- Linear-Attribution:
- Jede Interaktion im Conversion-Pfad erhält die gleiche Gewichtung.
- Vorteil: Einfach zu verstehen
- Nachteil: Keine Unterscheidung nach Wichtigkeit oder zeitlicher Nähe zur Conversion.
- Time-Decay-Attribution:
- Touchpoints, die näher am Conversion-Zeitpunkt liegen, werden stärker gewichtet.
- Vorteil: Berücksichtigt, dass spätere Interaktionen oft ausschlaggebender sind.
- Nachteil: Erste Touchpoints, die das Interesse geweckt haben, werden unterbewertet.
- Position-Based (U-förmig) Attribution:
- Erster und letzter Touchpoint erhalten den größten Teil der Anerkennung, während die dazwischenliegenden Schritte gleichmäßig weniger Anteil bekommen.
- Vorteil: Berücksichtigt sowohl den initialen Kontakt als auch den finalen Auslöser.
- Nachteil: Mittlere Touchpoints werden möglicherweise unterschätzt.
- Datengetriebene Attribution (Data-Driven):
- Nutzt Algorithmen und Machine Learning, um basierend auf Nutzerdaten die tatsächliche Einflussstärke jedes Touchpoints zu ermitteln.
- Vorteil: Objektiv, anpassungsfähig und liefert präzisere Erkenntnisse.
- Nachteil: Erfordert ausreichend Daten und komplexe Technologie.
Vorteile der Multi-Touch-Attribution
- Präziseres Verständnis der Customer Journey:
- Unternehmen sehen, wie verschiedene Kanäle zusammenwirken, um die Conversion wahrscheinlicher zu machen.
- Effizientere Ressourcenverteilung:
- Werbebudgets können besser auf die Kanäle verteilt werden, die tatsächlich Wert liefern.
- Strategische Planung:
- Erkenntnisse aus der Multi-Touch-Attribution helfen bei der langfristigen Marketingplanung und Kampagnenoptimierung.
- Anerkennung aller Kanäle:
- Auch Kanäle, die nicht direkt zum Kauf, aber zum Markenaufbau und Interesse beigetragen haben, werden gewürdigt.
Herausforderungen der Multi-Touch-Attribution
- Datenqualität und -verfügbarkeit:
- Umfassende Daten über alle Kanäle und Geräte müssen erhoben werden, was durch Datenschutz, Cookiesperren oder Ad-Blocker erschwert werden kann.
- Komplexität:
- Die Erstellung, Verwaltung und Interpretation von Multi-Touch-Attribution erfordert Fachwissen, Tools und Ressourcen.
- Technische Anforderungen:
- Datengetriebene Modelle benötigen fortgeschrittene Analysetools, Machine-Learning-Modelle oder BI-Software.
- Lange Customer Journeys:
- Bei komplexen Kaufentscheidungen (z. B. B2B oder hochpreisigen Produkten) kann die Customer Journey sehr lang sein, was das Modell weiter verkompliziert.
Best Practices für Multi-Touch-Attribution
- Klare Ziele setzen:
- Festlegen, welche KPIs (z. B. Umsatz, Leads, Engagement) im Vordergrund stehen.
- Passendes Modell wählen:
- Je nach Branche, Kaufzyklus und Datenverfügbarkeit das passende Attributionsmodell wählen (Linear, Time-Decay, Data-Driven etc.).
- Datenqualität sicherstellen:
- Tools und Prozesse implementieren, um akkurate und umfassende Tracking-Daten zu erhalten.
- Kontinuierliche Optimierung:
- Ergebnisse regelmäßig analysieren und Attributionsmodelle bei Bedarf anpassen.
- Interdisziplinäre Zusammenarbeit:
- Marketing, Vertrieb und IT sollten zusammenarbeiten, um Daten zu interpretieren und Handlungsmaßnahmen abzuleiten.
Beispiel für Multi-Touch-Attribution
Angenommen, ein Kunde stößt zuerst über eine Google-Suche auf die Marke (erster Touchpoint), sieht anschließend eine Display-Anzeige, erhält dann einen Newsletter, klickt auf einen Link in einer Social-Media-Ad und tätigt schließlich den Kauf über eine Suchanzeige.
- Linear-Modell: Jede der 5 Interaktionen erhält 20 % Anerkennung.
- Time-Decay-Modell: Der letzte Klick (Suchanzeige) erhält z. B. 40 %, der davor (Social-Media-Ad) 30 %, der Newsletter 15 %, die Display-Anzeige 10 % und die erste Google-Suche 5 %.
- Datengetriebene Attribution: Ein fortschrittlicher Algorithmus könnte auf Basis von Nutzerdaten berechnen, dass Social-Media-Ad und Newsletter stärker gewichtet werden, falls diese erfahrungsgemäß den größten Einfluss haben.
