"Die Hälfte des Geldes, das ich für Werbung ausgebe, ist vergeudet. Leider weiß ich nicht, welche Hälfte." Diese Aussage machte John Wanamaker Ende des 19. Jahrhunderts. Im Kern trifft sie auch heute noch zu. Werbetreibende wissen, dass Werbung sich auf den Umsatz auswirkt. Bisher war es jedoch schwierig, den Wert dieser Auswirkungen zu erfassen. Doch Attribution versetzt Unternehmen genau dazu in die Lage.

Das Prinzip der Attribution lässt sich im Grunde leicht erklären. Anstatt nur die letzte Interaktion vor einem Verkauf zu beurteilen, werden bei der Attribution mehr oder weniger alle Touchpoints auf dem Weg zum Geschäftsabschluss bewertet.

Für viele Unternehmen stellt die Attribution jedoch immer noch Neuland dar. Es gibt verschiedene Gründe, weshalb Werbetreibende zögern, mehr als nur den letzten Klick zu berücksichtigen.

  • Zum einen gibt es derzeit kaum eine einheitliche Meinung zum Thema Attribution – mit Ausnahme der Tatsache, dass "Letzter Klick" als Modell ausgedient hat. Es gibt keine Best Practices und kaum Branchenstandards, weil der gesamte Bereich noch in den Kinderschuhen steckt.
  • Zum anderen gibt es so etwas wie das "perfekte Modell" nicht, was das Thema Attribution eher abschreckend erscheinen lässt.
  • Die Technologie hinter Attribution ist mittlerweile so weit, dass sie die gesamte digitale Präsenz von Werbetreibenden abdeckt. Aber viele Werbetreibende besitzen nach wie vor Ladengeschäfte und investieren einen großen Teil ihres Marketingbudgets in traditionelle Medien. Diese Parameter können zwar in eine Attributionsanalyse einbezogen werden, aber es gibt derzeit keine Self-Service- oder Standardlösung, die alle Parameter abdeckt.
  • Vielen Werbetreibenden ist nicht bewusst, welche Ressourcen für eine erfolgreiche Attribution nötig sind – von einer einheitlichen Attributionssoftware bis hin zu Analysten, die für die Interpretation der Daten zuständig sind. Außerdem verstehen manche nicht, dass die Attribution ein sich wiederholender Prozess ist und kein einmaliges Projekt, das ewig gültige Fakten liefert.

Attribution muss unbedingt als ein sich ständig wiederholender Prozess verstanden werden. Und gerade deshalb sollten Unternehmen trotz der oben beschriebenen Einschränkungen noch heute damit beginnen. Mit wiederholten Attributionsanalysen kommen Sie den gewünschten Erkenntnissen Schritt für Schritt näher. Im Folgenden erfahren Sie, wie Sie damit beginnen.

Einführung in Attributionsanalysen

Beginnen Sie zunächst, indem Sie Ihre Marketingdaten mit einem Softwarepaket für die Attributionsanalyse, wie z. B. Google Analytics, sammeln und Conversions sowie Investitionsniveaus als verschiedene Positionen zusammenstellen (häufig als Channelgruppierung bezeichnet). Je detaillierter dies geschieht, umso besser lässt sich der Kaufprozess Ihrer Kunden analysieren. Allerdings macht dies die Analyse auch komplizierter, und es wird schwieriger, sich einen Überblick zu verschaffen.

Die richtige Balance zwischen Detaillierungsgrad und Verwendbarkeit erreichen Sie, indem Sie Channelgruppierungen erstellen, die Ihre Optimierungsstrategie widerspiegeln. Wenn Sie in das Suchnetzwerk investieren, sind Sie vermutlich unter verschiedenen Arten von Keywords präsent, zum Beispiel unter Ihrer Marke, unter allgemeinen Keywords oder unter speziellen Suchprodukten (wie Google Shopping, falls Sie Einzelhändler sind). Sie alle haben verschiedene Funktionen auf dem Weg zum Geschäftsabschluss. Allgemeine Keywords kommen in der Entscheidungsphase des Kunden zum Tragen, während Google Shopping und Markenbegriffe gegen Ende des Kaufprozesses eine wichtige Rolle spielen. Anstatt das Suchnetzwerk als einen Channel zu betrachten, sollten Sie es segmentieren, um dadurch zu erfahren, wie jede Gruppierung mit anderen Channels interagiert und welchen Wert jede Gruppierung letztendlich für Ihr Geschäft darstellt.

Nachdem Sie Ihre Marketingaktivitäten in verschiedene Positionen aufgegliedert haben, ist es jetzt an der Zeit, die zuvor erwähnte Attributionsmodellierung vorzunehmen. Das bedeutet, Sie müssen jetzt den Beitrag der Channels ermitteln, über die Ihre Kunden auf dem Weg zum Geschäftsabschluss mit Ihnen interagieren. Das perfekte Modell für Ihr Geschäft werden Sie nicht auf Anhieb finden. Aber Sie machen damit schon einmal den ersten Schritt in die richtige Richtung. Worauf soll man bei der Auswahl eines Modells achten? Die eigenen Geschäftsziele sind dafür immer ein hervorragender Ausgangspunkt. Diese Abbildung bietet einen Überblick über die verschiedenen Standardmodelle zum Erreichen von Geschäftszielen, die derzeit am häufigsten diskutiert werden:

Standard models employed to achieve business goals

Wie Sie sehen, handelt es sich dabei um die gängigsten regelbasierten Modelle. Möglicherweise ist Ihnen die datengestützte Zuordnung ein Begriff (data-driven attribution – DDA), bei der die Berechnung des Beitrags auf Grundlage von Algorithmen erfolgt, in die Statistiken und Wahrscheinlichkeitstheorie einfließen, um dadurch die Umsatzzahlen zu maximieren. Obwohl die datengestützte Zuordnung ein ausgezeichneter Ansatz für die Bewertung von Marketing-Channels auf dem Weg zum Geschäftsabschluss ist, sollten Sie sie erst als nächsten Schritt in Betracht ziehen. Wenn Sie regelbasierte Modelle verwenden, erhalten Sie ein eindeutigeres Bild davon, welchen Wert die verschiedenen Channels darstellen. Überdies ist diese Methode häufig mit Kosten verbunden.

Sobald Sie sich für ein Modell entschieden haben (keine Sorge – Ihre Auswahl ist nicht endgültig), liefert Ihre Attributionssoftware neu berechnete Umsatzniveaus für jeden Ihrer Marketing-Channels. Viele Ihrer Lieblingschannels werden unweigerlich schlechter aussehen. Gleichzeitig werden viele Channels, die Sie bisher für wenig einträglich gehalten haben, plötzlich um einiges besser dastehen. Wenn Sie eine kurze Berechnung anstellen, werden Sie sehen, dass sich an Ihren Umsätzen in der Summe nichts geändert hat. Das liegt daran, dass man mit Attribution keine Umsätze generiert. Attribution ist lediglich die Betrachtung der bisherigen Daten aus einer anderen Perspektive. Was ist also Sinn und Zweck dieser Übung?

Attribution stellt eine neue Möglichkeit dar, Ihre Marketingmaßnahmen zu bewerten. Sie unterstützt Sie dabei, Ihre Präsenz in den jeweiligen Channels auf Grundlage ihres Beitrags zu optimieren. Für einen Channel mit höheren zugeordneten Umsätzen sollten Sie also Ihre Gebote und Investitionen erhöhen – und diese bei leistungsschwächeren Channels entsprechend senken. Wenn Ihre Attributionssoftware mit einem Modul zu Gebotsoptimierung für alle Ihre Channels ausgestattet ist, haben Sie Glück: Dann können Sie Ihr Attributionsmodell mit nur einem Klick auf Ihre gesamte Gebotsstrategie anwenden. (Wenn Sie nicht ganz so viel Glück haben, müssen Sie Ihre Gebote manuell anpassen.)

Die Differenz zwischen Ihrem neuen und Ihrem alten Attributionsmodell (ja, "Letzter Klick" ist auch ein Attributionsmodell) wird anhand des Durchschnitts für jede Position berechnet. So viel sollte für einen ersten Vorstoß in die Welt der Attribution ausreichen. Wenn Sie sich intensiver in diesen Bereich einarbeiten, sollten Sie über eine Investition in das zuvor erwähnte Optimierungsmodul nachdenken. Es erleichtert Ihnen nicht nur die Arbeit, sondern bietet zudem die Möglichkeit, bei der Attribution noch detaillierter vorzugehen. Investieren Sie in Software, die eine Aufschlüsselung bis zur Ebene von Creatives, Keywords oder Websites, auf der Ihre Anzeige geschaltet war, ermöglicht, damit Sie den Beitrag entsprechend verteilen können.

Verwendung Ihrer Daten

Sobald Sie Ihre Daten gesammelt haben, Ihre Marketingmaßnahmen in logische, verwertbare Positionen gegliedert sind, auf deren Grundlage Sie Ihre Attributionsanalysen durchführen können, und Sie begonnen haben, diese Analysen in Ihre Optimierungsinitiativen einfließen zu lassen, ist es an der Zeit, sich ein Bild davon zu machen, welche Auswirkungen dieses Vorgehen auf Ihr Geschäft hat. Bei allen Marketingmaßnahmen sind Tests unabdingbar, um den Teil Ihres Medienbudgets zu ermitteln, der wirklich positive Auswirkungen auf Ihr Geschäft hat. Der Einsatz eines alternativen Attributionsmodells sollte ebenfalls getestet werden. Im Gegensatz zu einem herkömmlichen Marketingtest müssen dabei jedoch mehrere Variablen gleichzeitig verändert werden. Dadurch wird es schwieriger, die genauen Auswirkungen zu bestimmen, die jede Veränderung auf Ihr Geschäft hat.

Deshalb sollten Sie immer im Hinterkopf behalten, dass Sie den gesamten Ansatz zur Berechnung von Werten über mehrere Channels hinweg testen. Wenn Ihr Test positive Auswirkungen auf Ihre Umsätze als Ergebnis Ihres Attributionsmodells ausweist, dann behalten Sie dieses Modell bei, ändern Sie die Parameter, die scheinbar am meisten zu dieser Verbesserung beigetragen haben, und testen Sie erneut. Die Ergebnisse deuten auf nachteilige Auswirkungen hin? Dann beginnen Sie von vorn. Versuchen Sie gegebenenfalls ein anderes Modell oder nehmen Sie weitreichendere Veränderungen an dem ursprünglich verwendeten Modell vor. Sie schrecken vor Attribution zurück, weil Sie befürchten, dass sich der zeitliche, finanzielle und personelle Aufwand nicht auszahlt? Dann beantworten Sie bitte ganz ehrlich die folgende Frage: Wann haben Sie Ihr aktuelles "Letzter Klick"-Attributionsmodell zuletzt getestet?

Mithilfe dieses sich wiederholenden Prozesses werden Sie nicht nur erfahren, welche Marketing-Channels Ihre Kunden am besten unterstützen. Er wird Ihnen auch dabei helfen, Ihre Attributionsmaßnahmen entscheidend zu erweitern. Mit Analysesoftware, bei der geräteübergreifende Berichte immer mehr zum Standard werden, oder mit Technologien, die eine Messung von Investitionen in Offlinemedien ermöglichen, werden Sie Attribution in Zukunft ganz einfach und schnell in Ihre Analysen integrieren können. Diese Innovationen nehmen bereits jetzt immer mehr Gestalt an. Wenn Sie also noch heute in diesen Bereich einsteigen, sind Sie ihren Wettbewerbern einen Schritt voraus.

Weiterführende Artikel

Wenn Attribution völlig neu für Sie ist, lesen Sie den ausgezeichneten einführenden Artikel von Avinash Kausik zu diesem Thema. Sie finden ihn hier.

Wenn Sie mehr über optimales Testdesign erfahren möchten, lesen Sie diesen Artikel.