Der Weg zum richtigen Performance-Attributionsmodell: Eine Balance zwischen Theorie und Praxis

Beitrag aus Ausgabe 72 / Juni 2018
Online Marketing
Dorian Kschesniak

ist Projektleiter Online-Marketing & B2B bei CHRIST Juweliere und Uhrmacher. Im Rahmen seiner Abschlussarbeit über Möglichkeiten der Effizienzsteigerung durch Attributionsmodellierung hat er für CHRIST ein individuelles Attributionsmodell entwickelt.

Bei den Investitionen in Online-Werbebudgets ist gut überlegtes und effizientes Wirtschaften angesagt. Hierbei soll Performance-Attribution zwar Abhilfe schaffen, doch wie läuft sie ab?

Die Vorteile der Online-Kommunikation gegenüber klassischen Marketingmaßnahmen stellen die steigenden Kosten für Unternehmen jedoch in den meisten Fällen in den Hintergrund – ganz nach dem Motto: „Solange der ROI stimmt, ist alles gut.“

Warum sollte auch etwas verändert werden, wenn durch unterschiedliche Analyse-Tools – vor allem das am weitesten verbreitete Google Analytics – der Erfolg und Misserfolg von Werbemaßnahmen relativ präzise gemessen und ausgewertet werden können? Es ist doch ganz einfach: Was gut funktioniert, soll möglichst in gleicher Form wiederholt werden, und was keine Ergebnisse bringt, soll optimiert oder eingestellt werden. Die Juristen würden sagen: „Es kommt drauf an ...“

Schwieriger wird es nämlich dann, wenn Unternehmen sich dazu entscheiden, mehrere Werbekanäle und unterschiedliche Kampagnen zu nutzen, um die Nutzer an möglichst vielen Kontaktpunkten der Customer Journey zu erreichen – in den heutzutage üblichen Marketingstrategien mehr eine Norm als eine Ausnahme.

An diesem Schritt fangen die Unternehmen an, über das Thema Performance-Attribution nachzudenken, welches in der englischsprachigen Fachliteratur zwar umfangreich behandelt wird, jedoch in der praktischen Umsetzung – vor allem auf Seiten der Marketingverantwortlichen in den Unternehmen – oft auf Unverständnis stößt.

Auch wenn die richtige Attributions-Modellierung den Werbetreibenden große Effizienzvorteile verschafft und sich damit die Werbebudget-Allokation optimal gestalten lässt, stellt sich für Agenturen, Berater und die Entscheidungsträger selbst oft die Frage: Wie schaffe ich Verständnis für das Thema und wie führe ich das Unternehmen zum richtigen Performance-Attributionsmodell?

Was ist überhaupt die Performance-Attribution?

Der Begriff Attribution oder Attribuierung leitet sich aus dem lateinischen Begriff at-tribuere ab und wurde ursprünglich in der psychologischen Fachliteratur zur Zuordnung psychischer Ursachen von menschlichen Eigenschaften verwendet.

Im Online-Marketing wird der Begriff jedoch für die Zuordnung des quantitativen Werbeerfolges zu denjenigen Werbekanälen verwendet, die den Kunden im Laufe seines Kaufentscheidungsprozesses beeinflusst haben. Damit soll die Frage beantwortet werden, welcher Marketingkanal welchen Beitrag zu einer Conversion bzw. zum monetären Werbeerfolg geleistet hat. Im Idealfall kann dieser prozentuale Beitrag aus marketingstrategischer Sicht genutzt werden, um die Werbebudgetverteilung auf die einzelnen Werbekanäle vorzunehmen.

Wie funktioniert es in der Praxis?

Mithilfe eines Webanalysetools wird zuerst die Customer Journey modelliert, also der Weg eines Kunden über verschiedene Kontaktpunkte mit einem Produkt oder einem Unternehmen, welcher im Idealfall in einer Conversion mündet.

Je nachdem, wie granular die Trackingmöglichkeiten sind, können hierbei unterschiedliche Online- und Offline-Werbekanäle in der Customer Journey erfasst und abgebildet werden. Anschließend ordnet ein hinterlegtes Attributionsmodell mithilfe der gesammelten Daten und der festgelegten Berechnungsformeln den quantitativ definierten Erfolg den jeweiligen Online-Marketingmaßnahmen zu. So kann der Erfolgsbeitrag einzelner Werbekanäle im Gesamtzusammenhang abgebildet werden.

Attributionsmodelle

Die in der Praxis genutzten Attributionsmodelle werden in der Regel in pauschale – statische – sowie individuell auf die Bedürfnisse des Online-Anbieters angepasste – dynamische – Modelle unterschieden. Die Art der Attribution ist den Verwendern selbst überlassen und jedes Unternehmen sollte im Idealfall ein eigenes, auf den jeweiligen Erfahrungen und Analysen basierendes Modell adaptieren, wodurch die Marketingziele am besten erreicht werden können.

Statische Attributionsmodelle

Statische Attributionsmodelle zeichnen sich durch ein im Voraus festgelegtes und stan-dardisiertes Regelwerk aus, welches die Zuordnung des (monetären) Werbeerfolgs an diejenigen Werbekanäle übernimmt, die im Laufe der Customer Journey für einen bestimmten Kundenkontaktpunkt verantwortlich sind. Neben dem am häufigsten verwendeten und auch am meisten kritisierten „Last-Click-Modell“ ist es bspw. das „Badewannenmodell“ oder die „Gleichverteilung“.

Unabhängig von der Komplexität des festgelegten Attributionsregelwerks stellen statische Attributionsmodelle eine von Menschen geschaffene Kaufentscheidungslogik dar, bei der keine Möglichkeit zur Abbildung komplexer Kaufentscheidungsprozesse besteht. Aus diesem Grund gelten die statischen Attributionsmodelle in der Zeit dynamischer, selbstlernender Systeme als nicht zeitgemäß und zu ungenau, wodurch sie in der Attributionsmodellierung nicht mehr als Endergebnis, sondern vielmehr als Grundlage einer individuellen, dynamischen Modellanpassung dienen.

Dynamische Attributionsmodelle

Im Gegensatz zu den auf konstanten Regelwerken basierenden statischen Modellen passen sich die in aller Munde befindlichen dynamischen Modelle den aktuell herrschenden Umweltbedingungen und dem sich stetig wandelnden Kundenverhalten an und unterliegen somit automatisch einem kontinuierlichen Verbesserungsprozess.

Die starren Zuordnungsregeln eines statischen Attributionsmodells werden hierbei durch flexible und situationsspezifische Attributionsprinzipien ersetzt, deren Grundlage eine komplexe Ursache-Wirkung-Analyse der gesammelten Daten darstellt. Daraus werden im Einzelfall mittels elektronisch erstellter Algorithmen bestimmte stochasti-sche Kundenverhaltensmuster ermittelt, deren Eintrittswahrscheinlichkeit die endgültige Performance-Attribution bestimmt.

Die Basis einer korrekten Funktionsweise dynamischer Attributionsmodelle bilden umfangreiche Datensätze sowie eine Implementierung von Tracking-Systemen. Letztere sollten möglichst große Datenmengen in Echtzeit liefern können, was mit einem erheblichen zeitlichen und finanziellen Aufwand verbunden und somit von den meisten Unternehmen daher nicht tragbar ist. Den größten Kritikpunkt der selbstlernenden Modelle stellt jedoch die fehlende Transparenz bei der Berechnung des Erfolgsbeitrags einzelner Werbemittel an gemessenen Transaktionen dar, wodurch dynamische Attribution oft mit einer „Blackbox“ gleichgesetzt wird. Da die genaue Ausgestaltung der Algorithmen von den erstellenden Dienstleistern in der Regel selbst bestimmt wird und die Werbetreibenden die genutzten Berechnungsgrundlagen nicht beeinflussen können, herrscht ein gewisses Misstrauen auf Seiten der einzelnen Werbekanalverantwortlichen und des Marketingmanagements. Daher finden die dynamischen Attributionsmodelle in der Praxis selten Anwendung.

Der Weg zum richtigen Attributionsmodell im Unternehmen

Um das optimale Attributionsmodell für ein Unternehmen zu ermitteln, bedarf es einer grundlegenden Analyse des Unternehmens und des Kundenverhaltens. Des Weiteren sind mehrere harte und weiche Faktoren zu beachten, die in der Fachliteratur nahezu gar nicht beachtet werden, jedoch in der praktischen Entscheidungssituation maßgebende Bedeutung erhalten.

Die Entscheidungsfindung lässt sich in Anlehnung an W. A. Buscher („Mit Attribution-Modeling zum leistungsfähigen Controlling des Online-Marketings“, in: Transfer Werbeforschung & Praxis, (2013), Nr. 4, S. 55–61) in drei Schritten durchführen:

Schritt 1: Technische Analyse

Aus technischer Sicht sollten für ein zukunftsorientiertes Attributionsmodell geeignete Instrumente zur Erfolgsmessung etabliert werden, sodass die gelieferten Kampagnen-auswertungen auf genauen, relevanten und kanalübergreifenden Daten basieren. Deshalb kann die Einführung oder Neugestaltung des Attributionsmodells erst dann in Betracht gezogen werden, wenn die technischen Gegebenheiten – insbesondere das Tracking – den höchsten Standards entsprechen – ganz nach der Regel „garbage in, garbage out“.

Aufgrund der immer komplexeren Mediennutzung sollte hierzu idealerweise das Tracking der Kommunikationsmaßnahmen in allen Vertriebskanälen – sog. Cross Channel Tracking – sowie die Erfassung des Nutzerverhaltens auf verschiedenen End-nutzergeräten – sog. Cross Device Tracking – gewährleistet werden. Damit kann das Attributionsmodell alle Touchpoints der Nutzer, unabhängig von Werbemittel und
-träger, bis zum Kaufabschluss messen und danach die Verteilung des Werbeerfolgs vornehmen.

Zudem sollte – wenn vorhanden – das bisher genutzte Attributionsmodell in Bezug auf seine Stärken und Schwächen analysiert werden, um diese Faktoren bei der Festlegung einer Zielsetzung der Umstellung des Modells zu berücksichtigen.

Schritt 2: Kundenanalyse

Zunächst werden die technischen Gegebenheiten analysiert und mögliche Optimierungspotenziale im Bereich der Erfolgsmessung ermittelt, die die Grundlage einer erfolgreichen Erfolgszuteilung darstellen. Anschließend sollten die Marketingverantwortlichen mithilfe umfangreicher Customer-Journey-Analysen einen Überblick über die Kundenkontaktfolgen, die Länge der typischen Customer Journeys sowie die Wechselbeziehung zwischen einzelnen Werbemitteln verschaffen.

Hierbei korreliert die Länge der Customer Journey in den meisten Fällen mit ihrer Komplexität. Zumeist kurze Kaufentscheidungsprozesse bedürfen keiner komplexen Kundenverhaltensanalysen und damit keiner komplizierten Attributions-Algorithmen. Folglich kann bei der Entscheidungsfindung problemlos auf unkomplizierte, statische Attributionsmodelle mit individuell festgelegten Regelwerken zurückgegriffen werden.

Im Falle langer Entscheidungsprozesse (vor allem bei hochpreisigen Gütern), die mit einer umfangreichen Recherche verbunden sind, ist jedoch eine genaue Untersuchung aller Wechselbeziehungen zur Ermittlung einer passenden Attributionsart notwendig. Hierbei erweist sich die Investition in selbstlernende dynamische Attributionsmodelle bei langfristiger Betrachtung in der Regel als lohnenswert.

In gleichem Zuge sollte bei diesem Schritt die Kenntnis über die wichtigsten Zielgruppen, ihre typischen Verhaltensweisen, Kaufmotive und Überzeugungen vorliegen, damit eine individuelle Unterstützung der Kaufentscheidung durch die entsprechende budgetäre Förderung der entscheidenden Werbekanäle ermöglicht werden kann.

Schritt 3: Modellanalyse

Der Prozess der Ermittlung eines individuellen und für ein Unternehmen optimalen Per-formance-Attributionsmodells mündet in einer direkten Attributionssimulation statischer und dynamischer Zuordnungsmodelle. Hierbei dienen die zuvor durchgeführten Analysen informationstechnologischer Gegebenheiten sowie die Kundenverhaltensanalysen als Basis. In der Praxis wird zumeist auf vergangenheitsbezogene Daten zurückgegriffen, wobei diese nur bei der Berechnung der Performanceverteilung innerhalb statischer Attributionsmodelle genutzt werden können.

Spannend? Jetzt Artikel zu Ende lesen!

Lesen Sie den Artikel weiter in unserer suchradar Ausgabe 72 von Juni 2018 mit dem Titelthema „Social-Media-Marketing: Spannende Werbemöglichkeiten mit WhatsApp, Instagram & Co.“.

Kostenloses PDF-Magazin bestellen Online weiterlesen? Einfach kostenlos für den Newsletter anmelden. Kostenpflichtiges Print-Abo bestellen