Nico Zorn
Online Marketing Manager

Woher kommen meine besten Kunden?


Attribution im Online Marketing

Reports im Online-Marketing listen meist, aus welchen Kanälen Besucher kamen: Organisch (Suchmaschinensuche), PPC (bezahlte Suche/Anzeigen), Social Media, speziell getaggte Kampagnen etc. Oft entgeht dabei, dass auch andere Kanäle Anteile an einem Kauf oder Lead (einer Conversion) hatten. Denn in der Standard-Implementation ordnen Google Analytics und andere Tools meist eine einzige Quelle zu.


Wie funktioniert Attribution?

Attribution nennt man den Marketing-Prozess, in dem alle Berührungspunkte mit einem Kunden identifiziert werden, die zu einem Kauf beitragen. Die mittlerweile abgedroschene Frage, die die Probleme aufzeigt: Wer macht schon einen Heiratsantrag beim ersten Date?

Nur wenige Besucher kaufen etwas sofort; und wenn, dann meist im austauschbaren Niedrigpreissegment, bei dem sich Vergleichen nicht lohnt. Bei größeren Anschaffungen sieht es anders aus. Hier geht regelmäßig eine Recherche voraus. Eine typische Customer Journey wäre beispielsweise diese:

Holger möchte eine neue Holzbank für seinen Garten kaufen. Er sucht zunächst auf Google und klickt auf ein Ergebnis (Kanal: Organisch), kauft aber zunächst doch nicht. Dienstag sieht er ein Remarketing-Werbebanner, das ihn an die Bank erinnert. Er klickt zwar (Kanal: PPC), ist sich aber immer noch unschlüssig. Zwischendurch liest er einige Vergleichsartikel und Bewertungen (nicht getrackt). Schließlich kauft er am Freitag, nachdem er die Seite über ein selbst gesetztes Lesezeichen besucht (Kanal: Direkt). Welchem Kanal sollte dieser Kauf jetzt zugeordnet werden?


Attribution in Google Analytics


Standardattribution

Google Analytics würde diesen Kauf ohne Anpassung dem Kanal PPC zuordnen. Denn GAs Standard-Implementation sieht den Letzten indirekten Klick vor. Das Problem: Die SEO-Bemühungen über den Organischen Kanal spielen keine Rolle mehr. Ohne den Shop zu finden, hätte Holger das Remarketing-Banner aber nie gesehen und auch nicht geklickt. Das Bild wird also verzerrt.


Andere Attributionsmodelle

Google Analytics gibt die Möglichkeit, Attribution anzupassen:

Letzte Interaktion würde im Beispiel zu Direkt führen. Das ist oft noch schlechter, impliziert es doch, dass Holger ganz direkt zu diesem Shop ging – ohne ihn zu kennen?!

Erste Interaktion kehrt dies um: Die Conversion wird Organisch zugeordnet. Das verfälscht aber ebenfalls – es wurde ja eben nicht sofort und nur über SEO verkauft. Wie gesagt: Die Sache mit dem ersten Date.

Letzter AdWords-Klick macht meiner Meinung nach keinen Sinn: Sobald ein Werbeklick dabei ist, bekommt dieser Kanal alles – egal wann er genutzt wurde.

Linear klingt besser: Alle beteiligten Kanäle bekommen den gleichen Anteil. Bei Holger also je 33% für Organisch, PPC, Direkt. Aber man erinnere sich ans Schulsportfest: Wer hat sich über Teilnehmerurkunden wirklich gefreut? Lineare Attribution ist wie Sport ohne Zeitmessung. Im Wettkampf zählt aber die Leistung und in der Attribution somit auch die Conversion. Eine pauschale Gleichbehandlung aller Berührungspunkte scheint daher auch nicht das Wahre.

Um dies zu beheben bietet Google zwei Modelle:

Zeitverlauf bewertet neuere Berührungspunkte mit dem Kunden höher. War der letzte Kontakt vor einem Jahr, spielt er vermutlich kaum eine Rolle; war er vor wenigen Stunden, ist er ziemlich wichtig. Einstellbar ist eine Halbwertszeit, der Standard ist 7 Tage. Nach diesem Zeitraum halbiert sich das Gewicht eines Berührungspunkts. Beispiel: Nehmen wir an, Holger hätte die drei Aktionen mit je 7 Tagen Abstand durchgeführt. Damit hätte Direkt einen vollen, PPC einen halben und Organisch einen Viertelanteil. 1+0,5+0,25=1,75 => Direkt 57% (1/1,75); PPC 29% (0,5/1,75); Organisch 14% (0,25/1,75).

Positionsbasiert ordnet der ersten, der letzten und den verbleibenden Berührungspunkten einen Anteil zu. Als Standard vergibt Google je 40% für ersten und letzten Kontakt und verteilt 20% auf die mittleren. Die Logik: Sowohl der Erstkontakt (Initial Awareness) als auch der abschließende Verkauf sind besonders wichtig.

In Details kann man diese Attributionsmodelle weiter anpassen und um weitere Faktoren ergänzen, z. B. die Länge der Halbwertszeit oder Zusatzgewichtung bei besonderen Bedingungen.


Welches Attributionsmodell ist das beste?

Es gibt kein für alle bestes Modell. Ohnehin wird dies selten ein unangepasstes Standardmodell sein. Stehen nur diese zur Auswahl, favorisiere ich Zeitverlauf oder Positionsbasiert. Besser ist es jedoch, die Ziele der eigenen Website im Blick zu haben und vorhandene Daten zu nutzen. Mit diesen lassen sich die Modelle anpassen. Interessant sind beispielsweise folgende Fragen: Wie lange benötigen User zur Conversion? Wie tief nutzen sie die Website? Will ich Newsletter-Anmeldungen oder aktivierte Benachrichtigungen bei Verfügbarkeit einfließen lassen? Sollen möglicherweise Offline-Conversions oder andere Daten importiert und zusammengeführt werden?


Attributionsmodelle vergleichen

Hier kann es sehr schnell komplex werden. Daher bietet Google Analytics‘ Modellvergleichstool die Möglichkeit, drei unterschiedliche Attributionsmodelle direkt miteinander zu vergleichen. Im Punkt Multi-Channel-Trichter sieht man zudem weitere Daten, z. B. wie häufig mehrere Kanäle beteiligt sind und wie lange es zum Abschluss dauert.

 

Attribution im Online Marketing: Top Conversion Pfade, BeispielAttribution Online Marketing: Kanalüberschneidung

 

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