Attribution – Die Kunst der Zuweisung von Conversions zu Marketingkanälen
Die Attribution beschreibt den Prozess der Zuweisung von Conversions (z. B. Verkäufe, Leads, Anmeldungen) zu den Marketingkanälen, die an der Kundenreise (Customer Journey) beteiligt waren. Ziel ist es, herauszufinden, welche Marketingmaßnahmen welchen Beitrag zum Erfolg leisten. Dies ist essenziell, um den Return on Investment (ROI) einzelner Kanäle zu bewerten und die Marketingbudgets effizient zu verteilen.
Da Nutzer oft mit mehreren Kanälen interagieren, bevor sie konvertieren, benötigt man ein Attributionsmodell, das den Wertbeitrag der einzelnen Touchpoints realistisch darstellt. Es gibt verschiedene Modelle, die jeweils unterschiedliche Ansätze verfolgen.
Technische Beschreibung der Attribution
Die technische Umsetzung der Attribution erfolgt in der Regel über Tools wie Google Analytics 4 (GA4), Google Ads, Facebook Attribution oder durch individuelle Lösungen mit BigQuery und Data Warehouses. Solche Systeme verfolgen Nutzerinteraktionen mithilfe von Cookies, User-IDs oder Session-IDs, um zu erkennen, wie oft, wann und wo ein Nutzer mit einer Marke interagiert hat.
Tracking von Touchpoints:
- Nutzeridentifikation: Der User wird mithilfe einer Client-ID (z. B. über Cookies) oder einer benutzerdefinierten User-ID (z. B. bei eingeloggten Nutzern) identifiziert.
- Erfassung der Interaktionen: Alle Interaktionen (Klicks, Seitenaufrufe, Videoaufrufe usw.) werden als „Events“ aufgezeichnet.
- Speicherung der Daten: Diese Daten werden in einem Event-Stream gespeichert. Systeme wie GA4 speichern solche Ereignisse in einer Hit-Datenbank.
- Attributionsregel: Das System ordnet Conversions auf Basis der verwendeten Attributionsmodelle den zuvor gesammelten Touchpoints zu.
- Berichtserstellung: In Reporting-Tools wie Looker Studio (ehemals Data Studio) oder den GA4-Reports kann der Einfluss einzelner Kanäle analysiert werden.
Typische Attributionsmodelle
- Last Click Attribution: Der letzte Klick vor der Conversion erhält 100 % der Conversion.
- First Click Attribution: Der erste Klick erhält 100 % der Conversion.
- Lineare Attribution: Jeder Touchpoint erhält den gleichen Anteil.
- Zeitverlauf-Attribution: Je näher der Touchpoint an der Conversion ist, desto mehr Gewicht erhält er.
- Positionsbasierte Attribution (U-förmig): Erster und letzter Klick erhalten den größten Anteil, die mittleren Klicks weniger.
- Datengetriebene Attribution: Das Modell basiert auf maschinellem Lernen, um die tatsächlichen Auswirkungen der Kanäle auf Conversions zu berechnen.
Zwei Cases für ein besseres verständnis
Case 1: Online-Shop – Last-Click-Modellberschrift ein
Situation: Ein Online-Shop für Matratzen möchte wissen, welcher Kanal den größten Einfluss auf Conversions hat.
- User Journey:
- Attribution im Last-Click-Modell:
- Last-Click-Modell: Der Kauf wird dem „Direct Traffic“ (Direkter Zugriff) zugeordnet, da der direkte Besuch die letzte Interaktion war.
- Nachteil: Die anderen Kanäle (Google Ads, E-Mail, Facebook) erhalten keinen Credit, obwohl sie den Kauf beeinflusst haben.
- Technische Umsetzung:
- In GA4 wird der „Traffic Source“ (z. B. „utm_source“) des letzten Klicks erfasst.
- Das Event purchase (Kauf) wird der Quelle „Direct“ zugewiesen.
- Im Report wird „Direct“ als der leistungsstärkste Kanal angezeigt, obwohl andere Kanäle ebenfalls zur Conversion beigetragen haben.
- Fazit aus Case 1:
- Dieses Modell bevorzugt den letzten Touchpoint und vernachlässigt die frühen Interaktionen.
- Der Shop könnte fälschlicherweise das Budget von Google Ads oder Facebook reduzieren, da deren Einfluss im Report nicht sichtbar ist.
Case 2: E-Commerce-Unternehmen – Datengetriebene Attribution
Situation: Ein Unternehmen für exklusive Schuhe verkauft über verschiedene Kanäle. Die Customer Journey ist komplexer als bei einem Standard-Einkauf.
- User Journey:
- Tag 1: Nutzer findet das Unternehmen über eine SEO-Suche (organischer Klick) und besucht die Produktseite.
- Tag 2: Nutzer klickt auf eine Retargeting-Anzeige auf Instagram.
- Tag 5: Nutzer erhält eine E-Mail mit Rabattcode und klickt auf den Link.
- Tag 7: Nutzer kehrt über eine Google Shopping-Anzeige zurück und kauft ein.
- Attribution im datengetriebenen Modell:
- Das datengetriebene Modell analysiert die Wahrscheinlichkeit, dass jeder Touchpoint die Conversion beeinflusst.
- Die Gewichtung erfolgt durch maschinelles Lernen (ML), das erkennt, dass die Instagram-Retargeting-Anzeige den Nutzer wieder auf die Seite gebracht hat.
- Die E-Mail hat ebenfalls Einfluss, da der Rabattcode möglicherweise die Conversion ausgelöst hat.
- Technische Umsetzung:
- GA4: Im datengetriebenen Modell von Google Analytics werden Touchpoints mit einem Conversion-Wert bewertet.
- Google nutzt maschinelles Lernen, um die Abhängigkeiten zwischen den Touchpoints zu ermitteln.
- Das Event purchase (Kauf) wird auf mehrere Touchpoints verteilt, z. B. 20 % für SEO, 30 % für Instagram, 25 % für E-Mail, 25 % für Google Shopping.
- Fazit aus Case 2:
- Die datengetriebene Attribution erkennt den wahren Wert der Interaktionen.
- Alle Kanäle erhalten eine anteilige Gutschrift für die Conversion.
- Das Unternehmen kann Budgets besser verteilen, z. B. für Instagram-Retargeting, da der Einfluss sichtbar wird.
Fazit
Die Wahl des richtigen Attributionsmodells hängt stark von den Zielen des Unternehmens ab. Während ein Last-Click-Modell einfach und schnell umsetzbar ist, liefert die datengetriebene Attribution wesentlich genauere Einblicke in die Customer Journey. Technisch gesehen erfordert die datengetriebene Attribution jedoch den Einsatz von maschinellem Lernen und Zugriff auf umfangreiche User-Tracking-Daten, was in GA4 mittlerweile standardisiert ist.
In der Praxis sollten Unternehmen, die mehrere Kanäle (SEO, SEA, E-Mail, Retargeting) einsetzen, keine reinen Last-Click-Berichte verwenden. Vielmehr sollten Attributionsberichte in GA4, Google Ads oder Facebook genutzt werden, die datengetriebene Modelle bieten. Dies ermöglicht eine faire Budgetverteilung und erkennt, welche Marketingkanäle wirklich funktionieren.