Multi-Channel Attribution: Der Schlüssel zur umfassenden Erfolgsmessung im Marketing
Die Multi-Channel Attribution beschreibt die systematische Bewertung von Conversions über mehrere Marketingkanäle hinweg. Ziel ist es, den Einfluss der einzelnen Kanäle auf den Erfolg von Marketingmaßnahmen messbar zu machen. Dies ermöglicht es, eine datenbasierte Grundlage für die Optimierung der Kampagnen-Performance zu schaffen und das Budget gezielter einzusetzen.
Warum ist Multi-Channel Attribution wichtig?
In einer Zeit, in der Kunden mit zahlreichen Kontaktpunkten (Touchpoints) interagieren, reicht es nicht mehr aus, die letzte Interaktion (Last Click) als alleinigen Erfolgsfaktor zu sehen. Nutzer kommen durch unterschiedliche Kanäle mit einer Marke in Kontakt – sei es durch eine Google-Anzeige, einen Social-Media-Beitrag, eine E-Mail oder eine organische Suchanfrage.
Ohne eine Multi-Channel-Attributionsstrategie werden Kanäle, die in der Customer Journey früh auftreten, oft unterbewertet. Dies kann dazu führen, dass wertvolle Kanäle, die zur Markenwahrnehmung beitragen, nicht weiter genutzt oder falsch priorisiert werden.
Technische Grundlagen der Multi-Channel Attribution
Um die Multi-Channel Attribution umzusetzen, werden fortschrittliche Tracking- und Analysetools wie Google Analytics 4 (GA4), BigQuery oder Attributionsmodelle in Looker Studio eingesetzt. Der technische Prozess lässt sich in mehrere Schritte unterteilen:
- Tracking der Touchpoints:
- Alle Interaktionen der User mit der Website, Apps oder anderen Plattformen werden mittels Google Tag Manager (GTM) und GA4 erfasst.
- Die Kanäle, aus denen der Nutzer kommt, werden mithilfe der UTM-Parameter (z. B.
utm_source,utm_medium,utm_campaign) markiert.
- Erfassung der Customer Journey:
- Die gesamte Journey eines Nutzers wird als Session-Daten in GA4 aufgezeichnet.
- Diese Journey-Daten werden mit einem User Identifier (z. B. Client-ID, User-ID) verknüpft, um geräteübergreifende Besuche zusammenzuführen.
- Attributionsmodelle anwenden:
- Mithilfe vordefinierter Modelle wie Last Click, First Click, Linear oder Time Decay wird ermittelt, welcher Kanal welchen Anteil an der Conversion hatte.
- Fortgeschrittene Ansätze verwenden KI-basierte Attributionsmodelle (wie in GA4), die das Nutzerverhalten auf Basis von maschinellem Lernen vorhersagen.
- Analyse und Visualisierung:
- Über GA4-Berichte oder in einem Looker Studio Dashboard werden die Attributionsergebnisse visualisiert, sodass Marketingmaßnahmen basierend auf den Insights angepasst werden können.
Typische Attributionsmodelle
Es gibt verschiedene Methoden, um den Beitrag eines Kanals zur Conversion zu berechnen. Hier sind die wichtigsten Attributionsmodelle:
| Modell | Beschreibung | Anwendung |
|---|---|---|
| Last Click | Der letzte Touchpoint erhält 100 % der Conversion. | Klassische AdWords-Optimierung |
| First Click | Der erste Touchpoint erhält 100 % der Conversion. | Brand-Building-Maßnahmen |
| Linear | Alle Touchpoints werden gleich gewichtet. | Awareness-Kampagnen mit mehreren Kanälen |
| Time Decay | Touchpoints näher an der Conversion erhalten eine höhere Gewichtung. | Retargeting-Kampagnen |
| Position-based | Verteilung von 40 % auf den ersten und letzten Touchpoint, der Rest auf die Mitte. | Mischung aus First und Last Click |
| Data-driven | KI-gestütztes Modell basierend auf Nutzerdaten und maschinellem Lernen. | Beste Option für datengetriebene Unternehmen |
Case 1: E-Commerce-Unternehmen „Matratzen-Store“
Ausgangssituation
Das Unternehmen „Matratzen-Store“ betreibt einen Onlineshop, in dem Kunden Matratzen in verschiedenen Varianten kaufen können. Bisher wurde das Last-Click-Modell zur Erfolgsmessung verwendet, wobei nur die letzte Interaktion (meist Google Ads) als Erfolgstreiber gewertet wurde.
Problem
Der Marketingmanager erkennt, dass viele Kunden den Shop über Facebook-Ads oder Newsletter besuchen, aber der Kauf über die Google-Suche erfolgt. Diese ersten Kontaktpunkte bleiben im Last-Click-Modell unsichtbar, obwohl sie essenziell für die Markenwahrnehmung sind.
Lösung
Das Unternehmen implementiert GA4 mit Multi-Channel Attribution. Die Customer Journey zeigt, dass die typischen Schritte so aussehen:
- Facebook Ad (1. Touchpoint) →
- E-Mail-Newsletter (2. Touchpoint) →
- Google Suche (3. Touchpoint) →
- Kauf im Shop (Conversion).
Statt dem Last-Click-Modell kommt nun das Positionsmodell zum Einsatz, bei dem 40 % der Conversion dem ersten und letzten Touchpoint zugeordnet werden und 20 % der mittleren Interaktion. Dies zeigt, dass Facebook-Ads einen wesentlichen Beitrag zur Markenwahrnehmung leisten und der Newsletter für die Erinnerung der Nutzer wichtig ist.
Ergebnis
Der Marketingmanager investiert gezielt mehr Budget in Facebook-Ads und erstellt neue Reminder-E-Mails. Die Conversions steigen um 15 %, ohne die Ausgaben für Google-Anzeigen zu erhöhen.
Case 2: Dienstleistungsanbieter „SEO-Agentur“
Ausgangssituation
Eine SEO-Agentur akquiriert Kunden über verschiedene Kanäle:
- Google Ads (Suchnetzwerk)
- LinkedIn-Ads (Targeting von Agenturinhabern)
- Content-Marketing (organische Blog-Beiträge)
- E-Mail-Marketing (durch Whitepaper-Downloads).
Problem
Das Unternehmen verwendet bisher das First-Click-Modell, um die Conversion zu messen. Das Modell zeigt, dass LinkedIn-Ads die meisten Leads generieren. Die Geschäftsleitung plant, das gesamte Budget in LinkedIn-Ads zu investieren.
Lösung
Durch die Einführung von GA4 und einem Data-driven-Attributionsmodell wird die gesamte Customer Journey analysiert. Die Ergebnisse zeigen:
- 40 % der Kunden starten mit einem Klick auf einen Blogbeitrag (organische Suche).
- 20 % kommen durch LinkedIn-Ads.
- 30 % kommen durch E-Mails, die durch Whitepaper-Downloads generiert wurden.
- 10 % konvertieren über direkte Besuche auf der Webseite.
Das Data-driven-Modell zeigt, dass Content-Marketing den stärksten Einfluss hat. LinkedIn-Ads sind zwar der Einstiegspunkt, aber ohne die E-Mails würden deutlich weniger Kunden konvertieren.
Ergebnis
Die SEO-Agentur verteilt das Budget auf Content-Produktion, LinkedIn-Ads und E-Mail-Automation. Dies reduziert die Lead-Kosten um 25 % und verdoppelt die Anzahl der qualifizierten Leads.
Fazit
Die Multi-Channel Attribution bietet eine ganzheitliche Sicht auf die Customer Journey. Unternehmen, die nur auf Last-Click-Modelle setzen, laufen Gefahr, wichtige Kanäle zu unterbewerten. Technisch gesehen wird dies durch Tools wie Google Analytics 4, Looker Studio und UTM-Tracking realisiert. Die Attributionsmodelle helfen dabei, zu verstehen, wie verschiedene Kanäle zur Conversion beitragen. Wer diese Erkenntnisse nutzt, kann sein Marketingbudget präziser einsetzen und Conversions steigern.
Mit der richtigen Attributionsstrategie kannst du sicherstellen, dass jeder Kanal den Beitrag erhält, den er wirklich leistet. Und genau darin liegt der Unterschied zwischen einem „gefühlt guten“ und einem datengetriebenen Marketingansatz.