Hoe voorkom je dat marketingplatformen jouw data verwijderen?
Als CMO, marketeer of consultant ben je dagelijks bezig met het analyseren van data om je campagnes te optimaliseren. Maar wist je dat veel van de advertentie- en analyseplatformen de verzamelde data na een bepaalde tijd automatisch verwijderen? In dit artikel lees je hoe jij dataverlies kunt voorkomen.
Dit lijkt misschien niet direct een probleem, maar dataverlies heeft grote gevolgen voor je lange-termijn analyses, zoals jaar-over-jaar vergelijkingen en complexe analyses zoals marketing-mix-modelling. Hoe los je dit op? Door je data zelf op te slaan in een data warehouse. In dit artikel bespreken we waarom dat belangrijk is en hoe je dit slim kunt aanpakken met Google Cloud Platform en BigQuery.
De houdbaarheidsdatum van je data
Veel marketingplatformen hebben een beperkte bewaarperiode voor de data die zij verzamelen. Hier zijn enkele voorbeelden van hoe lang verschillende platformen je gegevens bewaren:
- Google Analytics 4 (GA4): Standaard blijft data 14 maanden in de interface beschikbaar. Door te koppelen aan BigQuery kun je data vanaf het moment van koppeling onbeperkt opslaan. Data van vóór de koppeling gaat verloren.
- Google Search Console: Data wordt maximaal 16 maanden bewaard.
- Google Ads: Bewaart gegevens tot wel 11 jaar, wat een uitzondering is in vergelijking met andere platformen.
- Facebook Ads: Bewaart gegevens 24 tot 37 maanden, afhankelijk van het soort data. Sommige onderdelen hebben een nog kortere bewaarperiode.
- Microsoft Ads: Data wordt 1 tot 36 maanden bewaard, afhankelijk van het type rapport.
- Snapchat Ads: Aggregated data blijft maximaal 24 maanden beschikbaar.
- TikTok Ads: Slechts 1 jaar aan data wordt bewaard.
Deze variaties in bewaartermijnen maken het lastig om consistente en nauwkeurige analyses over meerdere jaren uit te voeren. Voor complexe analyses zoals marketing-mix-modelling, die een minimum van vier tot vijf jaar aan data vereisen, zijn de korte bewaarperiodes van veel platformen een grote uitdaging.
Het probleem met beperkte data-opslag
De beperkte tijdsduur waarin data toegankelijk is, heeft directe gevolgen voor de kwaliteit van je analyses. Stel je voor dat je een jaar-op-jaar analyse wilt doen om seizoensinvloeden te identificeren of trends te voorspellen. Als je afhankelijk bent van de beperkte opslagduur van platformen, mis je mogelijk cruciale inzichten die nodig zijn voor het optimaliseren van je campagnes op de lange termijn.
Daarnaast, bij geavanceerde technieken zoals marketing-mix-modelling, waarbij je de impact van verschillende marketingkanalen op de totale bedrijfsresultaten analyseert, heb je minimaal vier tot vijf jaar aan data nodig. Zonder deze lange termijngegevens verlies je het vermogen om effectieve voorspellingen te doen en toekomstige marketingstrategieën goed te onderbouwen.
De oplossing: een eigen data warehouse
De oplossing is simpel: zorg dat je zelf de eigenaar wordt van je data door deze op te slaan in een data warehouse. Een goede keuze hiervoor is het Google Cloud Platform in combinatie met BigQuery. Met deze tools kun je je data op één plek opslaan, beheren en vooral: oneindig bewaren. Je hebt volledige controle over hoe lang je gegevens beschikbaar blijven, en je kunt deze data gebruiken voor diepgaande analyses en rapportages.
Door bijvoorbeeld Google Analytics 4 te koppelen aan BigQuery kun je alle ruwe data vanaf dat moment exporteren en opslaan, wat voorkomt dat je belangrijke historische data kwijtraakt. Daarnaast kun je data van andere platformen zoals Facebook Ads, TikTok of Microsoft Ads opslaan en integreren in hetzelfde warehouse.
De voordelen van een eigen data warehouse
- Langetermijnbewaring: Je bent niet meer gebonden aan de bewaarbeperkingen van individuele platformen. Je bepaalt zelf hoe lang je data bewaard blijft, wat cruciaal is voor langlopende analyses en marketing-mix-modelling.
- Diepere analyses: Door het opslaan van ruwe, ongeaggregeerde data behoud je toegang tot alle details die anders verloren zouden gaan door de beperkingen van de platformen. Dit stelt je in staat om uitgebreide analyses te doen, zoals cohortanalyses en het onderzoeken van klantgedrag over meerdere jaren.
- Integratie en dashboards: Je kunt data van verschillende bronnen samenvoegen en visualiseren in real-time dashboards, waardoor je een compleet overzicht hebt van je marketingprestaties over alle kanalen heen.
- Marketing-mix-modelling: Voor een succesvolle marketing-mix-modelling heb je toegang nodig tot minimaal vier tot vijf jaar aan data. Met een eigen data warehouse ben je verzekerd van voldoende historische data om gedegen analyses uit te voeren en de effectiviteit van je marketingkanalen nauwkeurig te meten.
Hoe start je?
Ons advies: begin met het opzetten van een data warehouse in Google Cloud Platform en koppel je marketingplatformen aan BigQuery. Door zelf eigenaar te worden van je data, kun je niet alleen zorgen voor continuïteit in je analyses, maar ben je ook in staat om beter onderbouwde strategische beslissingen te nemen. Zodra je data in BigQuery staat, kun je deze combineren, analyseren en visualiseren, zonder dat je beperkt wordt door de tijdslimieten van de verschillende platformen.
Samen het maximale uit jouw data halen?
Wil jij meer impact maken met jouw data, of heb jij hulp nodig met een data-vraagstuk?
Wij gaan graag in gesprek over hoe we je kunnen helpen.