Im digitalen Marketing können wir nicht mehr isoliert arbeiten. Als Marke investieren Sie wahrscheinlich in unterschiedliche Kanäle – Digital, Out-of-Home (OOH), TV, Radio und Print -, die alle Einfluss auf die Customer Journey haben und um einen Teil Ihres Marketingbudget konkurrieren. Kurz gesagt, es ist entscheidend zu verstehen, welche Kanäle zum Umsatz beitragen.
Angefangen von den Zeiten der Einzelkanal-Kampagnen bis hin zu den facettenreichen digitalen Öko-Systemen des Jahres 2024 haben Marketingexperten kontinuierlich nach besseren Möglichkeiten gesucht, um Conversions ihren korrekten Ursprungsquellen zuzuordnen. In diesem Artikel erkunden wir die Entwicklung der Attributionsmodellierung und untersuchen verschiedene Modelle und wie sie angepasst wurden, um die heutigen digitalen Anforderungen an effektive Marketingstrategien zu erfüllen.
Was ist die Attributionsmodellierung?
Bei der Attributionsmodellierung geht es darum, den Kontaktpunkten, mit denen ein Verbraucher auf seiner Customer Journey in Berührung kommt, eine bestimmte Gewichtung beizumessen. Im Wesentlichen geht es darum, zu verstehen, welche Kanäle, Kampagnen oder spezifischen Aktionen in welchem Ausmaß zur Kaufentscheidung beigetragen haben. Der Marketing-Mix umfasst jetzt auch Kanäle wie soziale Medien, Influencer-Partnerschaften, Sprachsuche und Augmented-Reality-Erlebnisse, die alle einen aktualisierten Ansatz für die Attribution erfordern.
Darüber hinaus hat die Einführung von GDPR, CCPA und anderen Datenschutzbestimmungen die Art und Weise, wie Daten gesammelt und analysiert werden, in Frage gestellt und umgekrempelt, so dass die Notwendigkeit transparenter und konformer Attributionsverfahren von größter Bedeutung ist. In dieser Zeit des Wandels geht es nicht nur darum, sich an neue Datenschutznormen anzupassen, sondern es zwingt uns dazu, die datenschutzorientierte Attribution weiter auszubauen.
Überprüfung der Attributionsmodelle im Jahr 2024
- Last Touch: Die meisten Marketingexperten verwenden heute ein Attributionsmodell für den „letzten Touchpoint“, bei dem der letzte Berührungspunkt vor der Konversion die gesamte Anerkennung erhält. Moderne Analysetools bieten inzwischen jedoch nuancierte Einblicke, die nicht nur die letzte Interaktion, sondern auch die Bedeutung der vorangegangenen Touchpoints identifizieren können und so einen ganzheitlicheren Blick auf den Konversionspfad ermöglichen.
- Letzter indirekter Klick: Die Philosophie besteht darin, den vorletzten Berührungspunkt (letzter indirekter Klick) zu 100 % anzurechnen, da man davon ausgeht, dass dieser den Nutzer dazu veranlasst hat, eine bestimmte Handlung vorzunehmen. Die Auslegung des Begriffs „indirekter Klick“ hat sich jedoch ausgeweitet und umfasst nicht nur herkömmliche Werbemaßnahmen, sondern auch Interaktionen über neuere Kanäle wie Social Media Stories oder interaktive Anzeigen auf Streaming-Plattformen.
- First Touch: Das „Liebe-auf-den-ersten-Blick“-Modell hat mit dem Einzug der Prognoseanalyse und des Maschinellen Lernens an Tiefe gewonnen, wodurch die Auswirkungen des ersten Kontakts eines Verbrauchers mit einer Marke über verschiedene Kanäle hinweg besser quantifiziert werden können, wobei der nichtlineare Weg des modernen Verbrauchers zum Kauf berücksichtigt wird.
- Linear: Früher wurde bei diesem Konzept jeder Kontaktpunkt gleichermaßen berücksichtigt. Es wurde jedoch dahingehend verfeinert, dass die unterschiedlichen Auswirkungen der einzelnen Kontaktpunkte auf der Grundlage von Engagement-Metriken und Verbraucherfeedback berücksichtigt werden. Dieses Multi-Touch-Modell passt gut zu den heutigen integrierten Kampagnen über mehrere Kanäle, die den Weg des Verbrauchers lenken.
- Zeitlicher Verfall: Dieses Multi-Touch-Modell wendet eine (selbstdefinierte) Halbwertszeitformel auf jeden Kanal an. Der letzte Kontaktpunkt wird am stärksten gewertet, und die vorhergehenden Kanäle werden nach einem vordefinierten Zeitraum immer weniger gewertet. Da die Aufmerksamkeit der Verbraucher im digitalen Zeitalter sehr kurzlebig ist, ist dieses Modell nun reaktionsfähiger und verfügt über anpassbare Abklingzeiten, die an die Marktdynamik und Kampagnenleistung in Echtzeit angepasst werden können.
- Positionsbasiert oder U-förmig: Dieses Multi-Touch-Modell wird als „Sandwich“ bezeichnet, bei dem das „Brot“ (erster und letzter Kanal) 40 % des Verdienstes erhält und die restlichen 20 % gleichmäßig auf die übrigen „Zutaten“ verteilt werden. Das Modell berücksichtigt nun auch die zunehmende Rolle von Interaktionen in der Mitte der Customer Journey, wie Retargeting-Anzeigen und personalisiertes E-Mail-Marketing, bei der Beeinflussung von Verbraucherentscheidungen.
- Individuelle Modellierung: Mit der Ausweitung von Datenanalysen und KI sind benutzerdefinierte Modelle leichter zugänglich geworden, sodass Unternehmen maßgeschneiderte Lösungen entwickeln können, die ihre einzigartige Marktposition, ihr Kundenverhalten und ihre strategischen Ziele widerspiegeln. Diese Modelle nutzen umfangreiche Datensätze und ausgefeilte Algorithmen, um noch nie dagewesene Einblicke in das Attributionspuzzle zu bieten.
Wie die lineare Multi-Touch-Attribution in der Praxis funktioniert
Stellen Sie sich einen Verbraucher namens Alex vor, der sich ein neues Smartphone kaufen möchte. Alex‘ Weg zum Kauf könnte folgendermaßen aussehen:
- Thinking: Alex sieht eine Facebook-Werbung für das neueste Smartphone-Modell und zeigt erstes Interesse.
- Planning: Ein paar Tage später sucht Alex bei Google nach Bewertungen des Smartphones und klickt auf einen SEO-optimierten Testbericht.
- Planning: Nach der Lektüre des Artikels erhält Alex eine gezielte E-Mail von einem Tech-Händler, der einen Rabatt auf das Smartphone anbietet.
- Doing: Schließlich klickt Alex auf den E-Mail-Link und schließt den Kauf auf der Website des Händlers ab.
Beim linearen Attributionsmodell würde jeder dieser vier Berührungspunkte (Facebook-Anzeige, Google-Suche, E-Mail und Kauf) zu gleichen Teilen für die Konversion angerechnet. Wenn das Smartphone 800 US-Dollar gekostet hat, würden jedem Touchpoint 200 US-Dollar des Umsatzes zugerechnet. Dieses Modell ist von Vorteil, um einen ganzheitlichen Überblick über alle Marketingmaßnahmen zu erhalten, insbesondere bei längeren Verkaufszyklen, bei denen mehrere Interaktionen zur Konversion beitragen.
Vorteile des linearen Modells
- Es bietet eine ausgewogene Sichtweise, indem es den Beitrag jedes Touchpoints anerkennt.
- Nützlich für Unternehmen, die sich auf den Aufbau langfristiger Kundenbeziehungen konzentrieren und alle Interaktionen entlang der Customer Journey verstehen wollen.
Nachteile des linearen Modells
- Es kann die Auswirkungen wichtiger Berührungspunkte, die einflussreicher sind als andere, zu stark vereinfachen
- Es ist nicht ideal für Kampagnen, bei denen bestimmte Interaktionen für die Customer Journey ausschlaggebend sein sollen.
Ein Blick in die Zukunft: Neue Dimensionen der Attributionsmodellierung
1. Datenschutzorientierte Attribution
Im Zeitalter zunehmender Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes sind Vermarkter zu Privacy-First-Attributionsmodellen übergegangen. Diese Modelle bevorzugen die Verwendung von First-Party-Daten – Informationen, die direkt von Ihrer Zielgruppe durch Interaktionen mit Ihrer Marke gesammelt werden, wie z. B. Website-Besuche, App-Nutzung oder Kundenfeedback. Eine Einzelhandelsmarke könnte beispielsweise Daten aus ihrem Kundenbindungsprogramm analysieren, um herauszufinden, welche Marketingmaßnahmen zu Wiederholungskäufen führen, und dabei sicherstellen, dass die Kundendaten geschützt bleiben.
Darüber hinaus werden die Daten von Drittanbietern anonymisiert, um die Identität des Einzelnen zu schützen. Dies könnte bedeuten, dass Daten aus Interaktionen in sozialen Medien zusammengefasst werden, um Trends zu erkennen, ohne Informationen mit bestimmten Nutzern zu verknüpfen. Ein praktisches Beispiel ist ein Marketingteam, das anonymisierte Standortdaten analysiert, um herauszufinden, wie die Platzierung von Plakaten im Freien das Online-Einkaufsverhalten in verschiedenen Regionen beeinflusst, wobei die Privatsphäre des Einzelnen gewahrt bleibt.
2. Geräteübergreifende Attribution
Da der durchschnittliche Verbraucher täglich mehrere Geräte nutzt, ist die geräteübergreifende Attribution zu einem Eckpfeiler moderner Marketingstrategien geworden. Dieser Ansatz nutzt fortschrittliche Tracking-Technologien wie einheitliche Kunden-IDs und probabilistische Modellierung, um Benutzerinteraktionen über Smartphones, Tablets, Laptops und mehr zusammenzufügen.
Stellen Sie sich ein Szenario vor, in dem ein Verbraucher eine Produktanzeige auf seinem Smartphone sieht, auf einem Tablet recherchiert und einen Kauf auf einem Laptop tätigt. Mit geräteübergreifender Attribution können Vermarkter diese Reise nahtlos nachverfolgen und die Verkäufe über jeden Touchpoint hinweg korrekt zuordnen. Ein Technologieunternehmen könnte beispielsweise geräteübergreifende Daten nutzen, um zu verstehen, wie YouTube-Beiträge, die auf einem Mobiltelefon angesehen werden, den Kauf von Software auf einem Desktop-Computer beeinflussen, und so einen zusammenhängenden Überblick über die Customer Journey erhalten.
3. Vorausschauende Analyse
Predictive Analytics wandelt historische Daten in zukunftsweisende Erkenntnisse um, so dass Marketingfachleute Trends vorhersehen und ihre Strategien entsprechend anpassen können. Dazu werden Algorithmen des maschinellen Lernens eingesetzt, um vergangene Marketingkampagnen, Verkaufsdaten und Kundeninteraktionen zu analysieren und künftige Verhaltensweisen und Vorlieben vorherzusagen.
Ein Streaming-Dienst könnte beispielsweise historische Nutzungsmuster, Abonnement-Upgrades und Vorlieben für Inhalte analysieren, um vorherzusagen, welche Genres oder Titel in den kommenden Monaten für mehr Engagement und Kundenbindung sorgen werden. In ähnlicher Weise könnte ein Modehändler mit Hilfe von Predictive Analytics saisonale Trends vorhersagen und so seine Marketingkampagnen auf die kommende Nachfrage zuschneiden und sowohl den Bestand als auch die Werbeausgaben optimieren.
Durch die Einbeziehung dieser fortschrittlichen Methoden können Vermarkter die Komplexität der digitalen Landschaft effektiver steuern und sicherstellen, dass ihre Strategien sowohl datenschutzkonform sind als auch an die sich ständig ändernden Muster des Verbraucherverhaltens angepasst werden können.
Berücksichtigung aller Aspekte
Die Attributionsmodellierung kann sowohl auf Online- als auch auf Offline-Aktivitäten angewandt werden und kann sich auch auf Dinge erstrecken, die außerhalb Ihrer Kontrolle liegen. Zu den Arten der Online-Attribution gehören Ihre Website, bezahlte Such- und Display-Kampagnen, organische Rankings in SERPs, soziale Medien und Inhalte. Die Offline-Attribution umfasst traditionelle Marketingmechanismen wie Out-of-Home (Plakatwände, Verkehrsmittel, Stadtmobiliar und andere), Printmedien (Zeitschriften, Zeitungen, Flugblätter und Broschüren), Radio und Fernsehen.
Aber selbst die perfekt ausgearbeitete und symbiotische Marketingstrategie garantiert keine Ergebnisse. Marken müssen sich der nicht-marketingbezogenen Faktoren bewusst sein, die gleichzeitig das Potenzial ihrer Marketinginitiativen untergraben können. Variablen wie Wirtschaft, Politik, kultureller Geschmack und Vorurteile, Geografie und sogar das Wetter können Marketingkampagnen stören. Wenn Sie diese Faktoren nicht im Auge behalten, können Ihre Marketingbemühungen schon vor ihrer Umsetzung zunichte gemacht werden.
Sie haben zum Beispiel ein großartiges neues Produkt, das Sie bewerben wollen. Sie arbeiten mit Ihren Agenturen zusammen, um die richtigen Botschaften an die richtige Zielgruppe, an den richtigen Orten und zur richtigen Zeit zu entwickeln. Aber nach dem ersten Monat hat sich nichts getan, und Sie beginnen, sich Sorgen zu machen. Was kann da nur schief gelaufen sein? Bei näherer Betrachtung stellen Sie fest, dass der Staat mit der höchsten Konzentration Ihrer Zielgruppe vor kurzem einen massiven wirtschaftlichen Abschwung erlebt hat. Unabhängig von dem Wert, den Ihr Produkt bietet, sind die Taschen knapp und das verfügbare Einkommen ist auf ein Minimum reduziert. Solange sich die Wirtschaftslage nicht bessert oder Sie Ihr Produkt nicht verschenken, sind die Voraussetzungen nicht gegeben, um die erwarteten Ergebnisse zu erzielen.
Schlusswort
Auch wenn der Einstieg in die Attributionsmodellierung entmutigend erscheinen mag, sind die Erkenntnisse, die sie liefert, von unschätzbarem Wert, um Ihre Marketingstrategie zu optimieren und Ihre Konkurrenz zu übertreffen. Experimentieren Sie mit verschiedenen Modellen und nutzen Sie die daraus gewonnenen Erkenntnisse, um Ihre Marketinginvestitionen so zu optimieren, dass Sie den höchsten ROI erzielen und einen Vorteil gegenüber Ihrer Konkurrenz haben.
Ihre Kunden geben Daten ab. Jeder Klick, jeder Anruf, jede Interaktion mit Ihrer Marke hinterlässt Signale, Hinweise und manchmal sogar Schritt-für-Schritt-Anleitungen, wie Sie sie besser bedienen und begeistern können. Ihre Aufgabe ist es, zuzuhören und zu reagieren. Unsere Aufgabe ist es, mit Datenanalysen zu helfen. Proove Intelligence by DAC ist unser multidisziplinäres Team von Dateningenieuren, Analysten und Mathematikern, die sich auf Attribution spezialisiert haben. Sie arbeiten eng mit Experten aus den Bereichen Strategie, Content, Creative und Media zusammen, um Datenanalysen in eine starke Kraft für transformatives Wachstum zu verwandeln.
