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Whitepaper
Customer-Journey und Attribution-ModelleWie die richtige Kanalgewichtung zur Steigerung der Conversion-Rate beitragen kann
April 2012
intelliAd Media GmbH . [email protected] . www.intelliad.de
Die Bid-Management-Software
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Customer-Journey und Attribution-Modelle: Wie die richtige Kanalgewichtung zur Steigerung der Conversion-Rate beitragen kannvon Tobias Kiessling
Wer zuletzt lacht, lacht am besten! Lange Zeit wurde diese Maxime auch im Online-Tracking ver-
treten: Dem zuletzt geklickten Werbemittel wird die gesamte Conversion und den damit verbunde-
nen Umsatz zugeschrieben. Experten schätzen, dass durch dieses Last-Click-Wins-Prinzip jährlich
hunderte von Millionen Dollar in den Sand gesetzt werden1.
Der Grund liegt auf der Hand: Eine User-Journey, also der Weg des Kunden vom ersten Klick bis zur
Conversion, geht in der Regel über viele verschiedene Kanäle. Je nach Produkt und Branche kann
sich die Reise gar über mehrere Wochen erstrecken. Die ersten Kontakte bzw. Touchpoints des Users
mit Online-Werbung spielen eine entscheidende Rolle für die spätere Kaufentscheidung. Wer die-
se bei der Kampagnenauswertung außer Acht lässt, bewertet den letzten Kanal in der Kette über
und vernachlässigt die assistierende Wirkung der anderen Kontakte. Die Folge sind verschenkte
Conversion-Potenziale und unnötige Werbeausgaben. Eine ganzheitliche Erfolgsbetrachtung sollte
daher die Wechselwirkung aller beteiligten Kanäle einschließen und auf einem ausgewogenen Zu-
ordnungsmodell (Attribution-Modell) basieren. Im Folgenden werden die wichtigsten vorgestellt.
1 Vgl. Peterson, Eric, Appropriate Attribution: Addressing the Dramatic Inaccuracies Associated with Last-Based Campaign Attribution in Digital
Analytics, April 2009, S. 3.
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Klick
PerformanceBranding
SEO
SEO
Preissuch-maschinen
Preissuch-maschinen
SEA
SEA
Display
Newsletter
Newsletter
Affi liate Marketing
Affi liate Marketing
Telefon
Direct Traffi c
Direct Traffi c
Browser
http://www.shop.de
x
Social Media
Social Media
Social Media
Browser
http://www.google.de
x
Impression
ImpressionKlick
Direkteingabe
Conversion
intelliAd Media GmbH . [email protected] . www.intelliad.de
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Last-Click-Wins Dem letzten Touchpoint werden 100% der Conversion zugeordnet.
First-Click-Wins Analog zum Last-Click-Wins-Modell zählt hier ausschließlich der erste Werbekontakt. Auch diese
Methode ist sehr einseitig und gerade bei langen Customer-Journeys eher ungeeignet, da der
Einfluss des ersten Klicks oder der ersten Banner-Impression mit zunehmender Kettenlänge
abnimmt.
Beispielhafte User-Journeymit einem Umsatz von 200€
Beispiel 1:Last-Click-WinsMögliche Schlussfolgerung: SEA sehr erfolgreich, die anderen beteiligten Channels weniger erfolgreich
Beispiel 2:Fractional Attribution mit Regel „Brand Ignore“Annahme: 5 Klicks sind beteiligt, jedoch wird der 5. Klick „SEA Brand“ am Ende ignoriert. Nur die 4 ersten Elemente gehen in die Gewichtung ein. Anfang und Ende werden stärker gewichtet: 1. und 4. Klick: je35% 2. und 3. Klick: je 15%
SEABrand
SEABrand
Browser
http://www.google.de
x
DisplaySocial Media SEO
Browser
http://www.google.de
x
Retargeting
1. Klick0%
2. Klick0%
3. Klick0%
4. Klick0%
5. Klick100%
200€ Umsatz
Conversion100%
200€ Umsatz
SEABrand
SEABrand
Browser
http://www.google.de
x
DisplaySocial Media SEO
Browser
http://www.google.de
x
Retargeting
1. Klick35%
70€ Umsatz
2. Klick15%
30€ Umsatz
3. Klick15%
30€ Umsatz
4. Klick35%
70€ Umsatz
5. Klick0%
Conversion100%
200€ Umsatz
=
=+++
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Fractional AttributionDie Conversion wird anteilig auf alle beteiligten Bereiche verteilt, z.B. nach Art des Kanals, nach
zeitlicher Reihenfolge (späterer Kontakt wird stärker bewertet) oder nach Auftreten im Conversion-
Pfad (z.B. Start und Anfang gleichgewichten). Die einfachste Form ist die Gleichverteilung (Shared
Attribution).
Incremental AttributionIm Gegensatz zu den anderen Modellen orientiert sich das Incremental-Attribution-Modell nicht an
festen Regeln, sondern am aktuellen Stadium des Users im Kaufprozess. Hier bedient man sich klas-
sischer Werbewirkungsmodelle wie dem AIDA-Modell oder dem 3-Stufen-Modell: Demnach kann sich
ein User bei seiner Suche im Web in den Phasen „informational“, „navigational“ oder „transactional“
befinden.
Bei Erstkontakt mit einem Thema surft ein User zumeist informational. In dieser Phase des Kaufent-
scheidungsprozesses geht es darum, Recherche zu einem bestimmten Thema zu betreiben. In einer
oft darauf aufbauenden Phase geht der User zu einer navigational Suche über. Die eingegebenen
Keywords sind jetzt sehr marken- oder personenbezogen und der User sucht nach einer ganz be-
stimmten Website. Wie eine Studie von intelliAd in Zusammenarbeit mit Sebastian Klapdor (TU Mün-
chen, 2011) gezeigt hat, erhöht sich bei einer navigational Suche, die auf eine informational Suche
folgt, die Conversion-Wahrscheinlichkeit um den Faktor 16 (im Vergleich zu einer rein informational
Suche2). Im dritten Stadium, der transactional Suche, lässt sich von den eingegebenen Keywords
bereits eine gewisse Kaufabsicht ableiten. Die Conversion-Rate ist hier am höchsten.
Cross-Channel-AttributionIm Gegensatz zur Fractional und Incremental Attribution werden hier auch Offline-Marketingkanäle
in die Gesamtgewichtung mit einbezogen. So können z.B. Telefonanrufe, die durch Google AdWords
Anzeigen ausgelöst wurden, mit einem speziellen Telefon-Tracking erfasst werden.
Komplexe Regeln mit AusnahmenDaneben ist es auch möglich, sehr komplexe und spezifische Regeln der Wertzuordnung zu formulie-
ren. Hier wird in der Regel mit Machine Learning Algorithmen vorgegangen, um Cluster bzw. Muster
2 Vgl. Sebastian Klapdor, Measuring and improving effectiveness of online marketing campaigns, Juli 2011, TU München
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in der großen Datenmenge zu identifizieren. So kann ein bestimmter Kanal, sollte dieser in einem
festgelegten Muster auftauchen, immer ignoriert (z. B. wenn Affiliate-Marketing auf Brand-Kampa-
gne folgt) oder nach einem bestimmten Schema bewertet werden. Ein Kanal kann auch unabhängig
davon, wann er auftritt, durchgängig vernachlässigt werden (z. B. Brand-Kampagne).
Klicks vs. ImpressionsErgänzend zu den vorgestellten Modellen kann eine unterschiedliche Gewichtung von Klicks und
Banner-Views erfolgen. Bisher gibt es jedoch nur wenige (Tracking-)Anbieter, die wie intelliAd Im-
pressions bzw. Post-Views innerhalb der User-Journey berücksichtigen.
Zeit-FaktorEinzeln oder in Kombination mit dem Klick/Impression-Modell kann der Faktor Zeit bewertet wer-
den. So hat ein Klick unmittelbar vor einer Conversion einen stärkeren Einfluss als ein Banner-View
eine Woche zuvor.
Fazit
Die Vielzahl der Modelle verdeutlicht, welche komplexen Synergie-Effekte bei einer vollständigen
Customer-Journey-Analyse zu beachten sind. Umso wichtiger werden kanalübergreifende Tracking-
Systeme, die Messung und Gewichtung übernehmen und dem Online-Marketing-Manager die im-
mensen Datenmengen adäquat zur Verfügung stellen. Mit dem passenden Attribution-Modell kann
jeder Marketing-Channel gemäß seiner tatsächlichen Wertschöpfung bewertet werden. Dies kann
entweder manuell erfolgen oder durch ein automatisches Bid-Management-System, welches das
Budget optimal zuteilt.
Über den Autor:
Als Geschäftsführer und Mitbegründer der intelliAd Media GmbH ist Tobias Kiessling für die tech-
nische Entwicklung zuständig. Seine Schwerpunkte sind dabei Attribution-Modelle und innovative
Bietalgorithmen. Vor seiner Tätigkeit bei intelliAd als CTO war er im Bereich der SEA-Optimierung
unter anderem für den Suchwortvermarkter MIVA beratend tätig.
Herausgeber:
Das unabhängige Technologieunternehmen intelliAd
bietet eine integrierte Plattform für Tracking und
360-Grad-Optimierung aller Online-Marketingaktivitäten.
Mit dem intelliAd Multichannel-Tracking kann die Leistung
der Kanäle SEA, SEO, Social-Media, Display, Direct-Traffic,
Preissuchmaschinen, Newsletter, Affiliate-Marketing
und Telefon gemessen und die Customer-Journey
kanalübergreifend ausgewertet werden. In Kombination
mit dem leistungsstarken Bid-Management können
Agenturen und Werbungtreibende die Performance ihrer
Online-Kampagnen nachhaltig steigern und ihr gesamtes
Werbebudget effizient einsetzen. Namhafte Unternehmen
wie Air Berlin, Immonet, O2, weg.de, Medion, ad agents,
pilot, iProspect, Zieltraffic, plan.net und explido
vertrauen auf intelliAd.
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