. Meer dan 70% geeft toe dat ze marketinguitgaven niet dynamisch kunnen aanpassen op basis van effectiviteit. Deze maturiteitskloof betekent dat CMO's vaak voor de weinig benijdenswaardige taak staan om hun budgetten te verdedigen met beperkt bewijs van ROI.<\/span><\/p>\nUitdagingen zijn onder andere:<\/span><\/p>\n\n- Budgetten balanceren tussen prestatiemarketing en merkopbouw<\/span><\/li>\n
- De kanaalmix dynamisch aanpassen<\/span><\/li>\n
- Omgaan met onvolledige of kwalitatief slechte data<\/span><\/li>\n
- ROI meten op opkomende tactieken, van TikTok-campagnes tot GenAI-ondersteunde inhoud<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
Deze situatie dwingt GMO's om zowel <\/span>strategische vragen<\/b> (Hoe verdeel ik budgetten over regio's, kanalen en tussen korte- en langetermijndoelen?) en <\/span>operationele vragen<\/b> (Wat is de beste manier om campagnebudgetten te schalen? Welke audience's moeten deze week prioriteit krijgen? Welke creativiteit presteert het best?).<\/span><\/p>\nDe beslissingshi\u00ebrarchie is van belang: strategische beslissingen zijn vaak gebaseerd op diepere inzichten die maandenlang worden verzameld, terwijl operationele beslissingen meer granulaire, hoogfrequente meetgegevens vereisen. Meetkaders moeten aan beide behoeften voldoen.<\/span><\/p>\nDe gouden driehoek van MROI<\/b><\/span><\/h2>\nDe kern van moderne marketingmeting is wat de gids de <\/span>gouden driehoek van marketing ROI (MROI): marketingmixmodellering (MMM), incrementaliteitstests en attributie.<\/b><\/p>\n <\/p>\n
![\"The](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/The-golden-triangle-of-MROI-300x206.png\")
<\/p>\n
<\/p>\n
\n- \n
Marketingmixmodellering (MMM)<\/b><\/h4>\n<\/li>\n<\/ul>\n
MMM is de meest strategische van de drie. Het <\/span>analyseert historische data om de impact van marketingactiviteiten te kwantificeren<\/b> op de verkoop, rekening houdend met de basisvraag versus incrementele stijging. Moderne MMM's gaan verder door merkeffecten, vertraagde impact en afnemende opbrengsten mee te nemen.<\/span><\/p>\nMMM wordt geleverd met een <\/span>budgetoptimalisator en scenariosimulator<\/b> die CMO's in staat stellen om middelen opnieuw toe te wijzen en verschillende toekomstige strategie\u00ebn te testen. Het is de cruciale interface geworden tussen de CMO en de CFO en biedt een uitgebreid overzicht van waar marketinguitgaven waarde opleveren.<\/span><\/p>\n\n- \n
Incrementaliteitstesten<\/b><\/h4>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Incrementaliteitstesten valideren of marketingactiviteiten echt nieuwe resultaten genereren. Het werkt door een testgroep (blootgesteld aan een campagne) te vergelijken met een controlegroep (niet blootgesteld). In tegenstelling tot eenvoudige A\/B-tests isoleert incrementaliteitstests het causale effect van marketing. De belangrijkste toepassingen zijn onder andere:<\/span><\/p>\n\n- De echte incrementele waarde van campagnes meten<\/span><\/li>\n
- De toewijzing van uitgaven optimaliseren<\/span><\/li>\n
- Kalibreren van zowel MMM- als attributiemodellen<\/span><\/li>\n
- Een cultuur van \u201ctesten en leren\u201d opbouwen\u201d<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
Incrementaliteitstesten kunnen <\/span>op de gebruiker gebaseerd<\/b> (individuen volgen) of <\/span>op geo gebaseerd<\/b> (het vergelijken van regio's). Beide benaderingen worden geleverd met meerdere methodologie\u00ebn, van Bayesiaanse causale gevolgtrekkingen tot raamwerken voor potenti\u00eble uitkomsten, afhankelijk van de complexiteit van de vraag.<\/span><\/p>\n\n- \n
Naamsvermelding<\/b><\/h4>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Attributie pakt een van de meest voorkomende marketinguitdagingen aan: Wie krijgt de eer voor een conversie? Traditioneel was attributie <\/span>regelgebaseerd<\/b>, zoals eerste klik, laatste klik, lineair of tijdsverloop, of<\/span> data-driven<\/b> (DDA). Toeschrijving was vaak gebaseerd op <\/span>Markovketens<\/b> (geavanceerde wiskundige modellen die toekomstige toestanden voorspellen op basis van de huidige omstandigheden en gebeurtenissen uit het verleden negeren), of <\/span>Shapley-waarden<\/b> (geworteld in de speltheorie, bieden ze een eerlijke methode voor het verdelen van winsten of kosten onder samenwerkende actoren met ongelijke bijdragen).<\/span><\/p>\nIn 2025 is attributie verder gevorderd. Deep learning modellen zoals<\/span> LSTM's <\/b>(Long Short-Term Memory), versterkt met aandachtsmechanismen, kunnen klanttrajecten effectiever modelleren en eerlijker krediet toekennen. Deze AI-gestuurde benaderingen stellen marketeers in staat om te begrijpen welke combinaties van touchpoints tot conversies leiden, en niet alleen welke individuele kanalen daaraan hebben bijgedragen.<\/span><\/p>\n\n- \n
Waarom triangulatie belangrijk is<\/b><\/h4>\n<\/li>\n<\/ul>\n
Elke methodologie heeft sterke en zwakke punten. MMM geeft het lange-termijn, top-down perspectief. Incrementaliteitstests bieden grondwaarheid door middel van experimenten. Attributie biedt gedetailleerde optimalisatie tijdens de vlucht. <\/span>Samen vormen ze een holistische kijk op marketingeffectiviteit die strategische planning in evenwicht brengt met tactische wendbaarheid.<\/b>.<\/span><\/p>\nTo in-house or not to in-house?<\/b><\/h2>\n
Een belangrijk thema in 2025 is de vraag of bedrijven in-house meetoplossingen moeten ontwikkelen of moeten vertrouwen op SaaS-aanbieders.<\/span><\/p>\n\n- Voordelen van in-house<\/b>: Aanpassing, controle, IP-behoud, kosteneffici\u00ebntie op lange termijn, schaalbaarheid.<\/span><\/li>\n
- Nadelen van in-house<\/b>: Hoge aanloopkosten, behoefte aan gespecialiseerd talent, onderhoudslast, voortdurende updates.<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
De juiste keuze hangt af van data beschikbaarheid, middelen en strategische prioriteiten. Grote, volwassen merken met een sterke data foundations bouwen steeds vaker interne MMM- en attributiecapaciteiten, terwijl anderen voor snelheid en expertise op SaaS kunnen leunen.<\/span><\/p>\nZakelijke gebruiksscenario's van industrieleiders<\/b><\/h2>\n
![\"Google\u2019s](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/Googles-open-source-Meridian.png\")
Google's open-source Meridian<\/b><\/p>\n
Begin 2025 lanceerde Google <\/span>Meridian<\/b>, een open-source Python-pakket voor MMM. Meridian pakt drie pijnpunten aan: kalibratie (afstemmen op incrementele testresultaten), meting van de bovenste trechter (bereik en frequentie gebruiken in plaats van impressies) en correctie van zoekbias (rekening houden met queryvolume als een verstorende variabele).<\/span><\/p>\nDe open-source aard van Meridian betekent dat bedrijven het kunnen aanpassen aan hun behoeften, waardoor MMM zowel nauwkeuriger als transparanter wordt.<\/span><\/p>\n\u201cHet doel van Google is om adverteerders de mogelijkheid te geven om eigenaar te zijn van hun MMM-proces en volledige transparantie in modelontwerp.\u201d <\/i><\/b>- Sid Mohan, Directeur Data Wetenschap VS & Noord-Europa bij Artefact.<\/span><\/p>\n <\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/accor-300x79.png\")
<\/p>\n
Uitmuntende marketingmetingen bij Accor<\/b><\/p>\n
Accor, met meer dan 5.700 hotels wereldwijd, gebruikt incrementaliteitstesten om de werkelijke impact te meten van acquisitiekanalen zoals betaalde zoekopdrachten, die elk jaar duurder worden. Door vraagtekens te zetten bij aannames over wat de drijvende kracht achter incrementele inkomsten is, heeft Accor de toewijzing van budgetten geoptimaliseerd en teams in staat gesteld om lang gekoesterde overtuigingen in twijfel te trekken.<\/span><\/p>\n\u201cIncrementaliteitsmeting is de sleutel tot marketingeffectiviteit, vooral met de toenemende bezorgdheid over privacy en complexe klanttrajecten.\u201d <\/i><\/b>- Yassine Hachem, Senior VP E-commerce & Customer Engagement bij Accor.<\/span><\/p>\n <\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2025\/09\/nike-1-300x169.png\")
<\/p>\n
Nike: Marketingmeting operationaliseren<\/b><\/p>\n
Het verhaal van Nike is er een van volharding en culturele verandering. Het hogere leiderschap verdedigde meten als een strategische factor, niet alleen als een rapportagefunctie. Incrementaliteitstesten werden de standaard om de impact van marketing aan te tonen, terwijl MMM de ruggengraat vormde voor langetermijnplanning. Nike heeft ook zijn MMM-mogelijkheden in huis gehaald om inzichten op maat te maken voor zijn complexe bedrijf. De belangrijkste lessen zijn onder andere:<\/span><\/p>\n\n- Consistentie schept vertrouwen<\/b> (Nike gebruikte elk kwartaal dezelfde scorekaart, zelfs als data onvolledig was).<\/span><\/li>\n
- Meten moet ingebed zijn in bedrijfsprocessen<\/b> (van planningscycli tot digitale handel).<\/span><\/li>\n
- Cultuur en mensen zijn net zo belangrijk als hulpmiddelen<\/b> (Nike investeerde in data geletterdheid via haar Consumer Marketing Academy).<\/span><\/li>\n
- Hulpmiddelen moeten worden gedemocratiseerd<\/b> (dashboards en scorecards maakten inzichten breed toegankelijk).<\/span><\/li>\n<\/ul>\n
\u201cDe echte waarde van marketingmeting ligt in hoe goed deze is ingebed in bedrijfsprocessen, wordt ondersteund door sterk leiderschap en wordt omarmd door effectief veranderingsmanagement.\u201d<\/i><\/b> - Linda Cereda, voormalig Global VP of Marketing Data bij Nike.<\/span><\/p>\nArtefact: Merk en langetermijnmeting<\/b><\/h2>\n
Artefact benadrukt de <\/span>95-5 regel<\/b>: slechts ongeveer 5% van de consumenten is op een bepaald moment in de markt, wat betekent dat 95% nog niet klaar zijn om te kopen. Prestatiemarketing richt zich op de 5%, maar merkopbouw voedt de 95%.<\/span><\/p>\nOm beide effecten vast te leggen, heeft Artefact benaderingen ontwikkeld om merkwaarde in MMM te integreren. Door merkgegevens (uit enqu\u00eates, social listening en zoekvolume) te koppelen aan zowel de verkoop op de korte termijn als de basisgroei op de lange termijn, kunnen marketeers de dubbele impact van merkkracht kwantificeren: het stimuleert toekomstige inkomsten en verbetert de activeringseffici\u00ebntie op de korte termijn.<\/span><\/p>\n\u201cDankzij dit rijkere perspectief kunnen marketeers beter ge\u00efnformeerde investeringsbeslissingen nemen en een evenwicht vinden tussen merkopbouw en prestatiemarketing op basis van de werkelijke impact van media over beide tijdshorizonten.\u201d<\/i><\/b> - Johan Walda, Data Wetenschapsmanager op Artefact<\/span><\/p>\nDe toekomst van marketingmeting<\/b><\/h2>\n
Vooruitkijkend komen er duidelijk vijf grote trends naar voren:<\/span><\/p>\n\n- Data kwaliteit en herkomst:<\/b> Marketeers zullen betrouwbare, transparante data bronnen eisen, met name in AI-toepassingen voor consumenten.<\/span><\/li>\n
- Evoluerend medialandschap:<\/b> Connected TV en retail medianetwerken zullen nieuwe meetkaders vereisen.<\/span><\/li>\n
- MMM in huis met testen:<\/b> Meer volwassen merken zullen interne meetmogelijkheden opbouwen en MMM combineren met voortdurende experimenten.<\/span><\/li>\n
- Privacy-eerst benaderingen<\/b> - Met strengere regelgeving en afnemende derden zullen cookies, first-party data en geaggregeerde methoden (zoals MMM) aan belang winnen.<\/span><\/li>\n
- Richt u op de kwaliteit van de aandacht:<\/b> Metingen gaan verder dan clicks en impressies en gaan meer over op statistieken die betekenisvolle betrokkenheid en aandacht vastleggen, waardoor creatieve effectiviteit wordt gestimuleerd.<\/span><\/li>\n<\/ol>\n
De algemene richting is duidelijk: <\/span>een ge\u00efntegreerd, privacybewust en kwaliteitsgestuurd meetecosysteem<\/b> waar methodologie\u00ebn samenwerken en waar de balans tussen kortetermijnprestaties en merkopbouw op lange termijn meetbaar is, en geen giswerk.<\/span><\/p>\n<\/b>Conclusie: Meten is nu een strategische factor<\/b><\/h2>\n
In 2025 is marketingmeting niet langer een back-office analysefunctie. Het is een zaak voor de directiekamer, <\/span>het vormgeven van begrotingstoewijzing, strategische planning, <\/b>en <\/span>concurrentievoordeel<\/b>. De gouden driehoek van MMM, incrementaliteitstesten en attributie vormt de kern. Maar het echte verschil zit hem in de manier waarop bedrijven deze methoden integreren, intern of via partners, en inbedden in hun cultuur en processen.<\/span><\/p>\nDe verhalen van Accor en Nike laten zien dat voor succes meer nodig is dan technische verfijning. Er is buy-in van het leiderschap, culturele verandering, consistente toepassing en democratisering van inzichten voor nodig.<\/span><\/p>\nDe belangrijkste les voor de C-suite? <\/span>Meten gaat niet over het kiezen van \u00e9\u00e9n methode of \u00e9\u00e9n hulpmiddel. Het gaat om het orkestreren van meerdere benaderingen om het volledige beeld van de marketingimpact vast te leggen.<\/b> Wie deze orkestratie beheerst, zal niet alleen zijn budget verdedigen, maar ook duurzame groei ontsluiten.<\/span><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"In 2025 is het meten van marketingresultaten een topprioriteit geworden voor het topmanagement. Terwijl generatieve AI de uitvoering van campagnes ingrijpend verandert, is het juist de meting die de waarde aantoont en de budgetten veiligstelt. Toch is de mate van volwassenheid nog steeds laag: de meeste CMO\u2019s hebben nog steeds moeite om de uitgaven dynamisch aan te passen op basis van prestaties. De uitdaging ligt in het vinden van een evenwicht tussen merk- en prestatiemarketing, het omgaan met gefragmenteerde data-gegevens en het op elkaar afstemmen van beslissingen op zowel strategisch als operationeel niveau.
\nCentraal in het nieuwe meetlandschap staat de gouden driehoek van MROI:
\nMarketingmixmodellering (MMM) biedt een strategisch perspectief, waarbij de invloed van marketing op de omzet wordt gekwantificeerd en waarbij optimalisatietools en simulaties worden aangeboden om de toewijzing van het budget te sturen.<\/p>\n
Incrementaliteitstesten valideren of campagnes echt extra resultaten opleveren, door gebruik te maken van test-versus-controle-experimenten om causaliteit vast te stellen. Het kalibreert ook zowel MMM- als attributiemodellen.<\/p>\n
Attributie informeert tijdens de vlucht over optimalisatie door krediet toe te wijzen aan klanttrajecten. In 2025 gebruiken geavanceerde modellen deep learning en aandachtsmechanismen om kanaalinteracties effectiever vast te leggen.<\/p>\n
Deze methodieken zijn het meest effectief wanneer ze in combinatie worden toegepast: MMM voor langetermijnplanning, incrementality voor het vaststellen van de werkelijke situatie en attributie voor realtime flexibiliteit.
\nBedrijven staan ook voor de keuze tussen in-house oplossingen en SaaS-oplossingen. In-house oplossingen bieden maatwerk en controle, maar vergen talent en investeringen, terwijl SaaS snelheid en expertise biedt. De juiste keuze hangt af van de beschikbare middelen en de mate van data-rijpheid.
\nPraktijkvoorbeelden illustreren de beste werkwijzen:
\nMeridian van Google introduceert een open-source MMM-toolkit om de kalibratie, het meten van de bovenste fase van de conversietrechter en de correctie van vertekeningen te verbeteren.<\/p>\n
Accor gebruikt incrementaliteitstesten om aannames in twijfel te trekken en de toewijzing van budgetten te optimaliseren.<\/p>\n
Nike toont de kracht van volharding en culturele verandering, door metingen in processen te verankeren en inzichten te democratiseren.<\/p>\n
Artefact benadrukt de 95-5 regel en laat zien hoe het meten van merkwaarde groei op lange termijn koppelt aan prestatie-effici\u00ebntie op korte termijn.<\/p>\n
Wat de toekomst betreft, zullen vijf trends bepalend zijn voor de meetpraktijk: verbeterde kwaliteit van data, nieuwe kaders voor retailmedia en connected tv, intern uitgevoerde MMM met tests, benaderingen waarbij privacy voorop staat, en op aandacht gebaseerde meetcriteria.
\nDe conclusie is duidelijk: marketingmetingen vormen tegenwoordig een strategische drijvende kracht. Door methodieken te integreren, deze in de bedrijfscultuur te verankeren en de nadruk te leggen op zowel prestaties als het merk, kunnen CMO\u2019s hun budgetten verdedigen en duurzame groei realiseren.<\/p>","protected":false},"featured_media":998309,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2995,21929,2997,21940],"blog-language":[2991],"class_list":["post-998163","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-ai-technology","blog-category-consumer-goods-services","blog-category-data-marketing","blog-category-generative-ai","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/998163","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media\/998309"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=998163"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=998163"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/nl\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=998163"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}