Multi-Channel-Attribution einfach erklärt
Multi-Channel-Attribution beschreibt die Methode, mit der Du den Erfolg einzelner Marketing-Kanäle oder Touchpoints entlang der Customer Journey misst. Das Ziel ist es, den Wertbeitrag jedes Kanals bei einer Conversion, beispielsweise einem Kauf oder einer Anfrage, nachvollziehbar zu gestalten. Das hilft dabei, Marketing-Budgets effizienter einzusetzen und die richtigen Kanäle zu priorisieren.
Inhalt
Wozu Multi-Channel-Attribution?
Die Customer Journey verläuft selten linear, das heißt mit klarem Anfang und Ende und ohne dass Personen einzelne Phasen mehrmals durchlaufen. Vielmehr läuft sie wie folgt ab:
Ein potenzieller Kunde sieht vielleicht zuerst Deine Google-Anzeige, klickt später auf einen organischen Suchergebnis-Link und wird schließlich durch eine Remarketing-Anzeige zum Kauf überzeugt. Ohne eine sinnvolle Attribution, also Zuordnung zu einem Kanal, würde oft nur der letzte Touchpoint (Last-Click-Attribution) als ausschlaggebend für die Conversion bewertet werden. Das greift aber zu kurz – die anderen Kanäle hatten oft ebenfalls einen entscheidenden Einfluss.
Welche Attributionsmodelle gibt es?
Es gibt verschiedene Attributionsmodelle, die den Wert einer Conversion auf unterschiedliche Weise den einzelnen Touchpoints in der Customer Journey zuweisen. Jedes Modell hat dabei seine eigenen Stärken und Schwächen, abhängig von den Zielen und der Komplexität Deiner Analyse.
Last-Click-Attribution
Die Last-Click-Attribution ist eines der einfachsten Modelle: Hier erhält der letzte Touchpoint vor der Conversion 100 % des Wertes. Dieses Modell ist leicht zu verstehen und umzusetzen, vernachlässigt jedoch alle vorherigen Berührungspunkte, die ebenfalls zur Conversion beigetragen haben könnten.
Wann sinnvoll?
- Bei kurzfristigen Kampagnen, bei denen schnelle Ergebnisse im Fokus stehen.
- Für einfache Verkaufsprozesse mit wenigen Touchpoints.
- Zur Bewertung von Performance-Marketing-Maßnahmen, z. B. Google Ads-Kampagnen.
Beispiel:
Eine Rabattaktion, bei der die meisten Conversions über eine finale Suchanzeige erfolgen. Hier möchtest Du schnell sehen, wie effektiv die Anzeige war.
First-Click-Attribution
Im Gegensatz dazu betrachtet die First-Click-Attribution den ersten Touchpoint als ausschlaggebend und weist diesem den gesamten Wert zu. Das betont die Bedeutung der Einstiegsquelle, ignoriert jedoch spätere, oft entscheidende Interaktionen.
Wann sinnvoll?
- Bei Produkt-Launches, wenn Du die Effektivität von Awareness-Kampagnen messen möchtest.
- Wenn der Fokus auf Neukundengewinnung liegt.
- Zur Steigerung der Markenbekanntheit.
Beispiel:
Eine Social-Media-Kampagne zur Einführung eines neuen Produkts. Du willst wissen, wie viele Conversions durch die initialen Anzeigen generiert wurden.
Lineare Attribution
Ein etwas ausgewogener Ansatz ist die lineare Attribution, bei der jeder Touchpoint in der Customer Journey den gleichen Anteil des Conversion-Wertes erhält. Das sorgt für eine faire Verteilung, berücksichtigt jedoch nicht, dass manche Kanäle möglicherweise einen stärkeren Einfluss auf die Conversion hatten.
Wann sinnvoll?
- Für Unternehmen, die erstmals mit Attributionsmodellen arbeiten und einen Überblick über alle Berührungspunkte erhalten möchten.
- Bei komplexen Customer Journeys mit vielen Touchpoints.
- Wenn kein spezifischer Kanal priorisiert werden soll.
Beispiel:
Ein B2B-Unternehmen mit einer langen Customer Journey, die über mehrere E-Mail-Kampagnen, Blogartikel und Webinare führt. Das lineare Modell bietet hier eine gleichmäßige Bewertung aller Maßnahmen.
Zeitverlauf-Attribution
Die Zeitverlauf-Attribution (Time Decay) hingegen gewichtet Touchpoints stärker, je näher sie zeitlich an der Conversion liegen. Das macht sie realistischer, kann jedoch dazu führen, dass frühere wichtige Kanäle unterbewertet werden.
Wann sinnvoll?
- Bei längeren Verkaufszyklen, z. B. im B2B-Bereich.
- Wenn spätere Interaktionen wie ein Angebot oder eine Demo-Anfrage entscheidend für den Kaufabschluss sind.
- Für Produkte oder Dienstleistungen mit einer langen Entscheidungsphase.
Beispiel:
Ein Kunde interagiert über Wochen hinweg mit mehreren Anzeigen und meldet sich schließlich für eine Produkt-Demo an. Das Time-Decay-Modell hilft Dir, den Wert der späteren Kontakte stärker zu berücksichtigen.
Positionsbasiertes Modell
Das positionsbasierte Modell (auch als U-förmiges Modell bekannt) kombiniert die Bedeutung von Anfang und Ende der Customer Journey: Der erste und der letzte Touchpoint erhalten jeweils 40 % des Wertes, während die verbleibenden 20 % auf die mittleren Berührungspunkte verteilt werden. Dieses Modell verbindet eine klare Gewichtung mit der Berücksichtigung anderer Touchpoints, bleibt jedoch starr und kann nicht individuell auf die Relevanz der Kanäle eingehen.
Wann sinnvoll?
- Wenn Du sowohl die Markenbekanntheit (Erstkontakt) als auch die Conversion-Treiber (Letztkontakt) bewerten möchtest.
- Bei mittellangen bis langen Customer Journeys, die mehrere Schritte umfassen.
Beispiel:
Ein Kunde entdeckt Dein Produkt über eine Instagram-Anzeige (Erstkontakt), durchläuft mehrere Touchpoints und tätigt den Kauf über eine Google-Suche (Letztkontakt). Mit der U-förmigen Attribution kannst Du den Wert beider entscheidender Kontakte hervorheben.
Algorithmische Attribution
Am präzisesten, aber auch am komplexesten ist die algorithmische Attribution. Sie nutzt maschinelles Lernen, um den Einfluss jedes Touchpoints dynamisch auf Basis von Daten zu bewerten. Dieses datengetriebene Modell liefert die genauesten Ergebnisse und passt sich individuell an, erfordert jedoch eine umfangreiche Datenbasis sowie technisches Know-how.
Wann sinnvoll?
- Ideal für Unternehmen mit komplexen Kundenreisen und großen Datenmengen
Herausforderungen und Tipps für die Multi-Channel- Attribution
Nachfolgend findest Du wichtige Tipps für die Multi-Channel-Attribution:
- Definiere Deine Ziele und KPIs
Definiere klare Ziele und Key Performance Indicators (KPIs), bevor Du ein Attributionsmodell wählst. Überlege, ob Du die Kundenreise besser verstehen, die Effektivität einzelner Kanäle messen oder Deine Marketingausgaben optimieren möchtest. Durch die Verknüpfung Deiner KPIs mit konkreten Zielen kannst Du nicht nur das passende Modell auswählen, sondern auch die Ergebnisse präzise bewerten und sinnvoll nutzen.
- Wähle das richtige Modell für Deine Bedürfnisse
Wähle ein Attributionsmodell, das zu den Anforderungen Deiner Customer Journey und Deiner Datenlage passt. Einfache Modelle wie das lineare Modell sind leicht verständlich und schnell umsetzbar, während datengetriebene, algorithmische Ansätze genauere Ergebnisse liefern, aber auch mehr Ressourcen und technische Expertise erfordern. Es gibt kein universelles Modell – die Wahl sollte immer auf Deine spezifischen Ziele und die Komplexität Deiner Kundenreise abgestimmt sein.
- Bereinige und integriere Deine Daten
Eine hohe Datenqualität ist die Grundlage für eine valide Multi-Channel-Attribution. Integriere Daten aus verschiedenen Quellen, wie CRM-Systemen, Webanalyse-Tools oder Social-Media-Plattformen, und achte darauf, dass alle Tracking-Methoden, wie UTM-Parameter oder Pixel-Tracking, konsistent und korrekt eingerichtet sind. Nur mit einer klaren und ganzheitlichen Datenbasis kannst Du realistische Ergebnisse erzielen und die tatsächliche Wirkung Deiner Kanäle präzise bewerten.
- Vermeide gängige Vorurteile und Fallstricke
Achte darauf, dass Deine Analyse nicht durch Vorurteile wie Selektions- oder Bestätigungsfehler verzerrt wird. Solche Fehler entstehen zum Beispiel, wenn nur erfolgreiche Kanäle berücksichtigt oder Ergebnisse gesucht werden, die bestehende Annahmen stützen. Um objektive Entscheidungen zu treffen, solltest Du mehrere Attributionsmodelle parallel nutzen, Szenarien vergleichen und unabhängiges Feedback von Experten einholen. So kannst Du sicherstellen, dass Deine Analyse fundiert und frei von Verzerrungen bleibt.
- Überprüfe und aktualisiere Dein Modell regelmäßig
Die Marketinglandschaft verändert sich ständig. Passe Dein Attributionsmodell an neue Kanäle, Technologien oder Kundenverhalten an. Eine regelmäßige Überprüfung stellt sicher, dass Dein Modell relevant und effektiv bleibt. Beispiel: Wenn Du einen Onlineshop betreibst, solltest Du Dein Modell anpassen, wenn ein neuer Verkaufskanal wie TikTok Ads eingeführt wird.
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