Die Basarstimme

Unter anderem Gartner und Harvard Business Review berichten häufig über mangelndes Wissen von Vermarktern darüber, wie der Erfolg von Multi- und Omnichannel-Marketing gemessen werden kann. Dieser Artikel befasst sich mit diesem Problem – und bietet die Lösungen – indem er zeigt, warum Multi-Touch-Attribution die beste Möglichkeit ist, die Leistung zu verfolgen und den Erfolg zu bestimmen.

Kapitel:

1. Was ist Multi-Touch-Attribution?
2. So sammeln Sie die richtigen Daten für die Multi-Touch-Attribution
3. Multi-Touch-Attribution und die Customer Journey
4. Arten von Multi-Touch-Attributionsmodellen
5. Multi-Touch-Attributionstools für eine datenschutzorientierte Welt
6. Daten verraten Ihnen nicht alles

In einer Welt, in der der Datenschutz an erster Stelle steht , sind veraltete Ansätze zur Multi-Touch-Attribution weder genau noch zuverlässig. Werbedienste wie Meta und Google entfernen als Reaktion auf Vorschriften weiterhin Trackingfunktionen auf Benutzerebene aus ihren Berichten, und Vermarkter, die sich zur Quantifizierung des Mid-Funnels auf Cookies von Drittanbietern verlassen, sind zum Scheitern verurteilt.

Daten auf Benutzerebene sind weniger zuverlässig als je zuvor und eine geringe Genauigkeit ist kein erfolgreicher Start für eine datengesteuerte Entscheidungsfindung.

Was sollen datengesteuerte Vermarkter also tun – zu den isolierten Single-Touch-Attributionsmodellen des Web 2.0 zurückkehren? In einer Omnichannel-Landschaft, in der Verbraucher vor einer Conversion kanalübergreifend mit Marken interagieren, ist die Single-Touch-Attribution nicht sinnvoll. Eine wirksame Marketingstrategie erfordert eine Reihe zusammenhängender Taktiken, die auf den gegenseitigen Bemühungen aufbauen, um eine gezielte Dynamik zu erzeugen und aufrechtzuerhalten.

Durch die Single-Touch-Attribution können Vermarkter jeweils nur eine Taktik betrachten, normalerweise in der Entdeckungs- oder Konvertierungsphase. Vermarkter, die sich auf Single-Touch-Attribution verlassen, um Multi-Channel-Strategien zu verstehen, riskieren eine kurzsichtige Entscheidungsfindung, indem sie wichtige Taktiken in der Mitte des Trichters ignorieren. Marken benötigen ein umfassenderes Bild davon, was zum Erfolg beiträgt, um fundierte Multi-Channel-Entscheidungen treffen zu können.

Was ist Multi-Touch-Attribution?

Multi-Touch-Attribution ist ein Marketingmodell, das jeden Touchpoint auf der Customer Journey misst, indem es jedem Kanal einen numerischen Wert zuweist, damit Marketingspezialisten sehen können, welche Auswirkungen jeder Touchpoint auf die Conversions hat.

Der Mid-Funnel ist schwer zu messen, aber die Investition von Ressourcen in die Quantifizierung des Mid-Funnels zahlt sich aus. Mid-Funnel-Marketing macht die Akquisitionsbemühungen einer Marke erfolgreicher, indem es die Konversionsraten über mehrere Kanäle hinweg steigert. Es ebnet auch den Weg zur Kundenbindung, indem frühzeitig Interessenvertretung aufgebaut, der LTV verbessert und der Druck bei der Kundenakquise verringert wird.

Multi-Touch-Attribution – die Zuweisung von Werten zu jeder Phase der Customer Journey – ist immer noch ein wichtiger Rahmen, aber die heutige Version ist weit entfernt von dem Cookie-basierten Drittanbieter-Ansatz, den Vermarkter früher so liebten.

So sammeln Sie die richtigen Daten

Früher waren über Pixel und Cookies erfasste Daten Dritter die Hauptquelle für die Multi-Touch-Attribution. Wenn ein Vermarkter das Benutzerverhalten über Kanäle, Geräte und Plattformen hinweg verfolgen wollte, musste er seiner Website lediglich einen Codeausschnitt hinzufügen. Ohne Zustimmung des Nutzers würde der Datenverkehr automatisch mit einem Facebook- oder Google-Cookie gekennzeichnet. Dieses Cookie würde dem Benutzer durch das Internet folgen, um zu beobachten, was er tut, und ihn mit relevanten Anzeigen erneut ansprechen. Vermarkter würden Daten von Drittanbieter-Cookies in Multi-Touch-Attributionsberichten zusammenfassen, um das Benutzerverhalten zu verstehen und die Customer Journey zu optimieren.

Heutzutage ist es schwieriger, auf dieselben Daten auf Benutzerebene zuzugreifen. DSGVO und CCPA veranlassten Google, Facebook und andere Plattformen, Cookies von Drittanbietern auslaufen zu lassen, was Vermarkter dazu zwang, bewährte Methoden der Multi-Touch-Attribution aufzugeben.

Datengesteuerte Vermarkter haben begonnen, sich an die neue Analyselandschaft anzupassen und nutzen First-Party-Daten und Zero-Party-Daten, um die Leistung im gesamten Marketing-Trichter zu quantifizieren.

Die Unterscheidung zwischen Zero-Party-Daten und First-Party-Daten ist relativ neu. Bis vor Kurzem galten alle Daten, die eine Marke sammelte, als „Erstanbieterdaten“.

Heutzutage beziehen sich First-Party-Daten auf quantitative Verhaltensweisen, die eine Marke durch ihre Interaktionen mit Kunden verfolgt. First-Party-Cookies, Tags und Urchin-Tracking-Module (UTM) sind die gängigen Methoden, mit denen Verbrauchermarken First-Party-Daten sammeln. Omnichannel-Einzelhändler könnten auch Besuche in stationären Geschäften zusammen mit dem Verhalten von E-Commerce-Kunden verfolgen, wie z. B. Warenkorbabbrüche und E-Mail-Klicks. DSGVO-konforme Cookies können einige der Kennzahlen ersetzen, die Vermarkter zur Verfolgung mithilfe von Cookies von Drittanbietern verwenden.

Für deren ordnungsgemäße Verwendung ist eine Strategie erforderlich, bei der der Datenschutz an erster Stelle steht und die um Einwilligung bittet und es Benutzern ermöglicht, die Löschung ihrer personenbezogenen Daten zu beantragen.

Zero-Party-Daten beziehen sich auf qualitative Informationen, die ein Kunde einer Marke freiwillig mitteilt. Kundensupportgespräche, Produktrezensionen, Umfrageantworten und Social-Media-Kommentare fallen alle unter das Dach von Zero-Party-Daten. Qualitative Kundendaten können für eine Marke von unschätzbarem Wert sein, wenn sie richtig genutzt werden. Doch aussagekräftige Erkenntnisse in Textform zu finden, kann für Vermarkter, die es gewohnt sind, sich ausschließlich auf quantitative Berichte zu verlassen, eine Herausforderung sein.

In einer Zeit zunehmender Vorschriften und abgeschaffter Tracking-Systeme verlassen sich die besten Verbrauchervermarkter auf die qualitativen Zero-Party-Einblicke von Bazaarvoice, um Käuferreisen zu beleuchten und Wachstumschancen zu finden.

Multi-Touch-Attribution und die Customer Journey

Der Einsatz von Multi-Touch-Attribution im Multi-Channel-Marketing deckt Taktiken auf, um die Konversionsrate zu erhöhen, die durchschnittliche Zeit bis zum Kauf zu verkürzen und den durchschnittlichen Bestellwert (AOV) zu verbessern.

Marketingtaktiken existieren nicht im luftleeren Raum – sie existieren in einem Multi-Channel-Ökosystem. Die volle Würdigung einer Taktik durch Single-Touch-Attribution, egal an welcher Stelle in der Customer Journey, ignoriert alles andere, was bei der Kundenakquise eine Rolle spielt. Die Beziehung einer Marke zu potenziellen Kunden im Mid-Funnel ist entscheidend, um mehr Geschäfte zu machen und den Umsatz zu steigern.

In einer Multi-Channel-Marketinglandschaft ist die Multi-Touch-Attribution der Schlüssel zum Verständnis, was funktioniert und warum. Betrachten Sie diesen fiktiven sechsstufigen Kaufprozess für einen Dyson-Staubsauger im Wert von 500 US-Dollar.

Mithilfe der First-Touch-Attribution könnte ein Marketingteam zu dem Schluss kommen, dass die bezahlte Suche ein klarer Gewinner war. Aber die bezahlte Suche ist nicht die ganze Geschichte. Ohne Social Proof von UGC und Partnern, die durch die First-Touch-Attribution nicht erhellt werden können, erzielt Dyson möglicherweise nicht so viele Conversions.

Wenn sich Dyson nur auf die Last-Touch-Attribution verlassen würde, könnte das Team beschließen, seine Marketingstrategie auf Rabatten aufzubauen – ein schwieriger Schachzug für einen Premium-Marktteilnehmer. Die Produkte von Dyson sind unverschämt teuer, eine Preisstrategie, die aufgrund der proprietären Technologie und der starken Marke von Dyson funktioniert. Starke Preisnachlässe würden den Superkräften der Marke Dyson entgegenwirken, anstatt sie zu ergänzen, und so einen Wettlauf nach unten verursachen, den niemand gewinnen kann.

Durch die Multi-Touch-Attribution erhält Dyson ein besseres Verständnis seiner Konvertierungswege, was mehr Möglichkeiten zum Experimentieren bietet. Da UGC bekanntermaßen die Conversion-Rate verbessert und eine Rolle in der (fiktiven) Customer Journey spielt, könnte Dyson im folgenden Quartal beschließen, mit mehr UGC-Anzeigen zu experimentieren, um den Umsatz zu steigern.

Arten von Multi-Touch-Attributionsmodellen

Verbrauchervermarkter verwenden lineare, J-förmige, inverse J-förmige und U-förmige Modelle, um die Leistung über die gesamte Customer Journey hinweg zuzuordnen.

Bei der linearen Attribution wird jeder Phase entlang der Customer Journey das gleiche Gewicht beigemessen und Marketingfachleuten eine ausgewogene Sicht auf den Weg zur Conversion geboten. Es gibt Mid-Funnel-Taktiken mehr Anerkennung als andere Modelle, was nützlich sein kann, wenn man sich zum ersten Mal auf den Mid-Funnel konzentriert.

Das ist ein guter Ausgangspunkt, aber es könnte den Wert unwichtiger Interaktionen erhöhen und entscheidende Taktiken unterbewerten. Die lineare Attributionsmodellierung kann Marketingfachleuten daher dabei helfen, ihre eigenen Annahmen darüber zu hinterfragen, was funktioniert, ist aber auf lange Sicht selten genau genug, um für jedes Szenario zu funktionieren.

Ein traditionelles J-förmiges Modell weist den letzten Phasen der Customer Journey mehr Bedeutung zu, während ein umgekehrtes J-förmiges Modell den Anfangsphasen einer Customer Journey mehr Gewicht beimisst.

U-förmige Modelle , auch positionsbasierte Modelle genannt, weisen der ersten und letzten Berührung das gleiche Gewicht zu, während alles dazwischen einen kleineren Prozentsatz hat.

Schauen wir uns an, wie jede Art von Multi-Touch-Attribution unserer fiktiven 500-Dollar-Vakuumkäuferreise einen Wert verleihen würde.

Welches Attributionsmodell eine Marke wählt, hängt von ihrem Szenario, ihren Prioritäten und ihrer Philosophie ab. Teams, die sich auf den Aufbau von Entdeckungen konzentrieren, könnten ein umgekehrtes J-förmiges Modell verwenden, um die Anfangsphasen ihrer Customer Journey zu verstehen, während Teams, die sich auf die Mitte des Trichters konzentrieren, möglicherweise ein lineares Modell anwenden, um Erkenntnisse zu generieren.

Nutzung eines Multi-Touch-Attributionsmodells im Multi-Channel-Marketing

Hier ist ein Szenario: Eine Kinderbekleidungsmarke möchte Wachstumschancen für ihren E-Commerce-Kanal finden.

Anhand der First-Touch-Attribution kommt das Team zu dem Schluss, dass bezahlter Suchverkehr ohne Markenzeichen einen höheren durchschnittlichen Bestellwert (AOV) hat als über bezahlte soziale Netzwerke gewonnene Kunden, aber insgesamt weniger Umsatz generiert.

Wenn sie dabei aufhören würden, könnte die Bekleidungsmarke zu dem Schluss kommen, dass sie trotz des geringeren Volumens mit der bezahlten Suche ihre Zeit und ihr Geld besser nutzt. Das könnte sinnvoll sein, würde aber den Umsatz am Monatsende (EOM) nur relativ gering steigern.

Basis-EOM-Umsatz: 212.350 US-Dollar

Durch die Kombination eines Multi-Touch-Attributionsmodells mit einem First-Touch-Bericht erhält das Team mehr Optionen.

Bei der Erstellung eines Buyer's Journey-Berichts in Segment stellt das Team fest, dass Käufer mit höherem AOV aus bezahltem Suchverkehr dazu neigen, in den Tagen vor einem Kauf eine Testimonial-Seite im Geschäft zu besuchen. Die Seite hebt Bewertungen zufriedener Kunden hervor und ist auf Produktseiten verlinkt.

Da die Marke die Leistung unter dem Gesichtspunkt der Akquise betrachtet, entscheidet sie sich für die Verwendung eines umgekehrten J-förmigen Modells, um den Weg zur Conversion von der bezahlten Suche, einer Customer Journey mit hohem AOV, zu verstehen.

Nachdem der relative Wert jeder Interaktion mit denen von Buyer-Journeys mit niedrigerem AOV verglichen wurde, beschließt das Team, bezahlten Social-Media-Traffic über eine Retargeting-Kampagne auf die Testimonial-Seite zu leiten, was den AOV von diesem Kanal erhöhen könnte.

Betreten Sie Szenario B: Nutzen Sie UGC, in diesem Fall Bewertungen und Rezensionen, um den AOV zu verbessern und mehr Einnahmen aus bezahlten sozialen Netzwerken zu erzielen. Das Team geht davon aus, dass der AOV aus bezahlten sozialen Netzwerken als Ergebnis des Experiments auf 99 US-Dollar steigen wird. Wenn es funktioniert, würde das Experiment den Umsatz stärker steigern als Szenario A.

Basis-EOM-Umsatz: 212.350 US-Dollar

Multi-Touch-Attribution stellt komplementäre Taktiken in einen Kontext und gibt einem Team das, was es braucht, um angesichts der Beschränkungen seines Marktes und der Stärken seiner Organisation differenzierte Entscheidungen zu treffen.

Multi-Touch-Attributionstools für eine datenschutzorientierte Welt

Die Omnichannel-Commerce-Tools von Bazaarvoice sind die beste Möglichkeit, Zero-Party-Daten zu sammeln.

Hardys Wines, Großbritanniens führende Weinmarke, nutzt Bazaarvoice, um Zero-Party-Daten anhand von Bewertungen und Rezensionen zu sammeln, zwei der wichtigsten Faktoren für eine Kaufentscheidung. Nachdem Hardys Bewertungen über die Plattform von Bazaarvoice an alle Einzelhändler verteilt hatte, steigerte Hardys sein Bewertungsvolumen um 2.300 % und verbesserte seine durchschnittliche Sternebewertung von 4,32 auf 4,59.

Da viele Online-Käufer die Ergebnisse filtern, um Produkte anzuzeigen, die mit 4,5 Sternen oder höher bewertet sind, konnte Hardys mehr potenzielle Kunden erreichen und mit einer Mid-Funnel-Taktik Umsätze über mehrere Kanäle hinweg steigern. Einblicke und Berichte in Bazaarvoice helfen Marken wie Hardys, den Wert von Zero-Party-Daten zu maximieren.

Kombinieren Sie die Tools von Bazaarvoice mit einer eigenen Marketingplattform wie Klaviyo, um Verhaltensdaten zu sammeln, die qualitative Erkenntnisse von Nullparteien ergänzen. Die Kundenprofile von Klaviyo ermöglichen es Marken, Käuferreisen auf Benutzerebene abzubilden und dann über ihre E-Mail- und Marketing-Tools ein personalisiertes Erlebnis zu bieten.

Nutzen Sie Aggregationstools wie Segment, um die Customer Journey über alle Kanäle hinweg zu quantifizieren und Kaufmuster im großen Maßstab aufzudecken. Segment integriert First-Party-Datenströme aus mehreren Quellen und verknüpft Erkenntnisse, um Verbrauchermarken dabei zu helfen, die Kaufprozesse allgemeiner Käufer zu verstehen und die Leistung über den gesamten Kaufprozess hinweg zuzuordnen.

Mit den verknüpften Profilen von Segment können Verbrauchermarken ihre Kunden anhand von Affinität, Kaufmuster und Stimmung segmentieren und mit Multi-Touch-Attribution spezifischer werden, um Engagement und Loyalität zu steigern.

Daten verraten Ihnen nicht alles

Attributionsmodelle sind genau das – Modelle. Jedes Modell hat Mängel, Schwachstellen und blinde Flecken. Marken, die quantitative Daten für bare Münze nehmen, ohne Raum für Nuancen, Erkenntnisse und Intuition zu lassen, gehen durch ihre übermäßige Abhängigkeit von Daten ein höheres Risiko und nicht mehr Sicherheit ein.

Multi-Touch-Attribution ist nicht perfekt – selbst in den Tagen vor der DSGVO waren Multi-Touch-Attributionsmodelle weder ein unvoreingenommenes Bild der Realität noch eine narrensichere Blaupause für den Erfolg. Jedes Unternehmen verwendet einen etwas anderen Ansatz für die Marketingzuordnung – keiner ist „falsch“, aber alle spiegeln unterschiedliche Prioritäten und intrinsische Vorurteile wider.

Der Schlüssel zum Öffnen der Tür zu strategischen Gesprächen und aussagekräftigen Erkenntnissen liegt darin, Multi-Touch-Attribution wie ein Modell und nicht wie ein Rezept anzugehen.

Für einen umfassenden Überblick über das Kundenverhalten kombinieren Sie quantitative Attributionsmodelle mit qualitativen Benutzerdaten von Bazaarvoice. Bewertungen, Rezensionen und benutzergenerierte Inhalte sind eine Goldgrube an Erkenntnissen, die Verbrauchermarken nutzen können, um ihr Publikum zu verstehen.

Die Insights & Reports-Tools von Bazaarvoice versorgen Marken mit Stimmungsdaten, sozialen Analysen und Kundenfeedback-Trends, um den Mid-Funnel zu optimieren und die Konvertierung über alle Kanäle hinweg zu verbessern.