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Inkrementalität ist etwas, über das in den letzten Jahren in Bezug auf die bezahlte Suche oft gesprochen wird. Nachdem die Effektivität von Kampagnen - insbesondere bei Verwendung des Attributionsmodells des letzten Klicks - festgestellt wurde, sind die Budgets im Laufe der Jahre gestiegen und immer mehr Unternehmen nutzen diesen Kanal standardmäßig. Angesichts der Entwicklungen in der Online-Landschaft, wie der Einführung anderer Attributionsmodelle, fragen sich die Unternehmen: Geben wir zu viel Geld aus? Verbrennen wir nicht einfach nur Geld? Oft sind dies Fragen, die Spezialisten von Führungskräften gestellt werden. Durch die Messung der Inkrementalität kann dies (ent)bewiesen werden. Das ist genau das, was Wehkamp getan hat und warum sie es getan haben. Während der Veranstaltung Friends of Search präsentierten Mitch Komen und George Radix von Wehkamp ihre Methode zur Messung der Inkrementalität, die Ergebnisse und die Schlussfolgerungen. In diesem Artikel werden wir die wichtigsten Erkenntnisse hervorheben, die sie gewonnen haben.
GEO-Experimente
Auf der Grundlage dieser Fragen beschloss Wehkamp, ein Experiment zu entwickeln und 4 Wochen lang durchzuführen. Ihr Testansatz: Geo-Experimente. Indem sie die Niederlande in zwei Teile teilten, schufen sie eine Test- und eine Kontrollgruppe. Vor der Durchführung des Experiments wurde eine Trendanalyse auf der Grundlage historischer data durchgeführt, um die kausalen Auswirkungen messen zu können: Wie wäre die Leistung gewesen, wenn die Kampagnen nicht abgeschaltet worden wären? Gut zu wissen:
1) Das von Wehkamp verwendete Zurechnungsmodell: letzter nicht-direkter Klick mit einer Reichweite von 7 Tagen
2) Es handelt sich um alle Nicht-Marken-Kampagnen (Marken-Kampagnen wurden bei Wehkamp aufgrund eines früheren Inkrementalitätsexperiments bereits abgeschafft)
3) Das Experiment wurde für Google und Microsoft Ads durchgeführt
4) First-party data wurde verwendet, um Erkenntnisse über aktive, neue und reaktivierte Kunden zu gewinnen.
Die kurzfristigen Auswirkungen
Bereits am ersten Tag gab es eine spürbare Auswirkung auf den Traffic. Am Ende des Experiments, unabhängig von der Zuordnung, können diese Effekte als die inkrementelle Wirkung der bezahlten Suche für Wehkamp betrachtet werden: -15% Traffic. +2,7% Konversionsrate, -13% Bestellungen, -9,1% Umsatz, -13% Gewinn, -40% Akquisition (Neukunden) und -31% reaktivierte Kunden. Das Ergebnis: 30% Überbewertung beim ROAS (Return on Ad Spend) oder 8% Überbewertung beim POAS (Profit on Ad Spend).
Die langfristigen Auswirkungen
Die Auswirkungen auf neue Benutzer und reaktivierte Benutzer waren die größte Erkenntnis und die größte Sorge. Und warum? Bei genauerer Betrachtung der Zahlen zeigte sich, dass die Umsatzverluste bei treuen Kunden (-12%) geringer waren als bei anderen Kunden (-24%). Bei der Betrachtung der langfristigen Auswirkungen und der Berechnung des ‘entgangenen zukünftigen Wertes’ von Kunden, die im Testzeitraum nicht akquiriert wurden, indem die Leistung des aktiven Kundenstamms analysiert wurde, stellte sich außerdem heraus, dass die Anzahl der Bestellungen und der Umsatz, der Jahr für Jahr von diesen treuen Kunden generiert wurde, linear anstieg. Einen Kunden kurzfristig nicht zu benötigen, ist also ein langfristiger Verlust, denn neue Kunden können zu treuen Kunden werden, wenn sie betreut werden.
(Langfristige Auswirkungen = Verlust von Neukunden + Verlust von reaktivierten Kunden * Kundenwert im nächsten Jahr)
Namensnennung
Die Ergebnisse sind natürlich abhängig von dem verwendeten Attributionsmodell. Wehkamp verwendete das nicht-direkte Last-Click-Modell mit einer Reichweite von 7 Tagen. Hier lag der inkrementelle ROAS nach dem Experiment bei -30%. Bei Verwendung des MTA-Modells (Multiple Touch Attribution) betrug der inkrementelle ROAS +2%. Dies zeigt, wie sehr sich die Verwendung eines Attributionsmodells auf die Ergebnisse auswirkt und wie wichtig es ist, zu entscheiden: Was ist die ‘Wahrheit’ für Ihr Unternehmen?
Wichtigste Schlussfolgerungen
- Inkrementelle Experimente helfen Ihnen, den Wert der bezahlten Suche zu messen und die Effektivität des Marketingbudgets zu erhöhen. Sie helfen auch bei Gesprächen mit dem höheren Management.
- Geo-Experimente sind eine großartige Möglichkeit, dies zu erreichen.
- Sie möchten der Wahrheit so nahe wie möglich kommen, also treffen Sie Entscheidungen darüber, was für Ihr Unternehmen die Wahrheit ist? Je detaillierter die Metriken sind, desto besser: bevorzugen Sie zum Beispiel POAS gegenüber ROAS und verwenden Sie ein Multi-Touch-Attributionsmodell (MTA) anstelle eines Last-Click-Modells. Versuchen Sie außerdem, so viel First Party data wie möglich zu verwenden.
- Der Wert der Kunden steigt im Laufe der Zeit. Loyale Kunden sind Markenbotschafter. Auch wenn Sie weniger von abgeschalteter Werbung betroffen sind, sollten Sie die Werbung für treue Kunden nicht einstellen. Sie wollen nicht, dass diese zu einem Konkurrenten abwandern.
- Kein Unternehmen ist gleich und kein Experiment führt zu den gleichen Ergebnissen. Testen Sie sich selbst und finden Sie heraus: Welchen Wert hat die bezahlte Suche für Sie?
*Dieser Artikel basiert auf der Präsentation von Mitch Komen und George Radix von Wehkamp.
