Die Data-Driven Attribution (DDA) ist eine fortschrittliche Methode, um den Einfluss verschiedener Marketing-Kanäle auf Conversions zu bewerten. Im Gegensatz zu statischen Attributionsmodellen wie „Last Click“ oder „First Click“ analysiert die DDA den tatsächlichen Beitrag jedes Touchpoints entlang der Customer Journey. Dabei kommen Machine-Learning-Algorithmen zum Einsatz, die Muster in den Nutzerdaten erkennen und daraus ableiten, welche Kanäle, Kampagnen und Berührungspunkte den größten Einfluss auf den Conversion-Erfolg haben.
Wie funktioniert Data-Driven Attribution?
- Datenbasis und Touchpoints:
Zuerst wird eine umfangreiche Datenbasis benötigt, die sämtliche Touchpoints eines Nutzers aufzeichnet. Dazu gehören Klicks auf Google Ads, Besuche über Social Media, Direktaufrufe der Webseite oder Interaktionen mit E-Mails. - Maschinelles Lernen:
Machine-Learning-Modelle analysieren die Customer Journey und identifizieren Muster. Sie erkennen, welche Berührungspunkte in welcher Reihenfolge zu einer Conversion führen und welche Kanäle die Conversion maßgeblich beeinflusst haben. - Bewertung der Einflussfaktoren:
Jeder Touchpoint wird auf Basis seiner Relevanz für die Conversion bewertet. Im Gegensatz zu festen Modellen wie dem „Last Click“-Modell, das die gesamte Conversion einem einzigen Touchpoint zuschreibt, verteilt DDA den Wert dynamisch auf die Berührungspunkte entlang der Journey. - Modell-Updates:
Da die Algorithmen kontinuierlich lernen, kann sich die Gewichtung einzelner Kanäle oder Kampagnen ändern, wenn neue Nutzerdaten hinzukommen. Das Modell wird mit jedem neuen Datensatz genauer.
Technische Beschreibung
- Tracking der Touchpoints
Die Daten werden von Tracking-Systemen wie Google Analytics 4 (GA4), Google Tag Manager (GTM) oder anderen Web-Analytics-Tools gesammelt. Jeder Nutzer, der eine Website besucht, wird mit einer anonymisierten Benutzer-ID (Client ID) oder einer eindeutigen ID (z. B. User-ID) getrackt. Alle Berührungspunkte werden mit einem Zeitstempel und einer Kanalzuordnung (z. B. „Organic“, „Paid Search“, „Direct“, etc.) gespeichert. - Datenmodellierung
Das Machine-Learning-Modell (z. B. Shapley-Wert oder logistische Regression) verwendet die Touchpoint-Daten, um den Beitrag jedes Kanals zu berechnen. Es wird ermittelt, wie sich die Wahrscheinlichkeiten einer Conversion ändern, wenn ein bestimmter Touchpoint vorhanden ist oder fehlt. - Attributionsberechnung
Jeder Touchpoint erhält einen anteiligen Conversions-Wert. Das Modell bewertet also nicht nur, ob ein Touchpoint „den letzten Klick“ hatte, sondern analysiert, wie stark dieser Touchpoint zur Entscheidung beigetragen hat. - Ausgabe der Ergebnisse
Im Google Analytics 4 (GA4) wird für jeden Conversion-Pfad ein Bericht erstellt. Die Kanäle, die den größten Beitrag geleistet haben, werden entsprechend höher gewichtet. Dies beeinflusst die Auswertungen im Attribution-Bericht. Die Ergebnisse können zur Optimierung der Marketing-Budgets verwendet werden.
Zwei Data-Driven Attribution Cases
Case 1: Online-Shop für Mode
Ausgangslage:
Ein Nutzer besucht einen Online-Shop für Mode. Die Customer Journey umfasst die folgenden Touchpoints:
- Klick auf eine Google-Ads-Anzeige (Paid Search)
- Besuch über eine Instagram-Anzeige (Paid Social)
- Direkter Besuch über die URL-Eingabe (Direct)
- Besuch über eine E-Mail-Kampagne (E-Mail)
Herkömmliche Attributionsmodelle (Beispiel Last-Click):
- Im Last-Click-Modell wird die gesamte Conversion dem letzten Touchpoint (E-Mail) zugeschrieben. Das würde die Bedeutung der vorherigen Touchpoints (Google Ads und Instagram) ignorieren.
Data-Driven Attribution (DDA) Ansatz:
- Das Machine-Learning-Modell analysiert den Einfluss der Touchpoints. Es erkennt, dass der Klick auf die Google-Ads-Anzeige die erste Berührung war, die den Nutzer auf die Marke aufmerksam machte. Die Instagram-Anzeige diente als „Erinnerung“, und der direkte Besuch (Direct) zeigt, dass der Nutzer bereits überzeugt war, zurückzukehren. Die E-Mail hat den finalen Kaufanstoß gegeben.
- Das Modell gewichtet die Touchpoints wie folgt:
- Google Ads: 30% Einfluss
- Instagram: 20% Einfluss
- Direct: 10% Einfluss
- E-Mail: 40% Einfluss
Ergebnis:
Statt die gesamte Conversion der E-Mail zuzuschreiben, erhalten alle Kanäle einen Anteil am Erfolg. Das Marketing-Team erkennt, dass Google Ads und Instagram eine wichtige Rolle spielen und erhöht das Budget für diese Kanäle. Ohne Data-Driven Attribution wären diese Kanäle möglicherweise unterschätzt worden.
Case 2: B2B-Softwareanbieter
Ausgangslage:
Ein B2B-Softwareanbieter verkauft eine Lösung, die oft mehrere Monate benötigt, bis eine Conversion (Kauf) erfolgt. Die Customer Journey kann Dutzende von Touchpoints umfassen.
Beispielhafte Journey:
- Suchmaschinenklick (Organic) – Der Kunde sucht nach „B2B-Software für Projektmanagement“.
- Klick auf Google Ads (Paid Search) – Er klickt auf eine Anzeige.
- Besuch der Website durch eine organische Suche (Organic).
- Besuch über eine LinkedIn-Anzeige (Paid Social).
- Er klickt auf eine E-Mail (Email), lädt ein Whitepaper herunter und meldet sich zu einem Webinar an.
- Er kommt nach einem Monat über die Website zurück (Direct) und fordert eine Demo an.
Herkömmliche Attributionsmodelle (Beispiel First-Click):
- Im First-Click-Modell würde der gesamte Erfolg dem ersten Berührungspunkt (Organic) zugeschrieben. Alle anderen Kanäle, einschließlich der teuren LinkedIn-Anzeige, werden nicht berücksichtigt.
Data-Driven Attribution (DDA) Ansatz:
- Das Machine-Learning-Modell erkennt, dass die LinkedIn-Anzeige den Nutzer zurückgeholt hat, der E-Mail-Klick das Whitepaper-Download motivierte und die direkte Rückkehr (Direct) zur Demo-Anfrage führte.
- Das Modell gewichtet die Touchpoints wie folgt:
- Organic (1. Klick): 20%
- Paid Search: 15%
- LinkedIn-Anzeige: 30%
- E-Mail: 25%
- Direct (Demo-Anfrage): 10%
Ergebnis:
Im Gegensatz zum First-Click-Modell erkennt DDA, dass die LinkedIn-Anzeige einen signifikanten Einfluss hatte. Das Unternehmen entscheidet sich, das Budget für LinkedIn-Anzeigen zu erhöhen, während es die Bedeutung der Direct-Besuche neu bewertet.
Vor- und Nachteile der Data-Driven Attribution
Vorteile:
- Realistische Bewertung von Touchpoints: Alle Berührungspunkte werden berücksichtigt.
- Bessere Budget-Allokation: Man erkennt, welche Kanäle den höchsten Einfluss haben.
- Automatisierung durch Machine Learning: Das Modell passt sich automatisch an.
Nachteile:
- Datengrundlage erforderlich: Das Modell benötigt viele Daten, um verlässliche Muster zu erkennen.
- Black-Box-Problem: Die Funktionsweise des Machine-Learning-Modells ist oft nicht vollständig transparent.
- Komplexität: Es erfordert technisches Know-how und ein gut durchdachtes Tracking (z. B. durch GTM oder GA4).
Fazit
Die Data-Driven Attribution ist ein Meilenstein im Performance-Marketing. Sie löst starre Modelle wie „Last Click“ ab und bewertet den tatsächlichen Einfluss jedes Kanals. Dies führt zu besseren Budgetentscheidungen und einer datenbasierten Marketingstrategie. Unternehmen mit mehreren Touchpoints, wie Online-Shops und B2B-Softwareanbieter, profitieren erheblich von dieser Methode. Allerdings ist eine saubere Datengrundlage erforderlich, weshalb eine gute Integration von Google Tag Manager (GTM) und Google Analytics 4 (GA4) unverzichtbar ist.
Mit der Data-Driven Attribution wissen Marketing-Teams endlich, woher der „wahre“ Wert einer Conversion kommt.