Marketing Attribution: Welches Modell soll je nach Zielsetzung gewählt werden?
22
October
2020
Lesezeit:
5
min
Eine Lösung für Marketing Attribution ist unverzichtbar, um den Beitrag der einzelnen Marketingmassnahmen zu einer Conversion auf der Website des Werbetreibenden zu messen und zu analysieren.

Aber was sind die Besonderheiten der einzelnen Modelle? Und welche Tools und Modelle sind für die Ziele des jeweiligen Werbetreibenden am besten geeignet?

Hier eine Liste der wichtigsten Marketing Attribution und Contribution Models:
– First Touch
– Last Touch
– Linear Based
– Time Decay aufsteigend
– Time Decay absteigend
– U-Shape Modell
– Algorithmisch

1- DIE WICHTIGSTEN MARKETING ATTRIBUTION MODELLE

MODELLE MIT EINZELNEM EREIGNIS

A – Das Modell “First Touch”

Definition: Dieses Modell weist eine Conversion nur der ersten Massnahme im konfigurierten Zuordnungsfenster zu. Berücksichtigt das Marketing Attribution Tool nur Klicks, so spricht man von einem «First Click»-Modell.

Wann soll dieses Modell angewendet werden?

Das «First Touch»-Modell wird verwendet, um die Leistung der auslösenden Massnahme (Top of Funnel) zu messen. Es kann für Akquisitionskampagnen für Neukunden geeignet sein, insbesondere für Marken/Produkte mit begrenzter Markenbekanntheit.

Nehmen wir das Beispiel eines Werbetreibenden aus der Tourismusbranche.

Der Inserent hat ein Modell für die Zuweisung der ersten Massnahmenwirkung im Tool Eurelian implementiert. Folgende Konfiguration ist vorgesehen: ein 30-Tage-Fenster nach Post Click und ein 48-Stunden-Fenster nach Post Impression. Damit lässt sich die Performance der sogenannten Auslöser, wie z. B. Programmatic Display, beurteilen. Diese Massnahme wird hier ausschliesslich für die Akquisition von Neukunden verwendet. Die Neukundenrate wird im Tool überwacht, um sicherzustellen, dass die Massnahme sein Ziel erfüllt. Ein User sieht als Erstes ein Display Werbemittel des Inserenten, später sucht er noch auf Google und klickt eine Anzeige des gleichen Werbetreibenden an. Am Abend des gleichen Tages bucht er seine Sommerferien bei diesem Anbieter. Die Conversion wird zu 100 % Programmatic Display zugeschrieben, weil über diese  Massnahme der erste Kontakt stattfand (per Klick oder Impression).

B – Das Modell “Last Touch”

Definition : Das «Last Touch»-Modell ist ein Zuordnungsmodell, das nur die letzte Interaktion vor der Conversion bewertet. Wenn das Marketing Attribution Tool nur den Klick berücksichtigt, spricht man von «Last Click»-Attribution (einziges Modell, welches z. B. in der kostenlosen Version von Google Analytics verfügbar ist).

Wann soll dieses Modell angewendet werden?

Das Last-Touch-Modell ist für die sogenannten «Torschuss-Kampagnen» geeignet. Das heisst solche, die die Conversion abschliessen, indem sie auf affine Zielgruppen oder solche, die bereits mit der Marke vertraut sind, abzielen, wie SEA, Retargeting, Affiliation, etc.

Hier ein Beispiel aus dem Bankensektor.

Der Inserent managed und steigert die Performance seiner Akquisitionsmassnahmen über ein Last-Touch-Modell. Dies geschieht innerhalb seines Google Campaign Manager Adservers. Mehrere DSPs werden auf die Programmatic Display-Massnahme getestet und ihre Leistung aufgrund dieses Modells bewertet und beurteilt. Bei diesem Inserent hat sich herausgestellt, dass eine Mischung aus den DSPs von Xandr und Amazon am besten geeignet ist, um die Conversions nach einem Last-Touch-Modell zu erzielen. Insbesondere konnte dadurch der CPL bei der Eröffnung eines Online-Bankkontos im Vergleich zu anderen DSP-Kombinationen auf fast einen Viertel gesenkt werden.

Diese beiden Modelle werden am häufigsten verwendet, weil sie einfach einzurichten sind. Dennoch werden sie zunehmend durch Split-Modelle in Frage gestellt, weil sie zu wenig der Realität entsprechen. Diese Modelle ermöglichen eine ergänzende Sichtweise und ein Verständnis für das Potenzial einer einzelnen Massnahme. Sie tendieren aber beide dazu, einzelne Kanäle zu bevorzugen, obschon nicht der Einzelkanal für die Conversion verantwortlich war, sondern die richtige und dosierte, kanalübergreifende Kombination an Werbekontakten.

DIE SOGENANNTEN SPLIT-MODELLE

Diese ermöglichen es, den Beitrag der Massnahmen zu bewerten, indem kanalübergreifend alle Werbemittelkontakte innerhalb des Zuordnungsfensters berücksichtigt werden.

Die Implementierung dieser Modelle erfordert den Einsatz komplexer Attribution-/Contribution Tools mit mehr oder weniger damit verbundenen Kosten. Sie sind optimal, um die Leistung jedes Kanals eines fortgeschrittenen digitalen Mixes auf eine granulare Weise zu erkennen.

A – Das linear gewichtete Modell

Definition

Dieses Modell ist relativ einfach und besteht darin, allen Akteuren, die in das Convertion-Fenster eingreifen, die gleiche Gewichtung zuzuweisen. Wenn also 10 Interaktionen in einem Zeitfenster von z.B. 14 Tagen vor der Conversion stattfinden, werden jeder Interaktion 10% der Conversion und des entsprechenden Umsatzes zugewiesen.

Wann soll dieses Modell angewendet werden?

Dieses Modell ist nicht sehr verbreitet. Es kann jedoch nützlich sein, wenn der Werbetreibende sich in einer Experimentierphase seines Mixes befindet und das Potenzial jeder Massnahme verstehen möchte, ohne eine davon zu bevorzugen.

B – Das zeitlich steigende Modell

Definition

Dieses Modell funktioniert nach dem gleichen Prinzip wie das linear gewichtete Modell, mit dem Unterschied, dass es die nächstliegenden Interaktionen im Conversion-Zeitraum stärker gewichtet.

Wann soll dieses Modell angewendet werden?

Dieses Modell ist so konzipiert, dass es die «Torschuss-Kampagnen» priorisiert. Daher ist es sinnvoll, um die Leistung eines ROI-fokussierten Akquisitions-Mixes zu bewerten, sobald die Markenbekanntheit gut etabliert und der Website-Traffic stabil auf hohem Niveau ist.

C – Das zeitlich absteigende Modell

Definition

Das absteigende Zeitmodell gewichtet die Kontakte am Anfang des Conversion-Fensters stärker. Es ist so ausgelegt, dass die auslösenden Massnahmen bevorzugt werden.

Wann soll dieses Modell angewendet werden?

Die Nutzung dieses Modells kann sich als relevant erweisen, um die Leistung eines Mixes zu bewerten, der sich auf die Gewinnung neuer Besucher und neuer Kunden richtet, für Marken, deren Bekanntheit also erst noch aufgebaut werden muss.

D – Das U-Modell

Definition

Dies ist das innovativste, nicht kundenspezifische Split-Modell. Hier werden die ersten und letzten Interaktionen, unter der Annahme, dass die Auslöse- und die Zielmassnahmen die wichtigsten Rollen im Conversion Funnel haben, stärker gewichtet. Die Interaktionen dazwischen werden zwar berücksichtigt, aber weniger gewichtet.

Wann soll dieses Modell angewendet werden?

Dieses Modell eignet sich gut für Werbetreibende mit einer ausgereiften, digitalen Akquisitionsstrategie, die sowohl auf die Erhöhung von Marktanteilen als auch auf direkte Conversions in den angesprochenen Zielgruppen abzielt. In diesem Sinne ist dies oft die erste Wahl von gut etablierten und gut ausgestatteten Pure Playern.

E – Das algorithmische Modell

Definition

Das algorithmische Modell ist ein Modell, das jeder Aktion im  Conversion-Fenster ein Gewicht zuweist, das auf einer vordefinierten Regel basiert und die für jeden Werbetreibenden spezifisch ist. Im Allgemeinen basiert das algorithmische Modell auf der Beobachtung der verschiedenen Interaktionen zwischen den Massnahmen sowie der Autonomierate jeder Massnahme (d. h. seiner Fähigkeit, allein Umsätze zu generieren), um jeder Massnahme einen Wert entsprechend der Position zuzuweisen, die sie im Konversionspfad einnimmt. Es ist das Modell, das die geringste Verzerrung enthält (basierend auf Statistiken), im Gegensatz zu anderen Modellen, die als «A-priori»-Modelle bekannt sind und sich auf menschliche Gefühle und Wissen verlassen, um das geeignete Modell zu wählen.

Wann soll dieses Modell angewendet werden?

Die Implementierung eines algorithmischen Modells erfordert gute Kenntnisse und langjährige Erfahrung mit den verschiedenen Massnahmen im Akquisitionsmix. Ausserdem muss dieser Mix v.a. zu Beginn relativ stabil sein, um pro Massnahme und im Mix genügend Daten zu generieren, damit das Tool “lernen” kann.

Nicht alle Contribution Tools erlauben die Implementierung eines algorithmischen Modells. Es ist wichtig, vollständige Transparenz über die zur Erstellung des Modells verwendete Methodik zu haben, um zu verstehen, wie jede Massnahme bewertet wird.

2 – WAS SIE ÜBER MARKETING ATTRIBUTION WISSEN SOLLTEN

Zusammenfassend zu den verschiedenen Attribution/Contribution Models ist zu sagen, dass die Attributions-Modelle auf einem einzelnen Ereignis basieren. Sie sind zwar sehr einfach einzusetzen, erlauben aber keine effiziente Analyse von Interaktionen, die über Kontakte in unterschiedlichen Kanälen erfolgen. Die Contribution Models, die auf mehreren Ereignissen basieren, ermöglichen es, die Rolle der einzelnen Massnahme zu beurteilen. Dadurch können die Budgetinvestitionen zwischen den einzelnen Bereichen effizienter rationalisiert werden. Ihre Umsetzung erfordert jedoch grosse Sorgfalt. Es ist auch wichtig, auf bestimmte Methoden zu achten, die Mehrfachkontakte eines Kanals mit einem erhöhten %-Anteil an der Conversion “belohnen”.

Auch wichtig zu wissen ist, dass es kein perfektes Modell gibt. Die Wahl des Modells ist eng mit dem Marketing-Mix verknüpft, der von jedem Werbetreibenden eingesetzt wird. Zudem hängt dieser aber auch von der Typologie der Massnahme, dem Tätigkeitsbereich und den Produkten ab, was zu mehr oder weniger langen Attributions-Fenstern führen kann. Der Bekanntheitsgrad der Marke, der Traffic der Website und die gesetzten Ziele spielen ebenfalls eine grosse Rolle. Ausserdem werden Modelle, die erste Interaktionen fördern, Auslösermassnahmen wie Display und Social Media bei der Akquisition begünstigen, während Modelle, die sich auf die letzten Kontakte konzentrieren, eher die Zielmassnahmen unterstützen: also Search, Retargeting oder Affiliation.

Basierend auf diesen Analysen können Werbetreibende die Budgetaufteilung ihres Medienmixes anpassen und dadurch einen möglichst hohen ROI generieren. Diese Analysen sollten wiederkehrend (monatlich, vierteljährlich, halbjährlich) durchgeführt werden, um Optimierungsschritte laufend zu überprüfen und entsprechend anzupassen. Einem Player wie Gamned! ermöglicht der Zugriff auf diese Analysen die Anpassung der programmatischen Kontaktpunkte, um den Kundenbedürfnissen am besten gerecht zu werden und eine optimale Verteilung der Einkaufs- und Targeting-Strategien zu gewährleisten.

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