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Im Digitalmarketing möchte man das Marketing-Budget möglichst sinnvoller einsetzen, um einen User durch einzelnen Berührungspunkt (oder mehreren Berührungspunkten) zu beeinflussen und zugewinnen, so dass er die Kaufentscheidung trifft oder zur einer Conversion kommt. Die Datenattribution dient genau für die Analyse dazu um die Antwort auf dieser Frage: Welche Kanäle sind wie wichtig sind im Zusammenhang mit einer Konversion? zu beantworten.

«Die Datenattribution gilt als heiliger Gral des Online-Marketings, da die verschiedenen Marketing-Kanäle unterschiedlichen Anteil am Erfolg haben können, das Marketing-Budget aber möglichst effizient eingesetzt werden soll»

Tom Alby, Einführung in die Webanalyse Kapital 19 «Attribution berechnen»

Nach meiner Teilnahme an dem Unterricht « Digitalmarketing – Daten» von Chris Beyeler (Zentrum Bildung Baden), möchte ich gerne euch mit diesem Blog zum Thema «Datenattribution» einen kleinen Einblick geben: wie Datenattribution funktioniert, welche Attributionsmodelle es gibt und wie sie verwendet werden, und welche Herausforderungen in Zusammenhang mit der Datenattribution stehen. 

Inhaltsverzeichnis

Was ist Datenattribution?

Warum ist Datenattribution so wichtig?

Welche Attributionsmodelle gibt es?

Beispiele mit einfacher Attributionsmodellen

Wie funktioniert Datenattribution in Google Analytics

tl;dr (Zusammenfassung)

 

Was ist Datenattribution?

 Attribution beschreibt in der Psychologie allgemein das Zuschreiben von Ursachen für Handlungen und Verhaltensweisen.

In einem Datenstruktur beschreibt ein Attribut eine Eigenschaft einer Entitätsmenge.

Jede Entität besitzt eine definierte Anzahl an Attributen (Eigenschaften), die sich eindeutig von anderen Entitäten des gleichen Entitätstyps abgrenzen.

Zum Beispiel: in Bezug auf Kundendaten, ist jede Kundenkontaktdaten ein Datensatz (Entität).  Jede Kontaktentität besitzt verschiedenen Attributen wie: Alter, Interesse, Sex, Bildungsgrad, etc.

Die Datenattribution im Marketing kann man als Prozess beschrieben werden, während dessen verschiedene relevante Marketing-Berührungspunkte (Touchpoints) eines Kunden identifiziert werden, denen dieser in den Vorwegen eines Kaufs ausgesetzt war. Den einzelnen Punkten werden im weiteren Verlauf je eigene Werte (finanzielle wie pragmatische) zugeschrieben. Bei den Touchpoints kann es sich beispielsweise um Interaktionen wie dem Konsum einer TV-Werbung, online Preisvergleiche einholen, den Klick auf einem Banner oder ähnliches handeln.

Diese Werte werden nach der Relevanz, die ein Berührungspunkt für den Kauf/die Kaufentscheidung des Kunden hat, eingeteilt und dann entsprechend finanzielle Zuwendungen festgelegt. Dabei kann es sich auch um eine Conversion handeln, die keinen Kauf beinhaltet, sondern eine Registrierung oder eine Anfrage, sodass keine Geldmittel verteilt werden, sondern lediglich der Verdienst verschiedener Berührungspunkte evaluiert wird.

 

    Warum ist Datenattribution so wichtig?

    Bei der Datenattribution ist das Ziel herauszufinden, welche Berührungspunkte in welcher Reihenfolge einen User derart beeinflussen, dass es zu einer Conversion kommt. Dabei kann die Profitabilität einzelner Berührungspunkte überprüft werden. So können die Kosten für das Marketing in Folge einer Attribution sinnvoller verteilt werden. Damit wird der wichtige KPI ROAS (Return of Advertising Spend) deutlich steigen.

     Für ein sinnvolles Attributionssystem ist es zudem vonnöten, die Zusammenhänge zwischen einzelnen Berührungspunkten aufzudecken und diese Erkenntnisse zu nutzen. Der heutige Fortschritt im Web- und IT-Bereich ermöglicht, beinah jeden dieser Berührungspunkte nachzuvollziehen, wie es sich mitunter beim Ad Tracking offenbart.  

     

    Welche Attributionsmodelle gibt es?

    Die Attributionsmodelle im Digitalmarketing unterscheiden sich in zwei Hauptkategorien, nämlich statisches Attributionsmodell und dynamisches Attributionsmodell.

     Einfache statische Attributionsmodelle (Single Source Static Attribution):

    «Einfache Modell» bedeutet: dieses Modell weist einem Berührungspunkt in der Customer-Journey Kette zur Conversion den Verdienst zu.

    First Click-Modell:

    Der erste Klick in der Customer-Journey Kette zählt. Das heisst, der Klick, durch den der Benutzer zum ersten Mal auf die eigene Website kam, zählt.

    Last Click-Modell:

    Der letzte Klick in der Customer-Journey Kette zählt, das heisst, egal durch welchen Kanal ein Benutzer vorher auf die Seite kam: Es zählt nur der letzte Kanal.

    Last Non-Direct-Click-Modell:

    Der Letzte Klick, der nicht direkt in der Customer-Journey Kette war, zählt als der letzte Kanal.

    Als weitere statische Attributionsmodelle gibt es: Lineares Modell, U-Shape Modell, Time Decay Model. Solchen Modellen weissen mehreren Berührungspunkten in der Customer-Journey Kette zur Conversion den Verdienst zu.

    Beispiele mit einfacher Attributionsmodellen

     Die einfachen statischen Attributionsmodelle sind weniger genau, da es andere Berührungspunkte aussen vorlässt.

    Wie die Datenattribution im Rahmen einer Customer Journey erfolgt, zeigen die folgenden Beispiele. Die vorausgesetzte Customer Journey Kette sieht dabei wie folgt aus:

     

    SEA: Search Engine Advertising, zum Beispiel Google Ads

    DTI: Direct Type-In, also Direkteingabe

    Display: Zum Beispiel ein Werbebanner

    NL: Newsletter

    SEO: Search Engine Optimization, zum Beispiel Google Suchmaschinenoptimierung

    DTI: Direct Type-In, Direkteingabe

    $: Konversion, zum Beispiel Kauf oder Anfrage eines Produkts über die Webseite

    Beispiel First Click-Modell:

    In dieser Customer-Journey Kette zählt der erste Berührungspunkt SEA zur Konversion. First Click Modell wird am meisten verwendet für neuen Produkten und Marken, zum Beispiel Werbung durch eine Suchmaschinen-Anzeige.

      

     Beispiel Last Click-Modell:

    In dieser Customer-Journey Kette zählt der letzte Berührungspunkt DTI: Direkteingabe zur Konversion.

     Datenattribution

    Beispiel Last Non-Direct-Click-Modell:

    Dabei ist die Direkteingabe allerdings ein Berührungspunkt, der mit geringer Wahrscheinlichkeit massgeblich für die Kaufentscheidung eines Webseiten-Visitors ist. Deshalb wird das Attributionsmodell letzter Kontakt üblicherweise zugunsten des Modells letzter indirekter Kontakt verworfen. Die Attribution sieht dann so aus:

    Datenattribution

      Beispiel Lineares Modell (Equal Weight Model):

    Alle Kanäle bekommen die gleiche Attribution, geteilt durch die Anzahl der Kontaktpunkte. Equal Weight heisst es bei jedem Berührungspunkt der gleiche Wert (Customer Credit) zugewiesen wird.

     Datenattribution

     Dynamisches Attributionsmodell

     Ein dynamisches Attributionsmodell ist von Datengetriebene Modell. Das Modell verteilt den Wertbeitrag dynamisch auf den verschiedenen Berührungspunkten und besitzt folgenden «dynamischen» Eigenschaften:

    • Verwendung von datengetriebenen Algorithmen (Algorithmic Attribution); z.B. ausgehend vom Kauferlös finanzielle Mittel an die Berührungspunkte verteilen, die sie aufgrund ihrer Relevanz für die Kaufentscheidung „verdienen“.
    • Das Modell wird durch dynamische Algorithmen mit Parametern sowohl aus der Vergangenheit als auch in der Zukunft, ständig angepasst.
    • Datengetriebe Algorithmen benötigen ein Minimum an Rohdaten, z.B. Google Analytics gibt an, dass innerhalb von 28 Tagen mindestens 1000 Conversions generiert werden müssen, damit das datengetriebene Modell verfügbar ist.

     

     

    Wie funktioniert Datenattribution in Google Analytics

     Google Analytics verwendet standardmässig das Attributionsmodell letzter indirekter Klick. Alle Analysen und Berichte ausserhalb der Berichte zu Multi-Channel-Trichtern verwenden diese Attribution.Datenattribution

     Quelle: https://analytics.google.com/analytics/academy/

    Wie sich hier zeigt, ist Google Attribution von folgenden Prozessen beeinflusst:

    Unify Data / Unifizieren von Daten: Google Attribution übernimmt Daten über Adwords, Goolge Analytica und DoubleClick Search ohne jegliche zusätzlichen Tagging.

    Analyse Performance / Analysieren der Leistung: Der selektierten Attributionsmodel wird über Geräten und Kanälen verwendet.

    Take Action: Google Attribution sendet automatisch die Auswertung zurück für einfache Berichterstattung und Optimierungen.

    Google Attribution steht als kostenlose und Premium Version zur Verfügung. Mit dem Tool sollen Werbetreibende die Wirkung ihrer Marketing Massnahmen sowohl kanal- als auch geräteübergreifend analysieren können. Um dies zu ermöglichen, verbindet Google Attribution die Daten der anderen Tools aus dem Google Produktportfolio, wie AdWords, DoubleClick Search und Analytics. Daraufhin werden die gesammelten Daten auf Grundlage des ausgewählten Attributionsmodells für alle Geräte und Kanäle bereitgestellt.

    Um in den Berichten zu Multi-Channel-Trichtern eine alternative Attribution zu verwenden, ruft man die Verwaltung von Google Analytics auf. Dort findet man in den Einstellungen zur Datenansicht den Punkt Attributionsmodelle. An dieser Stelle kann man ein neues Modell erstellen. Zur Auswahl stehen die folgenden Standardmodelle:Datenattribution

    • Linear
    • Erste Interaktion
    • Letzte Interaktion
    • Zeitverlauf
    • Positionsbasiert

    Ausserdem kann man noch Einstellungen zu Gewichtung und Tracking-Zeitraum machen. Die hier alternativ eingerichteten Modelle steht man nun in den Muti-Channel-Trichter-Berichten zur Verfügung.

    Um sie zu verwenden, geht man in den Bericht Conversions > Attribution > Modellvergleichstool. Wählt man im Tool ein Zuordnungsmodell aus (beispielsweise Letzte Interaktion). Die Tabelle zeigt die Anzahl der Conversions (oder den Conversion-Wert, abhängig von dieser Auswahl) für die einzelnen Channels an, wie durch das betreffende Modell berechnet. Man kann jeweils bis zu drei Zuordnungsmodelle auswählen und die Ergebnisse für die einzelnen Modelle in einer Tabelle vergleichen.

     Datenattribution

    tl;dr (Zusammenfassung)

     

    Die Datenattribution spielt eine ganz zentrale Rolle für das Messen von Erfolg im Online-Marketing:

    1. Datenattribution beschreibt die Zuordnung von Conversions zu einzelnen Berührungspunkten in einer Customer Journey.
    2. Mit Attributionsmodellen soll der ideale Marketing-mix identifiziert werden so dass limitierte Marketingbudget für eine maximale Anzahl Covertions ausgegeben wird.
    3. Statische Attributionsmodelle vergleichen meistens den letzten Klick vor der Conversion mit einem anderen klick oder mehreren Klicks davor.
    4. Dynamische Attributionsmodelleverwenden datengetribene Algorithmen. Alle Kombinationen der Berührungspunkte, ausgehend von einer Conversion, durchgerechnet.
    5. Neue Produkte und Marken benötigen eher eine First-Click Attribution.
    6. Im Google Analytics stehen einige komfortable Standard Attributionsmodelle zur Auswahl: Linear; Erste Interaktion; Letzte Interaktion; Zeitverlauf; Positionsbasiert.

     Quellenangaben: