op NU.nl. 

• Zowel Draft als NU.nl stoppen persoonlijke data in hun eigen clean room.
  • Draft stopt enkel de data in de clean room die zij willen targeten. Bijvoorbeeld: personen die eerder een aankoop hebben gedaan.
  • NU.nl stopt alle data in de clean room, zodat de kans groter is dat er matches ontstaan. Daarnaast moet NU.nl een ID meegeven die binnen hun advertentie platforms gebruikt worden.
• Het is belangrijk om tussentijds af te stemmen hoe de data wordt opgebouwd. Moet er bijvoorbeeld op basis van een postcode gematcht worden, dan is het belangrijk dat de data op dezelfde manier geformatteerd wordt.
• Zodra de data in de databunkers zit wordt de data gematcht en deze wordt inclusief ID teruggeschoten naar het advertentieplatform van NU.nl.
• Nu kan Draft inkopen op deze ID’s via NU.nl en kan het de doelgroep opnieuw bereiken.

We kunnen concluderen dat databunkers een oplossing zijn om eigen data te gebruiken op externe platforms, maar wat kan je er precies mee?

Hoe kun je clean rooms inzetten om de digitale performance te verbeteren?

Targeting

Naast dat het mogelijk is om gebruikers terug te vinden, kan het ook gebruikt worden om klanten uit te sluiten. Tevens kan er ook gebruikgemaakt worden van look-a-likes. Doordat het externe platform kan zien wat deze gebruiker doet binnen de eigen omgeving, kan het ook op zoek gaan naar personen die lijken op de initiële groep. Hierdoor kan je relevanter advertenties laten zien. 

Dataverrijking

Doordat gegevens gematcht worden met externe platforms is het ook mogelijk om van deze data te leren. Mocht jij data delen met Marktplaats kun je in principe achterhalen welke categorieen jouw doelgroep veel bekijkt of gebruikt. Mocht jouw doelgroep van interieur houden, kan dit weer een haakje zijn, binnen overige marketing.

Kanalen

In principe kunnen databunkers bij alle kanalen ingezet worden waar CRM gematcht wordt. Op dit moment is dit veelal bij display en video advertising in samenwerking met partners zoals DPG Media, Mediahuis, Marktplaats, echter zou dit ook moeten kunnen op meer traditionele kanalen zoals TV. Binnen TV wordt er namelijk ook gebruikgemaakt van een tv-kastje waar persoonlijke data beschikbaar is. Op dit moment wordt er in Nederland nog niet gewerkt met addressable advertising op TV, maar dit gaat in de toekomst wel mogelijk worden: https://www.adformatie.nl/media/adverteerders-kunnen-tv-commercials-bij-talpa-en-rtl-richten

Vanaf dan komen er steeds meer mogelijkheden voor personalisatie op TV. In België is dit wel al mogelijk. 

Retail Media & Clean Rooms

Naast reguliere advertising zien we ook een trend op het gebied van retail media. Grote partijen zoals Albert Heijn, Jumbo, MediaMarkt en Amazon zijn hiermee aan het experimenteren in Nederland. Doordat deze retailers over zeer veel first party data beschikken kan een databunker ook de connectie zijn tussen de data van retailpartner en adverteerder. Hierdoor zijn ze niet afhankelijk van reguliere customer match oplossing.

Conclusie

In deze blog hebben we besproken hoe clean rooms een oplossing kunnen bieden voor bedrijven die gepersonaliseerd willen adverteren, vooral na het verdwijnen van 3rd party cookies. Databunkers stellen bedrijven in staat om gegevens veilig te delen en te combineren zonder de privacy van individuele gebruikers in gevaar te brengen. Ze bieden mogelijkheden voor data-analyse, targeting, kanalen en attributie.

Dankzij databunkers kunnen bedrijven samenwerken met externe partners, zoals publishers, om gepersonaliseerde advertenties aan te bieden aan de juiste doelgroep, zonder directe uitwisseling van first party data. Dit opent nieuwe mogelijkheden voor adverteren op verschillende kanalen, waaronder digitale platforms en in de toekomst zelfs traditionele kanalen zoals televisie.

Het gebruik van databunkers vereist echter een goede afstemming tussen betrokken partijen, zoals het bedrijf dat de data deelt en het platform dat de data ontvangt. Het is belangrijk om te zorgen voor een goede gegevensopbouw en overeenstemming over de gebruikte identifiers om succesvolle matching te garanderen.

Contact

Al met al bieden databunkers een veelbelovende oplossing om privacy en gepersonaliseerd adverteren in evenwicht te brengen. Door veilige gegevensdeling en geavanceerde analysemogelijkheden kunnen bedrijven waardevolle inzichten verkrijgen en doelgerichte advertenties aanbieden, terwijl de privacy van individuele gebruikers wordt beschermd. Het is een stap in de goede richting voor de toekomst van data-driven marketing. Wil je meer informatie ontvangen over databunkers neem dan contact op met ons.

Tags hebben een belangrijke rol bij het verzamelen van gegevens en het meten van prestaties. Tags stellen marketeers in staat om informatie te verzamelen over interacties en gedrag op websites. Er zijn twee mogelijkheden voor het implementeren van tags: server side tagging en client side tagging. Client Side Tagging werd in het verleden veelal gebruikt. Echter, door toenemende mate van gegevensbescherming en de beperkingen van 3rd party cookies is dit steeds lastiger te gebruiken. Daarom zijn marketeers op zoek gegaan naar alternatieve methoden om gegevens te verzamelen en advertenties te targeten. In deze blog brengen wij de verschillen tussen server side en client side tagging inzichtelijk te maken. Wil je meer weten over onze data & analytics dienstverlening? Check dan eens deze pagina.

Hoe zien de verschillende datastromen eruit bij server en client side tagging?

Client Side Tagging 

Te beginnen bij client side tagging. In dit geval worden er door externe platforms pixels geplaatst in de tag manager van de advertenties. Deze 3rd pixels worden afgeschoten op plekken op de website op basis van de tag manager instellingen. Doordat deze pixels als 3rd party’s worden geregistreerd zijn deze zeer gevoelig voor ad blockers en nieuwe restricties zoals ITP. 

Server Side Tagging

Binnen Server Side tagging worden er slechts enkele first party pixels geplaatst die data uitsturen naar een server. In deze server wordt de verschillende data opgeslagen en deze data wordt vanaf de server gestuurd richting de bepaalde platforms. Doordat dit om first party data gaat, zijn de beperkingen vanuit ITP en Adblockers een stuk beperkter. 

Wat zijn de verschillen op privacyniveau?

Privacy is een cruciale zorg in de hedendaagse digitale wereld. Server side tagging houdt in dat tags worden geactiveerd op de server van de website. Hierna wordt de pagina naar de gebruiker wordt gestuurd. Dit betekent dat alle gegevensverzameling en -verwerking plaatsvindt aan de serverkant. Hierdoor wordt het risico op blootstelling van persoonlijke gegevens aan externe partijen wordt verminderd. Het biedt meer controle over welke gegevens worden verzameld en met wie ze worden gedeeld. Dit komt de privacybescherming ten goede.

Aan de andere kant maakt client side tagging gebruik van tags die rechtstreeks in de browser van de gebruiker worden uitgevoerd. Dit kan leiden tot meer blootstelling van persoonlijke gegevens, aangezien externe partijen toegang kunnen krijgen tot deze gegevens. Dit roept vragen op over de privacy van gebruikers en de ethische aspecten van gegevensverzameling zonder expliciete toestemming.

Waarom helpt deze manier van tagging aan een verbeterde klantervaring?

Naast privacy speelt ook de effectiviteit van de tagging-methoden een rol. Server side tagging kan betere prestaties bieden in termen van snelheid en laadtijd van webpagina’s. Omdat tags aan de serverkant worden uitgevoerd, kan de belasting op de browser van de gebruiker worden verminderd, wat resulteert in snellere pagina ladingen en een betere gebruikerservaring. Dit kan vooral belangrijk zijn voor mobiele pagina’s, omdat hier vaker langere laadtijden voorkomen.

Waarom wordt Server Side Tracking juist nu interessant? 

Client side tagging daarentegen kan flexibeler zijn en biedt meer mogelijkheden voor dynamische tracking en personalisatie. Echter, met het uitfaseren van de 3rd party cookie wordt client side tagging steeds minder accuraat. De 3rd party cookie was lange tijd een belangrijk instrument voor het volgen van gebruikers over verschillende websites heen. Hierdoor konden marketeers gedetailleerde gebruikersprofielen opbouwen en targeted advertenties tonen.

Met de opkomst van privacyregelgeving hebben webbrowsers en platformen zoals Google en Apple maatregelen genomen om de trackingmogelijkheden van 3rd party cookies te beperken. Binnen Apple worden 3rd parties al veelal geblokkeerd, terwijl Google hier in 2024 mee zal gaan experimenteren. Dit heeft directe gevolgen voor client side tagging aangezien het afhankelijk is van het plaatsen en uitlezen van cookies in de browser van de gebruiker. Zonder trackinggegevens worden de inzichten en metingen die worden verkregen via client side tagging minder nauwkeurig, waardoor marketeers uitdagingen ondervinden bij het effectief targeten en personaliseren van advertenties.

Hoe kan Server Side Tagging helpen bij het verbeteren van jouw personalisatiestrategie?

Met server side tagging hebben marketeers de mogelijkheid om geavanceerder om te gaan met de data die wordt verzameld. Doordat de gegevensverzameling en -verwerking op de server plaatsvinden, hebben marketeers meer flexibiliteit en mogelijkheden om complexe analyses uit te voeren.

Een van de voordelen van server side tagging is dat marketeers de mogelijkheid hebben om verschillende databronnen te combineren. Door gegevens uit verschillende bronnen te integreren, zoals CRM-systemen, klantendatabases en andere interne gegevens, kunnen marketeers een vollediger beeld krijgen van hun doelgroep. Deze gecombineerde gegevens stellen hen in staat om diepere inzichten te verkrijgen en beter te begrijpen wie hun klanten zijn, wat ze willen en hoe ze zich gedragen. Voor retailers zou dit kunnen gelden dat ze ook offline data kunnen toevoegen aan hun marketingcampagnes. 

Daarnaast biedt server side tagging marketeers de mogelijkheid om geavanceerde targeting- en personalisatie strategieën te implementeren. Door gedetailleerde gegevens te verzamelen en te analyseren, kunnen marketeers hun doelgroepen beter segmenteren en relevantere advertenties en aanbiedingen leveren. Ze kunnen bijvoorbeeld demografische gegevens, interesses, browsegeschiedenis en gedragsinformatie gebruiken om gerichte campagnes te ontwikkelen die aansluiten bij de individuele behoeften en voorkeuren van de consument.

Met server side tagging kunnen marketeers ook nauwkeurigere inzichten verkrijgen over de effectiviteit van hun campagnes. Door gegevens op serverniveau te analyseren, kunnen ze een dieper inzicht krijgen in het gedrag van gebruikers en de impact van hun advertenties. Ze kunnen bijvoorbeeld meten welke advertenties leiden tot conversies, welke kanalen het meest effectief zijn en hoe gebruikers interageren met verschillende touchpoints in hun customer journey. Deze inzichten stellen marketeers in staat om hun campagnes te optimaliseren, marketingbudgetten effectiever te besteden en betere resultaten te behalen.

Wat zijn concrete voorbeelden om Server Side Tagging te gebruiken voor een verbeterde mediaperformance?

• Doordat er meer data naar de verschillende ad platforms wordt gestuurd is er meer ruimte om optimalisaties te doen en zal er minder gemodelleerd worden. Hierdoor worden minder aannames gedaan. 
• Binnen retail is het mogelijk om offline storesales data via de server terug te schieten naar de verschillende tools zoals Google Campaign Manager en Meta. Hierdoor wordt het mogelijk om op een omnichannel performance bij te sturen.
• Binnen veel Automotive merken wordt er gestuurd op een proefrit aanvraag. Door middels server side tagging ook terug te sturen of de aangevraagde proefrit 1) is op komen dagen en 2) heeft geconverteerd kan het algoritme van de platforms beter aangestuurd worden.
• Via Server Side tagging is het mogelijk om voor een langere periode data te koppelen aan bepaalde personen. Hierdoor zijn adverteerders in staat om een relevant aanbod te tonen voor een langere periode. Dit kan erg interessant zijn voor adverteerders met een langere customer journey zoals B2B of Travel. 

Conclusie

Kortom; Server side tagging is een goed alternatief voor client side tagging en heeft de volgende voordelen:

• Verbeterde gegevensprivacy en -beveiliging: Met server side tagging worden tags en tags direct op de server geïmplementeerd, waardoor de gegevensverzameling en -verwerking plaatsvindt in een vertrouwde en beveiligde omgeving. Dit vermindert de blootstelling van gevoelige gegevens aan externe partijen en versterkt de gegevensprivacy voor gebruikers.

• Verminderde afhankelijkheid van browsers: Client side tagging maakt gebruik van cookies die worden opgeslagen in de browser van de gebruiker. Het probleem is echter dat browsers steeds strenger worden als het gaat om het blokkeren van cookies van derden. Server side tagging omzeilt dit probleem doordat het niet afhankelijk is van de browser van de gebruiker, waardoor marketeers betrouwbaardere en consistente gegevens kunnen verzamelen.

• Betere gegevenskwaliteit en consistentie: Omdat server side tagging plaatsvindt op de server, kunnen marketeers meer controle uitoefenen over de gegevensverzameling en -verwerking. Dit resulteert in een betere gegevenskwaliteit en consistentie, omdat de verzamelde gegevens minder gevoelig zijn voor fouten of beperkingen van individuele browsers.

• Mogelijkheid voor geavanceerde dataverwerking: Doordat server side tagging plaatsvindt op de server, hebben marketeers toegang tot geavanceerde dataverwerkingstechnieken. Ze kunnen complexere analyses uitvoeren, data combineren met andere bronnen en geavanceerde targeting- en personalisatiestrategieën implementeren. Dit stelt marketeers in staat om nauwkeurigere inzichten te verkrijgen en gepersonaliseerde advertenties op maat te leveren.

Mocht je meer informatie willen over Server Side Tagging, hoe dit waarde kan toevoegen voor jouw organisatie of hoe dit geïmplementeerd kan worden, neem dan contact op met ons.

Data Management Platform (DMP)

Een Data Management Platform is ontworpen om gegevens van verschillende bronnen te verzamelen, op te slaan en te analyseren. Het belangrijkste doel van een DMP is om gedetailleerde segmentatie en targeting mogelijk te maken voor advertentiecampagnes. Een DMP is met name gericht op anonieme en geaggregeerde gegevens. Het verzamelt en verwerkt informatie zoals demografische gegevens, browsegedrag en online interacties om doelgroepen te identificeren en advertenties op basis van die segmenten te optimaliseren. DMP’s worden vaak gebruikt in programmatic advertising om advertenties te richten op specifieke doelgroepen op verschillende digitale kanalen.

Belangrijkste kenmerken van een DMP

• Verzamelt en analyseert anonieme gegevens van verschillende bronnen.
• Segmenteert doelgroepen op basis van demografische, gedrags- en interessegegevens.
• Optimaliseert advertentiecampagnes door het targeten van specifieke doelgroepsegmenten.
• Gericht op online advertenties en programmatic advertising.
• Beperkte focus op individuele klantprofielen en customer journey.

Customer Data Platform (CDP)

Een Customer Data Platform is gericht op het verzamelen, unificeren en beheren van klantgegevens van verschillende kanalen en bronnen. Het doel van een CDP is om een 360-gradenbeeld van individuele klanten te creëren, waarbij zowel online als offline gegevens worden geïntegreerd. Een CDP legt de nadruk op het begrijpen van het gedrag van individuele klanten, het identificeren van patronen en het bieden van gepersonaliseerde ervaringen gedurende de hele customer journey. Het stelt marketeers in staat om klantsegmenten te definiëren, geautomatiseerde marketingcampagnes te creëren en gepersonaliseerde communicatie te leveren op basis van individuele klantprofielen.

Belangrijkste kenmerken van een CDP

• Verzamelt en unificeert klantgegevens van verschillende kanalen en bronnen.
• Creëert individuele klantprofielen voor een 360-gradenbeeld van klanten.
• Biedt inzichten in klantgedrag en patronen voor betere segmentatie en personalisatie.
• Ondersteunt gepersonaliseerde marketingcampagnes en cross-channel communicatie.
• Legt de nadruk op de volledige customer journey en customer lifetime value

Hoewel het waar is dat DMP’s een belangrijke rol hebben gespeeld in het verleden, zijn er verschillende redenen waarom CDP’s tegenwoordig meer relevant en waardevol zijn voor marketeers. 

Anonieme gegevens

Een DMP is voornamelijk gericht op het verzamelen en analyseren van geaggregeerde en anonieme gegevens om doelgroepsegmenten te identificeren voor advertentiecampagnes. Dit maakt het moeilijk om gepersonaliseerde ervaringen te bieden aan individuele klanten. In tegenstelling hiermee legt een CDP de nadruk op het creëren van gedetailleerde en geïntegreerde klantprofielen, waardoor marketeers een diepgaand inzicht in individuele klanten kunnen verkrijgen. Dit stelt hen in staat om hyper-gepersonaliseerde marketingcampagnes te creëren en de klantbetrokkenheid te verbeteren.

Digital Marketing

Daarnaast is een DMP gericht op online advertenties en programmatic advertising. Het houdt zich bezig met het verzamelen en segmenteren van gegevens voor het optimaliseren van advertentiecampagnes op verschillende digitale kanalen. Een CDP daarentegen integreert gegevens uit verschillende kanalen, zowel online als offline, waardoor marketeers een volledig beeld krijgen van de interacties en voorkeuren van klanten op verschillende touchpoints. Hierdoor kunnen ze naadloze en consistente ervaringen leveren over alle kanalen heen.

Tracking

Als laatste wordt de bescherming van klantgegevens steeds belangrijker en wordt tracking steeds moeilijker. Veel DMP’s zijn nog ingericht op 3rd party cookies en maken gebruik van Client Side Tagging, terwijl deze binnenkort gaan verdwijnen. CDP’s zijn ontworpen met privacy en compliance in gedachten. Ook gebruiken CDP’s vooral first party data. Ze stellen marketeers in staat om gegevens te beheren in overeenstemming met de wettelijke vereisten en bieden controle en transparantie over hoe klantgegevens worden gebruikt.

Starten met een CDP

Het klinkt dus logisch om te starten met het inrichten van een CDP zoals Segment, Tealium AudienceStream, BlueConic of Salesforce CDP. Het is echter bekend dat dergelijke tools veel geld kosten en daarom kan het ook interessant zijn om naar tools zoals Google Cloud te kijken. Dit is geen kant en klare CDP oplossing, maar kan hetzelfde als eerder genoemde tools. Google Cloud kan inderdaad dienen als een kostenefficiënte CDP-oplossing vanwege de volgende factoren:

Schaalbaarheid en flexibiliteit

Google Cloud biedt een breed scala aan diensten en tools die kunnen worden gebruikt om een op maat gemaakte CDP-oplossing te bouwen. Met behulp van services zoals Google Cloud Storage, BigQuery en Dataflow kun je klantgegevens verzamelen, opslaan, verwerken en analyseren op grote schaal. Je hebt de flexibiliteit om de oplossing aan te passen aan je specifieke behoeften en groeipotentieel.

Pay-as-you-go-model

Google Cloud werkt op basis van een pay-as-you-go-model, wat betekent dat je alleen betaalt voor de resources en services die je daadwerkelijk gebruikt. Dit maakt het financieel aantrekkelijk voor kleinere adverteerders, omdat je niet wordt geconfronteerd met hoge initiële investeringen of langdurige contracten. Je kunt de kosten beheren en schalen op basis van je werkelijke behoeften. Dat is fijn als je klein wilt starten om vervolgens op te schalen.

Gegevensintegratie

Google Cloud biedt integratiemogelijkheden met verschillende gegevensbronnen en -systemen. Met behulp van diensten zoals Google Cloud Pub/Sub en Google Cloud Data Fusion kun je klantgegevens verzamelen vanuit verschillende kanalen en bronnen, zoals websites, mobiele apps en externe databases. Dit stelt je in staat om een vollediger beeld van je klanten te krijgen en hun gegevens te unificeren in een centrale opslagplaats.

Geavanceerde analyse en machine learning

Google Cloud biedt krachtige analyse- en machine learning-tools, zoals Google Cloud AI-platform en AutoML. Hiermee kun je waardevolle inzichten uit je klantgegevens halen, gedragspatronen identificeren, segmentatie toepassen en voorspellende modellen bouwen. Dit stelt je in staat om gepersonaliseerde marketingacties te ondernemen en de klantbetrokkenheid te vergroten.

Integratie met media

Google Cloud biedt uitgebreide integratiemogelijkheden met verschillende betaalde advertentieplatformen, waaronder DV360 (Display & Video 360), Google Ads, Meta (voorheen Facebook) en Snapchat. Deze integraties stellen adverteerders in staat om hun CDP-oplossing op Google Cloud te verbinden met deze advertentieplatformen en klantgegevens te benutten voor gerichte en effectieve advertentiecampagnes.

Conclusie

Hoewel Google Cloud geen kant-en-klare CDP-oplossing biedt, kan het worden gebruikt als een kostenefficiënte basis om een op maat gemaakte CDP te bouwen. Het stelt adverteerders in staat om klantgegevens te verzamelen, te beheren, te analyseren en gepersonaliseerde marketinginspanningen uit te voeren, terwijl ze profiteren van de schaalbaarheid, flexibiliteit en betaalbaarheid van het Google Cloud-platform.

Wil je dus meer uit je huidige klantenbase is het verstandig om een CDP in gebruik te nemen. Het is altijd belangrijk om hierin goed te kijken wat voor type CDP je in gebruik neemt. Vanuit Draft hebben we veel ervaring met het gebruik van CDP’s en wij adviseren hier graag in. Neem contact op via deze link of kijk eens hier..

Het doel van lead scoring is om de focus te leggen op leads die het meest waarschijnlijk zullen converteren naar klanten. Door scores toe te kennen aan leads, kunnen marketeers de hoogwaardige leads identificeren en prioriteit geven, zodat ze hun middelen efficiënter en effectiever kunnen inzetten.

Verticals waar lead scoring interessant voor is

Lead Scoring wordt vaak gebruikt bij merken met een relatief lange customer journey zoals travel, automotive of B2B. Bij lange customer journeys is het namelijk niet makkelijk om advertising goed meetbaar te maken. Een goed voorbeeld is hiervan het kopen van een auto. Bij het kopen van een auto kunnen de volgende stappen in het proces genomen worden:

• Heeft een nieuwe auto nodig.
• Wordt geïnspireerd van een auto via een video op social media.
• Zoekt naar het automerk via Google en vult de car configurator in.
• Belt naar de plaatselijke dealer voor een proefafspraak
• Koopt een auto fysiek bij de dealer

Doordat deze verschillende stappen via veel kanalen gebeuren is het moeilijk om het daadwerkelijke effect van elk contact te voorspellen en hierop bij te sturen. Om die reden kan het interessant zijn om lead scoring toe te passen om de waarde van elk contact beter te beargumenteren.

Onvoldoende conversiedata

Daarnaast zien we dat bij dergelijke merken vaak onvoldoende conversiedata beschikbaar is voor tools zoals Google en Meta om goed bij te sturen op het uiteindelijke doel. Vaak kan een algoritme pas goed zoeken naar nieuwe conversies bij +500 conversies per maand. Bij kleinere merken of merken met een erg dure conversie kan dit aantal natuurlijk lager zijn.

In principe is het verschil tussen lead scoring en reguliere attributie erg duidelijk. Bij reguliere attributie wordt er enkel gekeken naar een bepaalde actie zoals een klik, lead of aankoop. Bij lead scoring wordt er op basis van historische data bepaald hoeveel een bepaalde actie waard is. Er wordt dus niet alleen gekeken naar een enkele waarde, maar het combineert verschillende acties op de website om een verwachte klantwaarde te berekenen. Op deze manier kan er beter bijgestuurd worden op het uiteindelijke doel van de adverteerder. 

Stappenplan

Hieronder vind je een aantal stappen om te beginnen met lead scoring: 

• Identificatie: Bepaal de verschillende stappen in de funnel van jouw bedrijf. Dus wat is belangrijk om uiteindelijk waarde te creëren.
  
• Analyse: Analyseer op basis van alle beschikbare data wat de waarde is van de verschillende funnelstappen. Het is niet altijd zo; dat de laatste stap het meeste waarde heeft.
  
• Waardetoekenning: Ken waardes toe aan de verschillende funnelstappen, zodat het voor iedereen duidelijk is wat de waarde is van de verschillende stappen. 

Externe platforms

Nu je inzichtelijk hebt gemaakt wat de waarde van elke stap in jouw customer journey is, is het van belang om deze data ook te delen met externe platforms zoals Google, Meta en Snapchat. Op deze manier kan het datamodel ook gebruikt worden voor optimalisatie. Hier moeten de volgende stappen voor gevolgd worden. 

• Stel triggers in voor score-updates: Definieer de triggers die de score van een lead moeten bijwerken. Dit kan gebeuren wanneer een bepaalde actie wordt uitgevoerd. Denk aan het invullen van een formulier of het voltooien van een aankoop.

• Implementeer aangepaste tracking op je website: Plaats de benodigde trackingcode op de relevante pagina’s van je website om de acties van gebruikers te volgen en scores bij te werken. Meer informatie over goede tracking vind je hier.

• Configureer integraties met tools: Maak gebruik van de Google Ads Conversion Tracking-functie (of andere tools) om de gegevens van je aangepaste score-tracking te integreren met je Google Ads-account. Hierdoor kun je de scoregegevens gebruiken in je biedstrategieën en rapportages.

• Optimaliseer je campagnes op basis van scores: Pas je campagnes aan op basis van de lead scores. Je kunt bijvoorbeeld biedingen verhogen voor leads met hogere scores of specifieke advertentiegroepen targeten op basis van scoresegmenten.

DV360

Binnen de meeste platforms is er relatief veel technische kennis benodigd om Lead Scoring in te schakelen. Binnen DV360 is dit niet het geval en is het mogelijk om dit aan te passen in de interface. In de interface kun je een waarde toekennen aan bepaalde floodlights en het is ook mogelijk om hier het algoritme op bij te laten sturen. Door middel van een experiment kan je dan bepalen of dit meer waarde heeft gebracht.

Conclusie

Ondanks dat lead scoring een grote waarde voor bedrijven kan hebben, wordt dit mechanisme nog relatief weinig gebruikt. Hierdoor wordt er onvoldoende waarde gehaald uit hun marketingbestedingen. Mocht je hulp willen bij het implementeren van lead scoring kun je contact opnemen met ons. We helpen je graag!

Wil je op de hoogte gehouden worden van ons werk over Data & Analytics? Meld je dan aan voor de nieuwsbrief.

Mitch Voskuilen, CEO en founder van Billy Grace, is blij met de nieuwe samenwerking. “Met Billy Grace geven we marketingteams toegang tot AI, zodat ze in staat zijn de effectiviteit van online marketing binnen en over kanalen beter te automatiseren en optimaliseren. Dat leent zich perfect voor een merk als Pricewise, dat met een digitaal vergelijkingsplatform nog meer klanten in de marketingfunnel wil bedienen en wil laten converteren tot klanten. We kijken ernaar uit om de vergelijkingssite data-gedreven inzichten te bieden en online te helpen groeien.” 

Merel Dekker, Head of Marketing bij Pricewise: “We hadden bij Pricewise diverse tools voor het in kaart brengen van attributie, maar dat gaf ons niet de gewenste duidelijkheid voor optimalisaties. Met de AI-tool Billy Grace komen alle campagnes samen en zijn we in staat dit effect meetbaar te maken en meer synergie te creëren. Daarnaast kunnen we met behulp van Billy Grace onze campagnes beter plannen en optimaliseren, om zo Pricewise verder te laten groeien.” 

Winnend team: mens én machine

Lars Postmus, een van de founders van Draft Digital, zegt het volgende over de samenwerking met Billy Grace: “Wij zoeken altijd naar innovatieve oplossingen voor bestaande problemen. AI is daar een onmisbaar onderdeel van, omdat het ons onafhankelijke argumenten geeft voor beslissingen over marketinginspanningen. De slimme tooling van Billy Grace helpt ons om betere keuzes te maken. Wij geloven in de combinatie van slimme software en senior collega’s. Het winnende team is de combinatie van mens én machine.”

Over Billy Grace 

Het platform van Billy Grace laat marketeers samenwerken met zelflerende algoritmes (AI). Via het platform kunnen marketeers de effectiviteit van online marketing binnen en over kanalen beter volgen, attribueren, analyseren, automatiseren en optimaliseren. Zo stelt de startup marketeers weer in staat meer tijd vrij te maken voor taken waarin mensen het verschil maken. 

Over Pricewise

Pricewise is de onafhankelijke vergelijkingssite voor energie, verzekeringen, internet & tv, sim only en leningen. Pricewise helpt consumenten kiezen en zo te besparen op hun vaste lasten, zoals energie, verzekeringen, internet, tv, mobiel en lenen. Pricewise wil consumenten helpen door moeilijke contracten makkelijk, overzichtelijk en begrijpelijk te maken. Met een paar klikken vergelijk je eenvoudig en bespaar je tientjes of honderden euro’s. Pricewise heeft experts die alles voor consumenten op een rijtje zetten, kleine lettertjes groot maken en addertjes onder het gras vandaan halen.

Wil je weten hoe wij denken over deze samenwerking 

Wil je als adverteerder ook zo’n win-win situatie creëren, waarbij het merk groeit en de prestaties worden verbeterd. Neen dan contact op met ons!