Attributionsmodelle im Marketing: Welches passt zu Ihrem Unternehmen?

Es gibt keinen Mangel an Fragen im Marketing, die beantwortet werden müssen. Einige sind harmlos, wie zum Beispiel "Wie hilft mein Produkt?". Andere sind weitaus unangenehmer, insbesondere wenn es um Attributionsmodelle geht. Was sind sie und warum sind sie ein heikles Thema? Nun, Attributionsmodelle sind die Regeln, die bestimmen, welche Marketing-Touchpoints für eine Konversion angerechnet werden.

Hier beginnen die schwierigen Fragen.

Hat die erste bezahlte Anzeige die Nachfrage geweckt? Hat die letzte E-Mail jemanden über die Grenze gebracht? Oder haben sich fünf kleine Interaktionen, verteilt über Wochen, still und leise summiert?

Dies verändert die Sichtweise auf Ihr Marketingsystem, was sich in praktischen Entscheidungen niederschlägt: welche Kampagnen Sie skalieren, welche Experimente Sie abbrechen, welchen Berichten Sie in Montagsbesprechungen vertrauen. Wenn Sie verstehen, welche Berührungspunkte tatsächlich die Konversionen beeinflussen, ist die Zuteilung nicht mehr instinktgesteuert. Sie wird überlegt.

Im Folgenden gehen wir die gängigen Attributionsmodelle durch, die sich unter Druck bewähren, und wie Sie den Ansatz wählen, der zu Ihrem Unternehmen passt – wie es heute funktioniert – und nicht die Version, die Sie gerne hätten.

Die Bedeutung der Attribution im Marketing

Die Attribution beeinflusst fast jede wichtige Entscheidung im Marketing.

Wenn Sie sich allein auf die Konversionsrate des letzten Klicks verlassen, finanzieren Sie in der Regel zu viel für das, was am Ende der Reise auftaucht. Das können die Markensuche oder Retargeting-Anzeigen sein.

Diese Kanäle wirken effizient, weil sie kurz vor der Ziellinie stehen. In der Zwischenzeit wird die frühe Arbeit, die das Interesse überhaupt erst geweckt hat, unterbewertet. Mit der Zeit dünnt die Nachfrage aus. Dann gerät das Wachstum ins Stocken.

Jeff Zhou, CEO und Gründer von Fig Loans, sieht diese Verzerrung deutlich bei der Kreditvergabe, wo sich das Vertrauen schrittweise aufbaut, lange bevor ein Antrag gestellt wird.

Zhou sagt,

"Zu dem Zeitpunkt, an dem jemand einen Kredit beantragt, hat er sich in der Regel schon mehrfach umentschieden. Sie haben die häufig gestellten Fragen gelesen, Optionen verglichen und geprüft, ob sie Ihnen vertrauen. Wenn man nur den letzten Klick anrechnet, verpasst man die Interaktionen, die die Unsicherheit tatsächlich verringert haben. Wir haben gelernt, dass die ersten Berührungspunkte in der Aufklärungsphase oft wichtiger sind als die eigentliche Konversion, auch wenn sie in den Berichten über den letzten Klick nur selten so auftauchen.

Das ist der Punkt, an dem Attribution wirklich wichtig ist.

Wenn die Gutschrift genauer verteilt wird, verschieben sich die Investitionen. Google berichtet, dass

Werbetreibende, die von der Last-Click- zur datengesteuerten Attribution wechseln, verzeichnen bei gleichen Ausgaben einen Anstieg der Konversionen um etwa 6 %.

Diese Steigerung kommt nicht durch neue Kanäle oder größere Budgets zustande. Er ergibt sich aus der Neuzuweisung von Ausgaben für die Touchpoints, die bereits Entscheidungen beeinflusst haben, jedoch nicht erkannt wurden.

Überblick über gängige Attributionsmodelle

Es gibt kein universell korrektes Attributionsmodell. Jedes Modell spiegelt eine bestimmte Vorstellung davon wider, wie Entscheidungen tatsächlich getroffen werden.

Einige gehen davon aus, dass die letzte Interaktion am wichtigsten ist. Andere gehen davon aus, dass die erste Berührung Schutz verdient. Einige verteilen den Kredit gleichmäßig, weil der Einfluss schwer zu isolieren ist. Andere versuchen, die Realität genauer zu modellieren, indem sie beobachtete Muster aus Tausenden von Vorgängen heranziehen.

Im Folgenden erfahren Sie, was jedes Modell hinter den Kulissen wirklich tut.

• Beim Last-Click-Modell wird die letzte Interaktion vor der Konversion voll angerechnet. Aus diesem Grund sehen Marken-Such- und Retargeting-Kampagnen in Berichten oft dominant aus.

• First-Click macht das Gegenteil. Er schützt die allererste Interaktion, also die Anzeige, den Post-Hookup oder die Empfehlung, die jemand mit Ihnen bekannt gemacht hat.

• Linear teilt das Guthaben auf alle aufgezeichneten Kontaktpunkte auf. Keine Favoriten.

• Time-decay erhöht das Gewicht von Interaktionen, die näher an der Konversion liegen, während frühere Berührungen weiterhin anerkannt werden.

• Positionsbasierte Modelle priorisieren die Ränder der Reise. Die erste Interaktion hat Interesse geweckt. Die letzte Interaktion, die es abschloss. Alles, was dazwischenliegt, teilt sich den Rest zu.

• Die datengesteuerte Attribution entfernt sich vollständig von festen Regeln. Stattdessen werden Muster über reale Kundenpfade hinweg analysiert und die Zuteilung erfolgt auf der Grundlage der beobachteten Auswirkungen, nicht auf der Grundlage von Annahmen.

Die Analytics- und Ads-Plattformen von Google bieten eine ausführliche Dokumentation, wenn Sie wissen möchten, wie diese Modelle technisch umgesetzt werden.

Aber der eigentliche Unterschied zeigt sich in den Entscheidungen. Nicht in Definitionen.

Letzte-Klick-Attribution

Bei der Last-Click-Attribution wird der letzte Interaktionsakt die gesamte Aufmerksamkeit erhalten. In der Praxis ist das oft eine Markensuche, eine Retargeting-Anzeige oder ein direkter Besuch.

Dieses Modell ist beliebt, weil es sauber ist. Es ist leicht zu erklären und in Besprechungen leicht zu verteidigen.

Es beantwortet eine einzige Frage sehr gut: Was hat den Deal abgeschlossen?

Aber es lässt alles außer Acht, was die Gelegenheit überhaupt erst geschaffen hat. Die erste Anzeige, die jemand drei Wochen zuvor angeklickt hat. Der Vergleichsleitfaden, den Sie gelesen haben. Das Webinar, das Sie besucht haben. Nichts davon wird anerkannt.

Mit der Zeit führt dies zu einer Verschiebung der Investitionen in Richtung Bottom-of-Funnel-Kanäle. Teams skalieren das, was scheinbar konvertiert, und kürzen still und leise die Kanäle, die tatsächlich Nachfrage erzeugen.

Der letzte Klick funktioniert als Abschlussobjektiv, wird aber gefährlich, wenn er als die ganze Geschichte behandelt wird.

Erst-Klick-Attribution

Die Erstklick-Attribution weist der ersten aufgezeichneten Interaktion die volle Anerkennung zu.

Dies schützt die Kanäle, die für die Generierung neuer Interessen verantwortlich sind. Bezahlte soziale Medien. Inhalt. Partnerschaften. Sensibilisierungskampagnen, die nicht sofort konvertieren, aber den Prozess in Gang setzen.

Das ist besonders nützlich, wenn die Budgets für Awareness unter Druck stehen. First-Click macht es sichtbar.

Aber es hat seine eigenen blinden Flecken. Sie unterschätzt alles, was das anfängliche Interesse nährt und weiterentwickelt. E-Mail-Sequenzen. Retargeting. Oder Verkaufsgespräche.

Bekanntheit ist wichtig. Das gilt auch für die Weiterverfolgung.

Linear Attribution

Bei der linearen Attribution wird jeder Touchpoint gleich behandelt. Das macht sie zu einem der sichersten Ausgangspunkte für Teams mit komplexen Journeys.

Kein Kanal wird ignoriert. Keine Phase wird künstlich aufgebläht.

Es ist besonders nützlich in B2B-Umgebungen, wo Konversionen oft mehrere Interaktionen über Wochen oder Monate, Webinare, Demos, Fallstudien und Vertriebsnachfassungen umfassen.

Aber der linearen Attribution fehlt es an Präzision. Sie geht davon aus, dass jede Berührung gleichermaßen dazu beigetragen hat, was jedoch selten der Realität entspricht. Einige Berührungen treiben Entscheidungen voran. Andere werden kaum registriert.

Dennoch verhindert es einen Tunnelblick. Und manchmal ist das Wichtigste.

Zeitverfall Attribution

Time-decay Attribution erhöht die Gutschrift für Interaktionen, die näher an der Konversion liegen.

Dies passt gut zu sich schnell wandelnden Kaufzyklen. Werbeaktionen im Einzelhandel. Saisonale Kampagnen. Situationen, in denen die Aktualität eine Aktion stark voraussagt.

Jemand, der gestern auf eine Anzeige geklickt hat, ist wichtiger als jemand, der vor einem Monat nur zufällig vorbeigeschaut hat.

Frühere Berührungen zählen immer noch. Sie haben nur weniger Gewicht.

Der Kompromiss ist vorhersehbar. Die Aufmerksamkeit des Kunden und die frühe Erkundung können weniger wertvoll erscheinen, selbst wenn sie das erste Interesse geweckt haben.

Positionsbasierte Attribution

Bei der positionsbasierten Attribution werden der erste und der letzte Touchpoint am stärksten gewürdigt, wobei häufig eine Struktur verwendet wird, in der 40 Prozent auf die erste Interaktion, 40 Prozent auf die letzte und die restlichen 20 Prozent auf die Mitte aufgeteilt werden.

Dies spiegelt wider, wie viele Journeys tatsächlich ablaufen.

Jemand entdeckt Sie. Dann konvertiert er. Die dazwischenliegenden Interaktionen sind hilfreich, aber diese beiden Momente haben ein unverhältnismäßig großes Gewicht.

Dieses Modell bringt oft Erkenntnisse ans Licht, die beim letzten Klick verborgen bleiben. Die Struktur selbst ist immer noch eine Faustregel. Die Gewichte sind vordefiniert, nicht entdeckt.

Aber es ist oft näher an der Realität als an Single-Touch-Modellen.

Matthew Thompson, Gründer von OwnerWebs, fand heraus, dass die Konzentration auf Einstiegs- und Konversionspunkte Muster offenbart, die bei Single-Touch-Modellen völlig fehlen.

Thompson sagt,

"Wir sahen Fälle, in denen potenzielle Kunden uns über ein Verzeichnis oder eine Empfehlung entdeckten, dann verschwanden und Wochen später über die Markensuche zurückkehrten, um zu konvertieren. Der letzte Klick ließ es so aussehen, als ob die markengebundene Suche die ganze Arbeit gemacht hätte. Die positionsbasierte Attribution zeigte, dass die Entdeckung und die Absicht viel früher stattfanden. Als wir das klar erkannten, änderten wir unsere Investitionen.

Datengesteuerte Attribution

Bei der datengesteuerten Attribution wird beobachtetes Verhalten anstelle festgelegter Regeln verwendet.

Es wird analysiert, wie verschiedene Berührungspunkte die Ergebnisse über viele Journeys hinweg beeinflussen, und die Zurechnung erfolgt auf Grundlage der tatsächlichen Auswirkungen. Techniken wie Shapley-Werte oder kontrafaktische Modellierung helfen dabei, herauszufinden, welche Interaktionen die Konversionswahrscheinlichkeit beeinflusst haben.

Wenn genügend Daten verfügbar sind, ist dies die genaueste Sichtweise.

Aber sie ist mit Anforderungen verbunden. Saubere Verfolgung. Konsistente Kennzeichnung. Genügend Konversionsvolumen für eine aussagekräftige Analyse. Und das Vertrauen der Stakeholder in ein System, das sie nicht Schritt für Schritt manuell überprüfen können.

Die datengesteuerte Attribution funktioniert am besten bei komplexen Customer Journeys mit mehreren Touchpoints. Die Algorithmen können subtile Interaktionseffekte zwischen den Kanälen erkennen, die bei einer manuellen Analyse übersehen würden. Für Unternehmen mit mindestens 600 Konversionen pro Monat liefert dieser Ansatz häufig die präziseste Kreditverteilung.

Ohne ausreichendes Volumen kann das Modell nicht lernen. Und ohne Vertrauen wird es nicht genutzt.

Christopher Skoropada, CEO von Appsvio, stellt fest, dass sich die Klarheit der Zuordnung deutlich verbessert, wenn Teams über feste Regeln hinausgehen und beginnen, vollständige Nutzungsmuster zu analysieren.

Skoropada sagt,

"Bei SaaS ist der Moment, in dem jemand konvertiert, selten der Moment, in dem er sich entscheidet. Es kann sein, dass er das Produkt schon Wochen vorher erkundet hat, später eine Probefahrt gesehen hat und erst dann ein Upgrade durchführt, wenn er einen bestimmten Bedarf hat. Als wir begannen, komplette Interaktionspfade statt einzelner Klicks zu analysieren, wurde klar, welche Berührungspunkte die Benutzer tatsächlich weiterbringen. Das hat unsere Prioritäten bei der Produktschulung und -akquise verändert."

Die Wahl des richtigen Attributionsmodells für Ihr Unternehmen

Beginnen Sie damit, wie Ihr Unternehmen tatsächlich arbeitet.

Wie lange dauert es, bis jemand konvertiert? Wie viele Touchpoints sind typisch? Wie zuverlässig ist Ihr Tracking?

Diese Antworten sind wichtiger als die theoretische Genauigkeit.

Ihr Attributionsmodell sollte Ihre Geschäftsrealität widerspiegeln. E-Commerce-Unternehmen mit kurzen Verkaufszyklen können mit Time-Decay-Attribution Erfolg haben, während B2B-Unternehmen mit langen Überlegungsphasen oft von linearen Modellen profitieren.

Entscheidend ist, dass Sie Ihre einzigartige Customer Journey verstehen, bevor Sie ein Modell auswählen:

Ein paar diagnostische Fragen helfen, die Bereitschaft zu klären:

• Kennen Sie die typische Dauer Ihres Verkaufszyklus?

• Wie viele Berührungen umfasst eine typische Konversion?

• Welche Phase scheint derzeit unterbewertet zu sein?

• Ist Ihr Tracking konsistent und zuverlässig?

• Haben Sie genügend Konversionen für eine datengestützte Modellierung?

• Können die Führungskräfte das Modell schnell verstehen?

• Werden die Erkenntnisse die Ausgabenentscheidungen tatsächlich verändern?

Wenn die meisten Antworten unsicher sind, sind einfachere Modelle sicherer.

Zukünftige Trends bei der Attributionsmodellierung

Änderungen im Datenschutz zwingen zur Weiterentwicklung der Attribution.

Datenschutzorientierte Attribution wird mit dem Auslaufen der Cookies von Drittanbietern immer wichtiger. Kluge Vermarkter investieren in die Datenerfassung bei Erstanbietern und erforschen probabilistische Modelle. Die Unternehmen, die sich jetzt anpassen, werden ihren Wettbewerbsvorteil behalten, wenn sich die digitale Landschaft weiterentwickelt.

Deterministisches Tracking wird immer unzuverlässiger. Modellierte Attribution wird zum Standard.

Ryan Walton, Programmbotschafter bei The Anonymous Project, sieht eine Verschiebung der Attribution hin zu einer breiteren Mustererkennung, da das Tracking weniger deterministisch wird.

sagt Walton,

"Wir sehen bereits Situationen, in denen der gesamte Kundenpfad nicht mehr an einem Ort sichtbar ist. Menschen bewegen sich zwischen Plattformen, Geräten und anonymen Interaktionen. Die Attribution erfordert jetzt das Verständnis von Verhaltensmustern, nicht nur von aufgezeichneten Klicks. Die Unternehmen, die sich am schnellsten anpassen, sind diejenigen, die Systeme auf Basis unvollständiger, aber richtungsweisender Daten aufbauen."

Dies bedeutet eine stärkere Abhängigkeit von First-Party-Daten, zugestimmten Identifikatoren, serverseitigem Tracking und aggregierten Berichten.

Hybride Messansätze werden immer gebräuchlicher: Multi-Touch-Attribution für digitale Journeys in Kombination mit breiteren Modellierungstechniken zur Erfassung von Offline- und indirekten Effekten.

Auch die KI-gesteuerte Attribution wird auf vielen Plattformen zum Standard, da sie die Komplexität besser bewältigt.

Customer Journeys sind fragmentiert. Kanäle überschneiden sich. Attributionssysteme müssen damit Schritt halten.

Untersuchungen der Harvard Business Review zeigen, dass Omnichannel-Kunden dazu neigen, mehr auszugeben und loyaler zu bleiben. Das macht eine genaue kanalübergreifende Zuordnung zu mehr als nur einer Berichtsübung. Sie wird zur operativen Infrastruktur.

Eine Entscheidung treffen

Bei der Wahl eines Attributionsmodells geht es nicht um theoretische Genauigkeit. Es geht um die Qualität der Entscheidung.

Beginnen Sie mit etwas Brauchbarem. Stellen Sie sicher, dass die Erkenntnisse die Ausgabenentscheidungen unterstützen. Entwickeln Sie es dann weiter, wenn sich Ihre Daten und Ihr Tracking verbessern.

Das richtige Modell ist dasjenige, dem Ihr Team genug Vertrauen schenkt, um danach zu handeln.

Wenn Sie einen tieferen Einblick in die Funktionsweise von Attributionsmodellen in der Praxis erhalten möchten und wissen möchten, wie Sie sie anwenden können, ohne Ihr Reporting zu verkomplizieren, finden Sie bei Aspiration Marketing eine hilfreiche Übersicht über die Optionen und Kompromisse.