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Attribution-Modelle: Neue Dimensionen der Customer-Journey-Optimierung

Am 27. September 2012 hat die Affiliate-Conference in München stattgefunden. In einer losen Reihe fassen einige der Referenten ihre Vorträge zusammen.

1) Die Rolle des Attribution-Modells im Online-Marketing

Lange Zeit war es im Online-Marketing üblich, jeden Marketing-Channel isoliert zu betrachten. Cross-Channel-Effekte blieben bei dieser Betrachtungsweise außen vor. Auch Budgetentscheidungen wurden für jeden Kanal separat getroffen.
Die Realität zeigt jedoch, dass es eine gegenseitige Wechselwirkung von Online- und Offline-Kanälen gibt. Wie eine intelliAd Studie für die Tourismusbranche ergab, sind  zwei oder mehr Kanäle bei rund 30 % der Conversions beteiligt. Zudem treffen die Conversions, vom ersten Klick berechnet, meist mit einem größeren Time Lag ein: User-Journeys zwischen 20 und 40 Tagen sind in dieser Branche nicht ungewöhnlich. Umso wichtiger ist deshalb das Messen von Cross-Channel-Effekten und deren Berücksichtigung bei der Budgetentscheidung.

2) Attribution-Modelle – Eine Übersicht

Moderne Methoden bewerten die Conversion als eine Gesamtleistung aller Kanäle. Waren beim Last-Cookie-Wins nur der letzte und beim First-Cookie-Wins Konzept nur das erste Cookie für die Bewertung ausschlaggebend, so repräsentieren neuere Attributionsmodelle den Gesamtbeitrag aller Kanäle. Im Folgenden werden alternative Modelle der Zuordnung vorgestellt:

Fractional Attribution am Beispiel „Badewanne“
Das Badewannenprinzip ist eine Ausprägung von Fractional Attribution. Letzteres bedeutet, dass jeder einzelne Kanal nach seiner Beteiligung an der Conversion bewertet wird. Bei der „Badewanne“ werden insbesondere der Erst- und der Letztkontakt stärker gewichtet.

Klicks vs. Impressions / Interaktionstypen
Hierbei wird der Erfolg in Abhängigkeit vom Interaktionstyp berechnet, d.h. Views in der Regel mit einer geringeren und Klicks mit einer höheren Gewichtung.

Zeitverlauf
Dem Erfolg wird eine Zeitkomponente beigefügt. So hat z.B. ein Klick direkt vor einer Conversion einen stärkeren Einfluss als jener, der bereits eine Woche früher stattfand.

Cross-Channel-Attribution
Bei dieser Art der Zuordnung werden neben den Online-Touchpoints auch Offline-Marketingkanäle wie TV-Werbung oder Telefon in die Gesamtgewichtung mit einbezogen. Offline-Touchpoints können z.B. durch QR-Codes in die Customer-Journey-Analyse integriert werden.

Regelbasierte Attribution
Weiterhin ist es möglich, individuelle, meist sehr komplexe Regeln für die Attribution zu formulieren. Mithilfe von Machine-Learning-Algorithmen wird hierbei versucht, gewisse Muster und Cluster in der Datenmenge zu finden, um Regeln zu definieren. So kann ein Kanal, wenn dieser in einem festgelegten Schema auftaucht, immer ignoriert oder nach einer bestimmten Regel bewertet werden. Auch die Cookie-Weiche sollte  sollte diese Regeln abbilden.

Incremental Attribution
Dieses Modell orientiert sich im Gegensatz zu den vorher genannten nicht an festen Regeln. Einzig der User und das aktuelle Stadium seines Kaufentscheidungsprozesses stehen im Mittelpunkt. Die geeignete Message zum richtigen Zeitpunkt (z.B. Treuebonus bei Wiederkauf) kann  die Conversion-Rate positiv beeinflussen.

Generell können User-Journeys in der Online-Welt mit  Kaufentscheidungsmodellen aus dem klassischen Marketing (z.B. AIDA-Modell) verglichen werden. Vor der Conversion durchläuft der User verschiedene Stadien, in denen er meist mit ähnlichen Kanälen in Berührung kommt. Die nachfolgende Graphik verdeutlicht, dass SEA und SEO primär zur aktiven Informationssuche eingesetzt werden, während die Markenkampagne häufig zuletzt geklickt wird bzw. der User direkt die URL in den Browser eingibt.

Beispielhafte Verteilung von Kanälen innerhalb des klassischen Kaufentscheidungsprozesses

3) Faktoren zur Modellierung der Attribution

Um das passende Attributionsmodell zu finden, gilt es viele verschiedene Faktoren zu analysieren und zu berücksichtigen. So ist es zunächst wichtig, dass das Zuordnungsmodell auf die beteiligten Kanäle, Kampagnen, Ad-Groups, Ad-Texte, Keywords und Werbemittel abgestimmt ist. Auch die Anzahl der Touchpoints (Länge) und deren Positionen sind hierbei von Bedeutung.

Weitere Komponenten, die genauer betrachtet werden sollten sind:

  • Gesamt- & Übergangsdauer (Zeit)
  • Art der Interaktionen (Impressions/Klicks/Anrufe/Conversion-Typen)
  • Umsatzhöhe der Conversions (Warenkorbwert)
  • Anzahl an Conversions (Mehrfachkauf)
  • Intra-Journey-Cluster (Klicks, die in kurzer Abfolge stattfinden)
  • Support-Faktoren (Relevanz von Kanälen am Kettenbeginn)
  • Austrittswahrscheinlichkeiten (Funnel)
  • Offline-Quellen (TV, Kataloge, Telefon)

Wirkungskreis eines optimalen Attributionsmodells

Es ist davon auszugehen, dass sich die Möglichkeiten einer granularen Attribution in der Zukunft weiter verfeinern. Gerade das Einbeziehen von Impressions in die Analyse der Customer-Journey ist ein großer Schritt. Lange Zeit war es technisch schwierig bis unmöglich, den wahren Branding-Effekt von Display-Werbung und deren Einfluss auf die Conversion zu messen. Auch das Zusammenspiel von Offline- und Online-Kanälen transparent und lückenlos darzustellen stellt Marketers vor neue Herausforderungen. Die entsprechende Werbemittelaussteuerung gemäß dem gewählten Attributionsmodells kann durch automatische Systeme wie Bid-Management oder Realtime-Bidding unterstützt werden.


Hinweis: Auf der Website von intelliAD stehen die Slides der Präsentation von Mischa Rürup im Competence Center zum Download bereit.

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2 Comments  comments 

2 Antworten

  1. avatar Jan

    Eine Schöne Zusammenfassung. Bei den Attributionsmodellen fehlt sind dynamische Modelle. Hierbei kann man, ohne auf starre Regeln zurück greifen zu müssen, den Erfolgsanteil eines Kontaktes algorithmisch bestimmen und attribuieren.

    Die letzten statistischen Untersuchen die ich durch geführt habe haben gezeigt, das gerade Attributionsmodelle die Positionsbezogen sind (Beginn, Mitte, Ende) wenig sinnvoll sind.

    Gruß
    Jan

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  2. Hallo Jan,
    das stimmt. Dynamische Modelle sind eine Ergänzung zur Liste. Wir betrachten die dynamischen Modelle als Zusammensetzung der genannten Modelle, z.B. die Verwendung bestimmter Regeln in Kombination mit Zeit und Position wie „keine Attribution für Brand-Kontakt, wenn dieser zehn Minuten oder weniger nach dem vorherigen Kontaktpunkt stattfand“. Die Komplexität steigt hier schnell stark an. Dies gilt vor allem, wenn man Flow-Effekte und Wegnahme-Effekte berücksichtigen möchte. Folglich kommt man um einen vollautomatisch implementierten Algorithmus nicht herum. Diesen erarbeiten wir bereits seit knapp zwei Jahren gemeinsam mit der TU München und werden Teile davon in naher Zukunft veröffentlichen.

    Mit freundlichen Grüßen
    Das intelliAd Team

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