Attribution Modelling


Mit Attribution Modelling wird die Praxis der Zuordnung von Touchpoints zu monetär relevanten Ereignissen innerhalb einer Customer Journey bezeichnet, die sich direkt auf den Return on Investment von E-Commerce-Websites, Kampagnen oder das Ranking in den organischen Suchergebnissen auswirken. Attribution meint dabei die Zuordnung von bestimmten Interaktionen, die von Nutzern oder Kunden in verschiedenen Kanälen vorgenommen werden, zu einem Wert: Jede Interaktion ist in bestimmten Maße für die Ergebnisse eines digitalen Assets verantwortlich und erhält einen entsprechenden Zahlenwert, der es im Nachhinein erlaubt, die Ergebnisse relativ genau zu quantifizieren.

Das Ziel des Attribution Modelling besteht darin, dass die Rolle einzelner Touchpoints und Kanäle für die Customer Journey analysiert wird. Kunden kommen über ganz unterschiedliche Medien auf eine Website und werden zum Beispiel durch Ads, ein Hyperlink oder ein Artikel in den SERPs darauf aufmerksam. Das Attribution Modelling soll diese verschiedenen Touchpoints und ihre kausale Rolle für den ROI oder die Conversion Rate identifizieren und somit dabei helfen, eine Gewichtung der Touchpoints und Kanäle vorzunehmen, um Multi Channel Marketing effizienter einsetzen und fundiertere Budgetentscheidungen treffen zu können.

Allgemeine Informationen zum Thema[Bearbeiten]

Attribution oder Zuordnung bezieht sich generell auf die Zuschreibung von psychologischen Effekten und Motivationen zu ihren kausalen Ursachen für Handlungen. Die sogenannte Attributionstheorie wurde von Fritz Heider Ende der Neunziger Jahre formuliert. Sie bildet das theoretische Fundament für die Anwendung im Marketing, wie es heutzutage üblich ist. Eine wichtiger Punkt war dabei die Tatsache, dass beispielsweise eine Impression eines Ads nicht quantifiziert werden kann, da ihr Effekt auf eine tatsächliche Kaufentscheidung nicht messbar war. Zudem boten Modelle wie Cost Per Click (CPC), First-Click oder Last-Click mitunter keine korrekte Zuschreibung, weil nicht klar war, welcher Klick entscheidend für einen Kauf war – was auch ein Problem für die Ausschüttung von Provisionen im Affiliate Marketing darstellte.[1]

Attribution sollte diese Probleme lösen, indem die kausalen Zusammenhänge einzelner Kanäle und den dort getätigten Käufen in Augenschein genommen und mittels eines allgemeinen Rahmens definiert wurde. Marketer sollen durch Attribution in der Lage sein, die Einflüsse verschiedener Kanäle und Kampagnen auf die Kaufentscheidungen zu betrachten,um auf dieser Grundlage das Marketingbudget möglichst effektiv einsetzen zu können. Im Vordergrund des Attribution Modelling steht deshalb eine Bestandsaufnahme aller Kanäle und Touchpoints zwischen Medium und Nutzer. Da Konversionspfade sehr unterschiedlich ausfallen können und mitunter auch Überschneidungen einzelner Kanäle auftreten, sind diese digitalen Assets und ihre Beziehungen zueinander zentral. Aus diesen Gründen ist ein Multichannel-Tracking oder das Tagging der Kanäle unerlässlich.[2]

Funktionsweise[Bearbeiten]

Die Attributionsmodellierung umfasst zunächst verschiedene Kanäle, die in Abhängigkeit der Marketingziele ausgewählt werden können:

In der Regel erfolgen Interaktionen an verschiedenen Touchpoints, bevor ein Kauf stattfindet. Ein Beispiel: Ein Nutzer sieht eine AdWords-Anzeige, nachdem er einen Suchbegriff eingegeben hat. Er klickt auf diese Anzeige und wird zu einer Website weitergeleitet, auf der er sich zu einem Newsletter anmeldet, um einen Rabattgutschein zu erhalten. Einige Tage später kehrt auf die Website zurück und tätigt einen Kauf, nachdem er einen Produkt- und Preisvergleich durchgeführt hat.

Um nun diese Kanäle und Interaktionen von Nutzern in und zwischen diesen Kanälen einem späteren Kauf zuzuordnen, gibt es bei Google Analytics verschiedene Attributionsmodelle:[3][4]

  • Letzte Interaktion: In diesem Modell würde der letzte Website-Besuch als ausschlaggebend gelten. Bei Produkten oder Services ohne längere Entscheidungsfindungsphase wird dies von Google empfohlen, um potenzielle Kunden während des Kaufs anzusprechen.
  • Letzter indirekter Klick: Hier würden alle direkten Zugriffe nicht miteinbezogen werden. Stattdessen zählt der letzte indirekte Klick, der in dem oben beschriebenen Beispiel die Anmeldung für den Newsletter wäre, da der Gutschein ausschlaggebend für den Kauf war. Google wendet dieses Modell als Standardmodell für Berichte ohne Multi-Channel-Trichter an. Es kann als Vergleich für andere Modelle dienen.
  • Letzter AdWords-Klick: In diesem Modell würde ein Kauf dem letzten Klick auf eine AdWords-Anzeige zugeordnet werden. In dem Beispiel ist dies gleichzeitig die erste Interaktion. Hiermit lässt sich feststellen, welche AdWords-Anzeigen zu den meisten Conversions geführt haben.
  • Erste Interaktion: Hier würde die erste Interaktion mit einem Kanal zählen. Im Beispiel ist dies die AdWords-Anzeige beziehungsweise die bezahlte Suche. Dieses Modell wird hauptsächlich zur Steigerung der Bekanntheit und Branding-Kampagnen empfohlen. Bestimmten Keywords und Kanälen können Bonuswerte zugeordnet werden, um festzustellen, welche davon die Bekanntheit erhöht haben.
  • Lineare Attribution: Bei der lineare Attribution zählen alle Kanäle oder Touchpoints gleich viel und erhalten Prozentwerte, wobei alle verwendeten Kanäle 100% ausmachen. Im Beispiel: Eine AdWords-Anzeige wird ebenso wie der Newsletter und ein direkter Aufruf der Website mit 33,3% in die Bewertung miteinbezogen. Bei Kampagnen, die den Kundenkontakt und die Bekanntheit betreffen, kann dieses Modell gewählt werden, da alle Touchpoints hier gleichmäßig verteilt sind.
  • Zeitverlauf: Wenn die Attribution im Zeitverlauf erfolgt, bekommen die Touchpoints den größten Wert, die der Conversion oder dem Verkauf zeitlich am nächsten sind. Im Beispiel wären die Website und der Newsletter die auslösenden Touchpoints. Je weiter ein Touchpoint von einem Kauf entfernt ist, desto geringer ist sein Wert für diesen Verkauf. Bei zeitbasierten Kampagnen kann dieses Modell dazu dienen, die zeitlich befristete Kampagne von anderen Touchpoints zu unterscheiden.
  • Positionsbasiert: Die positionsbasierte Attribution ordnet den ersten und letzten Interaktionen den höchsten Wert zu. Die AdWords-Anzeige und der letzte Aufruf der Website bekämen bei diesem Modell einen höheren Wert als die Anmeldung für den Newsletter. Wenn die Markteinführung einer Marke und die Klicks, die zu Conversions geführt haben, die wichtigsten Touchpoints sind, ist dieses Modell empfehlenswert.

Natürlich sind es zahlreiche Faktoren, die dieses oder jenes Modell erforderlich machen. Google bietet für den Vergleich unterschiedlicher Modelle ein Tool an, das die Effekte auf den ROI auszeichnet. Zudem ist es möglich, ein benutzerdefiniertes Attributionsmodell zu erstellen, um geschäftsabhängige Annahmen und Faktoren zu berücksichtigen.[5]

Bedeutung für die Suchmaschinenoptimierung[Bearbeiten]

Die korrekte Zuordnung von Kanälen und Touchpoints kann für Marketer viele Vorteile mit sich bringen. Normalerweise sind Customer Journeys alles andere als linear. Eine Kundenreise beinhaltet meist mehrere Kanäle, Endgeräte und Sessions. Das Attribution Modelling hilft dabei, diese verschiedenen Kundenreisen abzubilden und dadurch quantifizierbar zu machen. Bei einer genauen Aussteuerung kann die Attribution die Frage beantworten, welche Kanäle, Kampagnen und Touchpoints den höchsten Umsatz erwirtschaften beziehungsweise für diesen verantwortlich sind.

Marketer bekommen demnach ein detailliertes Bild über die Effektivität ihrer Aktivitäten und können Querverbindung zwischen Kanälen ausmachen – etwa um ROPO-Effekte, Second Screen-Nutzung und Cross Channel Aktivitäten zu identifizieren.[6] Zugleich erlaubt eine Attribution das Optimieren der Aktivitäten, sodass die Effektivität der bestehenden Assets weiter gesteigert werden kann. Beispielsweise durch Content Marketing und Inhalte mit Mehrwert, die zunächst Traffic generieren und im nächsten Schritt die Reichweite der digitalen Assets erhöhen. Wenn Attribution Modelling detailgenau die Touchpoints abbildet, erhalten Marketer wesentlich bessere Daten als bei Monitoring-Modellen, die nur den letzten Klick betrachten.

Einzelnachweise[Bearbeiten]

  1. Customer Journey Analyse mit Attribution Modelling blog.dymatrix.de. Abgerufen am 15.11.2016
  2. Multi-Channel Attribution Modeling: The Good, Bad and Ugly Models kaushik.net. Abgerufen am 15.11.2016
  3. Zuordnungsmodellierung – Übersicht support.google.com. Abgerufen am 15.11.2016
  4. Über die Standard-Attributionsmodelle support.google.com. Abgerufen am 15.11.2016
  5. Über das Tool zum Modellvergleich support.google.com. Abgerufen am 15.11.2016
  6. Multi-Channel Attribution: Definitions, Models and a Reality Check kaushik.net. Abgerufen am 15.11.2016

Weblinks[Bearbeiten]