Marketingattributie: 46,9 % meet al met MMM — u vertrouwt nog op last click
46,9 % van de marketeers verhoogt de investering in Marketing Mix Modeling in 2026. Het verdwijnen van cookies maakt attributie op basis van alleen klikken onmogelijk. Wij implementeren MTA + MMM + incrementality testing: de meetdriehoek die u vertelt waar u moet investeren en waar u moet bezuinigen.
Diensten voor marketingattributie
Drie complementaire methodologieën, een uniforme visie.
Deliverables van de dienst
Wat u ontvangt bij elk attributieproject.
- Audit van huidige attributie en gap-analyse
- Data warehouse geconfigureerd (BigQuery/Snowflake)
- MMM-model gekalibreerd met historische data
- MTA geconfigureerd in GA4 of gespecialiseerd platform
- Eerste incrementality test uitgevoerd en gedocumenteerd
- Dashboard met optimaal budget per kanaal
- Simulator voor herverdelingsscenario's
- Training voor het team + documentatie
MTA vs MMM vs incrementality
Drie lenzen, een waarheid.
MTA vertelt u welke touchpoints de gebruiker bereiken voordat deze converteert (granulaar, maar afhankelijk van cookies). MMM vertelt u welke kanalen op geaggregeerd niveau de naald bewegen (zonder cookies, maar vereist historisch volume). Incrementality vertelt u of een kanaal daadwerkelijk conversies veroorzaakt of ze enkel vangt (causaal, maar vereist gecontroleerde tests). De combinatie van alle drie is de gouden standaard van meting in 2026.
Voor de CEO
Stop met het verspillen van marketingbudget.
Als u niet weet welk kanaal elke euro omzet genereert, optimaliseert u blind. Last-click attributie overschat kanalen die vangen (branded search) en onderschat kanalen die vraag genereren (content, social media, video). Het resultaat: verkeerd toegewezen budget.
2026 is het jaar waarin Marketing Mix Modeling mainstream wordt. AI-platforms maken het mogelijk modellen uit te voeren die voorheen alleen voor grote corporaties beschikbaar waren. Nu kan elk bedrijf met 6-12 maanden historische data een operationeel MMM hebben.
Het typische effect van budgetherverdeling op basis van correcte attributie is een ROI van 3-5x. Dit betekent dat u voor elke euro geïnvesteerd in meting, 3-5 EUR terugkrijgt aan efficiëntie in advertentie-uitgaven.
Voor de CTO
Technische infrastructuur voor attributie.
De attributiestack bestaat uit drie lagen: (1) datacaptuur (GA4, Segment, CDP's), (2) modellering (MMM in Python/R, MTA in gespecialiseerde platforms), en (3) visualisatie (Looker Studio, Tableau, custom dashboards). Alles verbonden via BigQuery als centraal data warehouse.
Gespecialiseerde platforms zoals Rockerbox, Northbeam of Lifesight bieden vooraf geconfigureerd MMM + MTA met native integraties naar de belangrijkste paid media kanalen. Voor bedrijven met een datateam implementeren wij custom modellen in Python (LightweightMMM van Google, Robyn van Meta) verbonden met uw data warehouse.
De technische sleutel is dataunificatie: marketinguitgaven per kanaal, conversies (online en offline), externe factoren (seizoensgebondenheid, concurrentie, macro-economie). BigQuery of Snowflake als hub, met geautomatiseerde ETL-pipelines en wekelijkse modelupdate.
Is het voor u?
Geavanceerde attributie vereist datavolume en investering in meerdere kanalen.
Voor wie
- Bedrijven met investering in 3+ paid media kanalen die moeten weten welk kanaal het beste rendeert.
- E-commerce of SaaS met 6-12 maanden historische data van uitgaven en omzet per kanaal.
- CMO's die budget moeten rechtvaardigen met causale data, niet alleen correlaties.
- Organisaties die al GA4 en CRM geconfigureerd hebben en het volgende meetniveau willen.
- Growth-teams die willen overstappen van last-click naar echte attributie.
Voor wie niet
- Bedrijven die in een enkel kanaal investeren (er valt niets toe te wijzen als er maar een bron is).
- Bedrijven met minder dan 6 maanden data (MMM heeft een tijdreeks nodig).
- Organisaties zonder conversietracking (begin met analytics).
- Als uw marketingbudget lager is dan 5.000 EUR/maand, begin met CRO.
- Bedrijven die niet gaan handelen op basis van attributiedata.
Attributiediensten
Vijf capabilities om echte ROI te meten.
Multi-touch attribution (MTA)
Data-driven attributiemodellering in GA4 of gespecialiseerde platforms. Weging van touchpoints op basis van werkelijke impact, niet positie (eerste/laatste). Integratie met CRM voor attributie tot en met gesloten deal.
Marketing Mix Modeling (MMM)
Geaggregeerde statistische modellering die investering per kanaal correleert met omzet. Inclusief externe variabelen (seizoensgebondenheid, concurrentie, economie). Werkt zonder cookies. Wekelijkse of maandelijkse update.
Incrementality testing
Gecontroleerde experimenten om causaliteit te meten, niet alleen correlatie. Geo-lift tests (kanaal aan/uit per regio), holdout groepen en continu test-and-learn. De enige manier om te weten of een kanaal vraag creëert of enkel vangt.
Attributieplatform
Selectie en implementatie van het platform dat bij uw stack past: Rockerbox (e-commerce DTC), Northbeam (multi-channel), Lifesight (privacy-first), of custom oplossing met LightweightMMM/Robyn.
Dashboard optimaal budget
Een enkel paneel dat de drie modellen kruist en optimale budgettoewijzing per kanaal adviseert. Scenariosimulator: wat als ik Meta 20 % verhoog en Google 10 % verlaag. Wekelijks geactualiseerd.
Implementatieproces
Van gefragmenteerde data tot uniforme visie in 8-12 weken.
Data- en stack-audit
Inventarisatie van databronnen (advertentieplatforms, CRM, GA4, offline). Evaluatie van datakwaliteit. Gap-analyse. Selectie van attributieplatform.
Data-unificatie
Configuratie van data warehouse (BigQuery/Snowflake). ETL-pipelines om alle bronnen van uitgaven, conversies en omzet te verbinden. Opschoning en standaardisering.
Modellering en kalibratie
Implementatie van MTA en eerste MMM-model. Kalibratie met historische data. Eerste incrementality test ter validatie van het model. Parameteraanpassing.
Dashboards en operationalisering
Dashboard optimaal budget. Scenariosimulator. Teamtraining. Wekelijkse/maandelijkse updatecadans. Eerste herverdeling.
Risicobeperking
Wat mis kan gaan en hoe wij het voorkomen.
Onvoldoende historische data voor MMM
We hebben minimaal 6 maanden aan uitgaven- en omzetdata per kanaal nodig. Als u die niet heeft, starten we met MTA + incrementality en bouwen we de tijdreeks parallel op.
MMM-model dat de werkelijkheid niet weerspiegelt
Kalibratie met incrementality tests. Als het MMM zegt dat Meta X genereert en de incrementality test zegt Y, passen we het model aan. Verplichte drievoudige validatie.
Team dat niet handelt op de aanbevelingen
Dashboards ontworpen voor besluitvorming, niet voor rapportage. Tweewekelijkse vergaderingen met actiegerichte aanbevelingen. Scenariosimulator zodat het team kan testen voordat budget verschuift.
Wijziging in kanaalstrategie die het model invalideert
Hertraining van het model bij elke significante wijziging. Controlevariabelen voor nieuwe kanalen. Leertijd van 4-6 weken om een nieuw kanaal op te nemen.
Technische complexiteit die adoptie vertraagt
Platforms zoals Rockerbox en Northbeam abstraheren de complexiteit. Kiest u voor een custom oplossing, dan documenteren we alles en trainen we uw datateam.
Attributie die budgetten verschuift
Wij hebben attributiemodellen geïmplementeerd voor bedrijven met investering in 5+ paid media kanalen. Het typische resultaat: herverdeling van 15-30 % van het budget van overschatte naar onderschatte kanalen, met een netto omzetstijging van 20-35 % zonder de totale uitgaven te verhogen.
Waarom investeren in marketingattributie
De kosten van niet weten waar elke euro naartoe gaat.
Veelgestelde vragen
Wat beslissers vragen over attributie.
Wat is het verschil tussen MTA, MMM en incrementality?
MTA (Multi-Touch Attribution): wijst credit toe aan individuele touchpoints op basis van gebruikersdata. Granulaar maar afhankelijk van cookies. MMM (Marketing Mix Modeling): statistische correlatie op geaggregeerd niveau tussen uitgaven en resultaten. Zonder cookies, maar vereist historische data. Incrementality: gecontroleerde experimenten die echte causaliteit meten. Ze vullen elkaar aan: MTA voor tactiek, MMM voor strategie, incrementality voor validatie.
Hoeveel historische data heb ik nodig om te starten?
Voor MMM: minimaal 6 maanden, ideaal 12-24 maanden aan uitgaven- en omzetdata per kanaal (wekelijks of dagelijks). Voor MTA: realtime data, werkt vanaf dag 1 als u tracking heeft geconfigureerd. Voor incrementality: 4-6 weken testperiode per experiment.
Vervangen attributieplatforms GA4?
Nee, ze vullen het aan. GA4 is de basis voor datacaptuur (events, conversies, doelgroepen). Attributieplatforms (Rockerbox, Northbeam) voegen de modelleringslaag toe die GA4 niet biedt: MMM, incrementality en cross-channel unificatie inclusief offline.
Welk attributieplatform past bij mij?
Rockerbox: ideaal voor e-commerce DTC met meerdere kanalen. Northbeam: sterk in geïntegreerd MTA + MMM. Lifesight: privacy-first, geschikt voor Europese markten. Custom oplossing (LightweightMMM/Robyn): als u een datateam heeft en volledige controle wilt. Wij adviseren op basis van uw stack, budget en complexiteit.
Hoe weet ik of mijn MMM-model nauwkeurig is?
Drievoudige validatie: (1) backtest met historische data die het model niet heeft gezien, (2) kalibratie met incrementality tests (als het MMM zegt dat Meta X genereert, valideren we met een geo-lift), (3) business sense (we reviewen resultaten met het marketingteam). We passen aan tot alle drie convergeren.
Hoeveel marketingbudget heb ik nodig om attributie zinvol te maken?
Als richtlijn: investeert u minder dan 5.000 EUR/maand in paid media, dan is GA4 met data-driven attributie waarschijnlijk voldoende. Tussen 5.000-50.000 EUR/maand: MTA + incrementality. Meer dan 50.000 EUR/maand: de volledige driehoek (MTA + MMM + incrementality) levert significante ROI.
Werkt attributie ook voor offline kanalen?
Ja. MMM omvat offline variabelen (tv, radio, evenementen, print) als inputs van het model. We kunnen ook externe factoren opnemen zoals seizoensgebondenheid, concurrentie en macro-economie. Dit is een van de grote voordelen van MMM ten opzichte van MTA, dat alleen digitale touchpoints ziet.
Hoe lang duurt de volledige implementatie?
Basis MTA (GA4 data-driven): 2-3 weken. MTA + platform (Rockerbox/Northbeam): 4-6 weken. Volledig MMM met kalibratie: 8-12 weken. Volledige driehoek (MTA + MMM + incrementality + dashboards): 10-14 weken. Elke fase is onafhankelijk functioneel.
Weet u welk kanaal elke euro genereert?
Gratis attributie-audit. Wij reviewen uw huidige model, identificeren overschatte en onderschatte kanalen, en schatten het effect van budgetherverdeling. Rapport binnen 5 dagen.
Attributie-audit aanvragen Technische
initiële audit.
AI, beveiliging en prestaties. Diagnose met gefaseerd voorstel.
Je eerste gesprek is met een Solutions Architect, niet met een verkoper.
Diagnose aanvragen