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Heute verlassen sich Vermarkter auf Multi-Channel-Strategien zur Durchführung von Marketingkampagnen, sowohl online als auch offline. Diese Praxis ermöglicht es Vermarktern zwar, die Customer Journey bei jedem Schritt individuell zu gestalten, stellt sie aber auch vor einzigartige Herausforderungen, wenn es darum geht, die Gesamtwirkung einer bestimmten Kampagne auf den Marketing-ROI zu analysieren.

Was ist Marketing-Attribution?

Die kurze Definition: Vereinfacht ausgedrückt, ist Marketing Attribution die analytische Wissenschaft der Bestimmung, welche Marketingtaktiken zu Verkäufen oder Konversionen beitragen.

Die lange Definition: Marketing-Attribution ist die Praxis der Bewertung der Marketing-Touchpoints, denen ein Verbraucher auf seinem Weg zum Kauf begegnet. Ziel der Attribution ist es, festzustellen, welche Kanäle und Botschaften den größten Einfluss auf die Entscheidung zur Konvertierung oder den gewünschten nächsten Schritt hatten. Es gibt mehrere beliebte Attributionsmodelle, die heute von Vermarktern verwendet werden, wie Multi-Touch-Attribution, Lift-Studien, Time Decay und andere. Die Erkenntnisse, die diese Modelle darüber liefern, wie, wo und wann ein Verbraucher mit Markenbotschaften interagiert, ermöglichen es Marketingteams, Kampagnen zu ändern und anzupassen, um die spezifischen Wünsche einzelner Verbraucher zu erfüllen und so den Marketing-ROI zu verbessern.

Warum ist Marketing-Attribution wichtig?

Fortgeschrittene Marketing-Attributionsprogramme erfordern, dass Marketingteams Verbraucherdaten aus verschiedenen Kanälen aggregieren und normalisieren, um sicherzustellen, dass jede Interaktion richtig gewichtet wird. Wenn ein Kunde zum Beispiel eine Display-Anzeige und eine E-Mail-Kampagne sieht, aber erst dann konvertiert, wenn er eine spezielle Werbeaktion in der E-Mail sieht, können Marketingexperten feststellen, dass dieses Werbematerial eine größere Rolle bei der Verkaufsförderung gespielt hat als die Display-Anzeige. Sie können dann mehr Ressourcen für die Erstellung gezielter E-Mail-Kampagnen aufwenden.

Um die für eine effektive Attribution erforderliche Datengranularität zu erreichen, benötigen Marketingteams fortschrittliche Analyseplattformen, die große Datenmengen präzise und effizient in Erkenntnisse auf Personenebene destillieren können, die für kampagneninterne Optimierungen genutzt werden können.

Vorteile der Marketing-Attribution

Fortgeschrittene Attributionsmodelle können zeit- und ressourcenintensiv sein, insbesondere komplexe Modelle, die eine Vielzahl von Datensätzen für Online- und Offline-Kampagnen auswerten. Wenn sie jedoch effektiv eingesetzt werden, bringt die Attribution eine Vielzahl von Vorteilen mit sich:

Optimierte Marketingausgaben

Attributionsmodelle geben Marketingfachleuten Einblicke, wie Marketinggelder am besten ausgegeben werden, indem sie die Touchpoints mit den meisten Interaktionen anzeigen. Auf diese Weise können Marketingteams das Budget und die Medienausgaben entsprechend anpassen.

Erhöhter ROI

Effektive Attribution ermöglicht es Vermarktern, den richtigen Kunden zur richtigen Zeit mit der richtigen Botschaft zu erreichen – was zu mehr Konversionen und einem höheren Marketing-ROI führt.

Verbesserte Personalisierung

Marketer können Attributionsdaten nutzen, um zu verstehen, welche Botschaften und Kanäle von einzelnen Kunden bevorzugt werden, um ein effektiveres Targeting während der Customer Journey zu ermöglichen.

Verbesserte Produktentwicklung

Attribution auf Personenebene ermöglicht es Vermarktern, die Bedürfnisse ihrer Kunden besser zu verstehen.

Optimierte Kreativität

Attributionsmodelle, die die kreativen Elemente einer Kampagne bewerten können, ermöglichen es Vermarktern, Messaging und visuelle Elemente zu optimieren und besser zu verstehen, wie und wann sie mit den Nutzern kommunizieren.

Gängige Herausforderungen und Fehler bei der Marketing-Attribution

Während die Marketing-Attribution viele Vorteile bietet, gibt es eine Reihe von häufigen Fehlern, die zu einer falschen Attribution führen und den Erfolg von Kampagnen für Vermarkter verschleiern können.

Um sicherzustellen, dass sie die genauesten Daten erhalten, die die Customer Journey ihrer Nutzer widerspiegeln, sollten Vermarkter Folgendes vermeiden:

Korrelationsbasierte Verzerrungen

Attributionsmodelle können bei der Analyse der Customer Journey korrelationsbasierten Verzerrungen unterliegen, die dazu führen, dass es so aussieht, als hätte ein Ereignis ein anderes verursacht, obwohl dies nicht der Fall ist.

In-Market Bias

Dies bezieht sich auf Verbraucher, die sich möglicherweise auf dem Markt befanden, um das Produkt zu kaufen, und es auch gekauft hätten, wenn sie die Anzeige gesehen hätten oder nicht. Die Anzeige erhält jedoch die Zurechnung für die Konvertierung dieses Nutzers.

Cheap Inventory Bias

Dies vermittelt ein ungenaues Bild von der Leistung der Medien und lässt kostengünstigere Medien aufgrund der natürlichen Konvertierungsrate für die anvisierten Verbraucher besser erscheinen, obwohl die Anzeigen möglicherweise keine Rolle gespielt haben.

Alle diese Verzerrungen bergen die Gefahr, dass Vermarkter Optimierungen zugunsten der weniger wirksamen Botschaften vornehmen, was den ROI immens beeinträchtigt.

Digital Signal Bias

Dies tritt auf, wenn Attributionsmodelle die Beziehung zwischen Online-Aktivitäten und Offline-Verkäufen nicht berücksichtigen. Für Vermarkter, die sowohl online als auch offline Verkäufe tätigen, müssen sie Optimierungsentscheidungen auf der Grundlage von Online- und Offline-Daten treffen, nicht nur auf der Grundlage dessen, was sie digital verfolgen können.

Markenverhalten&

Attributionsmodelle übersehen oft die Beziehung zwischen Markenwahrnehmung und Verbraucherverhalten oder betrachten sie nur auf einer Trendregressionsebene.

Marketer müssen sicherstellen, dass ihre Attributionsmodelle in der Lage sind, Beziehungen zwischen Markenbildungsinitiativen und Konversionen zu erkennen. Nicht zu verstehen, wie ihr Attributionsmodell den Einfluss der Marke misst, ist ein häufiger und schädlicher Fehler, der dazu führt, dass Marketer Entscheidungen auf der Grundlage unvollständiger Empfehlungen treffen, die den Markenaufbau abwerten.

Missing Message Signal

Kreativ und Messaging sind für die Verbraucher genauso wichtig wie das Medium, auf dem sie Ihre Anzeige sehen. Ein häufiger Fehler bei der Attribution besteht darin, die kreative Gestaltung in ihrer Gesamtheit zu bewerten und festzustellen, dass eine Botschaft unwirksam ist, während sie in Wirklichkeit für eine kleinere, gezieltere Zielgruppe wirksam wäre. Dies unterstreicht die Bedeutung von Analysen auf Personenebene.

Wie misst man Marketing-Attribution?

Marketing-Attribution kann mit Hilfe von Modellen gemessen werden, die verschiedene Aspekte der Kampagne gewichten, um festzustellen, welche Werbung am effektivsten war. Es gibt zahlreiche Modelle, und viele haben klare Herausforderungen wie die Kombination von Offline- und Online-Daten. Die Wahl des richtigen Modells ist entscheidend für die genaue Messung der Effektivität Ihrer Kampagnen, um das Budget zuzuweisen oder die nächsten Schritte festzulegen.

Was ist ein Marketing-Attributionsmodell?

Marketing-Attributionsmodelle weisen Marketingkampagnen durch statistische Analysen auf Benutzerebene einen Wert zu. Dies steht im Gegensatz zu Modellen wie der Marketing-Mix-Modellierung, die aggregierte Daten verwenden. Dieser personenzentrierte Ansatz ist der Grund, warum Attributionsmodelle typischerweise auf digitale Kampagnen angewandt werden als auf solche, die offline durchgeführt werden, wie etwa Printwerbung. Jedes Attributionsmodell stützt sich auf unterschiedliche Analysetechniken, auf die später noch näher eingegangen wird.

Die effektivsten Attributionsmodelle geben Aufschluss über:

• Welchen Botschaften ein Verbraucher auf welchem Kanal ausgesetzt war
• Welcher Touchpoint die größte Auswirkung auf seine Kaufentscheidung hatte
• Welche Rolle die Markenwahrnehmung bei der Konvertierungsentscheidung spielte
• Die Rolle der Botschaftsabfolge
• Welche Botschaften bei jedem Verbraucher die besten Ergebnisse erzielen
• Die Auswirkung externer Faktoren (z.z.B. wie sich die Benzinpreise auf den Autoverkauf auswirken)

Unterschiedliche Arten von Marketing-Attributionsmodellen

Wie bereits erwähnt, gibt es zwei Hauptkategorien der Attribution: Single Touch und Multi Touch. Innerhalb dieser Kategorien gibt es mehrere Kernmodelle, die jeweils unterschiedliche Erkenntnisse liefern. Werfen wir einen Blick auf die Unterschiede zwischen den einzelnen Modellen:

Single-Touch-Attributionsmodell

First-Touch-Attribution: Bei der First-Touch-Attribution wird davon ausgegangen, dass sich der Verbraucher nach der ersten Werbung, die er gesehen hat, für eine Konversion entschieden hat. Daher wird dieser erste Touchpoint vollständig zugeordnet, unabhängig davon, welche weiteren Werbemaßnahmen in der Folge gesehen werden.

Last-Touch-Attribution: Im Gegensatz dazu wird bei der Last-Touch-Attribution der letzte Touchpoint, mit dem der Konsument vor dem Kauf interagiert hat, voll angerechnet, ohne Berücksichtigung der vorherigen Interaktionen.

Bei jeder dieser Methoden wird die gesamte Customer Journey nicht berücksichtigt, weshalb sich Marketer nicht ausschließlich auf diese Methoden verlassen sollten.

Multi-Touch-Attributionsmodell

Multi-Touch-Attributionsmodelle betrachten alle Berührungspunkte, mit denen der Verbraucher vor dem Kauf interagiert. Sie gelten daher als genauere Modelle. Je nachdem, welches Multi-Touch-Modell Sie verwenden, wird den Kanälen ein anderer Wert zugewiesen. Einige weisen beispielsweise den Wert auf der Grundlage des Zeitpunkts zu, zu dem ein Verbraucher mit einem Touchpoint im Verhältnis zur Konversion interagiert hat, während andere alle Touchpoints gleich gewichten.

Diese Modelle unterscheiden sich weitgehend dadurch, wie sie die Credits zwischen den Touchpoints auf dem Weg zum Kauf aufteilen.

Linear: Die lineare Attribution erfasst jeden Touchpoint, den der Verbraucher auf dem Weg zum Kauf betritt. Dabei wird jede dieser Interaktionen gleich gewichtet, so dass jede Botschaft den gleichen Anteil an der Konversion hat.

U-förmig: Anders als bei der linearen Attribution werden beim U-förmigen Attributionsmodell die Interaktionen separat bewertet, da einige auf dem Weg zum Kauf eine größere Bedeutung haben als andere. Insbesondere werden sowohl der ersten Berührung als auch der Lead Conversion Touch jeweils 40 Prozent der Verantwortung für den Lead zugeschrieben. Die anderen 20 Prozent werden auf die Touchpoints aufgeteilt, die zwischen dem ersten und dem Lead Conversion Touch liegen.

Time Decay: Das Time-Decay-Modell gewichtet ebenfalls jeden Touchpoint auf dem Weg zum Kauf unterschiedlich. Bei diesem Modell werden die Touchpoints, die näher an der Konversion liegen, stärker gewichtet als die, die zu einem früheren Zeitpunkt angesprochen wurden, da davon ausgegangen wird, dass diese einen größeren Einfluss auf den Verkauf hatten.

W-förmig: Dieses Modell basiert auf der gleichen Idee wie das U-förmige Modell, beinhaltet jedoch einen weiteren zentralen Kontaktpunkt – die Opportunity-Phase. Beim W-förmigen Modell erhalten die Berührungspunkte, die für die erste Kontaktaufnahme, die Lead-Konvertierung und die Erstellung der Verkaufschance angerechnet werden, jeweils 30 Prozent der Gutschrift. Die verbleibenden 10 Prozent werden auf die zusätzlichen Engagements aufgeteilt.

Auswahl des richtigen Attributionsmodells für Ihr Unternehmen

Marketer müssen mehrere Überlegungen anstellen, wenn sie auswählen, auf welches Attributionsmodell sie sich in ihrem Unternehmen verlassen wollen. Zunächst sollten Sie sich überlegen, welche Art von Verkaufszyklus Sie verwenden, wie lange dieser typischerweise dauert und wie viel davon online oder offline stattfindet. E-Commerce-Websites müssen Offline-Konversionen möglicherweise nicht berücksichtigen, aber die meisten großen Einzelhändler schon.

Es ist auch wichtig zu bedenken, wie viel von Ihren Marketingbemühungen auf Offline-Methoden wie Print, Rundfunk und Fernsehen konzentriert sind. Unternehmen, die viel Wert auf diese Medien legen, müssen ein Attributionsmodell und eine Plattform wählen, die in der Lage sind, Online- und Offline-Maßnahmen miteinander zu korrelieren und zu normalisieren, um möglichst genaue Erkenntnisse zu gewinnen. So wird beispielsweise der Multi-Touch-Attribution oft nachgesagt, dass sie für digitale Medien besser funktioniert, während die Marketing-Mix-Modellierung bessere Einblicke in Offline-Kampagnen liefert. Die Vereinheitlichung dieser beiden Messungen verbessert die Gesamtsichtbarkeit.

Schließlich wird Ihr Unternehmen wahrscheinlich mehrere Attributionsmodelle im Tandem verwenden müssen, um ein möglichst umfassendes Verständnis der Auswirkungen Ihrer Bemühungen zu erhalten.

Marketing-Attributionssoftware und -tools

Um die zuverlässigsten Erkenntnisse zu erhalten, müssen Vermarkter eine Kombination von Modellen verwenden und die Daten der einzelnen Modelle korrelieren, um die richtigen Optimierungen für Online- und Offline-Kampagnen zu ermitteln.

Dafür ist eine leistungsstarke Analyseplattform erforderlich, obwohl viele Vermarkter von diesen Plattformen bereits enttäuscht wurden. Die Vermarkter, die die richtige Plattform finden, die kampagneninterne Einblicke in Online- und Offline-Marketing-Optimierungen bieten kann, werden einen deutlichen Vorteil haben.

Es gibt mehrere Kategorien, die Vermarkter bei der Auswahl eines Marketing-Attributions-Tools oder einer Software bewerten sollten:

• Geschwindigkeit
• Genauigkeit
• Verbindung von Branding und Performance
• Kanalübergreifende Marketing-Einsichten

Hier sind einige Fragen, die man sich bei der Auswahl eines Attributionsmodells stellen sollte:

• Kann man die Auswirkungen des Brandings erkennen?
• Erhalten Sie Einblicke in die Wirkung kreativer Maßnahmen während der Consumer Journey?
• Können Sie Einblicke auf Personenebene für nicht-digitale, Offline-Maßnahmen erhalten?
• Messen Sie nur den Lift und nicht die unvermeidlichen Ereignisse?
• Werden experimentelle Designs verwendet, um Korrelationsverzerrungen zu vermeiden?
• Erhalten Sie Erkenntnisse zur Optimierung während der Kampagne oder erst am Ende?
• Erhalten Sie Einblicke in externe Faktoren, die sich auf Kampagnen auswirken?
• Bietet die Lösung neben genauen Daten auch Qualitätsanalysen?

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