Best Practices für die Definition von Marketing-Attribution
Marketer nutzen Marketing-Attribution, um herauszufinden, was einen Käufer zum Kauf bewegt hat. Erfahren Sie mit diesen fünf Best Practices, wie das geht.
Gartner und die Harvard Business Review berichten unter anderem häufig darüber, dass Marketern das Wissen fehlt, wie sich der Erfolg von Multichannel- und Omnichannel-Marketing messen lässt. Dieser Artikel greift dieses Problem auf – und bietet die Lösungen – indem er zeigt, warum Multi-Touch-Attribution der beste Weg ist, die Performance zu verfolgen und den Erfolg zu bestimmen.
Kapitel:
Was ist Multi-Touch-Attribution?
So erheben Sie die richtigen Daten für die Multi-Touch-Attribution
Multi-Touch-Attribution und die Customer Journey
Arten von Multi-Touch-Attributionsmodellen
Multi-Touch-Attributionstools für eine Welt, in der Datenschutz an erster Stelle steht
Daten verraten Ihnen nicht alles
In einer Welt, in der Datenschutz an erster Stelle steht, sind herkömmliche Ansätze der Multi-Touch-Attribution weder genau noch zuverlässig. Werbedienste wie Meta und Google entfernen als Reaktion auf Vorschriften weiterhin Tracking-Funktionen auf Nutzerebene aus ihren Berichten, und Marketer, die sich zur Quantifizierung des Mid-Funnels auf Third-Party-Cookies verlassen, sind zum Scheitern verurteilt.
Daten auf Nutzerebene sind weniger zuverlässig denn je, und geringe Genauigkeit ist kein gelungener Start für datengestützte Entscheidungen.
Was sollen datengetriebene Marketer also tun – zu den isolierten Single-Touch-Attributionsmodellen von Web 2.0 zurückkehren? In einer Omnichannel-Landschaft, in der Verbraucher vor einer Konversion über mehrere Kanäle hinweg mit Marken interagieren, ergibt Single-Touch-Attribution keinen Sinn. Eine wirksame Marketingstrategie erfordert eine kohärente Reihe von Taktiken, die aufeinander aufbauen, um Schwung in einer klar definierten Richtung zu erzeugen und aufrechtzuerhalten.
Die Single-Touch-Attribution erlaubt Marketern nur, jeweils eine Taktik zu betrachten, meist in der Entdeckungs- oder Conversion-Phase. Marketer, die sich bei der Bewertung von Multichannel-Strategien auf Single-Touch-Attribution verlassen, riskieren kurzsichtige Entscheidungen, weil sie entscheidende Mid-Funnel-Taktiken ignorieren. Marken brauchen ein vollständigeres Bild dessen, was zum Erfolg beiträgt, um fundierte Multichannel-Entscheidungen zu treffen.
Was ist Multi-Touch-Attribution?
Multi-Touch-Attribution ist ein Marketingmodell, das jeden Touchpoint der Customer Journey misst, indem es jedem Kanal einen numerischen Wert zuweist, damit Marketer den Einfluss jedes Touchpoints auf die Konversionen erkennen können.
Das Mid-Funnel ist schwer zu messen, aber es zahlt sich aus, Ressourcen in dessen Quantifizierung zu investieren. Mid-Funnel-Marketing macht die Akquisitionsbemühungen einer Marke erfolgreicher, indem es die Konversionsraten über mehrere Kanäle hinweg steigert. Es ebnet zudem den Weg zur Kundenbindung, indem es frühzeitig Fürsprache aufbaut, den LTV verbessert und den Druck von der Neukundengewinnung nimmt.
Multi-Touch-Attribution, also die Zuweisung von Wert zu jeder Phase der Customer Journey, ist nach wie vor ein wichtiger Rahmen, doch die heutige Version hat mit dem auf Third-Party-Cookies basierenden Ansatz, den Marketer früher liebten, nicht mehr viel zu tun.
So erheben Sie die richtigen Daten
Drittanbieterdaten, die über Pixel und Cookies erhoben wurden, waren früher die wichtigste Quelle für Multi-Touch-Attribution. Wenn ein Marketer das Nutzerverhalten über Kanäle, Geräte und Plattformen hinweg verfolgen wollte, musste er nur ein Code-Snippet auf seiner Website einfügen. Der Traffic wurde automatisch ohne Einwilligung des Nutzers mit einem Facebook- oder Google-Cookie versehen. Dieses Cookie folgte dem Nutzer durchs Web, um zu beobachten, was er tat, und ihn mit relevanten Anzeigen zu retargeten. Marketer aggregierten Daten aus Drittanbieter-Cookies in Multi-Touch-Attributionsberichten, um das Nutzerverhalten zu verstehen und Customer Journeys zu optimieren.
Heute sind dieselben Daten auf Nutzerebene schwerer zugänglich. Die DSGVOWird in neuem Fenster geöffnet und der CCPAWird in neuem Fenster geöffnet veranlassten Google, Facebook und andere Plattformen, Third-Party-Cookies schrittweise abzuschaffen – ein Schritt, der Marketer zwang, bewährte Methoden der Multi-Touch-Attribution aufzugeben.
Datengesteuerte Marketer haben begonnen, sich an die neue Analyselandschaft anzupassen, und nutzen dafür First-Party-Daten und Zero-Party-Daten, um die Performance entlang des Marketing-Funnels zu quantifizieren.
Die Unterscheidung zwischen Zero-Party-Daten und First-Party-Daten ist relativ neu. Bis vor Kurzem galten alle Daten, die eine Marke erhob, als „First-Party“.
Heute bezeichnen First-Party-Daten quantitative Verhaltensweisen, die eine Marke über ihre Interaktionen mit Kunden erfasst. First-Party-Cookies, Tags und Urchin Tracking Modules (UTM) sind die gängigen Methoden, mit denen Konsumgütermarken First-Party-Daten erheben. Omnichannel-Händler verfolgen möglicherweise zusätzlich Besuche in stationären Geschäften parallel zum Verhalten von E-Commerce-Kunden, etwa Warenkorbabbrüche und E-Mail-Klicks. DSGVO-konforme Cookies können einige der Kennzahlen ersetzen, die Marketer früher mit Third-Party-Cookies verfolgt haben.
Ihr korrekter Einsatz erfordert eine Privacy-first-Strategie, die Einwilligungen einholt und es Nutzern ermöglicht, die Löschung ihrer personenbezogenen Daten zu verlangen.
Zero-Party-Daten sind qualitative Informationen, die ein Kunde einer Marke freiwillig mitteilt. Gespräche mit dem Kundensupport, Produktbewertungen, Umfrageantworten und Social-Media-Kommentare fallen alle unter den Begriff Zero-Party-Daten. Qualitative Kundendaten können für eine Marke von unschätzbarem Wert sein, wenn sie richtig genutzt werden, doch für Marketer, die sich bisher ausschließlich auf quantitative Berichte stützen, kann es schwierig sein, in Texten aussagekräftige Insights zu finden.
In einer Ära verschärfter Vorschriften und auslaufender Tracking-Systeme setzen die besten Consumer-Marketer auf die qualitativen Zero-Party-Insights von Bazaarvoice, um Kaufprozesse zu beleuchten und Wachstumschancen zu finden.
Multi-Touch-Attribution und die Customer Journey
Der Einsatz von Multi-Touch-Attribution im Multichannel-Marketing deckt Taktiken auf, mit denen sich die Konversionsrate steigern, die durchschnittliche Zeit bis zum Kauf verkürzen und der durchschnittliche Bestellwert (AOV) verbessern lässt.
Marketingtaktiken existieren nicht im luftleeren Raum, sondern in einem Multichannel-Ökosystem. Wer einer einzelnen Taktik durch Single-Touch-Attribution die volle Anerkennung zuspricht, egal an welcher Stelle der Customer Journey sie steht, ignoriert alles andere, was bei der Kundengewinnung eine Rolle spielt. Die Beziehung einer Marke zu potenziellen Kunden im Mid-Funnel ist entscheidend, um mehr Geschäft zu gewinnen und den Umsatz zu steigern.
In einer Multichannel-Marketinglandschaft ist die Multi-Touch-Attribution der Schlüssel, um zu verstehen, was funktioniert und warum. Betrachten Sie diese fiktive Customer Journey mit sechs Schritten für einen Dyson-Staubsauger für $500.
Mit First-Touch-Attribution könnte ein Marketingteam zu dem Schluss kommen, dass die bezahlte Suche eindeutig der Gewinner ist. Doch die bezahlte Suche erzählt nicht die ganze Geschichte. Dyson würde ohne Social Proof durch UGC und Affiliates womöglich nicht so viele Konversionen erzielen, was die First-Touch-Attribution nicht sichtbar machen kann.
Wenn Dyson sich nur auf Last-Touch-Attribution stützte, könnte das Team beschließen, seine Marketingstrategie auf Rabatten aufzubauen – ein heikler Schritt für einen Anbieter im Premiummarkt. Dyson-Produkte sind unverhohlen teuer, eine Preisstrategie, die dank der proprietären Technologie und der starken Marke von Dyson funktioniert. Hohe Rabatte würden Dysons Markenstärken eher untergraben als ergänzen und einen Wettlauf nach unten auslösen, den niemand gewinnen kann.
Die Multi-Touch-Attribution verschafft Dyson ein besseres Verständnis seiner Wege zur Konversion, was mehr Möglichkeiten zum Experimentieren eröffnet. Da UGC bekanntermaßen die Konversionsrate verbessert und in der (fiktiven) Customer Journey eine Rolle spielt, könnte Dyson im folgenden Quartal mit mehr UGC-Anzeigen experimentieren, um den Umsatz zu steigern.
Arten von Multi-Touch-Attributionsmodellen
Marketer im Konsumgüterbereich verwenden lineare, J-förmige, umgekehrt J-förmige und U-förmige Modelle, um die Performance entlang der Customer Journey zuzuordnen.
Die lineare Attribution gewichtet jede Phase der Customer Journey gleich und gibt Marketern einen ausgewogenen Blick auf den Weg zur Konversion. Sie schreibt Maßnahmen im mittleren Funnel mehr Gewicht zu als andere Modelle, was nützlich sein kann, wenn Sie sich zum ersten Mal auf den mittleren Funnel konzentrieren.
Es ist ein guter Ausgangspunkt, kann aber den Wert unwichtiger Interaktionen überhöhen und entscheidende Taktiken unterbewerten. Lineare Attributionsmodelle können Marketern daher helfen, ihre eigenen Annahmen darüber zu hinterfragen, was funktioniert, sind aber langfristig selten genau genug, um in jedem Szenario zu taugen.
Ein klassisches J-förmiges Modell gewichtet die letzten Phasen der Customer Journey stärker, ein umgekehrt J-förmiges Modell dagegen die ersten Phasen der Customer Journey.
U-förmige Modelle, auch positionsbasierte Modelle genannt, gewichten den ersten und den letzten Kontakt gleich stark und weisen allem dazwischen einen geringeren Prozentsatz zu.
Sehen wir uns an, wie jede Art von Multi-Touch-Attribution dem Weg unseres fiktiven Staubsaugerkäufers, der $500 ausgibt, Wert zuweisen würde.
Welches Attributionsmodell eine Marke wählt, hängt von ihrem Szenario, ihren Prioritäten und ihren Philosophien ab. Teams, die den Fokus auf den Aufbau von Entdeckung legen, nutzen möglicherweise ein umgekehrt J-förmiges Modell, um die Anfangsphasen ihrer Customer Journey zu verstehen, während Teams mit Fokus auf den Mid-Funnel ein lineares Modell anwenden könnten, um Insights zu gewinnen.
Ein Multi-Touch-Attributionsmodell im Multichannel-Marketing einsetzen
Ein Szenario: Eine Kinderbekleidungsmarke möchte Wachstumschancen für ihren E-Commerce-Kanal finden.
Mit First-Touch-Attribution kommt das Team zu dem Schluss, dass der Traffic aus unmarkierter bezahlter Suche einen höheren durchschnittlichen Bestellwert (AOV) hat als Kunden, die über Paid Social gewonnen wurden, insgesamt aber weniger Umsatz generiert.
Wenn sie dort aufhörten, könnte die Bekleidungsmarke zu dem Schluss kommen, dass Paid Search trotz des geringeren Volumens die bessere Verwendung von Zeit und Geld ist. Das könnte sinnvoll sein, würde den Umsatz zum Monatsende (EOM) aber nur um eine relativ geringe Marge steigern.
Basis-Umsatz EOM: $212.350
Die Kombination aus einem Multi-Touch-Attributionsmodell und einem First-Touch-Report gibt dem Team mehr Optionen.
Wenn das Team in SegmentWird in neuem Fenster geöffnet einen Bericht zur Buyer's Journey ausführt, stellt es fest, dass Käufer mit höherem AOV aus dem Traffic der bezahlten Suche in den Tagen vor einem Kauf tendenziell eine Testimonial-Seite im Shop besuchen. Die Seite hebt Bewertungen zufriedener Kunden hervor und ist auf Produktseiten verlinkt.
Da die Marke die Performance unter dem Gesichtspunkt der Neukundengewinnung betrachtet, entscheidet sie sich für ein umgekehrt J-förmiges Modell, um den Weg zur Conversion aus der bezahlten Suche zu verstehen, einer Customer Journey mit hohem AOV.
Nachdem das Team den relativen Wert jeder Interaktion mit denen aus den Customer Journeys von Käufern mit niedrigerem AOV verglichen hat, entscheidet es, den Paid-Social-Traffic über eine Retargeting-Kampagne auf die Testimonial-Seite zu lenken, was den AOV aus diesem Kanal steigern könnte.
Hier kommt Szenario B ins Spiel: UGC nutzen, in diesem Fall Bewertungen und Rezensionen, um den AOV zu verbessern und mehr Umsatz aus Paid Social zu erzielen. Das Team geht davon aus, dass der AOV aus Paid Social infolge des Experiments auf $99 steigt. Funktioniert das, würde das Experiment den Umsatz stärker steigern als Szenario A.
Basis-Umsatz EOM: $212.350
Die Multi-Touch-Attribution stellt sich ergänzende Taktiken in einen Kontext und gibt einem Team das, was es braucht, um differenzierte Entscheidungen zu treffen, unter Berücksichtigung der Zwänge seines Marktes und der Stärken seiner Organisation.
Multi-Touch-Attributionstools für eine Welt, in der Datenschutz an erster Stelle steht
Die Suite von Bazaarvoice für Omnichannel-Commerce-Tools ist der beste Weg, Zero-Party-Daten zu sammeln.
Hardys Wines, die Weinmarke Nr. 1 in Großbritannien, nutzt Bazaarvoice, um über Bewertungen und Rezensionen Zero-Party-Daten zu erheben – zwei der wichtigsten Einflussfaktoren bei einer Kaufentscheidung. Nachdem Hardys seine Bewertungen über die Plattform von Bazaarvoice an Händler syndiziert hatte, steigerte das Unternehmen sein Bewertungsvolumen um 2.300 % und verbesserte seine durchschnittliche Sternebewertung von 4,32 auf 4,59.
Da viele Online-Käufer die Ergebnisse so filtern, dass nur Produkte mit 4,5 Sternen oder mehr angezeigt werden, konnte sich Hardys vor mehr potenzielle Kunden positionieren und mit einer einzigen Mid-Funnel-Taktik kanalübergreifend den Umsatz steigern. Insights & Reports in Bazaarvoice hilft Marken wie Hardys, den Wert von Zero-Party-Daten zu maximieren.
Kombinieren Sie die Tools von Bazaarvoice mit einer eigenen Marketingplattform wie KlaviyoWird in neuem Fenster geöffnet, um Verhaltensdaten zu erfassen, die Zero-Party-Insights qualitativ ergänzen. Mit den Kundenprofilen von Klaviyo können Marken Customer Journeys auf Nutzerebene abbilden und anschließend über die E-Mail- und Marketing-Tools der Suite ein personalisiertes Erlebnis liefern.
Nutzen Sie Aggregationstools wie SegmentWird in neuem Fenster geöffnet, um die Customer Journey kanalübergreifend zu quantifizieren und Kaufmuster in großem Umfang aufzudecken. Segment integriert First-Party-Datenflüsse aus mehreren Quellen und verknüpft Insights, damit Konsumgütermarken die typischen Käuferreisen verstehen und die Performance über die gesamte Kaufreise hinweg zuordnen können.
Mit den Linked ProfilesWird in neuem Fenster geöffnet von Segment können Konsumgütermarken Kunden nach Affinität, Kaufverhalten und Stimmung segmentieren und die Multi-Touch-Attribution präziser gestalten, um Engagement und Loyalität zu fördern.
Daten verraten nicht alles
Attributionsmodelle sind genau das – Modelle. Jedes Modell hat Schwächen, Schwachstellen und blinde Flecken. Marken, die quantitative Daten für bare Münze nehmen, ohne Raum für Nuancen, Insight und Intuition zu lassen, gehen mit ihrer übermäßigen Abhängigkeit von Daten mehr Risiken statt mehr Sicherheit ein.
Multi-Touch-Attribution ist nicht perfekt: Schon vor der DSGVO waren Multi-Touch-Attributionsmodelle nie ein unverzerrtes Abbild der Realität und auch kein narrensicherer Plan für den Erfolg. Jedes Unternehmen verfolgt einen etwas anderen Ansatz bei der Marketing-Attribution – keiner ist „falsch“, aber alle spiegeln unterschiedliche Prioritäten und systembedingte Verzerrungen wider.
Multi-Touch-Attribution als Modell statt als Vorschrift zu betrachten, ist der Schlüssel, um strategische Gespräche und aussagekräftige Insights anzustoßen.
Für ein rundes Bild des Kundenverhaltens kombinieren Sie quantitative Attributionsmodelle mit qualitativen Nutzerdaten von Bazaarvoice. Bewertungen, Rezensionen und nutzergenerierte Inhalte sind eine Goldgrube an Insights, die Konsumgütermarken nutzen können, um ihre Zielgruppe zu verstehen.
Die Insights & Reports Tools von Bazaarvoice stellen Marken Stimmungsdaten, Social Analytics und Trends im Kundenfeedback zur Verfügung, um den Mid-Funnel zu optimieren und die Konversion über alle Kanäle hinweg zu verbessern.