NACHRICHTEN / EINBLICKE
5. Januar 2021
Marketing-Attributions-Tools wie Facebook Attribution, Google Analytics und Adobe Analytics können Marketern helfen, einzigartige Einblicke in das Verhalten ihrer Kunden über verschiedene Kanäle und Touchpoints hinweg zu gewinnen - aber nur, wenn sie sie richtig einrichten. Katharina Zilke, Leiterin der Abteilung Social Media bei Artefact Deutschland, erläutert die fünf Schritte, die Marketer unternehmen können, um sich die besten Erfolgschancen zu sichern.
Schritt #1. Master data Sammlung
Unabhängig davon, welches Attributionstool Sie verwenden, ist es wichtig, es mit ausreichend hochwertigem data zu versorgen. Die Customer Journeys von heute sind lang, komplex und nichtlinear. Daher ist es wichtig, dass Sie alle Berührungspunkte, Ereignisse und Interaktionen mit Ihrem Attributionstool miteinander verbinden. Die Messung von Kanälen in Silos ist ineffizient und verhindert, dass Sie einen ganzheitlichen Überblick über die Reise Ihrer Kunden durch alle Interaktionen erhalten.
Data eignet sich unter anderem für Attribution Tools:
- Medien und vor Ort data, wie z.B. Tracking-Tags, die in Anzeigen integriert sind, Urchin Tracking Modul (UTM) Informationen (von der URL einer Werbe-Landingpage), Website-Pixel (die das Nutzerverhalten vor Ort verfolgen) und mobile Software Development Kits (SDKs - die In-App-Ereignisse messen).
- CRM und offline data, die Integration von Konversionen in Geschäften und Offline-Ereignissen wie Telefonanrufen und Ladenbesuchen.
- Preis data, einschließlich aller Online-Medienereignisse (wie Impressionen, Klicks und Ansichten) und Offline-Ereignisse (wie Besuche und Käufe).
Schritt #2. Sichern Sie data Qualität und Konsistenz
Nachdem Sie Ihren data eingesammelt haben, ist es wichtig, ihn sauber zu halten. Wie data-Wissenschaftler uns oft erinnern: Müll rein, Müll raus. Zu den besten Praktiken gehören:
- Konsistente Benennungskonventionen erstellen
Alle Informationen, die in Ihrer Attribution reports angezeigt werden, stammen aus den verschiedenen oben genannten data-Quellen. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, dass die Namenskonventionen von einem Tool zum anderen konsistent sind, dass Segmente, Ereignisse, Platzierungen und Formate abgeglichen werden und dass Sie eine deduplizierte und ganzheitliche Sicht auf alle Interaktionen erhalten. - Zuweisung relevanter Kategorien
Die Kanalgruppierung ist ein regelbasierter Prozess, der Traffic-Quellen in verschiedene Kategorien wie ‘bezahlt’, ‘organisch’ und ‘direkt’ einteilt. Mit den Attributionstools können Sie auf die standardmäßige Kanalgruppierung reports zugreifen und Ihre eigenen Ansichten erstellen und/oder auf detaillierte reports zugreifen, um Ihre Gruppen nach Bedarf neu zu organisieren. Nicht relevante Quellen können somit gelöscht werden, um Verzerrungen in Ihrem reports zu vermeiden. - Aufrechterhaltung der Qualitätssicherung
Wie bei jeder Industrialisierung von data-Strömen (in unserem Fall Kosten-, CRM- und/oder Offline-data) sollten Sie sicherstellen, dass Qualitätssicherungsprüfungen implementiert werden, um im Falle von gestörten data-Übertragungen Alarm zu schlagen. Attributions-Tools bieten oft integrierte Diagnosen an, die die korrekte Integration kontinuierlich überprüfen.
Schritt #3. Modell erfolgreich
Sobald alle Ihre data gesammelt und abgeglichen sind, ist es an der Zeit, den einzelnen Touchpoints, mit denen Ihre Nutzer interagiert haben, eine Gewichtung für die Konversion zuzuweisen. Die Zuweisung der Gewichtung erfolgt nach einem bestimmten Modell, um zu erklären, welche Schlüsselfaktoren den Nutzer zur Konversion bewegt haben.
Es gibt zwei Modelle:
- Regelbasierte oder heuristische Modelle folgen einem Top-Down-Ansatz, bei dem Sie entscheiden, welche Position auf der Reise den größten Einfluss auf die endgültige Konversion hat. Sie sind oft der erste Schritt zur Attribution auf der Grundlage von Geschäftshypothesen, da sie wenig Einrichtungsaufwand erfordern und transparent sind. Sie werden häufig verwendet, um eine historische Performance-Basislinie zu erstellen und die Optimierung von Einzelkanal-Kampagnen zu verbessern.
- Modelle mit Data-Antrieb folgen Sie den wissenschaftlichen Algorithmen des data, die Kredite auf der Grundlage des geschätzten inkrementellen Werts zuweisen. Dieser Bottom-up-Ansatz ist näher an der Realität, da data das Gewicht der Kanäle bei der endgültigen Umwandlung unabhängig von ihrer Position in der Customer Journey ermittelt.
Die Suche nach dem besten und genauesten Attributionsmodell kann sich massiv auf die Budgeteffizienz auswirken. Um das richtige Modell für Sie zu finden, führen Sie einen Conversion Lift durch, um die mit einem bestimmten Kanal verbundenen zusätzlichen Conversions zu ermitteln. Testen Sie außerdem mehrere Attributionsmodelle und Lookback-Fenster und vergleichen Sie, welche Kombination den Conversion-Lift-Ergebnissen am nächsten kommt.
Schritt #4. Verbessern Sie die Analyse
Sobald Ihre Aktivierung(en) gelaufen ist (sind) und Sie genügend data sammeln konnten, können Sie erste Erkenntnisse und Lerneffekte aktivieren. Bevor Sie Ihre Kampagnenstrategie entwerfen, sollten Sie darüber nachdenken, was Sie lernen wollen und wie Sie es messen werden (welche Methodik werden Sie verwenden? Welche KPIs? Brauchen Sie Kontrollgruppen? usw.).
Wenn Sie Attributions-Tools von Plattformen verwenden, können Sie mit den nativen Berichtsfunktionen erweiterte Erkenntnisse gewinnen und Fragen wie diese beantworten: Welches sind die häufigsten und effektivsten Wege der Verbraucher zur Konversion? Welche Kanäle werden am häufigsten genutzt und in welcher Reihenfolge? Und welche Kanäle haben den größten Einfluss auf die endgültige Konversion?
Sie können viele Variablen auswählen und mit ihnen spielen, z.B. das Rückblicksfenster, das Attributionsmodell und den Conversion-KPI. Benutzerdefinierte Ansichten ermöglichen es Ihnen, Ihre reports nach Kampagne, audience oder Anzeige aufzuschlüsseln.
Schritt #5. Gehen Sie weiter mit rohen data-Exporten und Dashboarding
Wenn das native Reporting von Attributions-Tools Ihre Erwartungen nicht ganz erfüllt, können Sie mit Tools wie Data Studio, Tableau und Klipfolio auf Ihre Attribution data durch Dateiextraktion oder über spezielle APIs zugreifen.
Auf diese Weise können Sie das data neu verarbeiten und umwandeln, um Ihre eigenen KPIs zu erstellen (falls diese nicht in nativen Lösungen verfügbar sind). Außerdem können Sie das data mit speziellen Visualisierungstools verknüpfen, um Ihre eigene Aufschlüsselung zu erstellen und Ihre eigenen Ansichten und Diagramme für die Analyse zu entwerfen.
Meistens handelt es sich bei den zugänglichen data um aggregierte data, die der vordefinierten Taxonomie entsprechen. Um auf die detailliertesten rohen data zuzugreifen, müssen Sie die Verknüpfung aktivieren und spezielle Tools wie Ads Data Hub für Google data und Advanced Analytics für Facebook verwenden.
Vorurteile und Fallstricke
Abschließend sollten Sie sich darüber im Klaren sein, dass kein Attributionstool perfekt ist, ganz gleich, was Sie in data eingeben. Wenn Sie Tools vergleichen und gegenüberstellen, können Sie Diskrepanzen feststellen. Die Besuche auf der Landing Page und die Konversionsraten können in verschiedenen Tools unterschiedlich erfasst werden, z.B. aufgrund von Konflikten zwischen der Konversionsverfolgung in Facebook und GA oder aufgrund von Cookies. Tracking-Probleme.
Die Attribution bleibt jedoch der heilige Gral für Vermarkter. Wenn Sie diese fünf Schritte befolgen, stellen Sie sicher, dass Sie Ihre Attributionstools so einrichten, dass Sie die besten Erfolgschancen haben.
