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Lesedauer: 7 Min

Multi-Channel Attribution im Digital Marketing

Andr├ę Wehr
Online-Marketing ist wie ein riesiges Puzzle. Jeden Tag interagieren potenzielle Kunden mit deiner Marke ├╝ber verschiedene Kan├Ąle. Sie st├Âbern auf deiner Website, folgen dir in sozialen Medien, ├Âffnen deine E-Mails und klicken auf Anzeigen.

Doch nun zur entscheidenden Frage: Welcher dieser Ber├╝hrungspunkte hat letztendlich zur Conversion gef├╝hrt?

Die Antwort auf diese Frage ist von entscheidender Bedeutung, um deine Online-Marketing-Strategie zu optimieren und Marketingbudgets klug einzusetzen. Hier kommt die Multi-Channel Attribution ins Spiel, ein m├Ąchtiges Werkzeug, das jedoch von vielen Unternehmen und Online Marketing Manager:innen immer noch missverstanden und untersch├Ątzt wird.

Attribution von A bis Z

Inhaltsverzeichnis

Warum wissen so viele Unternehmen nicht, was Attribution ist?

Ja, das stellen wir in unseren Projekten immer wieder fest. Es werden hohe Ad Spends ausgegeben und verschiedene Marketing Channels bespielt, aber die Effizienz der Kampagnen schlichtweg nicht analysiert. Es wird nach Bauchgef├╝hl und sorry, wenn ich das so schreiben muss, nach eigenen Interessen und Faibles f├╝r Channels entschieden. Also haben wir uns die Frage gestellt, was die h├Ąufigsten Gr├╝nde daf├╝r sind. Auch haben wir mit Kund:innen von uns gesprochen. Wir wollen Licht ins Dunkle bringen.┬á

Es gibt mehrere Gr├╝nde, warum viele Unternehmen und Online Marketing Manager:innen sich nicht intensiver mit dem Thema Attribution auseinandersetzen:

  1. Komplexit├Ąt: Attribution kann komplex sein. Es gibt verschiedene Modelle, die unterschiedliche Ans├Ątze zur Bewertung von Ber├╝hrungspunkten verfolgen. Die Auswahl des richtigen Modells und die Interpretation der Ergebnisse k├Ânnen verwirrend sein.
  2. Fehlendes Wissen: Viele Marketeer haben einfach nicht das Wissen ├╝ber Attribution. Sie haben vielleicht von Google Analytics oder anderen Trackingsystemen geh├Ârt, wissen jedoch nicht genau, wie sie diese Funktion effektiv nutzen k├Ânnen.
  3. Ressourcenmangel: Attribution erfordert Zeit und Ressourcen. Viele Unternehmen sind so damit besch├Ąftigt, Kampagnen zu planen und umzusetzen, dass sie keine Zeit f├╝r die tiefgreifende Analyse von Attribution haben. Generell kann ich sagen, dass Datenanalysen immer auf der Strecke bleiben. Daf├╝r haben wir jetzt keine Zeit mehr oder daf├╝r haben wir keine Budgets mehr h├Âren wir (leider) oft.
  4. Der Klassiker und allseits bekannt, Angst vor Ver├Ąnderung: Attribution kann die Art und Weise, wie Unternehmen ihr Marketing betreiben, grundlegend ver├Ąndern. Dies kann be├Ąngstigend sein, insbesondere wenn Unternehmen seit Jahren die gleichen Strategien verfolgen.
  5. Bauchgef├╝hl und eigenes Faible: Nach Bauchgef├╝hl und eigenem Interesse des jeweiligen Channels zu entscheiden ist einfach und bedarf keine tiefgehenden Auswertungen, gerade dann, wenn ich die Entscheidungshoheit im Unternehmen daf├╝r habe und mir niemand in die Karten schauen kann. Du sag mal, warum schaltet ihr Instagram Anzeigen f├╝r 3.000ÔéČ im Monat? Wisst ihr, ob eure User:innen & Kund:innen dort unterwegs sind? Antwort: Instagram macht man doch heute als modernes Unternehmen, das machen alle.┬á

Hands-On-Tipp

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Wenn du dich zum ersten Mal mit Attribution besch├Ąftigst, ist es ratsam, mit einem einfachen Modell zu beginnen. Ein einfaches Modell kann dir helfen, die Grundlagen von Attribution zu verstehen (ps: welche Modelle es gibt, findest du weiter unten im Artikel).

Was ist Attribution wirklich?

Attribution ist das Verfahren, bei dem der Wert jedes einzelnen Ber├╝hrungspunkts (Touchpoint) auf dem Weg des Nutzers zur Conversion gemessen wird. Es hilft dabei, zu verstehen, welche Kan├Ąle und Interaktionen den gr├Â├čten Einfluss auf Conversions haben. Hierbei gibt es zwei Hauptans├Ątze:

  1. Regelbasierte Attribution: Bei dieser Methode werden vordefinierte Regeln verwendet, um den Wert einzelnen Ber├╝hrungspunkten zuzuweisen. Beispielsweise k├Ânnte man entscheiden, dass der erste und der letzte Ber├╝hrungspunkt je 40% des Conversion-Werts erhalten, w├Ąhrend die verbleibenden 20% gleichm├Ą├čig auf die Zwischenpunkte verteilt werden.

  2. Datenbasierte Attribution: Hierbei werden statistische Modelle und Algorithmen verwendet, um den Wert der Ber├╝hrungspunkte anhand der tats├Ąchlichen Daten zu bestimmen. Dies kann komplexer sein, da es die verschiedenen Faktoren ber├╝cksichtigt, die zur Conversion beitragen k├Ânnen.

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Welche Attributionsmodelle gibt es?

Es gibt verschiedene Modelle zur Attribution, die auf unterschiedlichen Annahmen und Ans├Ątzen basieren. Einige der g├Ąngigsten Modelle sind:

  • Das „Last-Click“-Attributionsmodell: Dieses Modell weist die gesamte Conversion einem einzigen Ber├╝hrungspunkt zu, normalerweise dem letzten, bevor die Conversion stattfand. Es ist einfach zu verstehen und gut geeignet, um den letzten Ber├╝hrungspunkt zu identifizieren, der die Conversion ausgel├Âst hat.
  • Das „First-Click“-Attributionsmodell: Hier wird die Conversion dem ersten Ber├╝hrungspunkt zugewiesen, der den Kundenpfad gestartet hat. Dies ist n├╝tzlich, um den Ursprung des Kundenpfads zu bestimmen.
  • Das „Lineare Modell“: Bei diesem Modell wird der Wert gleichm├Ą├čig auf alle Ber├╝hrungspunkte verteilt, die der Kunde auf seiner Reise hatte. Es ist hilfreich, um den gesamten Pfad zu ber├╝cksichtigen und alle Interaktionen zu w├╝rdigen.
  • Das „Zeitverz├Âgerte Modell“: Dieses Modell gewichtet Ber├╝hrungspunkte, die n├Ąher an der Conversion liegen, st├Ąrker als fr├╝here Ber├╝hrungspunkte. Es ber├╝cksichtigt den zeitlichen Verlauf der Interaktionen und kann dabei helfen, den Einfluss sp├Ąterer Ber├╝hrungspunkte zu erkennen.

Unterschiede zwischen Google Ads und Google Analytics in der Attribution

Eine wichtige Frage, die auch in Projekten immer wieder aufkommt, ist die nach den Unterschieden zwischen den Attributionsmodellen in Google Ads und Google Analytics. Es wird n├Ąmlich oft davon ausgegangen, dass es sich um die gleichen Daten handelt, kurz um: absolut falsch! Tats├Ąchlich gibt es Unterschiede, da diese beiden Plattformen unterschiedliche Datenquellen und Zwecke haben.

In Google Ads stehen dir Modelle wie das „Data-Driven Attribution-Modell“ zur Verf├╝gung, das auf den Daten innerhalb der Plattform basiert. Google Ads ber├╝cksichtigt nur die Conversions, die in der Plattform selbst erfasst werden. Welch ├ťberraschung, nat├╝rlich schaut Google Ads auf sich. Google m├Âchte mit euch Geld verdienen, vergesst das bitte nicht. Das kann dazu f├╝hren, dass die Ergebnisse zwischen Google Ads und Google Analytics variieren, da Analytics eine umfassendere Datenquelle ist, die auch Offline- und Telefon-Conversions ber├╝cksichtigen kann, Ads jedoch nicht.┬á

Es gibt aber auch andere Trackingtools, die allen voran in puncto Datenschutzkonformit├Ąt und Datenerfassung gl├Ąnzen. Mehr dar├╝ber erf├Ąsst du in unserem Artikel 3 datenschutzkonforme Google Analytics Alternativen.┬á

Hands-On-Tipp

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Die Daten in Google Analytics 4 und in Google Ads sind nicht gleich, da sie unterschiedliche Datens├Ątze und Definitionen von Conversions verwenden. Dies f├╝hrt zu unterschiedlichen Conversions.┬á

Warum es nicht die one-size-fits-all-L├Âsung gibt

Ein h├Ąufiger Fehler in der Attribution besteht darin, zu glauben, dass es eine „one-size-fits-all“ L├Âsung gibt. Tats├Ąchlich gibt es nicht das eine perfekte Modell, das f├╝r jedes Unternehmen in jeder Situation funktioniert. Jedes Unternehmen ist einzigartig und hat unterschiedliche Kundenpfade und Conversion-Trichter.

Das bedeutet, dass du wahrscheinlich verschiedene Attributionsmodelle f├╝r verschiedene Zwecke verwenden musst. Zum Beispiel kann das „Last-Click“-Modell n├╝tzlich sein, um den unmittelbaren Ausl├Âser einer Conversion zu identifizieren, w├Ąhrend das „Zeitverz├Âgerte Modell“ besser geeignet sein kann, um den gesamten Pfad zu ber├╝cksichtigen.

Der heilige Gral, die datengetriebene Attribution, wirklich?

Die datengetriebene Attribution ist eine fortschrittliche Methode, bei der statistische Modelle und Algorithmen verwendet werden, um den Wert von Ber├╝hrungspunkten zu berechnen. Obwohl dies vielversprechend klingt, kann es auch einige Probleme geben. Die datengetriebene Attribution ist oft komplex und erfordert gro├če Datenmengen, um genau zu sein. Dies kann f├╝r kleinere Unternehmen eine H├╝rde darstellen.┬á

Zudem braucht es Daten-Teams oder Daten-Abteilungen, die sich mit den Analysen besch├Ąftigen oder externe Partner:innen, die dabei unterst├╝tzen.

Fazit zu Attribution im Digital Marketing

Die Welt des Online-Marketings ist komplex, und Attribution ist keine Ausnahme. Trotz der Herausforderungen lohnt es sich jedoch, sich mit Attribution auseinanderzusetzen. Es ist ein entscheidendes Werkzeug, um den Erfolg deiner Online-Marketing-Strategie zu steigern. Verwende verschiedene Attributionsmodelle f├╝r verschiedene Zwecke und denke daran, dass es keine universelle L├Âsung gibt.┬á

Mit einer klugen Herangehensweise kannst du den Wert jedes Ber├╝hrungspunkts auf dem Weg zur Conversion erkennen und deine Ressourcen effektiver einsetzen. Die Geheimnisse der Multi-Channel Attribution sind nun enth├╝llt ÔÇô nutze dieses Wissen, um deine Online-Pr├Ąsenz auf ein neues Level zu heben.

FAQ ÔÇô H├Ąufig gestellte Fragen

Attribution ist ein Prozess, bei dem der Einfluss jedes einzelnen Ber├╝hrungspunktes (Touchpoint) auf eine Conversion gemessen wird.

In der heutigen Welt nutzen Menschen eine Vielzahl von Kan├Ąlen, um mit Unternehmen in Kontakt zu treten. Attribution hilft dabei, zu verstehen, welche Kan├Ąle am effektivsten sind und wie man die Marketingstrategie optimieren kann.

Es gibt verschiedene Attributionsmodelle, die unterschiedliche Ans├Ątze verfolgen. Einige der g├Ąngigsten Modelle sind:

  • Last-Touch-Attribution:┬áDieses Modell weist die gesamte Conversion dem letzten Ber├╝hrungspunkt zu.
  • First-Touch-Attribution:┬áHier wird die Conversion dem ersten Ber├╝hrungspunkt zugeschrieben, der den Kundenpfad gestartet hat.
  • Lineare Attribution:┬áBei diesem Modell wird der Wert gleichm├Ą├čig auf alle Ber├╝hrungspunkte verteilt, die der Kunde auf seiner Reise hatte.
  • Zeitverz├Âgerte Attribution:┬áDieses Modell gewichtet Ber├╝hrungspunkte, die n├Ąher an der Conversion liegen, st├Ąrker als fr├╝here Ber├╝hrungspunkte.

Attribution kann komplex sein und erfordert Fachkenntnisse und Daten. Einige der Herausforderungen bei Attribution sind:

  • Datenqualit├Ąt:┬áDie Attributionsmodelle basieren auf Daten. Es ist wichtig, dass die Daten vollst├Ąndig, korrekt und aussagekr├Ąftig sind.
  • Methodik:┬áEs gibt verschiedene Attributionsmodelle, die unterschiedliche Ans├Ątze verfolgen. Die Auswahl des richtigen Modells ist entscheidend f├╝r die Genauigkeit der Attribution.
  • Implementierung:┬áDie Implementierung der Attribution kann komplex sein. Es ist wichtig, dass die Trackingtools und die Attributionssoftware korrekt konfiguriert sind.
Andr├ę Wehr
Andr├ę Wehr

MD tractionwise | Strategy, Data & Conversion