Kurz erklärt – Attributionsmodelle

Attributionsmodell

Mit dem Begriff Attribution wird im Online-Marketing die Zuordnung von Conversion oder erzieltem Umsatz auf spezielle Touchpoints innerhalb der einzelnen Werbekanäle realisiert, um eine effektive Auswertung vornehmen zu können. Dazu werden spezielle Attributionsmodelle entwickelt, um aus den so gewonnenen Ergebnissen wiederum Schlussfolgerungen für weitere Marketingmaßnahmen gewinnen zu können. Allerdings ist die Auswahl eines geeigneten Attributionsmodells sehr schwierig und von zahlreichen subjektiven Faktoren abhängig.

Attributionsmodelle im Online-Marketing – sehr komplexes Zusammenspiel

Ein herausragender Pluspunkt des Online-Marketings ist eben gerade die Tatsache, dass verschiedenste Kanäle parallel und gut abgestimmt genutzt werden können, um Werbebotschaften zu vermitteln. Beispielsweise gehören in dieses Portfolio neben der Homepage die Suchmaschinen und kostenpflichtige Anzeigen, um die Suchergebnisse zu optimieren, Newsletter-Versand zum aktuellen Thema, Schaltung von Banner-Werbung, die Einbeziehung sozialer Netzwerke, wie zum Beispiel Twitter oder Facebook, sowie der gesamte Offline-Bereich mit Plakaten, TV-, Radio- oder Zeitungswerbung. Wird nun nach einer ausgeklügelten und mehrschichtigen Kampagne ein Umsatzplus generiert, stellt sich die berechtigte Frage: Auf welche Komponente oder Komponenten ist der Erfolg zurückzuführen? Welche anderen Komponenten könnten optimiert werden, um den Erfolg zu steigern? Für diese Auswertung müssen Attributionsmodelle entwickelt werden, denn die Standard-Modelle sind meist unzulänglich und müssen um subjektive Faktoren erweitert werden.

Gängige Standard-Modelle

Zu den beliebtesten Modellen zählt Last-Click-Wins, das allerdings durchaus seine Schwachpunkte hat. Es ermittelt nämlich den letzten Touchpoint vor der Umsetzung (Englisch: Conversion) und vernachlässigt daher alle anderen Komponenten der Kampagne. Entgegengesetzt dazu verfolgt das Modell First-Click-Wins den ersten Punkt eines Nutzerweges vom ersten Kontakt bis zum Umsetzen und rechnet ihm den Erfolg zu. Diese einfachen Attributionsmodelle können naturgemäß die Gesamtheit der verschiedenen Werbe-Impulse, die auf einen Kunden einwirken, nicht untersuchen. Die Fractional-Attribution oder das lineare Modell verteilt hingegen den Anteil am Erfolg gleichmäßig auf alle eingesetzten Komponenten. Werden also beispielsweise bis zur Entscheidungsfindung verschiedene Keywords genutzt, um zu einem bestimmten Ziel, nämlich dem Kauf eines Produktes zu kommen, verteilt sich der Anteil gleichmäßig – aber eine qualitative Auswertung zu den einzelnen Keywords ist noch nicht möglich.

Attributionsmodelle nach Bedarf modifizieren

Im positionsabhängigen Modell können die Prioritäten unterschiedlich verteilt werden etwa:

  • Die zeitliche Komponente kann durch die unterschiedliche Wichtung der einzelnen Klicks als Reihenfolge dargestellt werden.
  • Der Schwerpunkt kann auf den letzten Klick gelegt und der Vorlauf linear gestaltet werden.
  • Der erste Klick erhält eine besondere Bedeutung, so dass nachfolgenden Komponenten niedriger bewertet werden.

Des Weiteren lassen sich Offline-Kanäle ein- oder ausschließen, Klicks und Views unterschiedlich wichten oder eigene, sehr komplizierte Algorithmen entwickeln. Grundsätzlich ist aber zu konstatieren, dass das Thema Attribution noch viel Potential enthält. Erfahrungsgemäß schrecken die Komplexität und die erforderlichen technischen Voraussetzungen noch viele Marketing-Fachleute ab, obwohl sie die Notwendigkeit durchaus sehen. Ohne effektive Auswertung der eingesetzten Komponenten im Online-Marketing verpuffen nämlich Effekte oder können Umsatzpotentiale nicht ausgeschöpft werden.

Fazit – Attributionsmodelle

Anhand von Auswertungsmodellen für Kampagnen im Bereich Online-Marketing, das seine größten Effekte durch die parallele und gut abgestimmte Nutzung unterschiedlichster Werbekanäle erzielt, sollen die Erfolge der einzelnen Komponenten untersucht werden. Dies dient um einen dazu, um mit einer Feinabstimmung oder Nachjustierung den Effekt zu optimieren, zum anderen können nur auf diesem Weg Aufwand und Nutzen realistisch ins Verhältnis gesetzt werden.

 

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