Marketing Attribution Teil 1 – ein kurzer Überblick für Marketingentscheider

Marketing Attribution Teil 1 – Überblick für Marketingentscheider

28.08.2017

Die Möglichkeiten potentielle Kunden online zu erreichen sind endlos und Unternehmen investieren immer größere Budgets in digitale Kanäle. Aber ein Thema plagt dabei fast alle Werbetreibenden: Wie erkennt man, welche Werbemaßnahmen erfolgreich sind? Welche Kampagnen bringen nicht die gewünschten Ergebnisse und müssen optimiert werden? Nur wenn diese Fragen beantwortet werden, lassen sich Budgets effizient einsetzen. Genau mit diesem Thema beschäftigt sich die Marketing Attribution.

 

Was ist Marketing Attribution?

 

Marketing Attribution ist eine Analysemethode, die darin besteht Conversions (d.h. anvisierte Ziele der Marketer, wie z.B. der Kauf eines Produktes oder eine Registrierung) den verantwortlichen Werbemaßnahmen zuzuordnen. Hierbei geht es darum den gesamten Kaufprozess des Verbrauchers zu erkunden. Denn jedem Kaufabschluss gehen in der Regel eine Reihe von Kontaktpunkte aus verschiedenen Marketing-Kanälen voraus. So wird ein Kunde meist mehrfach durch Werbung erreicht, sei dies über Social Media Posts, Newsletter oder Banner Anzeigen. Jeder dieser Kontakte in der Customer Journey (auch Touchpoints genannt) hat einen mehr oder weniger starken Einfluss auf die Kaufentscheidung. Und die Aufgabe der Marketing Attribution ist herauszufinden, wie groß der Einfluss ist und so Marketing-Entscheidern dabei zu helfen die Effizienz ihrer digitalen Werbemaßnahmen zu bewerten.


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Die verschiedenen Attributionsmethoden

 

Generell unterscheidet man zwischen der regelbasierten und der datengetriebenen Attribution.

 

  • Die regelbasierte Attribution beruht auf vorgegebenen Regelsätzen und Gewichtungen, welche vom Werbetreibenden selbst bestimmt werden. Dadurch werden im Voraus ein oder mehrere Sieger-Kontaktpunkte aus der Customer Journey ausgewählt, denen eine bestimmte Wertigkeit zugeschrieben wird. So liefert diese Methodik zwar ansatzweise erste Antworten über die Werbewirksamkeit von Marketingkampagnen, aber das Ergebnis wird manipuliert, da es von festen Regeln vorgegeben wird.

 

  • Die datengetriebene Attribution basiert auf objektiven Modellierungstechniken in Form von mathematischen Algorithmen. Die Algorithmen untersuchen den Wert jedes Kontaktpunktes im Kaufprozess des Nutzers und berechnen, welche der Kontakte einen positiven Einfluss für die angestrebte Conversion haben. Diese Methodik ist nicht nur genauer, da sie auf der Analyse einer Vielzahl von Daten beruht. Sie erfasst die aktuelle Situation und erkennt somit auch automatisch Veränderungen in der Werbewirkung. Werbetreibende können so zukünftig Marketingmaßnahmen besser planen und optimieren.

 

Regelbasierte Attributionsmodelle

 

Last Touch: In einem Last Touch Modell – auch Last Cookie Wins oder Last Click Wins genannt – wird dem chronologisch letzten Marketing-Kontaktpunkt vor der Conversion 100% des Erfolges zugewiesen. Bis dato ist es immer noch das meist genutzte Attributionsmodell in der Praxis und wird aufgrund seiner starken Verbreitung oft als Referenzwert zum Vergleich von anderen Attributionsmodellen verwendet.

 

 

First Touch: In einem First Touch Modell – auch First Cookie Wins oder First Click Wins genannt – wird dem chronologisch ersten Marketing-Kontaktpunkt der Customer Journey 100% der Conversion-Anteile zugeordnet. Das Modell ist insbesondere für die Bewertung von Branding und Awareness Kampagnen geeignet, da es misst, welche Maßnahmen den Nutzer als erstes erreichen, um eine anfängliche Bekanntheit zu generieren.

 

 

Linear: Beim linearen Modell wird jede Interaktion, die an einer Conversion beteiligt war, zu gleichen Teilen gewertet. Man geht davon aus, dass alle Kontaktpunkte aufeinander aufbauen und den gleichen Wert haben. Das Modell eignet sich in erster Linie für Werbetreibende, deren Kampagnen den Markenaufbau und die -bekanntheit fördern. Der Verkaufszyklus ist in der Regel also recht lang und es wird vorausgesetzt, dass jeder Kontakt mit dem Kunden den Markenaufbau fördert.

 

 

Time Decay: Beim Time Decay Modell nimmt die Bedeutung der Kontaktpunkte und damit die Anteile an der Conversion zu, je näher sie an der Conversion liegen. Dieses Modell eignet sich für Werbetreibende, deren Verkaufszyklus nur eine kurze Entscheidungsphase hat, bzw. für Kampagnen, die auf schnelle Abverkäufe abzielen. Durch das Modell werden genau die Kontakte bevorzugt bewertet, die zeitlich näher an der Conversion stattfanden, während „veraltete“ Kontakte mehr und mehr an Wert verlieren.

 

 

Positionsbasiert: In einem positionsbasierten Modell, welches auch als Badewannen- oder U-förmiges Modell bekannt ist, werden dem ersten und dem letzten Kontaktpunkt innerhalb der Customer Journey eine höhere Bedeutung zugeordnet, während die restlichen Kontaktpunkte einen geringeren Conversion-Anteil erhalten. Das Modell ist eine Kombination des Last Touch und des First Touch Modells und eignet sich für Werbetreibende, die vorrangig ihre Awareness Kampagnen sowie die abschließenden Verkäufe werten möchten.

 

 

Custom: Die Wertbeiträge beim Custom Modell können individuell festgelegt werden. Conversion-Anteile können so verteilt werden, wie es der Werbungtreibende für seine Kaufprozesse am geeignetsten hält.

 

 

Der gemeinsame Nenner aller regelbasierten Modelle ist, dass die Conversion-Anteile vorab vom Werbetreibenden selbst festgelegt werden. Das bedeutet, dass die Werbewirkung, also der Wert der Werbeleistung, bereits im Voraus feststeht und über den Zeitverlauf konstant bleibt. Ob die festgelegten Werte dem wahren Einfluss der Kontaktpunkte entsprechen bleibt unbeantwortet.

 

Datengetriebene Attribution

 

Datengetriebene Attribution ermittelt die Bedeutung jedes Kontaktpunktes auf Basis der angesammelten Customer Journey Daten. Sie beruht auf komplexen mathematischen Algorithmen, welche kontinuierlich alle Kontaktpunkte des Nutzers untersuchen und berechnen, welche Kontaktpunkte welchen Einfluss auf die Conversion haben. Diese Methode beachtet alle Nutzerinteraktionen; also alle erfolgreichen Customer Journeys sowie auch nicht erfolgreiche Prozesse, die auch User Journeys genannt werden. So ist die Information, welche Werbemaßnahmen nicht zu dem gewünschten Ergebnis gezielt haben, genauso wichtig wie die erfolgreichen Abschlüsse. Gleichzeitig berücksichtigt das datengetriebene Attributionsmodell Interaktionen und Synergien zwischen den einzelnen Kanälen und Geräten und berücksichtigt automatisch Änderungen von Kundenverhalten oder Marktbedingungen.

 

Der große Vorteil an diesem Modell ist die Objektivität, mit der die Kontaktpunkte innerhalb der Customer Journey bewertet werden. Anders als bei der regelbasierten Methode, gibt es keine im Voraus festgesetzten Regeln oder Gewichtungen. Das Modell untersucht situationsbasiert den wirklichen Wertbeitrag, den jeder Kontaktpunkt zu der Conversion leistet. Man spricht daher auch von dynamischen Attributionsmodellen.

 

Marketer können mit der Methodik nicht nur objektiv ihre Kampagnenperformance messen, sondern können mithilfe der gewonnenen Insights künftige Marketingmaßnahmen optimieren und das Budget effizienter auf alle Kampagnen verteilen.

 

Welches Modell ist das Richtige?

 

Mit einem datengesteuerten Attributionsmodell wird für jeden Kontaktpunkt sein Wertbeitrag und Einfluss auf die Conversion ermittelt. Die Methodik liefert damit zweifellos die valideren Ergebnisse über die Werbewirkung von Kampagnen und ist somit immer der bessere Ansatz.

 

Doch so überzeugend die Vorteile einer dynamischen Attribution auch sind – sie kommt nicht für jedes Unternehmen infrage. Damit das datengetriebene Modell sein volles Potential entfalten kann, müssen bestimmte Voraussetzungen erfüllt sein. So müssen beispielsweise Datenmenge und Datenqualität in ausreichender Form vorliegen. In unserem nächsten Blogbeitrag gehen wir ausführlich auf diese Voraussetzungen ein.

 

Falls die Bedingungen nicht erfüllt sind, sollten Werbetreibende dennoch auf ein regelbasiertes Attributionsmodell zurückgreifen. Denn jede Attribution ist besser als eine getrennte Kanalbetrachtung, in der Marketingmaßnahmen in Silos getrennt und unabhängig voneinander bewertet werden. Jedes der regelbasierten Modelle bietet Einsichten in die Customer Journey der Kunden. Für die Auswahl des richtigen Attributionsmodells ist es letztendlich entscheidend, welche Ziele und Geschäftsanforderungen der Werbetreibende verfolgt.


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