Attributieanalyse

Attributieanalyse is het proces van het bepalen in hoeverre verschillende oorzaken of factoren bijdragen aan een waargenomen uitkomst. In de sociale wetenschappen onderzoekt men hoe mensen oorzaken toeschrijven aan gebeurtenissen of gedrag, met aandacht voor interne (dispositional) versus externe (situational) factoren en voor vooroordelen en systematische vertekeningen. In bedrijfsvoering en marketing richt attributieanalyse zich op het toekennen van krediet aan diverse marketingkanalen of touchpoints langs de klantreis.

In de psychologie gaat attribution theory uit van hoe mensen verklaringen formuleren voor wat zij waarnemen; hierbij onderscheidt men interne en externe oorzaken en onderzoekt men veelvoorkomende biases zoals de fundamentele attributiefout en zelfdienende bias. Methodologisch kan attribution analysis bestaan uit experimenten, surveys of analyse van observatiegegevens, met als doel inzicht in beoordelingsprocessen en besluitvorming.

Voor marketing en digitale analytics wordt attributieanalyse gebruikt om de bijdrage van kanalen en campagnes aan conversies of verkoop te kwantificeren. Veelgebruikte modellen zijn last-click, first-click, lineair, time-decay en positie-gebonden attributie. Geavanceerde benaderingen gebruiken statistische of ML-methoden, zoals Markov-ketens en Shapley-waarde gebaseerde modellen, die rekening houden met meerdere touchpoints en padcombinaties.

Vereiste data omvatten gesynchroniseerde kanaaldata, tijdstippen en klantidentificatie; doelen en meetwindows dienen duidelijk te zijn. Uitdagingen zijn data-kwaliteit, ontbrekende data, confounding factoren, privacy en de afhankelijkheid van modelkeuzes en aannames. Validatie gebeurt met holdout-sets, cross-validatie of experimenten.

Toepassingen bestaan uit budgettering, media-optimalisatie en prestatiebeoordeling. De keuze voor een attributiemodel hangt af van de doelstellingen, data beschikbaarheid en de gewenste balans tussen interpretatie en nauwkeurigheid.