Attributionsmodelle
Attributionsmodelle sind ein zentrales Instrument im modernen Marketing und in der Datenanalyse. Sie helfen Unternehmen, die Effektivität ihrer Marketingmaßnahmen zu verstehen, indem sie den Einfluss einzelner Touchpoints auf die Kundengewinnung bewerten. In diesem Beitrag erklären wir, was Attributionsmodelle sind, welche Formen es gibt, welche Vorteile sie bieten und wie sie in der Praxis angewendet werden.
Hier ein grober Überblick des Inhalts:
- Definition: Was ist ein Attribtionsmodell?
- Welche Arten von Attributionsmodellen gibt es?
- Der Prozess für den Einsatz eines solchen Modells untergliedert sich in vier Schritte
- Welche Vorteile bringt ein Attributionsmodell?
- Warum kann CINTELLIC bei der Implementierung eines Attributionsmodells unterstüzten?
Definition: Was ist ein Attribtionsmodell?
Ein Attributionsmodell ist ein Bewertungsansatz, der Unternehmen dabei unterstützt, den Wert und Einfluss verschiedener Marketingkanäle auf das Kundenverhalten zu messen. Wenn ein Kunde beispielsweise einen Kauf tätigt, hat er oft mehrere Berührungspunkte (Touchpoints) mit dem Unternehmen, sei es durch Online-Anzeigen, Social Media, E-Mail-Marketing oder auch durch offline Kanäle wie Printmedien. Das Attributionsmodell ordnet diesen Touchpoints Wertigkeiten zu und hilft so, den Beitrag jedes einzelnen Kanals zum Endergebnis besser zu verstehen.
Welche Arten von Attributionsmodellen gibt es?
Attributionsmodelle gibt es in verschiedenen Ausführungen, die jeweils unterschiedliche Aspekte der Customer Journey betonen. Die Wahl des richtigen Modells hängt von den spezifischen Zielen und Bedürfnissen eines Unternehmens ab. Im Folgenden werden die gängigsten Attributionsmodelle im Detail erläutert:
- Last-Click-Attribution (letzter Klick): Dieses Modell schreibt den gesamten Wert der Conversion dem letzten Berührungspunkt zu, den ein Kunde vor dem Kauf hatte. Es ist einfach zu implementieren und wird häufig genutzt, weil es eine klare Zuordnung ermöglicht. Allerdings hat es den Nachteil, dass es alle früheren Interaktionen, die den Kunden beeinflusst haben könnten, ignoriert. Dieses Modell kann zu einer verzerrten Sicht führen, indem es den letzten Kanal überbewertet und andere wichtige Touchpoints unterschätzt.
- First-Click-Attribution (erster Klick): Hierbei wird der erste Berührungspunkt in der Customer Journey als der wichtigste angesehen und erhält daher den gesamten Wert der Conversion. Dieses Modell ist nützlich, um zu verstehen, welche Kanäle am effektivsten sind, um neue Kunden anzuziehen. Es ignoriert jedoch, ähnlich wie das Last-Click-Modell, alle nachfolgenden Interaktionen, die ebenfalls zur Entscheidung des Kunden beigetragen haben könnten.
- Lineares Attributionsmodell: Das lineare Modell verteilt den Wert der Conversion gleichmäßig auf alle Berührungspunkte in der Customer Journey. Es wird oft als fairere Methode betrachtet, da es anerkennt, dass jeder Touchpoint einen Beitrag zur Conversion leistet. Allerdings hat es den Nachteil, dass es keine Priorisierung der wichtigeren Kanäle oder Interaktionen vornimmt, was zu einer Gleichbehandlung von Kanälen führen kann, die in Wirklichkeit nicht denselben Einfluss haben.
- Zeitverlauf-Attribution (Time-Decay): Bei diesem Modell wird der Wert der Conversion basierend auf der zeitlichen Nähe zum Kaufereignis verteilt. Je näher ein Touchpoint am Zeitpunkt der Conversion liegt, desto mehr Gewicht erhält er. Dies reflektiert die Annahme, dass spätere Interaktionen entscheidender für die Kaufentscheidung sind. Das Modell ist nützlich, um die Relevanz von Retargeting- und Abschlusskampagnen zu bewerten, kann aber frühere wichtige Touchpoints unterschätzen.
- Positionsbasiertes Attributionsmodell (Position-Based): Auch bekannt als U-förmige Attribution (oder Badewannenprinzip), verteilt dieses Modell den größten Teil des Wertes auf den ersten und letzten Berührungspunkt, während die dazwischenliegenden Touchpoints den verbleibenden Wert gleichmäßig aufteilen. Dieses Modell balanciert die Bedeutung von Kundenakquise und -abschluss aus, indem es sowohl die Kanäle, die das Interesse des Kunden wecken, als auch diejenigen, die den Kaufabschluss herbeiführen, berücksichtigt.
Algorithmische oder datengetriebene Attribution (Data-Driven): Dieses Modell nutzt fortschrittliche statistische Methoden oder maschinelles Lernen, um den Wert jedes einzelnen Touchpoints individuell zu bestimmen. Es berücksichtigt die gesamte Customer Journey und alle Interaktionen eines Kunden, um den genauen Beitrag jedes Kanals zur Conversion zu berechnen. Dieses Modell liefert die genauesten und datenbasiertesten Ergebnisse, erfordert jedoch eine erhebliche Menge an Daten und technischen Ressourcen.
Der Prozess für den Einsatz eines solchen Modells untergliedert sich in vier Schritte:
- Datenaufbereitung und -bereinigung: Zunächst werden die verfügbaren Daten auf Ausreißer und Fehler geprüft und in ein statistisches KI-Modell (Nutzung künstlicher Intelligenz) geladen. Warum müssen die Daten aufbereitet und bereinigt werden? Bereinigte Daten verbessern die Qualität der Analyse und der Entscheidungsfindung.
- Analyse und Vervollständigung aller Touchpoints: Um ein vollständiges und aussagekräftiges Modell zu erhalten, ist eine vollständige Erfassung aller Kundenkontaktpunkte (Touchpoints) essenziell. Nur dadurch kann die gesamte Customer Journey berechnet werden, und so wird der Einfluss jeder einzelnen Interaktion sichtbar.
- Statistische Ausarbeitung relevanter Features und Variablen: Für ein Modell mit hoher Güte ist es wichtig, sowohl interne als auch externe Faktoren zu analysieren, um wichtige Merkmale und Variablen für die Attributionsmodellierung zu identifizieren. Diese Analyse hilft, die Effektivität von Marketingkanälen sowie On- und Offsite-Kampagnen genau zu attribuieren und so die Marketingeffizienz zu steigern.
- Technische Entwicklung: Die aus den vorherigen Schritten gewonnenen Erkenntnisse müssen in Code umgewandelt und anschließend in die technischen IT-Systeme implementiert werden. Hier empfiehlt sich eine Programmiersprache wie Python. Wichtig ist, dass die Möglichkeit für stetige Updates besteht. Durch diese Fähigkeit kann das Modell täglich aktualisiert werden und liefert somit stets Erkenntnisse auf Basis der neuesten Daten.
Welche Vorteile bringt ein Attribtionsmodell?
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Effizientere Budgetverteilung
Durch die genaue Analyse der Wirksamkeit einzelner Kanäle können Marketingbudgets gezielt dort eingesetzt werden, wo sie den größten Einfluss haben.
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Besseres Verständnis der Customer Journey
Attributionsmodelle liefern tiefe Einblicke in die Reise eines Kunden, von der ersten Interaktion bis zum Abschluss. Dies ermöglicht es Unternehmen, ihre Marketingstrategien zu optimieren und den Kunden gezielter anzusprechen.
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Höhere ROI
Durch die Optimierung der Marketingmaßnahmen auf Basis von Attributionsanalysen können Unternehmen ihre Rendite auf Werbeausgaben maximieren.
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Datengetriebene Entscheidungen
Anstatt sich auf Bauchgefühl oder veraltete Annahmen zu verlassen, bieten Attributionsmodelle eine fundierte Grundlage für Entscheidungen im Marketing.
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