Time Decay

Beim Time Decay, also dem Zeitverlauf, handelt es sich um ein Attributionsmodell. Ein solches Modell ist ein Schema, das hinsichtlich der Gewichtung von Marketinghebeln eine realistische Einschätzung ermöglicht[1]. Derlei Modelle gibt es in zahlreicher Form, wie weiter unten noch deutlich wird. Im Falle von Time Decay wird die zeitliche Nähe der Interaktion zur Conversion gemessen[2].

Allgemeine Informationen zum Thema

Das zeitbasierte Attributionsmodell Time Decay verfolgt die Herangehensweise, dass jeder Kanal, der nahe am tatsächlichen Abschluss liegt, den größten Anteil an der Conversion hat. Der Kanal oder die Kampagne davor hat den zweitmeisten Einfluss und so weiter. Entsprechend der Erkenntnisse von Time Decay wird die Conversion neu organisiert[3].

Isoliert betrachtet wird Time Decay selten genutzt, vielmehr wird die Methode eingebettet in andere Attributionsmodelle. Die wichtigsten von ihnen sind “Last Click Attribution“, „First Click Attribution“, „Linear Attribution“, „Badewanne-Attribution“, „Custom Credits Attribution“ und nicht zuletzt „Time Decay Attribution“.

Als effiziente Grundlage von Attributen kann die Last Click Attribution verstanden werden. Hier gehen alle Credits an den letzten Berührungspunkt unmittelbar vor der Conversion zurück. Um herauszufinden, welche Kanäle die meisten konvertierenden Visits bringen, ist diese Methode die beste. Einziger Nachteil: Alle anderen Marketingkanäle werden ignoriert, das entstandene Bild ist also nicht vollständig, bietet aber für kleine Unternehmen eine gute Möglichkeit, sich einen ersten Überblick zu verschaffen.

Den gegenteiligen Weg geht die First Click Attribution. Sie betrachtet den ersten Touchpoint der Costumer Journey. Der Fokus liegt hier bei der Frage, welche Werte bzw. Postings besonders schnell und viel Aufmerksamkeit erzeugt haben. Es geht also eher um das initiale Engagement als um die Konversion im weiteren Verlauf.

Bei der Linear Attribution erhält jeder Berührungspunkt identisch viele Credits. Diese Methode birgt jedoch das Risiko in sich, dass sie davon ausgeht, alle Werbemaßnahmen und Kampagnen seien gleich gewichtet. Um Reichweite und Regelmäßigkeit, Kaufvorhaben und Kundenbindung zu ermitteln, eignet sich die lineare Methode aber dennoch.

Abgrenzend zu den genannten Methoden bekommt beim Time Decay Attribution der nächste, mediale Berührungspunkt die wenigsten Credits, die Interaktionen erhalten also einen geringeren Credit-Wert, weil sie von der finalen Konversion und dem initialen Berührungspunkt wegführen. Sinnvoll ist diese Methodik daher bei Geschäftsmodellen und Kampagnen, die über kürzere Zeiträume geplant und umgesetzt werden. Es wird davon ausgegangen, dass die jüngsten User-Interaktionen für die Markenbildung den größten Einfluss bedeutet.

Bei der Badewanne-Attribution handelt es sich um eine Mischung der zuerst genannten beiden Modelle. Ausschlaggebend sind der erste und der letzte Berührungspunkt, beide erhalten die gleiche Anzahl an Credits. Die Berührungspunkte in der Mitte erhalten dagegen den geringsten wert. Weitere Berührungspunkte, die sich näher am ersten oder letzten befinden, können mehr Credits bekommen als die mittleren. Grundsätzlich wird bei der Badewanne-Attribution dem Einstieg und der Nähe zur Konversion eine höhere Gewichtung eingeräumt

Die beschriebenen Attributionsmodelle sind nicht starr, sondern variierbar. So lassen sich mittels Custom Credits Attribution die spezifizierten Prozentsätze von Credits im Cross-Channel-Marketing-Programm zuweisen. Für die Maximierung der Conversion-Performance ist das Experimentieren sinnvoll, um letztlich das Modell zu finden, das den eigenen Wünschen und Plänen am besten entspricht und real den Einfluss aller Berührungspunkte aufzeigt[4].

Time Decay bei Facebook

Neben Affinity (Affinität) und Weight (Gewicht) spielt Time Decay (Zeit) auch bei Facebook eine Rolle. Im Zusammenhang mit den Filter-Algorithmen tauchte 2010 das erste Mal der Begriff EdgeRank bei Facebook auf. Dabei geht es darum, festzulegen, welche Nachrichten auf der eigenen Timeline erscheinen. Die Affinität meint die Interaktion des Users und seinen Facebook-Freunden nach einem Post. Als relevant eingestuft werden Beiträge, die besonders viele Likes erhalten bzw. häufig kommentiert werden. Hinsichtlich des Gewichts unterscheidet Facebook jedoch zwischen unterschiedlichen Aktivitäten. Das Befreunden oder Folgen wird anders eingeschätzt als der Like oder Kommentar. In dieser Aufzählung kommen Kommentaren die meiste Relevanz zu. Time Decay bezieht sich auf die Aktualität eines Beitrages. Je neuer also ein Beitrag ist, desto relevanter wird er von Facebook eingestuft. Man sieht daran, dass Time Decay alleine wenig Aussagekraft hat.

Bedeutung für das Online-Marketing

Allen beschriebenen Attributionsmodellen gemein ist die Verteilung des Umsatzes mittels vordefinierter Zuordnungsregeln. Das bedeutet, dass der Einfluss eines Kanals von der Position des Customer Journey abhängt. Time Decay ist nicht die am häufigsten favorisierte Methode, das Last-Click-Modell wird häufiger verwendet[5].

Ob Time Decay alleine oder in Kombination mit anderen Attributionen zum Einsatz kommt, hängt von der jeweiligen Geschäftsidee ab. Eine allgemeingültige Regel gibt es hier nicht. Einen Überblick kann man sich bei seinem AdWords-Konto verschaffen. Dort befindet sich im Tab „Tools“ die Möglichkeit, passende Attributionsmodellierungen zu finden und über einen vorher festgelegten Zeitraum zu testen.

In jedem Fall lohnt es sich, über Modellierungsoptionen Gedanken zu machen. Ob sich am Ende Time Decay als die passende Lösung herausstellt oder in ein Modellierungspaket eingebunden wird, stellt sich nach der Auswertung der Optionen heraus.

Einzelnachweise

  1. Was ist ein Attributionsmodell mazeberry.com. Abgerufen am 09.08.2017
  2. Attribution in Google Analytics mso-digital.de. Abgerufen am 09.08.2017
  3. Passen Sie Ihren Search Funnel auf Ihre Bedürfnisse an smarter-ecommerce.com. Abgerufen am 09.08.2017
  4. Whitepaper Customer Journey ro11.net. Abgerufen am 09.08.2017
  5. WP Attributionsmodell etracker.com. Abgerufen am 09.08.2017

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