ADDITIVE d. Ebner Matthias & Leiter Joachim OHG

Industriezone 1/5 - Eurocenter . 39011 Lana Südtirol
info@additive.eu
. MwSt-Nr. IT02476330218

Attributionsmodelle zur Kampagnenoptimierung

FachbeitragSeptember 2019 5 Minuten

Für die Klassifizierung mittels Attribution im Online-Marketing gibt es verschiedene Methoden, die im folgenden Beitrag aufgelistet und erläutert werden. Die abschließenden konkreten Beispiele aus dem Tourismus verdeutlichen diese.


Meist wird beim Marketing eine Kombination aus verschiedenen Kanälen und Maßnahmen, wie beispielsweise SEA (Search Engine Advertising), SEO (Search Engine Optimization), Social-Media-Advertising und Newsletter-Marketing, genutzt. Attributionsmodelle ermöglichen es, Ergebnisse der daraus resultierenden Marketingkampagnen zu analysieren und Empfehlungen für die zukünftige Planung abzuleiten.
Ziel dieses Prozesses ist es, die verschiedenen Touchpoints (Kontaktpunkte) zu identifizieren, mit denen der Kunde während der Customer Journey in Berührung kommt. Bevor eine konkrete Kaufentscheidung getroffen wird, haben Nutzer in der Regel Kontakt mit mehreren Marketingmitteln: Ein potentieller Kunde kann beispielsweise durch eine Werbeanzeige auf Facebook auf ein Unternehmen oder eine Dienstleistung aufmerksam werden, später auf Google eine weitere Anzeige sehen, dann gezielt über die Google-Suche nach dem Unternehmen suchen und so auf die Internetseite gelangen, wo schließlich der Kauf getätigt wird.
Bestenfalls erfährt man durch ein Attributionsmodell, welchen Anteil die verschiedenen Kanäle an den generierten Conversions haben und welcher Kanal ausschlaggebend für die Conversion war. Diese Ergebnisse helfen herauszufinden, welche Schwerpunkte man bei künftigen Marketingmaßnahmen setzen und wie man das Budget und die Ressourcen am besten zuordnen sollte. 
Arten von Attributionsmodellen
Für die Klassifizierung mittels Attribution im Online-Marketing gibt es verschiedene Methoden, die folgend aufgelistet und erläutert werden. 
First-Click-Attribution
Dies ist ein klassisches und oft genutztes Attributionsmodell, bei dem der Conversion-Wert gänzlich dem ersten Klick zugeordnet wird, also dem ersten Marketingkanal, mit dem der Nutzer in Berührung kommt. Die Methode eignet sich gut für Branding-Maßnahmen beziehungsweise Kampagnen deren Ziel es ist, ein Produkt oder Unternehmen bekannter zu machen. Allerdings werden bei der First-Click-Attribution alle weiteren Touchpoints in der Customer Journey ausgeblendet, weshalb man keine Hinweise zu den Auswirkungen der verschiedenen Werbemittel und somit nur wenige Erkenntnisse für eine weitere Optimierung bekommt. 
Last-Click-Attribution
Bei diesem Attributionsmodell wird der Conversion-Wert zu 100 Prozent dem letzten Kanal zugeschrieben, mit dem ein (potentieller) Kunde interagiert. Die Last-Click-Attribution funktioniert gut, wenn man sich ausschließlich auf die Conversions fokussieren möchte und somit alle nicht-konvertierenden Marketingmaßnahmen ausschließen kann. Wie auch beim First-Click-Modell erhält man hier allerdings keine Auskunft zu den weiteren Kanälen, die entlang der Customer Journey eine Rolle spielen und einen möglichen Einfluss auf die Conversion haben. 
Position-Based-Attribution
Dieses Attributionsmodell vereint das First-Click- und das Last-Click-Modell. Dabei werden dem ersten und dem letzten Touchpoint die höchsten Werte zugeschrieben, der Rest wird gleichmäßig auf die Kanäle dazwischen aufgeteilt. Dank Position-Based-Attribution können alle Werbemittel, die bei der Customer Journey eine Rolle spielen, erfasst werden. Jedoch besteht die Möglichkeit einer Fehlinterpretation, da man dazu tendiert dem ersten und letzten Klick einen überproportional hohen Wert zuzuschreiben. 
Lineare Attribution
Auch hierbei werden alle Touchpoints berücksichtigt. Jedem Kanal wird ein gleicher Anteil an der Conversion oder dem Umsatz zugeschrieben. Dieses Modell eignet sich gut, um einen Überblick über die genutzten Werbemittel zu bekommen und die Kampagne als Ganzes zu optimieren. Meist haben die verschiedenen Kontaktpunkte jedoch einen unterschiedlich großen Anteil an der Conversion. Da bei dieser Methode jedem Kanal derselbe Wert zugeordnet wird, ist es somit nicht möglich die einzelnen Maßnahmen gezielt zu verbessern. 
Time-Decay-Attribution
Dieses Modell basiert auf dem Konzept der exponentiellen Abnahme. Jene Touchpoints, die zeitlich näher an der Conversion liegen, bekommen einen höheren Wert zugesprochen als jene die zeitlich weiter entfernt sind. So können sowohl Kanäle herausgefiltert werden, welche direkt zur Conversion führen als auch jene, die nur eine Assistenz-Funktion haben. Allerdings bekommen durch die Time-Decay-Attribution alle wichtigen Kontaktpunkte, die noch am Anfang der Customer Journey stehen, oft einen zu geringen Wert zugeschrieben. 
Data-Driven-Attribution
Bei diesem Attributionsmodell wird das Verhalten der Nutzer so genau wie möglich wiedergegeben. Mittels Algorithmen wird eine hohe Anzahl an Kundendaten gesammelt und analysiert, um den Wert jedes einzelnen Kanals zu bestimmen und in Echtzeit anzupassen. Das Modell liefert aktuelle Daten, welche es ermöglichen, einzelne Interaktionen genau einzuschätzen. Zudem liefert die Data-Driven-Attribution objektive Ergebnisse, da sich die Evaluierung auf mathematische Berechnungen stützt. Die Herausforderung für dieses Modell liegt darin, eine angemessen große Datenmenge zu sammeln, damit die Auswertung aussagekräftig ist. 
Beispiele aus dem Tourismus
  • FTI Touristik GmbH
    Die FTI Touristik GmbH, ein deutscher Reiseveranstalter, hat es geschafft durch datengetriebene Attribution bessere Ergebnisse zu erzielen. Bevor das Modell der Data-Driven-Attribution genutzt wurde, verwendete das Unternehmen die Last-Click-Methode. Dadurch fehlten wertvolle Daten zu den Marketingmaßnahmen und es konnte nicht analysiert werden, welchen Beitrag die einzelnen Kanäle zur Conversion lieferten. Zudem fehlten Informationen zum Zusammenspiel zwischen den verschiedenen Werbemitteln. Durch den Einsatz des datengetriebenen Attributionsmodells konnten viele relevante Erkenntnisse gewonnen und für die Optimierung genutzt werden. Beispielsweise konnten jene Online-Werbeanbieter herausgefiltert werden, die sich am besten eignen, um neue Kunden zu generieren. Man konnte außerdem herausfinden, wie die Online-Anzeigen mit dem Bereich SEO zusammenspielen und in welchen Phasen der Customer Journey es zu Kontaktpunkten mit der Marketing-Kampagne kam. 

  • Nordic Choice Hotels
    Nordic Choice Hotels gehört zu den größten Hotelketten in Skandinavien und umfasst circa 200 Betriebe. Auch dieses Unternehmen hat sich die datengetriebene Attribution zunutze gemacht. Laut der Online-Plattform "Think with Google” werden bei Nordic Choice Hotels bei 38 Prozent der bezahlten Suche mehrere Klicks getätigt, bevor es zu einer endgültigen Conversion kommt. Ein Attributionsmodell, welches alle Werbemittel erfasst, war somit nötig, um die Kampagnen der Hotelkette effizient zu analysieren. Die Nutzung der Data-Driven-Attribution hat es ermöglicht die Werbebudgets in Echtzeit anzupassen und somit bessere Ergebnisse bei den Marketing-Kampagnen sowie mehr Umsatz zu erzielen. 
Fazit
 Die Auswahl eines geeigneten Attributionsmodells hängt vorrangig von den Zielen einer Marketing-Kampagne ab. In Vergangenheit wurde vor allem die Last-Click-Attribution genutzt, mit der Begründung, dass Nutzer durch den letzten Kontaktpunkt endgültig vom Produkt oder der Dienstleistung überzeugt werden. Durch dieses Modell werden jedoch alle weiteren Marketingmaßnahmen außer Acht gelassen, die einen Einfluss auf die Conversion haben können. Dies gilt auch für die First-Click-Attribution, bei der alle Kanäle, die zeitlich näher an der Conversion liegen, nicht in die Analyse einbezogen werden.
Um einen guten Überblick über die Gesamtheit aller Werbemittel zu bekommen, sind daher jene Methoden empfehlenswert, welche alle Touchpoints entlang der Customer Journey erfassen. Unter Beachtung der jeweiligen Vor- und Nachteile, kann man diese Attributionsmodelle gut nutzen, um wertvolle Informationen für die zukünftige Kampagnenoptimierung zu erhalten. Dank der Ergebnisse können sowohl Budgets als auch Ressourcen effektiver verteilt und Marketingmaßnahmen besser geplant werden.