Darum setzen Werbetreibende heute auf Cross-Device Attribution

Darum setzen Werbetreibende heute auf Cross-Device Attribution

05.04.2018

Mediale Inhalte werden heutzutage über Desktops, Laptops, Tablets Smartphones oder sogar Smart TVs konsumiert. Dabei verwendet ein einzelner User oft mehrere Geräte und wechselt nahtlos zwischen diesen hin und her. Dieses Geräte Multitasking erschwert Werbetreibenden das richtige Einsetzen ihrer Werbemittel.

 

Um die gesamte Customer Journey eines Users nachvollziehen zu können, müssen somit mehrere Geräte dem einzelnen User zugeordnet werden.

 

 

Haben Cookies ausgedient?

 

Tatsächlich zeigen Untersuchungen, dass mehr als die Hälfte aller Customer Journeys auf mehr als einem Gerät stattfinden. Die Zuordnung von Usern zu verschiedenen Geräten funktioniert jedoch nicht über Cookies, da diese nicht den User selbst identifizieren, sondern lediglich Geräte und Browser. Außerdem werden sie regelmäßig gelöscht und können somit nicht über einen langfristigen Zeitraum relevante Ergebnisse liefern. Um trotzdem die Customer Journey vom ersten Kontakt bis zur Conversion verstehen und dabei alle Kontaktpunkte miteinbeziehen zu können, muss Cross Device Tracking angewendet werden.

 

Statistiken zeigen, dass Insights aus Cross Device Attribution den CPA 30% bis 50% reduzieren und den ROI sogar um 50% erhöhen können. Unter Benutzung einer Cross-Device Sichtweise konvertieren Konsumenten außerdem 1.4x häufiger als bei einer Single-Device Sichtweise, da sie eine zusammenhängende, personalisierte Ansprache über alle Kanäle hinweg gewähreistet wird.

 

 

Wie funktioniert Cross-Device-Tracking?

 

Für das Cross-Device Tracking setzen Dienstleister ein deterministisches oder ein probabilistisches Modell ein. Die Wahl des richtigen Modells ist entscheidend für die Genauigkeit der Ergebnisse.

 

 

Das probabilistische Modell:

 

Die Daten im probabilistischen Modell basieren auf anonymisierten Nutzerprofilen, welche durch statistische oder maschinelle Lernverfahren generiert werden und wahrscheinliche Verbindungen ermitteln.  Das Nutzerverhalten wird dabei auf verschiedenen Geräten mit Hilfe unterschiedlicher Datenpunkte analysiert woraus anschließend ein Muster gebildet wird. Dadurch entsteht eine Art User-DNA, welche später auf verschiedenen Geräten abgeglichen  werden kann. Diese Matching-Technik verlässt sich in hohem Maße auf Grundsätze der Wahrscheinlichkeit und ist deshalb sehr ungenau.

 

 

Das deterministische Modell:


Bei deterministischen Modellen wird mithilfe von First-Party-Daten (üblicherweise Login-Daten) eine Verknüpfung zwischen einem User und seinen Geräten hergestellt. Meldet sich ein User beispielsweise von unterschiedlichen Geräten aus auf der Website eines Werbetreibenden an, ist klar, dass die betreffenden Geräte demselben Nutzer gehören. Das deterministische Matching arbeitet nicht mit Algorithmen auf Grundlage von Wahrscheinlichkeitsannahmen, um einen Nutzer mit seinen Geräten zu verknüpfen. Stattdessen bedarf es für diese Form des Matchings eines eindeutigen Zusammenhangs zwischen einem Nutzer und einem Gerät. Der Vorteil dieser Form des Trackings besteht in der hohen Genauigkeit. Es ist präziser als das probabilistische Tracking, da eine Zugehörigkeit nur dann erfasst wird, wenn ein eindeutiger Zusammenhang zwischen einem User und einem Gerät besteht.

 

 

Warum ist das deterministische Modell besser?

 

Das deterministische Modell ist besonders genau und deutlich präzisier als das probabilistische Modell. Eine Zugehörigkeit zwischen Nutzer und Gerät kommt nur dann zustande, wenn ein eindeutiger Zusammenhang zwischen beiden besteht. Das probabilistische Modell basiert hingegen auf Algorithmen und Wahrscheinlichkeitsannahmen, so dass die Trefferquote hier geringer ist. Zwar ist beim probabilistischen Matching eine größere Reichweite möglich als beim deterministischen Matching, da es nicht darauf angewiesen ist, dass User bestimmte Aktionen ausführen (wie z. B. sich auf einem Gerät einzuloggen). Dennoch ist diese Methode weniger präzise als das deterministische Matching: Die Trefferquoten variieren stark und liegen teilweise bei gerade mal 60 %.

 

 

Cross-Device-Pools – Vorteile und Datenschutzkonformität

 

Durch Einbeziehung bereits gewonnener Erkenntnisse aus bestehenden, anonymen Daten vergleichbarer Werbetreibender können Customer Journeys vervollständigt werden. Dafür teilen Unternehmen untereinander ihre Cross Device-Daten, um selbst aus einem großen Datenpool zu profitieren.

 

Die Daten werden dabei in einer verschlüsselten Form zur Verfügung gestellt, sodass sie nicht entschlüsselt werden können. So bleiben die Nutzerdaten geschützt und können so für die Cross Device-Analyse verwendet werden. So wird sichergestellt, dass Cross-Device-Tracking datenschutzkonform ist und der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) entspricht.

 

 

Fazit


Cross-Device-Attribution liefert ein genaues Verhaltensmuster von Nutzern und hilft dabei eine Customer Journey mit all seinen Berührungspunkten zu konzipieren. Dies zeigt auch eine interne Studie von Exactag, bei der 62% zusätzliche mobile Touchpoints identifiziert und vorhandenen Journeys zugeordnet werden konnten. Durch einen gemeinsamen Cross Device Pool von anonymisierten User IDs, erhalten Exactag Kunden damit nicht nur eindeutige Trefferquoten, sondern auch maximale Reichweite.

 

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