attribution-und-modelle-header

Attribution und Attributions-Modelle

Seit einigen Jahren hört man in der Szene immer mehr über Attribution und Customer-Journey. Attribution meint dabei, dass man sich nicht mehr nur den letzten Kanal vor der Conversion anschaut und auswertet, sondern die gesamte Customer-Journey mit in die Auswertung aufnimmt. Dabei verschieben sich meist die Budgets aus den Kanälen, da die Attribution ungenutztes Potenzial aufdeckt. Einen Überblick über die Attribution und die am meisten genutzten Attributions-Modelle bekommst du in diesem Beitrag.

Was ist Marketing-Attribution?

Bei jedem Verkauf (Conversion) im Internet gelangen die Käufer über verschiedene Marketingkanäle auf die Verkaufsseite. Die meisten Analyse-Tools rechnen dann nach dem Kauf den Umsatz dem letzten Marketingkanal zu. Dieses Modell wird in der Attribution als „Last-Click“ bezeichnet. So wir das auch in Google Analytics standard-mäßig gemacht.

Eine Conversion könnte dann grafisch dargestellt so aussehen (Beispiel). Hierbei wird nur der letzte Kanal direkt vor der Conversion betrachtet.
Attributions-Modelle: Last-Click

Tatsächlich gelangt aber jeder Käufer vor einer Conversion mehr als ein mal auf die Verkaufsseite. Je nach Produkt und Branche können das durchschnittlich 3-7 Kontaktpunkte sein. Bei der Attribution geht es daher darum nicht nur den letzten Kanal zu betrachten, sondern alle Kanäle innerhalb des Betrachtungszeitraumes zu bewerten.

Marketing-Attribution ist das bewerten von allen Marketing-Kanälen innerhalb der Customer-Journey.

Die gesamte Customer-Journey könnte dann z.B. folgendermaßen aussehen:
Attributions-Modelle: Einführung

Der Betrachtungszeitraum kann frei gewählt werden und liegt meist bei 30 Tagen. Ein zu kurzer Zeitraum würde wieder zu Fehlbewertungen führen, da Kanäle unterbewertet werden. Ein zu langer Bewertungszeitraum könnte zu Überbewertungen führen. Hier muss ein auf das Produkt oder die Branche passendes Mittelmaß gefunden werden.

Attributions-Modelle im Überblick

Für die Bewertung der Touchpoints werden verschiedene mathematische oder regelbasierte Modelle angewendet ( => Attributionsmodell). Die üblichen Modelle beschreibe ich im Folgenden.

Last-Click

Das Last-Click Attributions-Modell ist im Grunde das älteste Modell und der aktuelle Standard. Bedeutet nichts anderes, als das der letzte Marketing-Kanal über den ein Kunde vor der Conversion kam, mit 100% bewertet wird. Bedeutet im Umkerhschluss aber auch, dass alle anderen Touchpoints mit 0% Bewertet werden.

Attributions-Modell: Last Click

Dieses Modell ist leider meiner Erfahrung nach komplett von an der Realität vorbei.. Unglaubliche Budgets gehen hier verloren, da die falschen Marketing-Kanäle bewertet werden. Bitte, bitte nicht mehr Last-Click verwenden.

Last Non-direct Click

Dieses Modell ist nur eine kleine Abwandlung von dem Vorherigen. Die Idee hierbei ist, dass Direct-Traffic nicht bewertet werden soll, da direct-Traffic sich an sich nicht bzw. nur schwer beeinflussen lässt. Direct-Traffic sind die direkten URL-Eingaben in die Adresszeile. Direct-Traffic könnte also als Brand-Traffic gezählt werden.

Attributions-Modell: Last non-direct Click

Ob Direkt-Traffic gemessen werden soll oder nicht hängt davon ab, ob generell das Attributionsmodell nur Performance- oder eben auch Brand-Kanäle betrachten soll. Das macht nicht immer Sinn und muss jeder für sich entscheiden. Insbesondere bei kleinen Unternehmen ohne einer bekannten Marke würde ich im Attributionsmodell den Schwerpunkt auf Performance-Kanäle legen und somit Direct-Traffic nicht bewerten.

First Click

Während bei den beiden vorherigen Modellen der Wert dem letzten Kontakt zugewiesen wird, wird bei dem Attributions-Modell First-Click 100% des Wertes auf den ersten kontaktpunkt berechnet.

Attributions-Modell: First Click

Die Theorie hierbei ist, dass der erste Kontaktpunkt den Kunden erstmalig mit der Marke in Kontakt gebracht hat und weitere Marketing-Aktivitäten nur der Reaktivierung dienten. Der eigentliche Wertbeitrag wird aber nur dem ersten Kontakt gutgeschrieben. Grundsätzlich wird aber auch bei diesem Modell nur ein einzelner Touchpoint betrachtet.

Keinen blassen Schimmer, warum es dieses Modell überhaupt gibt. Es macht absolut keinen Sinn. Oder bei dir vielleicht? Schreib ein Kommentar!

Linear

Das lineare Attributions-Modell betrachtet erstmals alle Touchpoints innerhalb des Bewertungszeitraumes. Jeder Kanal bekommt dabei den selben Wertbeitrag zugeschrieben. Somit erhält jeder Kanal einen Wert von 100 / n, wobei n die Anzahl der Kontaktpunkte innerhalb des Bewertungszeitraumes ist.

Attributions-Modell: Linear

Dieses Modell ist im Grunde super simple, aber dennoch das am meisten realistischste. Alle Kontaktpunkte werden betrachtet und gleichmäßig gewertet. Kein Kanal wird dadurch bevorzugt oder benachteiligt. Kanäle zu Beginn des Sales-Funnels werden genauso gewertet, wie die am Ende kurz vor der Conversion.

Positionsbasiert

Ein weiteres Modell, welches alle Touchpoints betrachtet, ist das positiosbasierte Attributionsmodell (auch U-Shape oder Badewannen-Modell genannt). Hierbei werden der erste und letzte Kontaktpunkt jedoch stark bevorzugt. Alle anderen Kanäle erhalten gleichmäßig den Rest. Hier im Beispiel 35-30-35. Aber auch andere Verteilungen wie 40-20-40 kommen in der Praxis vor.

Attributions-Modell: Position-based

Bedenkt man, dass eine Conversion meist 4 oder mehr Touchpoints hat, können die Werte in der Mitte teilweise sehr klein werden, während die äußeren Werte konstant bleiben. Dies sollte unbedingt beachtet werden bei der Wahl des Attributionsmodells.

Die Theorie hinter diesem Modell ist, dass der erste Kontaktpunkt den Kunden erstmalig auf die Seite gebracht hat und der letzte Touchpoint den Kunden zum Kauf bewegt hat. Diese Punkte sollen daher besonders gut bewertet werden.

Zeitbasiert

In das vorletzte Attributions-Modell bringen wir nun noch eine neue Ebene rein: Die Zeit. Hierbei sagen wir also, dass ein länger in der Vergangenheit liegender Touchpoint weniger Wert ist, als einer, der kurz vor der Conversion statt gefunden hat. Es werden hier also Kanäle, die schnell zur Conversion führen stärker bewertet.

Attributions-Modell: Time Decay

Aufpassen sollte man hier jedoch, dass dadurch nicht die Kanäle abgeschnitten werden, die zu Beginn des Sales-Funnels liegen. Dadurch könnten ggf. weniger Neukunden auf das Produkt aufmerksam werden und langfristig das Wachstum einschränken.

Allerdings könnte ein Time-Declay-Modell mit kurzem Betrachtungszeitraum kurzfristig auch für Conversions sorgen. Funktioniert das Web-Tracking und Online-Marketing gut und effizient, könnte in Sales-Phasen z.B. auf dieses Modell gewechselt werden um Abverkäufe zu generieren und nach der Sales-Phase wieder auf das Standard-Modell gewechselt werden.

Fazit

Und welches dieser Attributions-Modelle ist nun das Richtige?
Welches sagt die Wahrheit aus?

Du ahnst es.. Das lässt sich so pauschal nicht sagen..

Die „Wahrheit“ ist bei Attributions-Modellen schwer (oder gar nicht?!) heraus zu finden. Einfacher ist es aber zu sagen, was falsch ist. Und das sind die Modelle, bei denen nicht alle Touchpoints betrachtet werden. Jeder Marketing-Einsprung der vergangenen 30 Tage sollte mindestens mit einem Wert größer als 0 Bewertet werden. (Es sei denn, bestimmte Kanäle sollen explizit ausgeschlossen werden.)

Mein liebstes Attributions-Modell

Für ein gutes Attributions-Modell sollten unbedingt alle Kanäle betrachtet werden. Das zeitbasierte Attributions-Modell halte ich bei zu kurzem Betrachtungszeitraum für gefährlich, da der Beginn des Sales-Funnels kaum betrachtet wird. Das könnte das Wachstum einschränkten.

Für die besten Attributions-Modelle halte ich daher

  • Linar
  • Positionsbasiert

Bei dem positionsbasierten Modell würde ich je nach durchschnittlicher Conversion-Pfad-Länge eine recht schwache Verteilung wählen, was bei 3 Touchpoints bis zur Conversion fast dem linearen Modell gleich käme. Die positionsbasierte Verteilung könnte z.B. 34-32-34 sein. Die Verteilungen mit bis zu 5 Touchpoints wären dann:

  • 100
  • 50 – 50
  • 34 – 32 – 34
  • 34 – 16 – 16 – 34
  • 34 – 10,6 – 10,6 – 10,6 – 34

Freelancer. Blogger. Affiliate. Und auf Weltreise.

Kommentar verfassen