Attributionsmodelle sind ein Instrument des Onlinemarketings, das es ermöglicht, aus bisherigen Ergebnissen sowohl Prognosen als auch Empfehlungen für künftige Marketingmaßnahmen abzuleiten. Dabei verfolgt das Prinzip der Attribution den Ansatz, Conversions oder Umsätze bestimmten Kanälen bzw. Größen des gesamten Conversion-/Verkaufsprozesses zuzuordnen, um deren konkreten Wert für das Marketing zu ermitteln.
Das richtige Attributionsmodell soll letztlich dazu beitragen, dass das Marketing-Budgets bestmöglich aufgeteilt wird und der Return on Investment (ROI) steigt. Wie genau das funktioniert und wie sich die verschiedenen Modelle voneinander unterscheiden, erfahren Sie in den folgenden Abschnitten.
Die meisten Unternehmen setzen auf einen bunten Marketing-Mix aus E-Mail-Marketing, SEA (Suchmaschinenwerbung), SEO| (Suchmaschinenoptimierung), Affiliate-Marketing und Social Media. Abgestimmt auf die Zielgruppe setzt man Schwerpunkte und teilt dementsprechend das Budget auf. Klar ist, dass man als Marketer aus jedem Kanal möglichst viel herausholen möchte – die Attributionsmodellierung soll genau das erleichtern: Neben der Customer Journey als Gesamtbild lassen sich mithilfe von Attributionsmodellen nämlich auch die verschiedenen Kontaktpunkte („Touchpoints“), an denen der Kunde mit der Marke in Kontakt kommt, erfassen und analysieren. Im besten Fall gewinnt man dadurch Erkenntnisse darüber, welche Touchpoints ausschlaggebend für die Kaufentscheidung waren und welchen Anteil am Umsatz die einzelnen Maßnahmen hatten.
Die Touchpoints einer Customer Journey unterscheiden sich von Marke zu Marke, aber auch von Kampagne zu Kampagne. Eine Customer Journey mit den Kontaktpunkten Social-Media-Marketing, Retargeting bzw. Display-Advertising und SEO bzw. AdWords (SEA) wäre in folgendem Beispiel gegeben:
Ein Nutzer …
Je nach Attributionsmodell weist man den verschiedenen Kontaktpunkten unterschiedliche Werte zu. Die Modelle helfen dabei, festzustellen, welche Kanäle die wichtigsten und zu priorisieren sind.
Jedem Kanal wird abhängig von seinem Erfolgsanteil ein monetärer Wert zugewiesen. Die Gewichtung bestimmt dann die Aufteilung des Marketing-Budgets. Nachfolgend einige Attributionsmodelle aus der gängigen Marketing-Praxis:
Bei diesem klassischen Attributionsmodell ordnet man dem ersten Klick (First Click) bzw. dem ersten Channel, mit dem der Kunde interagiert hat, 100 Prozent des Conversion-Werts zu.
Hierbei wertet man den letzten Klick (Last Click) bzw. den letzten Channel als den wichtigsten Kontaktpunkt und ordnet ihm 100 Prozent des gesamten Conversion-Werts zu.
Beim linearen Attributionsmodell wird der Anteil an der Conversion und am Umsatz gleichmäßig allen Kanälen der Customer Journey zugewiesen.
Beim Time-Decay-Modell, das auf dem Konzept der exponentiellen Abnahme basiert, bestimmt die zeitliche Abhängigkeit den Wert des Kanals. Je näher ein Kanal bzw. ein Kontaktpunkt zeitlich an der Conversion liegt, desto höher ist sein monetärer Anteil. Die Halbwertszeit bemisst dabei typischerweise sieben Tage – ein Touchpoint sieben Tage vor der Conversion erhält also die Hälfte des Werts, den ein Berührungspunkt am Tag der Conversion selbst erhält.
Bei diesem Attributionsmodell, das eine Mischung aus First- und Last-Click-Attribution darstellt und häufig auch Badewannen- oder U-Modell genannt wird, bewertet man den ersten und letzten Kontaktpunkt höher als die anderen. Man schreibt sowohl dem Beginn als auch dem Ende des Kaufprozesses fixe monetäre Anteile zu (standardmäßig je 40 Prozent). Die Zwischenstufen teilen sich den Rest des Conversion-Werts.
Datengetriebene Attributionsmodelle sollen das Verhalten von Kunden so exakt und detailliert wie möglich abbilden. Zu diesem Zweck verarbeiten intelligente Algorithmen die gesammelten Kundendaten in Echtzeit, um auf deren Basis die Wertigkeit der einzelnen Touchpoints zu bestimmen und regelmäßig anzupassen.
Sie können für Ihr Unternehmen natürlich auch ein eigenes Modell definieren, das speziell an Ihre Unternehmens- bzw. Kampagnenziele angepasst ist und nicht per Algorithmus gesteuert wird. Bei dieser Custom-Attribution legen Sie die Gewichtung der einzelnen Kanäle individuell fest – nach unterschiedlichen Faktoren wie Position, zeitlicher Abhängigkeit oder vorhandenem Traffic. Außerdem kann man unterschiedliche Attributionsmodelle für verschiedene Kundengruppen (Neukunden vs. Bestandskunden) oder Produktgruppen definieren.
Die voranstehenden Abschnitte haben erklärt, was Attributionsmodellierung ist und welche Arten von Modellen es gibt. Doch wie lassen sie sich in der Praxis zur Marketing- bzw. Kampagnen-Optimierung einsetzen? Um diese Frage zu beantworten, sollen die zuvor vorgestellten Attributionsmodelle auf das folgende Beispiel-Szenario angewendet werden, in dem die vom Nutzer eingegebenen Suchbegriffe die erfassten Touchpoints darstellen:
Der Eigentümer des Hotels "Linda" in Berlin untersucht die Customer Journey eines Kunden anhand der Suchbegriffe, die dieser auf dem Weg zur Buchung gewählt hat. Die Suchhistorie sieht dabei folgendermaßen aus:
Die Reservierung hat der Kunde vorgenommen, nachdem er die Anzeige geklickt hat, die ihm nach der letzten Suchanfrage "4 sterne hotel berlin linda" ausgespielt wurde.
In den einzelnen Attributionsmodellen sieht die jeweilige Gewichtung der vier Keywords folgendermaßen aus:
Attributionsmodellierungauf Basis von Keywords wie im hier aufgeführten Beispiel ist mit Google Ads standardmäßig möglich: Wenn Sie also Werbung mit dem Anzeigenservice von Google schalten, benötigen Sie keine zusätzlichen Tools um die genannten Modelle auf Ihre Kampagnen anzuwenden. Eine Ausnahme stellen Interaktionen mit Displaynetzwerk-Anzeigen dar, für die Attributionsmodelle nicht zur Verfügung stehen.
Viele Marketer konzentrieren sich bei der Analyse der eigenen Kampagnen auf den letzten Klick bzw. die letzte Interaktion der Kunden. Die zuvor passierten Kanäle und während der Customer Journey ausgeführten Aktionen und deren Einfluss auf die Conversions werden daher bei der Beurteilung oft nicht ausreichend gewürdigt. Attributionsmodellierung bietet einen eleganten Weg aus dieser Eindimensionalität und hat unter anderem folgende Vorteile:
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