Vart är vi på väg med attribution egentligen? Det snurrar snabbt nu – cookies försvinner, privacy-rubrikerna växer och alla försöker hitta sin väg i det nya digitala landskapet. 2025 står för dörren, och det är ingen överdrift att säga att mixmodeller, incrementality och clean rooms hör till de största snackisarna. Men vad betyder det för dig som vill förstå vad som faktiskt driver försäljning och hur du ska lägga krutet? Det handlar inte längre bara om att räkna klick eller följa en linjär resa från annons till köp. Istället krävs det att man lär sig navigera i en värld där varje datapunkt är värdefull – men där spåren inte alltid är lika tydliga. Det är en spännande tid, men också utmanande; gamla sanningar gäller inte längre och det dyker hela tiden upp nya metoder, verktyg och buzzwords att hålla koll på. Så hur orienterar du dig när kartan ritas om framför ögonen på dig?
Blandad kompott: Mixmodeller på riktigt
Mixmodeller – ibland kallat MMM eller Marketing Mix Modeling – låter kanske som något ur en kemilektion. Men egentligen handlar det om att lägga ett pussel. Du samlar ihop data från alla kanaler; TV, radio, meta-annonser, Google Ads, butikskampanjer och kanske till och med vädret. Sen försöker du klura ut: vilka bitar passar ihop, och vilka står lite för sig själva? Det är lite som att försöka förstå varför en viss vecka gick så bra – var det kampanjen på TikTok, rabatten i nyhetsbrevet, eller kanske det faktum att det ösregnade och fler handlade online?
Det här sättet att mäta är extra hett nu när tredjepartscookies håller på att gå samma väg som faxen. Mixmodeller är inte bara för de största bolagen längre – allt fler mellanstora företag testar att bygga egna, ibland med hjälp av nya SaaS-lösningar. Det är ingen lösning som funkar för alla – det kräver ofta ganska mycket data och tid. Och ibland får man till och med känslan att modellen är smartare än du själv (fast när du gräver i resultaten märker du att det finns luckor i logiken). Tekniken är avancerad, och det gäller att hitta rätt balans mellan att lita på modellen och att använda sin egen förståelse för verksamheten. Men ändå – mixmodeller är som en karta när hela terrängen förändras. De hjälper dig att se mönster du annars missar, och kan ge dig viktiga insikter om samspel mellan kanaler och säsongseffekter.
Incrementality – finns det ens ett svenskt ord?
Alla pratar om incrementality – men vad betyder det egentligen? Det låter avancerat, men i grunden är det rätt enkelt: Vilken effekt hade inte hänt om du inte gjort en viss marknadsaktivitet? Lite som att fråga sig om det verkligen var glassen som fick barnen att skratta, eller om de hade gjort det ändå. Det är själva kärnan i att förstå marknadsföringens verkliga värde – vad är egentligen ”extra”, och vad hade hänt ändå?
Det klassiska sättet är A/B-tester, där en grupp får se en annons och en annan inte. Sen jämför du. Plattformar som Facebook (Meta) och Google har egna verktyg för det här – och vissa annonslösningar från Klarna eller Spotify börjar haka på. Men verkligheten är stökigare än så; folk ser annonser på mobilen, hör radioreklam på vägen till jobbet och får pushnotiser samtidigt. Dessutom är det svårt att isolera enskilda kampanjer när så mycket händer samtidigt på marknaden. Därför börjar fler experimentera med geo-lift, där man testar effekten i olika geografiska områden. Lite 2025-stuk på det hela. Andra testar att pausera insatser i korta perioder (sk. blackout-tests) för att se vad som händer när marknadsföringen försvinner helt. Det här kräver mod och tålamod – men resultaten kan bli en riktig ögonöppnare och hjälpa dig prioritera rätt framåt.
Clean rooms – inte bara för labbrockar
Clean rooms har verkligen blivit modeordet bland marknadsförare och datanördar. Men nej, det handlar inte om att dammsuga serverrummet. En clean room är snarare en digital mötesplats där annonsörer och plattformar kan dela data utan att bryta mot GDPR eller andra regler. Tänk dig en slags ”Switzerland” för data – neutral mark där ingen ser mer än vad de behöver. I en tid när konsumenternas integritet är i fokus och lagstiftningen bara blir strängare, är clean rooms ett sätt att samarbeta utan att tumma på säkerheten.
Stora namn som Google Ads Data Hub, Facebook Advanced Analytics och Amazon Marketing Cloud erbjuder redan såna lösningar. Du kan alltså matcha din egen förstapartsdata med plattformens, och ändå hålla på sekretessen. Det är smart, men kräver teknisk kunskap och inte minst: tålamod. Det kan till exempel handla om att analysera kampanjresultat på ett djupare plan, förstå överlapp mellan målgrupper eller identifiera dolda möjligheter till optimering. Förvänta dig inte att du trycker på en knapp och får alla svar direkt – här är det mer slow cooking än snabbmat. Men när du väl får kläm på det, kan clean rooms öppna dörren till insikter som annars är omöjliga att få. Det kräver dock både samarbete mellan olika team och ibland nya roller och kompetenser inom organisationen.
Så här känns det just nu
Det finns en viss frustration i luften – men också nyfikenhet. Marknadsförare vill förstå vad som funkar, men känner ibland att det är som att lägga ett pussel där hälften av bitarna saknas. Det kan kännas som att jakten på ”det perfekta svaret” bara leder till fler frågor, och att varje nytt verktyg lovar guld men kräver månader av implementation och utbildning. Samtidigt poppar det upp nya verktyg hela tiden – några med imponerande dashboards (hej Adtriba, Measured, eller svenska BrightBid), andra med så komplicerade interface att man nästan längtar tillbaka till Excel. Och så finns det alltid risken att man stirrar sig blind på detaljer och glömmer helheten: vad är det vi egentligen vill förstå?
- Mixmodeller ger dig överblick, men är långsamma och kräver mycket data
- Incrementality-tester är mer hands-on, men kan vara svåra att köra i stor skala
- Clean rooms skyddar integritet men är tekniskt krävande
Det är lätt att fastna i detaljer, men ibland behöver man ta ett steg tillbaka och fundera: Vilka frågor försöker vi egentligen besvara? Är det vilka kanaler som ger mest pang för pengarna – eller handlar det om att förstå helheten och få en känsla för varför kunder faktiskt väljer dig? Oavsett vilket, är det viktigaste att inte tappa bort den egna affärslogiken i jakten på den perfekta modellen. Att våga kombinera data med erfarenhet och våga ifrågasätta både siffror och magkänsla blir nyckeln när framtidens attribution ska knäckas.
Väder, AI och det oväntade
Det är nästan som att marknadsföring 2025 liknar väderprognoser. Du har historiken, du har avancerade modeller och du har din magkänsla. Ibland slår du rätt, ibland blir det regn fast rapporten lovade sol. AI-verktyg som Google Attribution eller Meta’s Conversion Lift kan hjälpa, men de löser inte allt. De kan förutse trender, identifiera mönster och till och med föreslå optimeringar – men de kan inte förutspå det mänskliga elementet eller de oförutsägbara händelserna. Och så har vi det där lilla extra – en viral TikTok, en recension i Aftonbladet eller en plötslig trend på Threads – som ställer allt på ända.
Kanske är det just det som gör det så spännande. Trots alla modeller, mätningar och clean rooms, så finns det fortfarande utrymme för överraskningar. Precis som vädret i april – helt omöjligt att förutsäga till 100%, men ändå värt att försöka förstå. Det gäller att ha en plan, men också vara flexibel och redo att agera snabbt när verkligheten inte följer prognosen. Det är där kreativitet, mod och snabb anpassningsförmåga blir minst lika viktiga som statistik och algoritmer. För oavsett hur mycket vi försöker kontrollera och mäta, så kommer alltid det oväntade att spela en avgörande roll i vad som faktiskt får kunder att välja – och återvända till – just dig.
