Marketingprestaties sturen
Hoe zet u een betrouwbare marketingmeting op om weloverwogen keuzes tussen campagnes te maken zonder attributie en causaliteit te verwarren?
3500 € per sessie, excl. btw
Samengevat
Twee dagen, goed voor 14 uur exclusief pauzes, om een prototype voor marketingmeting te ontwerpen dat doelstellingen, gegevens en beslissingen met elkaar verbindt. De deelnemers definiëren hun indicatoren, bouwen een controleerbaar dashboard en bereiden een pilootproef voor. Generatieve AI ondersteunt de documentatie en analyse, zonder de controle van berekeningen te vervangen.
Waarom deze opleiding?
Meer klikken volstaan niet om een budget te verantwoorden: conversievensters, dubbele records en verschillen tussen prospects en verkopen kunnen de interpretatie van de resultaten omkeren. Generatieve AI helpt om indicatoren formeel te definiëren en afwijkingen kritisch te onderzoeken. Het gebruik ervan vereist traceerbare bronnen, onafhankelijke berekeningen en een expliciet onderscheid tussen waarneming en interpretatie. Doorlopende casus: Orbeva Mobilier, een fictieve organisatie die professioneel meubilair verkoopt, verzamelt offerteaanvragen via advertenties, content en e-mails. De fictieve exports bevatten dubbele records en ontbrekende herkomstgegevens. Het team moet de kanalen tot en met de verkoop vergelijken zonder dezelfde conversies dubbel te tellen. Toepassing op het werk: Het prototype overzetten naar een toegestaan kanaal, de definities laten valideren door de marketing- en verkoopteams en vervolgens de pilootproef uitvoeren voordat de opzet wordt uitgebreid.
De doelstellingen van deze opleiding
- Marketingdoelstellingen koppelen aan prioritaire beslissingen en indicatoren
- Bronnen, formules en regels voor gegevensverzameling specificeren
- Een dashboardprototype bouwen
- Berekeningen controleren en de beperkingen van attributie documenteren
- Een pilootproef definiëren met verantwoordelijkheden en acceptatiecriteria
Voor wie en met welke voorkennis?
Betrokken rollen en taken
- Marketing- en acquisitieverantwoordelijken die instaan voor budgettaire afwegingen
- Marketinganalisten en CRM-verantwoordelijken die betrokken zijn bij commerciële rapportering
Vereiste voorkennis
- Conversietrajecten en de belangrijkste marketingindicatoren kennen.
- Aggregaties en formules in een rekenblad gebruiken.
- Een generatieve AI kunnen bevragen en de antwoorden controleren.
Waaraan u werkt
Het kader voor afwegingen bepalen
Doel: Afbakenen welke beslissingen onderbouwd moeten worden. Commerciële doelstellingen, marketingtrechter, resultaat- en diagnostische indicatoren.
De indicatoren definiëren
Doel: De metingen reproduceerbaar maken. Kosten per gekwalificeerde prospect, conversie van offerte naar verkoop, noemers en tijdvensters.
De gegevensverzameling in kaart brengen
Doel: Gebeurtenissen en bronnen met elkaar verbinden. Campagnetagging, identificatoren, toestemming, gegevensminimalisatie en actualiseringsfrequentie.
De exports controleren
Doel: De betrouwbaarheid van de gegevens beoordelen. Dubbele records, ontbrekende waarden, gegevensafstemming en uitsluitingsregels.
Een kader voor attributie vastleggen
Doel: Onterechte causale conclusies vermijden. Eerste en laatste contact, uitgestelde conversies, correlatie en incrementaliteit.
Het prototype samenstellen
Doel: De relevante meetgegevens presenteren. Weergaven per kanaal, periode, kwalificatie en actualiteit van de bronnen.
De berekeningen aan acceptatietests onderwerpen
Doel: De weergegeven resultaten controleren. Referentietotalen, delingen door nul en tijdsverschuivingen.
Interpreteren zonder te veel te beloven
Doel: Onderbouwde aanbevelingen formuleren. Feiten, hypothesen, beperkingen en aanvullend onderzoek.
De pilootproef voorbereiden
Doel: Een beperkt experiment organiseren. Reikwijdte, verantwoordelijkheden, ritme, drempelwaarden en stopvoorwaarden.
De meetopzet onderbouwen
Doel: Bepalen hoe matuur de meetopzet is. Acceptatie door de business, technische voorbehouden en prioritering van correcties.
Wat u meeneemt
- Indicatorenwoordenboek en beslissings-meetmatrix
- Gegevensverzamelingsplan en controleregister
- Gedocumenteerd dashboardprototype
- Pilootprotocol en acceptatietestdossier
Methode en evaluatie
- Korte theoretische bijdragen, onmiddellijk gevolgd door praktijkoefeningen op de doorlopende casus.
- Individueel werk, gevolgd door werk in duo’s, met wederzijdse beoordeling van de resultaten.
- Begeleide gezamenlijke bespreking: wat werkt, wat moet worden gecorrigeerd en wat een menselijke beslissing blijft.
- Voorbereiding: Maak een lijst van de budgettaire beslissingen en indicatordefinities die momenteel worden gebruikt. Bereid toegestane geanonimiseerde exports voor; gebruik bij gebrek daaraan uitsluitend de verstrekte fictieve bestanden.
Waarneembare criteria: Elke indicator bevat een formule, bron, granulariteit, periode en verantwoordelijke. ; De ontdubbelde conversies stemmen overeen met de commerciële bron, of de afwijkingen worden verklaard. ; De prioritaire indicatoren worden onafhankelijk van de AI opnieuw berekend. ; Het prototype signaleert ontbrekende gegevens, actualiteit van gegevens en beperkingen van attributie. ; De pilot specificeert de scope, acceptatiedrempels, verantwoordelijkheden en beslissing over voortzetting..
Veelgestelde vragen
Berekent AI de indicatoren?
AI kan helpen bij het formuleren ervan; de resultaten worden gecontroleerd in het rekenblad.
Kunnen we onze eigen gegevens gebruiken?
Alleen geanonimiseerd, met toestemming en in de door de organisatie goedgekeurde tools.
Wordt het dashboard productierijp gemaakt?
Nee, de twee dagen leveren een prototype en een pilotprotocol op.
Toont de opleiding het causale effect van campagnes aan?
Nee; de opleiding maakt onderscheid tussen beschrijvende attributie en causaliteit en specificeert vervolgens welke aanvullende tests nodig zijn.
Laatst bijgewerkt: