Marketing-Attribution für ROI: Der ultimative Leitfaden für Vermarkter
Veröffentlicht: 2024-04-03
- 26. März 2024
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Die heutige Marketinglandschaft wird von Daten bestimmt. Um diese Daten jedoch sinnvoll nutzen zu können, müssen Sie sicherstellen, dass Sie verstehen, woher sie kommen. Geben Sie die Marketing-Attribution ein. Marketing-Attribution hilft Marketingfachleuten zu verstehen, woher ihre Conversions kommen und wie sie diese Informationen nutzen können, um bessere Entscheidungen zu treffen.
Was ist Marketing-Attribution?
Mit der Marketing-Attribution lässt sich ermitteln, welche Marketingkommunikation zu einer Conversion beigetragen hat. Mit anderen Worten: Es geht darum, herauszufinden, welche Marketingkampagnen jemanden zum Kauf veranlasst haben.
Nehmen wir beispielsweise an, dass derselbe Kunde sowohl Facebook-Anzeigen als auch LinkedIn-Anzeigen gesehen hat. Durch die Marketingzuordnung würde der Vermarkter erfahren, welche Anzeige zum Kauf geführt hat. Von dort aus können sie ihre Kampagne entsprechend umstrukturieren.
Letztendlich hilft Marketing-Attribution Marketingfachleuten dabei, effizientere Kampagnen durchzuführen. Darüber hinaus wird sichergestellt, dass ihre Marketingbudgets direkt an die erfolgreichsten Touchpoints fließen.
Warum Marketing-Attribution immer schwieriger wird
Vor ein paar Jahren hatten die meisten Menschen nur ein Gerät, mit dem sie im Internet surften: ihren Computer. Schließlich entwickelte sich daraus ein Desktop und ein Laptop, dann kamen Smartphones, dann Tablets und so weiter hinzu.
Jetzt kann derselbe Verbraucher am selben Tag von einem Desktop, einem Laptop, einem Arbeits-Laptop, einem Smartphone, einem Tablet und einem VR-Headset aus im Internet surfen. Jeder dieser Besucher könnte in Ihrem Analysetool wie ein einzelner Besucher aussehen. Wie Sie sich vorstellen können, ist es eine schwierige Herausforderung herauszufinden, welcher Marketing-Touchpoint zu einer Conversion geführt hat.
So messen Sie die Marketing-Attribution für den ROI
Der erste Schritt besteht darin, ein Analysetool wie Google Analytics oder WordPress einzurichten. Sobald Sie das alles vorbereitet haben, können Sie mit der Auswahl des richtigen Marketing-Attributionsmodells für Ihre Bedürfnisse fortfahren. Diese beinhalten:
First-Touch-Attribution
Wie der Name schon sagt, bedeutet First-Touch-Attribution, dass die erste Anzeige, mit der ein potenzieller Kunde interagiert oder die er sieht, die volle Anerkennung für den Verkauf erhält.
Die Theorie dahinter lautet: Ganz gleich, wie viele Anzeigen der Verbraucher sah, er traf letztendlich die unbewusste Entscheidung zur Conversion, nachdem er die erste Anzeige gesehen hatte. Diese Anzeige erhält also 100 % der Conversion.
Natürlich sind die Dinge nie so eindeutig, aber die First-Touch-Zuschreibung geht aus praktischen Gründen von dieser Annahme aus. Diese Art der Attribution ist in Google Analytics einfach einzurichten, lässt aber auch viele Daten unberücksichtigt.
Last-Touch-Attribution
Die Last-Touch-Attribution ist im Grunde das Gegenteil der First-Touch-Attribution. Anstatt die Anzeige, die ein Verbraucher als erstes gesehen hat, zu würdigen, wird bei dieser Form der Zuordnung die Anzeige, die der Verbraucher zuletzt gesehen hat, bevor er konvertiert hat, würdigt.
Bei der Last-Touch-Attribution wird im Wesentlichen davon ausgegangen, dass die letzte Anzeige, die Sie gesehen haben, die überzeugendste war und dass es sich dabei um diejenige handelt, die Sie überwältigt und zur Conversion geführt hat. Folglich gibt es ihm 100 % Anerkennung und achtet nicht auf eventuelle Berührungspunkte davor.
Leider ignoriert dieses Modell, genau wie die First-Touch-Attribution, einen großen Teil des Bildes, indem es nur den letzten Touchpoint berücksichtigt.
Letzter nicht direkter Klick
Die Zuordnung des letzten nicht-direkten Klicks ähnelt der Zuordnung der letzten Berührung. Allerdings wird die letzte Anzeige, auf die der Verbraucher vor dem Kauf außerhalb Ihrer Website geklickt hat, zu 100 % berücksichtigt.
Wenn ein Verbraucher beispielsweise eine Anzeige sah, darauf klickte, keinen Kauf tätigte, eine andere Anzeige sah und dann einen Kauf tätigte, erhielt die Anzeige, auf die er geklickt hatte, die Gutschrift, auch wenn die zweite Anzeige später kam.
Was ist Multi-Touch-Attribution und wie funktioniert sie?
Während die letzten Attributionsmodelle, die wir uns angesehen haben, nur einen Touchpoint betrachten, berücksichtigen Multi-Touch-Attributionsmodelle alle Touchpoints. Daher gelten sie im Allgemeinen als genauer.
Um all diese Daten zu verstehen, gewichten Multi-Touch-Attributionsmodelle die Touchpoints in der Regel unterschiedlich. Es gibt also einige Modelle, die spätere Berührungspunkte stärker gewichten als frühere und umgekehrt.
Lineare Attribution
Bei der linearen Attribution wird jedem Touchpoint gleichermaßen eine Wertung zugeschrieben – Klicks, die Nähe zur Conversion oder irgendetwas anderes werden dabei nicht bevorzugt.
Wenn Sie beispielsweise 20 Touchpoints haben, erhält jeder 5 % der Gutschrift. Es ist etwas einfach, kann aber für bestimmte Umstände und Werbemodelle nützlich sein.
Einer der Vorteile der linearen Attribution besteht darin, dass sie es Marketingfachleuten ermöglicht, das Gesamtbild zu berücksichtigen. Es erfolgt jedoch auch keine Differenzierung zwischen Touchpoints.
Zeitverfall-Zuschreibung
Dieses Modell ist der Attribution „Last Touch“ und „Letzter nicht direkter Klick“ am ähnlichsten. Im Gegensatz zur linearen Attribution, bei der die Gutschrift gleichmäßig aufgeteilt wird, wird bei der Zeitverfall-Attribution Kontaktpunkten mehr Gutschrift zugeteilt, die näher am Conversion-Ereignis liegen.
Grundsätzlich gilt: Je näher der Touchpoint an der Conversion liegt, desto höher ist sein Gewicht. Letztendlich erhält der letzte Touchpoint die meiste Anerkennung und der erste den geringsten.
Mit diesem Modell gelingt es Marketingfachleuten, die Touchpoints, die zu Conversion-Ereignissen geführt haben, einfacher zu identifizieren. Es gibt jedoch keine Auskunft darüber, wie der Kunde das Unternehmen überhaupt gefunden hat, was wichtig zu wissen ist.
U-förmige (positionsbasierte) Attribution
Dieses Attributionsschema versucht, einen Kompromiss zwischen der First-Touch- und der Last-Touch-Attribution zu finden. Kurz gesagt, es gibt 40 % an den ersten Berührungspunkt, 40 % an den letzten Berührungspunkt und teilt dann die restlichen 20 % auf die Anzahl der dazwischen liegenden Berührungspunkte auf. Wenn es also 20 Touchpoints gäbe, würde jeder 1 % erhalten.
In diesem Modell versuchen Vermarkter, dem ersten und letzten Berührungspunkt das größte Gewicht beizumessen – theoretisch dem ersten Kontakt des Kunden mit dem Unternehmen und dann der letzten Anzeige vor dem Kauf.
Häufige Herausforderungen und Fehler bei der Marketing-Attribution
Selbst wenn Sie sich entschieden haben, welche Attributionsmethode Sie verwenden möchten, können Sie immer noch Fehler machen und auf Herausforderungen stoßen. Diese Fehler können die Integrität Ihrer Daten und Erkenntnisse gefährden.
Marke und Verhalten
Eine der Gefahren der Marketing-Attribution besteht darin, dass sie den Wert einer Marke und die Art und Weise, wie Menschen darauf reagieren, nicht angemessen berücksichtigt. Wenn Marketing ausschließlich auf gewichtete Touchpoints reduziert wird, kann es schwierig sein, ein vollständiges Bild zu erhalten.
Korrelationsbasierter Bias
Wenn Sie jemals einen Naturwissenschafts- oder Mathematikkurs besucht haben, haben Sie wahrscheinlich den Satz „Kausalität ist keine Korrelation“ gehört. Obwohl es sich um einen so berühmten Satz handelt, erinnern sich nur wenige Menschen daran, wenn es darauf ankommt.
Kurz gesagt bedeutet dies, dass man nicht daraus schließen kann, dass eine Sache eine andere verursacht hat, nur weil es scheinbar etwas gibt, das die beiden miteinander verbindet. Wenn Sie nach Mustern suchen, fängt Ihr Verstand manchmal an, sie zu erfinden, sie dort zu sehen, wo keine sind, oder ein bestimmtes Ergebnis zu bevorzugen, was den Ursprung der Korrelationsverzerrung hat.
Grundsätzlich ist es beim Durchsehen Ihrer Daten wichtig, sich nicht zu sehr von dem, was Sie sehen, mitreißen zu lassen. Gehen Sie nicht davon aus, dass ein kausaler Zusammenhang bestehen muss, nur weil mehrere Personen konvertiert haben, nachdem sie eine bestimmte Anzeige gesehen haben. Es ist möglich, dass es lediglich einen Zusammenhang gab und dass die wahre Ursache eine ganz andere Anzeige war.
In-Market-Bias
Der In-Market-Bias ist problematisch, da er alle Personen umfasst, die Ihre Anzeigen gesehen haben, aber trotzdem eine Conversion durchführen würden. Dies könnte beispielsweise jemand sein, der durch einen Freund von Ihrem Produkt erfahren hat, sich zum Kauf entschieden hat und dann zufällig an Ihrer Anzeige auf Facebook vorbeigescrollt ist, bevor er die Chance zum Kauf hatte.
Leider gibt es keine einfache Möglichkeit, dies zu erklären, daher müssen Sie dies bei der Analyse der Daten berücksichtigen. Denken Sie daran, dass nicht 100 % der angezeigten Zahlen von Ihren Anzeigen stammen werden, und es sollte Ihnen nichts ausmachen.
Wichtige Erkenntnisse: Marketing-Attribution für den ROI
Marketing-Attribution ist wichtig, da sie Marketingfachleuten dabei hilft, den Überblick darüber zu behalten, welche Kommunikationen und Kampagnen funktionieren. Wenn Sie verstehen, was Kunden zum Kauf veranlasst, können Sie wertvolle Erkenntnisse gewinnen und immer effizientere Kampagnen starten.
Das Verständnis der Marktzuordnung ist sowohl eine Kunst als auch eine Wissenschaft. Sie müssen mit verschiedenen Typen experimentieren, um die beste Lösung für Ihr Unternehmen zu finden.
