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Was ist Marketing-Attribution und warum ist sie für Marketer so wichtig?

Wie Marketing Attribution funktioniert

Bei der Marketing-Attribution werden Daten über Kundeninteraktionen über mehrere Kanäle hinweg gesammelt, z. B.bezahlte Medien, E-Mail, soziale Medien, organische Suche und direkte Besuche. Verschiedene Modelle können dann zur Zuteilung von Credits verwendet werden:

  • Single-Touch-Modelle:

    • **First-Touch-Attribution:**Weist 100% des Guthabens dem ersten Marketing-Touchpoint zu.
    • **Last-Touch-Attribution:**Weist 100% des Guthabens dem letzten Touchpoint vor der Konversion zu. Dies ist in vielen Analyseplattformen oft die Standardeinstellung, kann aber irreführend sein.
  • **Multi-Touch-Modelle:**Diese versuchen, den Kredit über mehrere Kontaktpunkte zu verteilen.

    • **Linear:**Schenkt jedem Berührungspunkt auf der Reise die gleiche Anerkennung.
    • **Zeitverfall:**Verleiht Touchpoints, die näher an der Konversion liegen, mehr Anerkennung.
    • **U-förmig (positionsbasiert):**In der Regel werden 40% für die erste Berührung, 40% für die letzte Berührung (oder die Berührung zur Lead-Erstellung) gutgeschrieben und die verbleibenden 20% werden auf die dazwischen liegenden Interaktionen verteilt.
    • **W-förmig:**Ähnlich wie bei der U-Form, aber mit einem zusätzlichen wichtigen Berührungspunkt in der Mitte (z. B. Lead-Erstellung), wobei häufig die erste Berührung, die Lead-Erstellung und die Opportunity-Erstellung berücksichtigt werden.
    • **Benutzerdefiniert/Algorithmisch:**Verwendet Daten und maschinelles Lernen, um ein benutzerdefiniertes Modell zu erstellen, das Kredite auf der Grundlage der tatsächlichen Auswirkungen jedes Touchpoints zuweist. Dies wird oft als das genaueste, aber auch als das komplexeste Modell angesehen.

Das Verstehen der Awareness Consideration Conversion (ACC) Trichterhilft dabei, diese Berührungspunkte zu kontextualisieren.

Die wichtigsten Vorteile einer effektiven Marketing-Attribution

Die Umsetzung einer soliden Attributionsstrategie bietet erhebliche Vorteile. Sie ermöglicht esoptimierte Medienausgabenindem Sie ermitteln, welche Kanäle und Kampagnen die besten Ergebnisse liefern Rendite der Werbeausgaben (ROAS)und insgesamt ROI. Vermarkter gewinnen einentieferes Verständnis der Customer Journeyund zeigt, wie die verschiedenen Kanäle zusammenarbeiten. Dies wiederum führt zuverbesserte Kampagnenleistungdurch datengesteuerte Entscheidungen und mehrgenaue ROI-Berechnungfür Marketinginitiativen.

Herausforderungen bei der Marketing-Attribution

Trotz ihrer Vorteile birgt die Attribution einige Herausforderungen.Geräteübergreifende Verfolgungkann schwierig sein, da die Benutzer zwischen Telefonen, Desktops und Tablets wechseln. Genaue EinbindungOffline-Konvertierungen(z.B. durch Online-Anzeigen beeinflusste Einkäufe in Geschäften) in digitale Attributionsmodelle zu integrieren, ist komplex, obwohl Lösungen für Zuordnung von Online- zu Offline-Werbungverbessern sich. Die Anwesenheit vonummauerte Gärten(wie die großen sozialen Plattformen) können die Sichtbarkeit von Daten einschränken. Außerdem,lange Verkaufszyklenmit zahlreichen Berührungspunkten, wie sie in B2B Business to BusinessKontexte, machen die Zuordnung komplizierter.

Warum Marketing Attribution für globale Marken wichtig ist

Für globale Marken ist die Attribution von entscheidender Bedeutung, um die unterschiedlichen Verhaltensweisen der Kunden in den verschiedenen Märkten zu verstehen. Sie hilft bei der effektiven Zuweisung von Budgets für internationale Kampagnen und bei der Anpassung von Strategien an lokale Präferenzen. So können sich beispielsweise die Kanäle, die in einem Land zu Konversionen führen, in einem anderen Land erheblich unterscheiden. Ein solider Rahmen für die Attribution, der möglicherweise ergänzt wird durch Modellierung des Medienmixesbietet die nötigen Einblicke, um diese Komplexität zu bewältigen und das globale Marketing zu maximieren.ROI.

**Profi-Tipp:**Beginnen Sie mit einem einfacheren Attributionsmodell, wenn Sie neu sind, z.B. einem linearen oder zeitabhängigen Modell, und erkunden Sie nach und nach anspruchsvollere Modelle, wenn Ihre Daten und analytischen Fähigkeiten wachsen. Kein Modell ist perfekt, also konzentrieren Sie sich darauf, verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, anstatt absolute Präzision zu erreichen.

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