Die Wahl der richtigen Digital Marketing Maßnahmen ist für alle Werbetreibende eine große Herausforderung. Unternehmen fällt es oft schwer zu entscheiden, wie viel Budget auf die unzähligen Werbekanäle verteilt werden soll. Man fragt sich: „Wie verteile ich AdWords-Budgets auf YouTube, Display- und Such-Anzeigen?“, „Ist es sinnvoll in sozialen Netzwerken zu werben?“, „Bringt eine Displaykampagne überhaupt etwas?“ und vor allem „Welchen Anteil hatte die jeweilige Maßnahme am Erfolg, d.h. welche hat den ausschlaggebenden Anteil an der Kaufentscheidung gebracht?“
Um Antworten auf derartige Fragen zu finden, ist es wichtig, den sog. Kaufpfad oder die Customer Journey nachzuvollziehen und möglichst viel über die kaufentscheidenden Faktoren zu erfahren.
Zu diesem Thema war ich vergangene Woche bei Google in München beim Seminar Measurement & Attribution, welches speziell für zertifizierte Google Partner neu angeboten wurde. Konkret ging es um Conversion Tracking, Datenanalyse und Attribution. Insgesamt würde ich sagen, dass dieser Workshop extrem interessant war und sehr in die Tiefe ging. Attribution Specialist Justus Mallach von Google hat die aktuellsten Lösungen vorgestellt, die Google für die Erfolgsanalyse von Online Marketing Kampagnen und die Zuordnung des Erfolgsanteil der jeweiligen Maßnahmen parat hat. Hierzu wird es demnächst ein neues Tool „Google Attribution“ geben, welches wesentlich genauere Daten zu Cross-Device-, und Cross-Channel-Tracking (kanal- und geräteübergreifendes Tracking) liefern wird.
Herausforderung: Der Kaufpfad der Kunden
Der typische Kaufpfad von Konsumenten ist je nach Produkt unterschiedlich komplex und lang. Suche ich z.B. nach einem bestimmten Buch, dass ich online kaufen möchte, benötige ich in der Regel wenig Zeit für meine Entscheidungsfindung und werde vermutlich umgehend bestellen. Anders schaut es aus, wenn ich mich z.B. mit der Anschaffung einer neuen Küche, eines neuen Autos oder der Planung einer Reise beschäftige. Hier habe ich meistens eine deutlich längere Entscheidungsfindung und habe auf dem Weg zum Kauf mehrere Berührungspunkte (z.B. versch. Werbeanzeigen, Suchanfragen, Webseitenbesuche etc.). Auf dieser sog. „Customer Journey“ sind dann vermutlich mehrere dieser Berührungspunkte an meiner Kaufentscheidung beteiligt, d.h. jeder sog. Touch-Point leistet seinen Beitrag zum Kauf oder Buchung (Conversion).
Hier ein Beispiel möglicher Touchpoints auf dem digitalen Kaufpfad:
Problem: „Last-Click-Modell“
Beim Conversion Tracking misst man bisher meist anhand des Last-Click-Modells, d.h. der letzte Klick vor dem Kauf (z.B. auf eine AdWords Anzeige), erhält beim Conversion Tracking den gesamten Erfolg zugeschrieben. Dies führt unter Umständen dazu, dass bestimmte Maßnahmen im Vorfeld als weniger wertvoll betrachtet werden. Dies können z.B. Displaywerbung, Videos, Social Media Posts oder allgemeinere Keywords, Anzeigen u.v.m. sein. Kürzt man im Rahmen der Conversion Optimierung deren Budgets oder stellt die vermeintlich weniger erfolgreichen Werbemaßnahmen ein, kann dies jedoch wiederum zu einem Einbruch der Conversions führen und man erkennt die Ursachen hierfür nicht. D.h. die Betrachtung anhand des Last-Click-Modells kann zu erheblichen Fehleinschätzungen führen.
Zur Verdeutlichung ein Beispiel aus dem Sport. Ich habe früher aktiv (beim E.V. Ravensburg) Eishockey gespielt. Dort war es schon immer so, dass nicht nur dem Torschützen Punkte zugeschrieben wurden, sondern auch dem Assist, d.h. derjenige der den entscheidenden Pass gespielt hat, bekommt ebenfalls Punkte auf sein Erfolgskonto gutgeschrieben – schließlich war der entscheidende Pass maßgeblich am Torerfolg beteiligt. Dies scheint in diesem Zusammenhang nachvollziehbar und fair. Ähnlich sollte man die jeweiligen Kanäle im Kaufpfad bewerten. Würde man nun Optimierungen anhand des Last-Click-Modells auch beim Eishockey anwenden, würde das bedeuten, man könnte ja bis auf den Torschützen, auf alle anderen Mitspieler verzichten. Ich denke die Grundproblematik wird an diesem Beispiel schnell deutlich.
Lösung: Alternative Attributionsmodelle
Nun gibt es zum Glück mittlerweile zahlreiche Lösungen, um diese Problematik zu beheben. Google bietet z.B. für AdWords Kampagnen und Analytics verschiedene Attributions-Modelle an, welche je nach Geschäftsmodell passend gewählt und betrachtet werden können. Dadurch bekommt man wesentlich validere Daten und kann seine Marketingkampagnen effektiver steuern.
Das ist aber nur ein vereinfachter, kleiner Ausschnitt aus der Welt der Web- und Datenanalyse. Die Realität ist wesentlich komplexer und jeder der sich mit Webanalysen beschäftigt, muss sich früher oder später mit mathematischen Teilgebieten wie der Statistik auseinandersetzen, um auch nur ansatzweise zu verstehen, was die erhobenen Daten eigentlich sagen wollen und können ;-)
Das Thema Analytics, Attribution usw. ist jedenfalls sehr spannend und für erfolgreiche Digital Marketing Maßnahmen sehr bedeutend. Nur wer die richtigen Daten messen und auswerten kann, ist in der Lage, die richtigen Antworten auf seine Fragen zu finden und seine Marketingkampagnen effizient zu steuern.
Ich würde jedem Werbetreibenden empfehlen, das Last-Click Modell aus seinem Conversion-Tracking zu verbannen und sofern möglich auf ein anderes Attributionsmodell umzustellen. Die Zuordnung des korrekten Erfolgsanteil bleibt damit nach wie sehr komplex, aufwendig und erfordert einiges an Know-how. Ich freue mich deshalb schon darauf, wenn Google das angekündigte Attributions-Tool bald für alle Werbetreibenden verfügbar macht und damit detailliertere Analysen ermöglicht.
Wenn Sie Unterstützung in Sachen Webanalyse und Erfolgsbewertung benötigen, nehmen Sie einfach Kontakt mit uns auf.
