Attributionsmodelle: Den wahren Wert jedes Marketingkanals enthüllen
Website, SEO, SEA, Social Media, Emails… Die Marketingmöglichkeiten in der Onlinewelt sind schier endlos. Dagegen ist das Marketingbudget, das für eine Kampagne aufgewandt werden soll, meist sehr begrenzt.
Aus diesem Grund ist es essenziell zu verstehen, wie effektiv welcher Kanal im Hinblick auf die Gesamt-Conversion ist. Hierfür lassen sich datenzentrierte Attributionsmodelle anwenden, die dazu beitragen, die Verteilung des zur Verfügung stehenden Marketingbudgets zu optimieren.
Was leisten Attributionsmodelle?
Attributionsmodelle haben sich in der Welt des Omni-Channel-Marketings als wertvolles Werkzeug etabliert. Sie ermöglichen es, den gesamten Marketingprozess zu verstehen und zu bewerten, welchen Anteil jeder Kanal auf dem Weg zum Produktkauf hat. Traditionelle Ansätze wie das Last-Klick- und First-Klick-Attributionsmodell, die jeweils den vollständigen Erfolg eines Kaufs dem letzten bzw. ersten Kontaktpunkt zuschreiben, stoßen bei komplexen Customer-Journeys an ihre Grenzen und können die Realität der Kundeninteraktionen nicht adäquat abbilden. Um den tatsächlichen Beitrag jedes Marketingkanals vollständig zu verstehen und zu bewerten, ist eine holistische Betrachtung notwendig. Dies leisten Attributionsmodelle, die mehrere Kontaktpunkte über verschiedene Kanäle hinweg berücksichtigen. Fehlinterpretationen, wie zum Beispiel die Annahme, dass ein Kanal unwirksam ist, weil er nicht direkt zu einer Conversion führt, werden dadurch vermieden.
Das Attributionsmodell der Next Digital Group
Die Next Digital Group hat ein kanalübergreifendes Attributionsmodell entwickelt, das eine derartige End-to-End-Betrachtung der Customer Journey ermöglicht, indem es den ersten und letzten Kontaktpunkt des Nutzers berücksichtigt. Auf dieser Basis können fundierte Schlussfolgerungen hinsichtlich der tatsächlichen Abschlusskosten eines Kanals getroffen werden.
Dabei erlaubt das Modell nicht nur Quer- sondern auch eine Längsschnittbetrachtung der Performance der einzelnen Kanäle. Konkret bedeutet dies, dass verschiedenste Entwicklungen und Trends analysiert werden können. Besonders relevant sind solche Betrachtungen beispielsweise, wenn beurteilt werden soll, ob neu implementierte Maßnahmen den gewünschten Effekt erzielen. Auch lassen sich Fragen wie „Wie lange dauert der Entscheidungsprozess eines Nutzers bei einer bestimmten Abschlussstrecke?“, „Wie schließt ein Nutzer ab, wenn er über SEA den ersten Kontakt hatte?“ oder „Wie haben sich die Abschlusskosten im Kanal X in den letzten Monaten entwickelt?“ auf valider Datenbasis beantworten.
Für eine besondere Analysetiefe des Modells sorgt die Integration der Daten aus Google Analytics, und der Daten aus dem Backendsystem des jeweiligen Kunden. So lassen sich auch Schlüsse im Hinblick auf Geolokation, Demographie, Kundenbindung etc. ziehen, was wiederum spannende Implikationen für nachfolgende zielgruppenspezifische Maßnahmen oder Folgekampagnen haben kann.