Digital Analytics Congres 2019 Round-up

Digital Analytics Congres 2019 Round-up

, en   •  10 oktober 2019

Dinsdag 8 oktober 2019 vond opnieuw een editie van het Digital Analytics Congres plaats. Deze dag zat vol lezingen van onder andere KPN, Transavia, VodafoneZiggo, Google, Netprofiler en meer. Collega’s Erica Hokse, Niels van ‘t Erve en Christiaan Dollen waren aanwezig bij dit event om onze kennis over digital analytics een boost te geven. Wij pikten de krenten uit de pap en zetten hier de belangrijkste learnings op een rij.

Digital Analytics Congress 2019

Digital analytics trends: a changing industry and what’s next

Krista Seiden | KS Digital

Veel van de huidige analisten, ondervraagd door Krista Seiden, werken met de grotere moderne web tracking platformen, waaronder Google Analytics en Adobe Analytics. Vaak wordt er gebruik gemaakt van een subset aan additionele tracking tools zoals Mixpanel, Amplitude en Heap. In haar onderzoek ziet ze een grotere vraag ontstaan naar in-house / DIY analytics tools naast bestaande toolings. Denk hierbij aan Snowplow in combinatie met Snowflake of eigen data warehouse oplossingen.

De toekomst van digital analytics voor Google (red. Krista werkte tot voor kort bij Google) is de stap naar event-based tracking. Dit blijkt vooral door de grote stap die Google onlangs zette door de web+app property (open beta) beschikbaar te stellen. Vooral het vooruitzicht van deze property in combinatie met andere data streams uit native Google apps (Ads, DoubleClick, Optimize) is zeer interessant. Middels BigQuery is het mogelijk om deze data gratis te exporteren vanuit je web+app property, om zo makkelijker data beschikbaar te stellen voor (realtime) analyses. Dit maakt de nieuwe property bijzonder krachtig. Vermoedelijk worden in de nabije toekomst Classic en Universal uitgefaseerd.

Learnings

  • Web tracking platformen van Google en Adobe hebben nog steeds vaak de voorkeur, met daarnaast vaak een tweede tool als Mixpanel, Heap of Amplitude.
  • Beweging van in-house DIY tooling neemt toe; tools als Snowplow en Snowflake dienen in de gaten gehouden te worden.
  • De toekomst van web tracking bij Google verschuift van session naar meer event-based tracking. De nieuwe web+app property laat dit zien. Google’s grootste focus ligt dan ook bij web+app property en zal waarschijnlijk eind 2020 Classic en Universal Analytics uitfaseren.

How to cope with Intelligent Tracking Prevention?

Marta Saratowicz | Resolution Media

Met de komst van Intelligent Tracking Prevention (ITP) begin dit jaar en recent nog de bekendmaking van ITP 2.3 wordt verzamelde data steeds minder houdbaar. Ongeveer 40% tot 60% van websiteverkeer komt tegenwoordig via Apple devices (en dus met een Safari browser), zo vertelt Marta Saratowicz. In haar presentatie laat ze zien hoe om te gaan met Intelligent Tracking Prevention. Volgens Marta zijn er meerdere opties om de toepassing van ITP tegen te gaan. Ze noemt onder andere het uitsluiten van ITP ‘geïnfecteerde’ browsers in targeting lijsten, maar ook de mogelijkheid om toegang tot een website geheel te ontzien voor Safari gebruikers. Dit zijn natuurlijk vrij radicale maatregelen die je liever niet wilt toepassen. Er zijn alternatieven in opspraak, zoals het gebruik van localStorage, het gebruik van CNAME records. Veel interessanter is het toepassen van unified sessions op basis van User ID. Door gebruikersprofielen op te bouwen op basis van User ID’s in plaats van cookies zijn we minder afhankelijk van cookies en dus ervaren we minder last van ITP.

Learnings

  • De adoptie van ITP onder browsers blijft toenemen, door systemen als macOS en iOS die ITP integreren in Safari browsers.
  • Een eenduidig antwoord tegen ITP is er niet, maar het is duidelijk dat we ITP niet moet een simpele cookie rewrite of gebruik van localStorage tegen zullen gaan.
  • Los van het feit dat ITP ons dwingt om alternatieve tracking wijzen te vinden is het investeren in unified sessions op basis van User ID een goed alternatief.

How to cope with Intelligent Tracking Prevention 2.3

Sidenote: Ook Google was deze dag te spreken over de increasingly cookieless world, maar liet deze dag in hun keynote met de titel ‘Acting on your analytics data in an increasingly cookieless world’ niets los over ITP. Het is dus nog de vraag hoe de browser en advertising gigant zal omgaan met de handhaving op cookieless websites.

Data centralisation & Online personalisation: two factors to create a better user experience

Roos van Duren & Marie Othats | KPN

Hoe kom je tot een betere user experience over de gehele customer journey van je klanten? Dit was de uitdaging van Roos van Duren en Marie Othats van KPN. Ze stonden voor diverse uitdagingen, waaronder dat data in verschillende stappen binnen de customer journey afzonderlijk werd verzameld. Daarnaast werkten er verschillende teams binnen de organisatie aan de customer journey, zonder dat deze teams overstijgend met elkaar samenwerkten. De oplossing leek eenvoudig: de verzameling en verwerking van data centraliseren en team overstijgend werken met verschillende product owners om zo maximale impact te bereiken in de customer journey van klanten.

De oplossing: de verzameling en verwerking van data centraliseren en team overstijgend werken met verschillende product owners om zo maximale impact te bereiken in de customer journey van klanten.

Ze ondernamen meerdere stappen om tot deze oplossing te komen, namelijk:

  1. Meer dedicated samenwerken met data analisten om werkelijk stappen te zetten.
  2. Er werd een product owner aangesteld om zich te ontfermen over data gedreven werken volgens een strategie.
  3. Door binnen de organisatie te inventariseren naar de requirements van het data platform is er een framework ontworpen om over verschillende databronnen data op universele wijze te verzamelen.

Uiteindelijk leidde het eigenaarschap middels een eigen team en product owner, in combinatie met het centraliseren van de data, tot een meerwaarde voor de organisatie.

Learnings

  • Optimaliseren van de customer journey is moeizaam wanneer data zich in aparte silo’s bevindt en teams en product owners niet team overstijgend werken.
  • Data gedreven teams integreren binnen de organisatie kost tijd en energie, ook voor een grote telecom als KPN. Houd rekening met weerstand en maak een duidelijke case die laat zien wat de waarde van data gedreven teams is.
  • Werk aan standaardisatie binnen de organisatie. In het voorbeeld van KPN ging het om het standaardiseren van het framework voor data verzamelen, wat het mogelijk maakte om data te verzamelen over meerdere silo’s heen.

Data Enablement: How to get your organization truly data-driven and focused on results

Judith Ram | Netprofiler

Judith Ram vertelt in deze keynote welke stappen Netprofiler zet in hun Data Enablement Program om zo tot werkelijk data gedreven teams te komen en maximale waarde te halen uit data teams. Hoe kom je tot een team dat werkelijk insights haalt uit data en tot innovaties kan komen, naast de dagelijks werkzaamheden van rapportages, ad hoc analyses en dashboarding? Data Enablement betekent dat (marketing) medewerkers data literate maken zodat ze in staat zijn zelf inzichten te halen uit data die tot hun beschikbaar wordt gesteld. Denk aan inzien van rapportages, dashboards en zelf de nodige data tot zich te nemen.

Door de organisatie data literate te maken, ontstaat er meer tijd en ruimte voor de data specialisten om te innoveren en nieuwe data producten te ontwikkelen.

Door de organisatie data literate te maken, ontstaat er meer tijd en ruimte voor de data specialisten om te innoveren en nieuwe data producten te ontwikkelen. Hierdoor faciliteert de data specialist niet alleen klanten en collega’s, maar ook de groei van de organisatie in het data gedreven werken. Als er een tekort is aan data adoptie binnen de organisatie, gaat er veel tijd en energie verloren aan basale data rapportages en analyses. Hierdoor wordt het effect en de meerwaarde van de data specialist geminimaliseerd, omdat deze vooral bezig is met routine werkzaamheden.

Data Enablement in a digital data driven organisation

Learnings om data adoptie en data enablement tot stand te brengen

  1. Cultuur en strategie: het werkt niet top down, maar data enablement vereist vooral inspanning van de medewerkers zelf.
  2. Techniek vormt een drempel: het kost tijd en veel energie om technische processen op te zetten.
  3. Kennis en vaardigheden: data projecten vormen een probleem wanneer er veel werk ligt en wanneer de organisatie (buiten de data specialisten) niet data literate is.

Transavia: op weg naar een persoonlijke en relevante klantervaring

Helene Hallebeek | Transavia

Aan de hand van verschillende voorbeelden van experimenten liet Helene Hallebeek zien hoe ze bij Transavia de klantreis personaliseren. Zo krijgen gebruikers die voor het eerst op de website komen een andere homepage te zien dan gebruikers die al een vlucht hebben bekeken of binnen 30 uur gaan vliegen.

Behalve dat maken ze bij Transavia ook gebruik van voorspellingsmodellen. Op basis van diverse variabelen wordt bijvoorbeeld berekend hoe groot de kans is dat een bezoeker in het reserveringsproces ruimbagage gaat bijboeken of alvast een stoel wil reserveren. Dit doen ze op basis van de reisduur, de bestemming, het aantal personen in de boeking, de leeftijd van de personen in de boeking, et cetera. De kans dat iemand ruimbagage wil bijboeken is namelijk veel kleiner als hij of zij een weekend weg gaat. Waarom zou je deze gebruikers dan ‘lastig vallen’ met al die extra stappen in het reserveringsproces?

Door te segmenteren en te voorspellen maakt Transavia de klantervaring relevant en persoonlijk.

Learnings

  • Denk na over de verschillende bezoekers die op je website komen, probeer je in te leven op hun centrale vraag en segmenteer deze groepen.
  • Gebruik de data die je hebt om te voorspellen waar de gebruiker wel of geen behoefte aan heeft en pas je website/content/kanalen hierop aan.

From data to psychological insight

Roos van Dam & Anouk Erens | Online Dialogue

Webstatistieken en funnels zijn leuk, maar in feite zegt het je niks over waarom gebruikers zich op een bepaalde manier gedragen of waarom ze op een bepaald punt massaal uitstappen. Roos van Dam en Anouk Erens vertellen hoe je betekenis geeft aan je data door het te combineren met klantinzichten en psychologie.

Dit doe je in drie stappen:

  1. Beschrijf wat je ziet in de data;
  2. Verklaar de data die je ziet aan de hand van klantinzichten of inzichten vanuit de psychologie;
  3. Voorspel gebruikersgedrag op basis van een gedragsmodel.

Learnings

  • Koppel je hypotheses aan een overkoepelend gedragsmodel dat van toepassing is op jouw business en jouw klanten om te voorkomen dat je ‘in het wilde weg’ gaat A/B-testen.
  • Een negatief testresultaat betekent niet meteen dat je hypothese onwaar is. Doe meerdere experimenten om je hypothese te valideren. En vergeet niet te falen. Daar leer je het meeste van.

Optimaliseer je optimalisatieprogramma

Annemarie Klaassen | VodafoneZiggo

Annemarie Klaassen, Lead CRO analyst bij VodafoneZiggo, nam ons mee in het optimaliseren van je optimalisatieprogramma. Wist je dat maar liefst 51% van de CRO-specialisten moeite heeft om de ROI van A/B-testen te bewijzen? Wanneer is je CRO-programma nou eigenlijk een succes? Deze formule kan je daarbij helpen:

Aantal testen * win-ratio * omzet / investering = succesvol programma

Annemarie ging in de sessie dieper in op het verhogen van de win-ratio, hoe doe je dat? Ze gaf 10 tips om de interne en externe validiteit van je A/B-testen te verhogen:

  1. Creëer je test in de code editor en beperk het gebruik van jQuery om flickering te voorkomen.
  2. Doe een grondige QA (voor en na de A/B-test) om er zeker van te zijn dat de varianten goed werken op de verschillende devices en browsers.
  3. Target de test zo specifiek mogelijk. Is de test niet in de viewport van de gebruiker geweest? Dan hoort deze gebruiker niet in de testpopulatie.
  4. Doe Sample Rate Mismatch checks om er zeker van te zijn dat je steekproef eerlijk verdeeld is over de varianten.
  5. Pas de teststrategie aan als de steekproef vervuiling hoog is (gebruikers die beide varianten zien).
  6. Pas op met het generaliseren van je testresultaten. Zorg ervoor dat elke dag evenredig is verdeeld (test volle weken!) en generaliseer geen resultaten uit afwijkende periodes.
  7. Analyseer met mate en bedenk van te voren, vanuit je hypothese, welke KPI’s je gaat meten en welke analyses je gaat doen. De kans op een foutieve ontdekking neemt toe als je meerdere hypotheses test in een experiment.
  8. Automatiseer je analyse om “menselijke” fouten te voorkomen.
  9. Zorg voor een duidelijk format en een 4-ogen principe.
  10. Leer van elkaars fouten.

Hulp nodig bij het bouwen aan een relevante klantervaring?

Tijdens het Digital Analytics Congres hebben we weer interessante learnings opgedaan, waar we in ons werkveld mee aan de slag kunnen. Zo proberen wij elke keer te groeien om jou te helpen groeien. Heb je behoefte aan een sparringspartner over hoe jij jouw klant nou het beste kunt benaderen? Wil je weten hoe je jouw verzamelde data voor je kan laten werken? Of ben jij op zoek naar nét die stap extra voor jouw klant? Wij denken graag met je mee! Neem gerust eens contact met één van ons op.

Contact

Auteurs

Christiaan Dollen is web analytics specialist. Binnen De Nieuwe Zaak houdt hij zich bezig met het continu optimaliseren van resultaten op basis van data-analyse en bewezen klantinzichten.
Erica Hokse is CRO & UX Consultant. Binnen De Nieuwe Zaak houdt zij zich bezig met het continu optimaliseren van de gebruiksvriendelijkheid en conversiekracht van platforms op basis van data en customer insights.
Niels van't Erve is web analist binnen het performance team van De Nieuwe Zaak. Hier is hij onder meer verantwoordelijk voor het maken en ontwikkelen van analyses, rapportages en dashboards. Zodoende helpt hij klanten om beslissingen te nemen op basis van data.
Blijf op de hoogte

Meld je aan voor onze 2-wekelijkse nieuwsbrief en blijf op de hoogte van het laatste commerce nieuws!

© 2019 De Nieuwe Zaak