Hintergrund: Customer Journey Reports

Transkript

1 Hintergrund: Customer Journey Reports 1. Problem herkömmlicher Kampagnen-Erfolgsanalyse Kunden durchlaufen bei ihrer Kaufentscheidung unterschiedliche Phasen. Gemäß AIDA-Modell sind es die Phasen: Aufmerksamkeit, Interesse, Kaufwunsch und Aktion. Der Kunde lässt sich demgemäß anregen, er sammelt Informationen, vergleicht Preise und trifft letztlich eine Entscheidung. Je nachdem in welcher Phase er sich befindet, hat er somit unterschiedliche edliche Informationsbedürfnisse. So kann der Kampagnenerfolg gesteigert werden: < Besucher müssen noch gezielter und zum richtigen Zeitpunkt passend angesprochen werden. < Es gilt, Kontaktpunkte entlang der gesamten Customer Journey zu schaffen. Wenn sich die Customer Journey über mehrere Stationen, d.h. Kontakte mit Werbemitteln und Website erstreckt, wäre es fatal, bei der Kampagnen- und Budgetplanung nur den letzten Kontakt vor der Konversion zu berücksichtigen. Denn wiese man allein lein dem letzten Werbemittel den gesamten Umsatz zu, so würden andere Werbemittel als unrentabel erscheinen, obwohl diese gegebenenfalls den Kaufprozess angestoßen haben oder durch sie der Kaufwunsch konkretisiert wurde. Dennoch ist diese Art der Erfolgszuweisung noch weit verbreitet. Das sogenannte Last-Cookie-Wins-Prinzip birgt aber die Gefahr, dass scheinbar unrentable Werbemittel abgeschaltet werden. Im Rahmen eines effizienten Einsatzes des Budgets geht es also darum, einerseits scheinbar (aber nicht wirklich) unrentable Werbemittel beizubehalten und andererseits die Werbemittel zu identifizieren, die tatsächlich nur einen geringen Beitrag zur Konversion leisten. So kann der Kampagnenerfolg gesteigert werden: < Bei der Budget-Allokation muss die gesamte Customer Journey berücksichtigt werden. < Im Rahmen einer Kampagne müssen die Kanäle richtig kombiniert werden. 2. Lösungsansatz atz Verteilungsmodelle Durch den Einsatz von Verteilungsmodellen (auch Attributionsmodelle genannt) werden Umsätze nach bestimmten Regeln bzw. Gewichten auf vorherige Kontaktpunkte verteilt. Aber nach welchem der vielen möglichen Modelle soll der Werbetreibende verteilen? Gleichverteilung, progressiv, degressiv, Wanne usw.? Es ist fraglich, ob statische Verteilungsmodelle die wirklichen Erfolgsbeiträge abbilden können. Denn jede Branche und jedes Geschäftsmodell hat seine eigenen Customer Journey Muster. Auch helfen Verteilungsmodelle nicht, ein besseres Verständnis für den Nutzer zu gewinnen, um dann wiederum < Kampagnen so anzulegen, dass durch die sinnvolle Kombination der Werbemittel größtmöglicher Erfolg erzielt wird. < Werbemittel und Landingpages so zu gestalten, dass sie die Besucher passend zu ihrer Phase im Entscheidungsprozess ansprechen. Kurzum: Verteilungsmodelle liefern keine Erkenntnisse darüber, in welchen Kombinationen und in welchen Phasen Werbemittel zum Erfolg beitragen. 3. Lösung Customer Journey Reports etracker bietet im Rahmen der Advanced-Edition von Campaign Control sowie der ecommerce und Enterprise Optimisation Suite Customer Journey Reports an. Seite 1 von 1

2 Standardmäßig werden bei den Reports alle Werbemittel- und Websitekontakte der letzten 3 Tage vor der Konversion berücksichtigt. Der Konversionszeitraum kann individuell angepasst werden. Im Tourismusbereich sind beispielsweise 6 bis 9 Tage sinnvoll Kontaktkombinationen Der Report Kontaktkombinationen zeigt, < wie viele Kontakte Käufer mit verschiedenen Werbemitteln und der zugehörigen Website hatten, bevor sie einen Kauf getätigt haben. < was die Top Werbemittel-Abfolgen nach Kontaktanzahl sind. Damit wird einfach sichtbar, < wie lang bzw. komplex der Entscheidungsprozess ist sowie < ob Wechselwirkungen vorliegen und daher berücksichtigt werden müssen. Spannend ist eine Betrachtung im Zeitablauf, wenn Maßnahmen ergriffen werden, um die Customer Journey zu verkürzen bzw. den Besucher zu bewegen, die Folge-Phasen direkt im Shop zu durchlaufen. Sollte ein Großteil des Umsatzes mit Besuchern erzielt werden, die nur einen Kontakt bis zur Konversion benötigen, könnte das allerdings auch bedeuten, dass im Shop fast ausschließlich Spontankäufer oder Entschlossene angesprochen werden. In diesem Fall sollte man sich unbedingt seine Performance bei generischen Suchanfragen anschauen. Die Verteilung der Kontaktanzahl und -abfolgen kann nach Bestellungen, nach Umsatz und nach der Häufigkeit insgesamt (also inklusive Besucher ohne Konversion) sortiert werden. Aus dem Verhältnis von Bestellungen, Umsatz und Häufigkeit des Auftretens von Kontakthäufigkeiten bzw. Kontaktketten lassen sich zudem weitere interessante Erkenntnisse gewinnen: < Nimmt die Relation der Bestellungen zur Häufigkeit mit der Kontaktanzahl zu? Dies könnte bedeuten: je intensiver die Recherche, desto höher die Kaufwahrscheinlichkeit. Seite 2 von 2

3 < Gibt es einen Zusammenhang zwischen Kontaktanzahl und durchschnittlichem Umsatz pro Bestellung? Kaufen diejenigen, die intensiver recherchieren eher mehr bzw. teurere Waren? Oder wird bei den hochpreisigen Waren schnell zugegriffen? Durch das Aufklappen der Kontaktabfolgen ist auf einen Blick erkennbar, welche Kombinationen am erfolgreichsten sind. Entsprechend sollten diese bei der Konzeption von Marketingmaßnahmen berücksichtigt werden. Seite 3 von 3

4 3.2. Werbewirkung Der Report Werbewirkung visualisiert, in welchen Phasen Werbemittel wirken: < ob sie vorwiegend das Kundeninteresse anregen (d.h. am Anfang von Kontaktketten stehen), < ob sie eher Überzeugungsarbeit leisten (d.h. sich in der Mitte von Kontaktketten befinden) oder < ob sie zur gewünschten Konversion führen, < d.h. die gewünschte Aktion am Ende einer Kette auslösen oder < direkt ohne vorherige Kontakte die gewünschte Kauf-Aktion nach sich ziehen (Direktkauf). Entsprechend ergeben sich die vier Kennzahlen im Report Werbewirkung: Anregung, Überzeugung, Aktion und Direktkauf. Beispiel: Im obigen Beispiel wurde eine Bestellung ausgelöst. Den letzten Kontakt hatte das Medium SEA. Die Kontakte, die vor dem gewählten Konversionszeitraum eintraten, werden nicht betrachtet. Das Medium SEO bekommt nun eine Bestellung in der Spalte Anregung, die drei Medien Display, Newsletter und Social Media erhalten je eine Bestellung in der Spalte Überzeugung, und das Medium SEA bekommt eine in der Spalte Aktion: Medium Kampagne Keyword SEO Display Newsletter Social Media SEA Anregung Überzeugung Aktion Direktkauf Die Zahl 15 in der Spalte Anregung bedeutet beispielsweise, dass in 15 Customer Journeys, die zu einer Bestellung geführt haben, das entsprechende Werbemittel den Erstkontakt dargestellt hat. Wie gewohnt kann man Attribute aufklappen und Attributspalten per Drag&Drop verschieben. Dies kann beispielsweise sinnvoll sein, um Medium-übergreifend zu analysieren, welche Keywords in der Anregungsphase stark sind. Neben dem absoluten Vergleich untereinander ist auch der relative Anteil der einzelnen Phasen wichtig. Die Balken verdeutlichen Schwerpunkte in einzelnen Phasen. Seite 4 von 4

5 Nun können Einstiegsseiten und Werbemittel noch passender gestaltet werden. Oder aber man kann gezielt versuchen, den Entscheidungsprozess zu verkürzen. Der Report liefert zudem wertvolle Informationen für die Budgetplanung. Würden nur Werbemittel budgetiert, die in den Phasen Aktion und Direktkauf punkten, würde man sich wie ein Fußball-Trainer verhalten, der in seiner Mannschaft nur Stürmer haben will. Der größere Hebel für den Gesamterfolg besteht in der Regel darin, die Werbemittel zu forcieren, die zum Kauf führende Customer Journeys initiieren. 4. Fazit Es ist schnell erkennbar, dass die Customer Journey Reports eine viel differenziertere Entscheidungsgrundlage liefern als eine reine Kosten-Umsatz-Betrachtung auf Basis statischer Verteilungsmodelle. Werbetreibende erhalten entscheidende Erkenntnisse, um den Kampagnenerfolg zu steigern: < So können Kunden zum richtigen Zeitpunkt passend angesprochen, < Kontaktpunkte entlang der gesamten Customer Journey geschaffen, < Budgets auf die wirklich beitragsstarken Werbemittel umgeschichtet und < optimale, kanalübergreifende Kampagnen gestaltet werden. Das bedeutet letztlich: mehr Umsatz bei weniger Kosten! Seite 5 von 5