Durch die Diversifikation der Werbekanäle wird Marketing-Attributionssoftware immer wichtiger. Vermarkter verwenden heute durchschnittlich 14 Tools, um ihre Marketingaktivitäten zu steuern, den Umsatz zu steigern und ihr Online-Geschäft zu skalieren.
Für jede Marketingabteilung oder -agentur ist es von entscheidender Bedeutung, zu wissen, welchen Kanal sie skalieren und wo sie mehr Zeit, Mühe und Budget investieren müssen.
Wenn Budgets über die zahlreichen Kanälen verteilt werden, treffen Unternehmen oft Entscheidungen auf Grundlage ungenauer Daten. Im Idealfall basiert die Ermittlung der Kanal Perfomance auf genaumen Tracking und veriserten Attributions-Modellen, sodass hier keine Fehlentscheidung getroffen wird.
Gastbeitrag von Markus Repetschnig
Dieser Artikel ist ein Gastbeitrag von Markus Repetschnig. Er ist CEO von Admetrics und führt euch in diesem Artikel in die Welt der Marketing-Attribution ein.
Was ist Marketing-Attribution?
Marketing-Attribution ist eine Analysetechnik, mit der modelliert wird, welche Berührungspunkte zu Verkäufen oder anderen Arten von Konversionen führen. Marketingexperten setzen verschiedene Attributionsmodelle ein, um zu bewerten, welcher Kanal, welche Taktik oder welche Botschaft und wieviel zu den Konversionen beiträgt.
Was ist Marketing-Attributionsmodellierung?
Marketing-Attributionsmodellierung quantifiziert die Korrelation einer Konversion mit einem bestimmten Kontaktpunkt in der Customer Journey. Sobald die Gewichtungerfolgt ist, können die Marketingmaßnahmen entsprechend auf Effizienz und Profitabilität bewertet werden. Es gibt sehr unterschiedliche Attributionsmodelle, und wir unterscheiden üblicherweise zwischen Single- und Multi-Touch-Attribution, Lift- oder Inkrementalitätsstudien und anderen.
Im Idealfall hilft die Marketing-Attributionsmodellierung dabei, auf der Customer Journey-Map die erfolgreichsten Marketingtaktiken und -kanäle bei jedem Schritt zu bestimmen, mit dem letztendlichen Ziel, den ROAS zu erhöhen und gleichzeitig die Werbeausgaben zu erhöhen.
Arten von Marketing-Attributionsmodellen
In den letzten Jahren wurden verschiedenste Marketing-Attributionsmodelle erfolgreich eingesetzt.
Wie von Alistair Rennie, Research Lead, Market Insights UK bei Google, beschrieben, ist die unordentliche Mitte ein Konzept, das sich auf den Entscheidungsprozess des Käufers und die aktuelle Phase des Marketingkontakts bezieht, mit dem die Verbraucher täglich konfrontiert werden. Von der ersten Interaktion bis zum tatsächlichen Kauf ist eine Person einem komplizierten Netz von Berührungspunkten über verschiedene Kanäle und Medien ausgesetzt – all diese modellieren das Verhalten des Einzelnen, während die endgültigen Faktoren, die die Kaufentscheidung beeinflussen, oft unbekannt bleiben.
Marketingfachleute sollten verschiedene Arten von Attributionsmodellen verwenden, um sich im Netz der Werbekanäle zurechtzufinden und die werttreibenden Berührungspunkte zu verstehen.
Single-Touch-Attribution oder Single-Source-Attributionsmodell
Single-Touch-Modelle weisen nur einem Ereignis, bzw. Touchpoint der Customer Journey 100% der Belohnung zu. Die wichtigsten Single-Touch-Attributionsmodelle sind:
First-Touch-Attribution
Last-Touch-Attribution
Single-Touch-Attributionsmodelle
Die üblichsten Modelle sind First-Touch- und Last-Touch-Attribution, die wie der Name verrät dem ersten bzw. letztem Touchpoint der Customer Journey die volle Belohnung für die Konversion zuteilen. Diese Modelle haben in den letzten Jahren an Beliebtheit verloren, vor allem, weil die Interaktion des Kunden mit einer Marke nicht mehr singulär ist, d. h. ein Kauf findet nicht mehr aufgrund eines einzigen Berührungspunktes statt. Im Gegenteil, die aktuellen Marketingbemühungen jeder Marke bestehen aus einer Vielzahl von Kanälen und Maßnahmen, die hochkomplexe Kaufentscheidungsprozesse beeinflussen.
Multi-Touch-Attributionsmodelle
Multi-Touch-Attributionsmodelle, auch bekannt als fraktionale Attributionsmodelle, teilen jedem Touchpoint, der zu einem Verkauf oder einer Konversion führt, einen Wert zu und helfen so den Vermarktern zu verstehen, wo der größte Wert im Marketing-Mix liegt. Einige Beispiele für Multi-Touch-Modelle sind lineare, zeitlich abklingende, positionsbasierte oder benutzerdefinierte regelbasierte Modelle.
Multi-Touch-Attributionsmodelle können sich entweder auf eine vorgegebene mathematische Gleichung stützen, die jedem Kanal in der Customer Journey einen bestimmten Prozentsatz zuweist, oder sie können benutzerdefiniert sein, d. h. auf der Grundlage früherer Daten personalisiert werden.
Eine unvollständige Liste von Multi-Touch-Attributionsmodellen
Die Modelle unterscheiden sich zumeist darin, wie sie die Belohnung auf die verschiedenen Touchpoints der Customer Journey verteilen. Im Folgenden werden die gängigsten Multi-Touch-Modelle erläutert.
Bei der linearen Attribution wird die Belohnung für einen Kauf gleichmäßig auf die verschiedenen Touchpoints verteilt, mit denen ein Kunde interagiert hat.
Wie das lineare Modell betrachtet auch die Time-Decay-Attribution mehrere Berührungspunkte, die zu einer Konversion führen, schreibt aber dem letzten Kontakt den höchsten Wert zu, da er als besonders wichtig angesehen wird.
Die positionsbasierte Attribution, auch bekannt als U-förmige Attribution, hat eine vordefinierte Logik, die dem ersten Touchpoint und dem letzten Touchpoint vor der Konversion 40 % der Belohnung zuweist. Die verbleibenden 20 % werden auf die Touchpoints zwischen der ersten und der letzten Interaktion verteilt, wodurch eine U-förmige grafische Darstellung entsteht.
Datengetriebe Attribution
Neben der Single-Touch- und Multi-Touch-Attribution werden bei der datengetriebenen, algorithmischen oder probabilistischen Attribution maschinelles Lernen und statistische Modellierung eingesetzt, um die wahrscheinlichsten Konversionspunkte im gesamten Marketingtrichter zu bestimmen und diesen konversionsfördernden Touchpoints einen Wert zuzuweisen. Datengesteuerte Attributionsmodelle erfordern individuelle Anpassungen und große Mengen an Customer Journey- und Konversionsdaten, um sie zu trainieren und zu verfeinern.
Vorteile der Marketing-Attribution
Marketing-Attribution hilft Werbetreibenden, eine Vielzahl ihrer Marketingbemühungen zu verstehen. Mehr als 92 % der Kunden haben keine Kaufabsicht, wenn sie eine Website zum ersten Mal besuchen. Kunden, die nach dem Anschauen einer einzigen Werbung konvertieren, sind selten, so dass es schwierig sein kann, die Wirksamkeit dieser Marketingaktivitäten zu messen und eine erfolgreiche Strategie zu wählen, wenn potenzielle Käufer einer Vielzahl von Online- und Offline-Kanälen ausgesetzt sind.
Verschiedene Attributionsmodelle können aufzeigen, welcher Text, welche kreative Idee, welcher Kanal oder welche andere Eigenschaft am besten funktioniert. Erfahrene Vermarkter nutzen deshalb Omnichannel-Attribution, um ihre Anzeigen zu skalieren, den ROAS zu verbessern und die Nachfrage zu steigern.
Die Attributionsmodelle von Google
Bei der Durchführung von Kampagnen auf Google Ads können Marketer die Attributionsfunktion von Google nutzen. Das Attributionstool ist kostenlos und eine gute Option, die im Google Analytics-Ökosystem zugänglich ist.
Google Attribution bietet zusätzliche Einblicke in die Leistung von Google Ads und hilft, Multi-Click- und Multi-Channel-Journeys zu verstehen. Die Benutzer können genaue Conversion-Gesamtwerte melden, die über alle digitalen Kanäle hinweg entdoppelt werden, und eine konsolidierte, konsistente Ansicht der gesamten digitalen Leistung erhalten.
Die von Google Analytics angebotenen Attributionsmodelle sind regelbasiert und datengesteuert. Bei den regelbasierten Modellen wird die Konversion unabhängig von der Art der Konversion oder dem Nutzerverhalten gutgeschrieben, und sie umfassen die üblichen Modelle wie First, Last, Linear- und positionsbasiert. Das datengesteuerte Attributionsmodell verteilt die Gutschrift für die Konversion auf der Grundlage von Beobachtungsdaten für jeden Konversionstyp. Es unterscheidet sich von den anderen Modellen, da es Kontodaten verwendet, um den tatsächlichen Beitrag jeder Klickinteraktion zu berechnen.
Meta’s Attributionsmodell
Das Attributionssystem von Meta wurde durch die Anforderungen der App Tracking Transparency (ATT) Richtlinie von Apple stark beeinträchtigt. Das letzte Update der Attributionseinstellungen wurde im Oktober 2021 eingeführt und brachte eine wichtige Änderung in Bezug auf die unterstützten Attributions-Zeiträume mit sich:
Es werden nur noch folgende Zeitfenster für die Attribution unterstützt:
- 1 Tag Last Click Attribution
- 7 Tage Last Click Attribution
- 1 Tag Last Click und 1 Tag View Attribution
- 7 Tage Last Click und 1 Tag View Attribution (Standard-Einstellung)
Seit Apple’s iOS Update auf 14.5 Update ist Meta’s Fähigkeit Konversionen zuzuordnen stark begrenzt. Um diese Datenlücke zu schließen, hat Meta dann serverseitiges Tracking eingeführt, auch bekannt als Conversions API (CAPI).
Wie wählt man die beste Marketing-Attributionssoftware aus?
In einer zunehmend wettbewerbsintensiven Online-Landschaft, die sich immer noch von einem Nachfrageschub erholt, haben sich die meisten Marken auf Online-Kanäle konzentriert und geben mehr Geld für Anzeigen aus als je zuvor. Die Gebote sind gestiegen, aber die Verbraucher zeigen auch ein müdes Verhalten gegenüber Online-Werbung.
Daher ist es für die Skalierung von e-Commerce Unternehmen von entscheidender Bedeutung, konkrete Strategien zu entwickeln und zu verstehen, welche Kanäle am besten funktionieren.
Marketing-Attributionssoftware-Tools Anforderungen
- mit First-Party-Daten arbeiten
- einen genauen Überblick über die Customer Journeys bieten
- die Möglichkeit bieten, die Ergebnisse verschiedener Attributionsmodelle zu vergleichen
- Reporting-Möglichkeiten alle wichtigen Eigenschaften und Datenpunkte
- Reporting und Archivierung der leistungsstärksten Werbemittel über alle Kanäle aufzeigen
- Reporting und Archiiverung der wirkungsvollstne Texte, CTA’s, etc.
- Messung der Wirkung von Influencer-Werbung und anderen digitalen Kampagnen
- Berücksichtigung nicht bezahlter Kanäle wie bspw. organischer Suche
Beliebte Marketing-Attributions-Tools
Admetrics Daten-Studio
Admetrics Data Studio bietet Marketern (und speziell Shopify DTC’s) diverse Attributionsmodelle und Reporting-Möglichkeiten. Marken können auf eine umfangreiche Mischung aus Dimensionen und Metriken über alle ihre bezahlten und unbezahlten Kanäle hinweg berichten. Dazu gehören Dimensionen wie Traffic-Quellen, Kampagnentypen, Anzeigentexte, aber auch verkaufte Produkte und Varianten, und Metriken wie ROAS, CPO, Wiederkauf, Retention Rate und viele mehr.
Mit Admetrics können DTC-Marken ihre Daten anhand einer Auswahl von Single- und Multi-Touch-Attributionsmodellen betrachten und so eine Marketingstrategie unter Berücksichtigung ihrer erfolgreichsten Kanälen zu entwickeln und gleichzeitig zu verstehen, welche Kampagnen und Werbemittel für die verschiedenen Zielgruppen in jeder Umgebung am besten funktionieren.
Bevor wir uns der Veranschaulichung verschiedener Dimensionen und Metriken auf der Grundlage unterschiedlicher Attributionsmodelle widmen, geben wir einen Einblick in die Customer Journey einer Marke, die einen Omnichannel-Marketingansatz verfolgt, einschließlich Influencer, E-Mail und vieles mehr.
Customer Journey-Visualisierung eines aktuellen Kunden
Angesichts der Vielzahl von Kanälen müsste der Kunde durch ein Meer von Daten navigieren, um Klarheit über die leistungsstärksten Kanäle zu gewinnen. Mit Admetrics, wie im Beispiel unten gezeigt, bringt die Wahl eines Multi-Touch-Attributionsmodells Transparenz und hilft Marketern, die umsatztreibenden Kanäle zu erkennen.
Es wird deutlich, dass bestimmte Kanäle wesentlich mehr erste als letzte Touchpoints generieren – bei einer Optimierung mit einem Single-Touch-Modell würden einige Kanäle benachteiligt und möglicherweise aus dem Marketing-Mix entfernt, obwohl sie zur Kaufentscheidung beitragen.
Dieses Diagramm veranschaulicht die Unterschiede im Umsatz, der den einzelnen Kanälen durch die verschiedenen Attributionsmodelle zugeschrieben wird.
Durch den Einsatz von Tools wie dem Admetrics Data Studio erhalten Marken Zugang zu mehr als nur einem vereinfachten Reporting. Admetrics Data Studio kann kostenlos auf Shopify getestet werden.
Adobe Analytics
Die in Adobe Analytics integrierten Tools zur Attributionsmodellierung sind eine gute Option für Marketer, die bereits das Ökosystem von Adobe nutzen.
Das leistungsstarke Tool verfügt über umfangreiche Funktionen, um Marketern mit fortschrittlichen Statistiken und maschinellem Lernen zu helfen und die Effektivität Ihrer Marketingstrategie zu bestimmen. Das Attributionstool von Adobe verspricht, Marketern dabei zu helfen, den Wert von E-Mails oder Videoaufrufen und Display-Anzeigen oder Whitepapers in der Kaufreise eines jeden Kunden zu verstehen. Die Attributionsmodelle sind sehr unterschiedlich und bieten eine Vielzahl von regelbasierten und fortgeschrittenen Modellen (erste und letzte Berührung, linear, algorithmisch usw.), die Ihnen helfen, Investitionen über alle Kanäle hinweg zu verstehen – bezahlt, gekauft und verdient.
Je nach Website-Traffic und Anforderungen kann das Tool von Adobe für kleinere Teams oder aufstrebende Geschäfte zu komplex sein. Dennoch kann die leistungsstarke Software einen Unterschied machen, wenn sie eingesetzt wird, um die Customer Journeys zu verstehen.
Appsflyer
Mobile Umgebungen erfordern spezielle Attributions-Tools, und Appsflyer ist eines davon. Appsflyer ist ein Marketing-Attributions-Tool für mobile Apps und hilft Vermarktern, ihren App-Installationen Touchpoints im gesamten Web zuzuordnen, und so Einblicke in die Marketingeffektivität zu gewinnen. Dies hilft Vermarktern, Kampagnen zu optimieren und Konversionen den Kanälen zuzuordnen, über die sie Apps bewerben, einschließlich verschiedener App-Stores, Facebook, Google Ads, TV, E-Mail oder organischem Traffic.
