Was ist Marketing-Attribution? Weshalb ist Attribution im Online-Marketing wichtig? Wie verwendest du die Attribution und unterschiedliche Attributionsmodelle in der Praxis, um dein Marketingbudget optimal auf deine Marketingkanäle zu verteilen?
Das und mehr erfährst du in diesem Beitrag!
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Inhaltsverzeichnis
- Marketing-Attribution: Definition
- Conversion Journey: Viele Touchpoints und Interaktionen führen zur Conversion
- Besseres Marketing durch Marketing-Attribution
- Attributionsmodelle
- Vorteile und Grenzen der Zurechnung
- Welches dieser Attributionsmodelle ist jetzt das Richtige für dich?
- Attributionsmodelle im Vergleich
Marketing-Attribution: Definition
Unter Marketing-Attribution versteht man die analytische Zuschreibung von Conversions oder Verkäufen zu bestimmten Marketingkanälen.
Die Marketing-Attribution hilft dabei, eine bestimmte Conversion den passenden Kanälen zuzuordnen.
Jeder Kunde hat auf seinem Weg zur Conversion mehrere Berührungspunkte mit deiner Marke (Touchpoints). Das macht es schwer, einzuschätzen, welche Kanäle besonders wichtig sind.
Ziel der Attribution ist es, festzustellen, welche Kanäle und Botschaften den größten Einfluss auf die Kaufentscheidung hatten.
Zum Beispiel spielt die Marketing-Attribution auch innerhalb von Google Ads eine Rolle. Dann nämlich, wenn es darum geht, dass ein Nutzer verschiedene Anzeigen angeklickt hat, bevor es zum Kauf kam.
In diesem Fall hilft die Marketing-Attribution dabei, die Conversion der richtigen Anzeige zuzuordnen.
Das Grundprinzip ist aber gleich, ob man jetzt über Attribution für mehrere Kanäle oder innerhalb einer Werbeplattform spricht:
Am Ende geht es um die Frage, wo du in Zukunft dein Budget am besten investieren solltest.
Gehen wir aber zunächst noch einen Schritt zurück. Warum ist die Marketing-Attribution überhaupt notwendig?
Conversion Journey: Viele Touchpoints und Interaktionen führen zur Conversion
Stell dir mal die typische Customer Journey (Kundenreise) deiner Kunden vor. Welche Interaktionen und Touchpoints spielen hier eine Rolle?
Vermutlich gibt es da dutzende mögliche Touchpoints, die relevant sind auf dem Weg von der allerersten Interaktion mit deiner Marke bis zum eigentlichen Kauf.
Und bei jedem dieser Touchpoints kann es wiederum zu zahlreichen Interaktionen kommen.
Zum Beispiel deine hilfreichen Blogbeiträge, der Content in sozialen Medien, Newsletter, der Chat mit einem Mitarbeiter auf deiner Website und natürlich bezahlte Anzeigen und Landingpages.
Und jede dieser Interaktionen leistet einen kleinen Beitrag dazu, dass er oder sie am Ende bei dir kauft.
Welche Interaktionen bei welchen Touchpoints es gibt und wie viel Einfluss die einzelnen Touchpoints auf die Kaufentscheidung haben, unterscheidet sich von Unternehmen zu Unternehmen.
Deswegen interessiert uns im Online-Marketing natürlich sehr, die Customer Journey besser verstehen zu lernen.
Warum? Weil wir wissen möchten, wo wir unser Budget investieren sollten, um den ROI zu maximieren.
Besseres Marketing durch Marketing-Attribution
Es gibt, wie zuvor erwähnt, eine Vielzahl an möglichen Touchpoints und jede Customer Journey ist einzigartig.
Tatsächlich sind die Customer Journeys von heute extrem chaotisch und komplex.
Das macht es unheimlich kompliziert, zu messen, welche konkreten Kanäle und Touchpoints den größten Einfluss auf den Kauf bzw. die Conversion hatten.
Sagen wir zum Beispiel, da kommt ein Besucher über eine Google Suchanzeige auf deine Website und schickt ein Kontaktformular ab, wird also zum Lead.
Jetzt stellt sich die Frage, welchem Kanal du diese Conversion zuordnen sollst. Die Suchanzeige war die letzte Interaktion. Aber war sie auch die einzige Interaktion, die die Kaufentscheidung mitbestimmt hat?
Vielleicht. Nicht unmöglich. Aber oft ist sie es nicht.
Marketing-Attribution – Vergleich mit einem Fußballspiel
Das ganze lässt sich gut mit einem Fußballspiel vergleichen.
Der Spieler, der ein Tor schießt, ist ja nicht allein dafür verantwortlich, dass das Tor geschossen werden konnte. Das ganze Team hat dafür gesorgt, dass im richtigen Zeitpunkt alle Voraussetzungen für ein Tor erfüllt waren:
- Der Ball wurde dem gegnerischen Team abgenommen,
- hin und her gepasst, um die Gegner abzuhängen,
- dann im richtigen Moment dem Torschützen zu gepasst,
- damit dieser den Ball dann schlussendlich ins Tor schießen kann.
Und jetzt wäre es natürlich unfair, dem Torschützen allein 100 % Anteil am Tor zuzurechnen.
Credits für dieses anschauliche Beispiel gehen an Jeff Green.
Letzter Touchpoint oder doch die entscheidende Interaktion?
Wenn wir das also wieder auf unsere Conversion von vorhin übertragen, dann fällt auch hier auf, dass die Google Suchanzeige häufig nicht allein den Lead generiert, sondern möglicherweise nur der letzte Touchpoint vor dem Kauf war.
Die echte Customer Journey ist vielleicht viel komplizierter.
Vielleicht hat der oder diejenige schon vor zwei Wochen das erste Mal mit dir Kontakt gehabt.
Möglicherweise hat der Nutzer damals auf eine Facebook Anzeige geklickt, die parallel zur Google-Anzeige auch noch läuft. Damals war man aber noch nicht bereit für den Kauf und hat dann vielleicht erst mal nur das Social Media Profil abonniert.
Dann hat der Nutzer sich aber zwischendurch immer wieder ein paar Blogbeiträge durchgelesen, die in den sozialen Medien geteilt wurden.
Und ein paar Wochen später ist man dann über eine Google-Suche nochmal auf das Unternehmen gestoßen, hat dabei auf die Anzeige geklickt und sich dann gleich entschieden, jetzt doch mal anzufragen und das Formular abzuschicken.
So. Jetzt stehst du da.
Welcher Kanal war jetzt am Ende entscheidend für die Conversion?
Alle gleichermaßen? Ein Kanal mehr als der andere? Nur der letzte Kanal?
Marketing-Attribution: Attributionsmodelle
Um diese Fragen zu beantworten, kommen jetzt unterschiedliche Attributionsmodelle ins Spiel.
Ich hab dir mal die wichtigsten Modelle mitgebracht:
- Letzter Klick
- Erster Klick
- Linear
- Zeitverlauf
- Positionsbasiert
- Datengesteuert
All diese Modelle werden sowohl bei der Multichannel-Attribution als auch innerhalb von einzelnen Kanälen wie Google oder Facebook Ads angewendet.
Schauen wir uns jetzt die einzelnen Attributionsmodelle im Detail an.
Letzter-Klick-Attribution
Attributionsmodell Nummer 1 ist die Letzter-Klick-Attribution.
Hier wird der gesamte Wert der Conversion dem letzten Touchpoint des Kunden vor der Konvertierung zugerechnet.
Hat der Kunde vor der Conversion auch Interaktionen in anderen Kanälen oder je nachdem anderen Anzeigen gehabt, wird das nicht berücksichtigt.
Die Conversion wird also immer nur dem letzten Kanal (oder der letzten Anzeige) zugerechnet.
Erster-Klick-Attribution
Nächstes Modell: Erster-Klick-Attribution.
Bei der Erster-Klick-Attribution drehen wir den Spieß praktisch einmal um. Auch hier zählt nur ein einziger Klick, nur in diesem Fall der allererste Klick, nicht der letzte.
Hier zählt dann also die erste Aktion, die der Kunde auf seiner Customer Journey durchgeführt hat. Der Conversion-Wert wird dieser ersten Aktion zu 100 Prozent zugerechnet.
Alle nachfolgenden Interaktionen, die der Kunde vor der Konversion eventuell auch noch durchführt, werden ignoriert.
One-Touch vs. Multi-Touch-Attributionsmodelle
Letzter-Klick und Erster-Klick zählen zu den One-Touch-Attributionsmodellen, weil der Conversion-Wert jeweils nur einer Interaktion zugerechnet wird.
Es gibt aber auch einige Multi-Touch-Modelle, die ein bisschen komplexer sind. Bei diesen Attributionsmodellen werden mehrere Kanäle oder Anzeigen berücksichtigt, d. h. der Conversion-Wert wird aufgeteilt.
Lineare Attribution
Das Einfachste unter den Multi-Touch-Modellen ist die lineare Attribution.
Bei der linearen Zurechnung wird der Wert der Conversion gleichmäßig auf alle Interaktionen aufgeteilt.
Bei drei Touchpoints erhält also jeder dieser Touchpoints ein Drittel (33 %) des Conversion-Werts zugerechnet.
Zeitverlauf-Attribution
Dann als Nächstes gibt es noch die Zeitverlauf-Attribution. Hier werden Touchpoints, die zeitlich näher an der Konversion liegen, stärker gewichtet als Touchpoints, die weiter zurückliegen.
Einem Touchpoint wird also mit zunehmender zeitlicher Nähe zur Conversion ein immer höherer Prozentsatz zugerechnet.
Wie hoch der Prozentsatz genau ist, kommt auf die Plattform an. Bei Google und Facebook Ads ist beispielsweise eine Halbwertszeit von 7 Tagen verfügbar.
Eine Halbwertszeit von 7 Tagen heißt also, dass ein Touchpoint, der 8 Tage vor einem anderen Touchpoint liegt, nur halb so viel Wert erhält.
Bei Facebook Ads steht übrigens auch eine Halbwertszeit von nur 1 Tag zur Auswahl.
Positionsbasierte Attribution
Dann haben wir noch die positionsbasierte Attribution.
Hier werden typischerweise der ersten und der letzten Interaktion jeweils 40 % des Conversion-Wertes zugerechnet. Die übrigens 20 % werden gleichmäßig auf alle Interaktionen zwischendrin aufgeteilt.
Das ist zumindest bei Google und Facebook so. Wobei es bei Facebook auch die Option positionsbasiert mit 30 % gibt.
Beispiel dafür: Du hast insgesamt fünf Touchpoints auf dem Weg zur Conversion.
Bei der Option positionsbasiert mit 30 % bekommen also der erste und der letzte Touchpoint jeweils 30 Prozent. Und die drei Touchpoints in der Mitte erhalten jeweils 13 Prozent.
Datengesteuerte Attribution
Und zu guter Letzt gibt es auch noch die datengesteuerte Attribution.
Hier gibt’s keine klaren Regeln, welcher Touchpoint welchen Wert erhält.
Die datengesteuerte Attribution basiert vollständig auf Algorithmen und Machine Learning. Hier wird also jeder Touchpoint analysiert und auf der Grundlage der gesammelten Conversion-Daten wird dann ein konkretes Modell erstellt.
Wenn wir mal als Beispiel Google Analytics nehmen, dann werden also die Daten von früheren Conversions dazu genutzt, um daraus ein Modell zu entwickeln.
Ist schon ein bisschen eine Blackbox, weil wir nicht sehen können, welche Daten verwendet werden. Aber wenn ausreichend Daten vorhanden sind, ist das Modell eine gute Wahl.
Vorteile und Grenzen der Zurechnung
O. K., da hast du sie. Sechs der wichtigsten Attributionsmodelle.
Und jetzt? Wählst du halt ein Modell aus und du weißt sofort genau, was Sache ist?
Na ja, nicht ganz.
Perfekt sind Attributionsmodelle leider ganz und gar nicht.
Sie können dir zwar dabei helfen, die Bedeutung der verschiedenen Kanäle und Touchpoints zu einem Gesamtbild zusammenzutragen.
Aber das Thema ist und bleibt ganzheitlich betrachtet super kompliziert.
Es geht ja am Ende auch um verschiedene Endgeräte wie Smartphones, Tablets, PCs, Laptops. Und die dann noch in Kombination mit zahlreichen Plattformen und unterschiedlichen Kanälen, die jeweils dutzende verschiedene Interaktionen generieren können. Und dann ändert sich auch noch ständig was …
Attribution in der Praxis: nicht perfekt, aber das beste, was wir haben
Die Attribution ist also ehrlich gesagt schon ziemlich chaotisch. Zumindest meiner Erfahrung nach.
Alles, was du tun kannst, ist ein Modell auszuwählen, das einigermaßen sinnvoll ist, und dann am besten dabei zu bleiben.
Gleichzeitig kann man aber auch nicht gänzlich auf die Attribution verzichten. Denn wenn du eine Multichannel-Strategie fährst, triffst du ohne oder mit dem falschen Attributionsmodell möglicherweise schlechte Entscheidungen.
Du schaltest eine Google-Suchanzeige und verwendest in Google Analytics ein Last-Click-Modell. Jetzt klickt ein Nutzer auf deine Anzeige, konvertiert aber nicht. Was er aber macht ist, dass er sich deine Website als Lesezeichen abspeichert. Ein paar Tage später klickt er dann auf das Lesezeichen und konvertiert.
In Google Analytics ist das jetzt ein direkter Zugriff. Und wenn du das Last-Click-Modell verwendest, erhält jetzt also die Quelle Direct Traffic den vollen Wert zugesprochen. In diesem Fall erscheint es also so, als hätte deine Google-Ads-Anzeige nichts gebracht. Du könntest jetzt auf die Idee kommen, dass die Anzeige ja eh nichts bringt und sie deswegen abschalten. Dabei hättest du die Conversion ohne Anzeige gar nicht bekommen.
Achtung: Natürlich verändert das Modell nicht die Anzahl an Conversions. Die bleiben immer gleich. Nur die Zuordnung auf die einzelnen Kanäle wird durch das Modell angepasst.
Attributionsmodelle in Google Analytics miteinander vergleichen
Übrigens kannst du in Google Analytics mehrere Attributionsmodelle mit deinen eigenen Daten miteinander vergleichen.
Das ist eine ziemlich coole Funktion und ich würde dir raten, dir das mal genauer anzusehen.
Du findest den Bericht unter Conversions –> Multi-Channel-Trichter –> Modellvergleichstool.
Falls du Google Analytics 4 verwendest, findest du das Tool über den Menüpunkt Werbung –> Modellvergleich.
Das geht aber nur, wenn du Zielvorhaben eingerichtet hast. Aber wenn die Konfiguration passt, kann man sich hier sehr genau anschauen, was unterschiedliche Modelle in deinem konkreten Fall verändern würden.
Welches dieser Attributionsmodelle ist jetzt das Richtige für dich?
Attributionsmodelle im Vergleich
Wahrscheinlich fragst du dich jetzt: „Welches Attributionsmodell ist jetzt das Richtige für mich?“
Ganz ehrlich: Ich weiß es nicht.
Jedes Attributionsmodell hat so seine Vor- und Nachteile und es gibt kein pauschales Richtig oder Falsch. Welches Modell das richtige für dich ist, hängt ab von:
- Anzahl der Kanäle
- Customer Journey
- Länge des Sales Cycles
- deinen Zielen
Das einzige, was man meiner Ansicht nach pauschal sagen kann, ist: Wenn es um das Marketing als Ganzes geht, muss auf jeden Fall eines von den Multi-Touch-Modellen her.
Alles andere hängt wie so oft davon ab, wie deine Kampagnen aussehen und was deine Ziele sind. Hier ein kleiner Überblick, wie du je nach Zielsetzung das passende Modell finden könntest:
| Modell | Strategie |
| Letzter Klick | Sehr konservativ |
| Erster Klick | Sehr wachstumsorientiert |
| Linear | Moderat |
| Zeitverlauf | Konservativ |
| Positionsbasiert | Wachstumsorientiert |
| Datengesteuert | Basiert auf Kontoleistung |
Um das ganze noch ein bisschen auszuführen, hier weitere Gedanken zum Thema, welches Attributionsmodell für wen geeignet sein kann.
Fokus auf Brand-Awareness
Das First-Click-Attributionsmodell kann zum Beispiel sehr hilfreich sein, wenn du herausfinden möchtest, welche Kampagnen die Brand-Awareness steigern. Damit findest du heraus, von wo aus die meisten Nutzer in den Funnel einsteigen.
Wenn du sehr auf Wachstum ausgerichtet bist, ist das was, das du dir mal anschauen solltest.
Sales Cycle im Blick behalten
Das lineare Model kann aber auch sinnvoll sein. Zum Beispiel dann, wenn du den gesamten Sales Cycle im Blick behalten möchtest.
Hier stehen also Insights in die Zielgruppe, ihre Präferenzen und die Visualisierung der Customer Journey im Vordergrund; nicht so sehr der Return on Investment. Wenn deine Kunden einen eher langen Sales Cycle durchlaufen, dann ist auch das Zeitverlauf-Modell eine gute Wahl.
2 wichtigste Touchpoints fokussieren
Wenn dein Sales Cycle aber kurz ist, kann positionsbasierte Attribution eine gute Wahl sein.
Weil damit findest du deine zwei wichtigsten Touchpoints herausfindest: den ersten und letzten.
Conversions pro Kanal messen
Wenn’s dir rein um die Messung von Conversions in einem einzigen Kanal geht, ist das Last-Click-Modell eine gute Wahl. Das eignet sich auch hervorragend für kleine Unternehmen, die vielleicht nicht so viele unterschiedliche Kanäle nutzen oder eine neue Zielgruppe ansprechen möchten.
Bei ausreichend Daten
Und dann natürlich die datengetriebene Attribution. Die datengetriebene Attribution ist wirklich cool, weil sie auf deinen eigenen Daten basiert.
Damit gehst du dann der Entscheidung, ein Modell zu wählen, praktisch aus dem Weg, weil der Algorithmus selbst alles für dich macht. Das wäre mein persönlicher Favorit.
Der Haken ist aber, dass wenn nicht so viele Conversion-Daten vorhanden sind, datengetriebene Attribution nicht funktioniert. Das ist also nicht immer möglich.
Mit verschiedenen Attributionsmodellen arbeiten
Natürlich sind das jetzt alles nur ein paar Impulse, wie du die Entscheidung treffen könntest. Und auch die Kombination verschiedener Attributionsmodelle ist prinzipiell eine Möglichkeit.
Wie zuvor erwähnt, in Google Analytics kannst du unterschiedliche Modelle vergleichen. Je nachdem, was du also analysieren möchtest, kannst du auch unterschiedliche Modelle verwenden.
Tipp: KPIs im Blick behalten
Vielleicht noch ein kurzer Hinweis: Denke dran, dass sich die KPIs, die du früher verwendet hast, nach einem Umstieg vielleicht verschieben oder nicht mehr so viel Sinn ergeben. Das kann für viel Verwirrung sorgen, wenn man solche Änderungen dann nicht im Team bespricht. Deswegen würde ich jetzt nicht ständig das Modell wechseln. Genauer eingrenzen, was du nutzen solltest, kann ich leider hier in diesem Setting nicht.
Ich hoffe, du bist jetzt ein bisschen schlauer als vorher und weißt jetzt, was die Attribution ist, welche Modelle es gibt und warum du dich damit mal beschäftigen solltest.
