Whitepaper. Attribution Modeling. Von der Theorie zur Praxis so implementieren Sie ein optimales Attributionsmodell in Ihrem Unternehmen

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1 Whitepaper Attribution Modeling Von der Theorie zur Praxis so implementieren Sie ein optimales Attributionsmodell in Ihrem Unternehmen März 2013

2 Inhalt Von der Theorie zur Praxis so implementieren Sie ein optimales Attributionsmodell in Ihrem Unternehmen 1. Editorial 3 2. Executive Summary 4 3. Einführung 5 Man kann nicht nicht attribuieren 4. Der 5-Stufen-Prozess zur Identifikation des optimalen Attributionsmodells 6 Schritt 1: Analyse des Ist-Zustands 7 Schritt 2: Customer-Journey-Analyse 8 Schritt 3: Attributionsvergleich 8 Schritt 4: Abgleich gegen ein statistisches Referenzmodell 10 Schritt 5: Entscheidung und Re-Evaluation Implementierung 12 a) Abbildung im Online-Marketing-Controlling und -Reporting 12 b) Abbildung in der automatischen Berechnung von Provisionszahlungen (Cookie-Weiche) 13 c) Abbildung in der automatischen Optimierung von Kanälen am Beispiel Bid-Management Fazit Der Attribution-Analyzer von intelliad 15

3 Von der Theorie zur Praxis so implementieren Sie ein optimales Attributionsmodell in Ihrem Unternehmen 1. Editorial Sehr geehrte Geschäftsführer, Vertriebsleiter, Brand-Manager und Online-Experten, spätestens seit 2012 geistert der Begriff Attribution-Modeling in der Marketingfachwelt und auf Konferenzen umher. Unternehmen können mit Hilfe eines möglichst lückenlosen Trackings die Reise ihrer Kunden vom ersten Berührungspunkt mit einem Werbemittel oder der Marke bis zum Kauf erfassen und dies möglichst crossmedial, also auch für TV oder Katalog. Mit diesem Wissen soll dann eine bessere Verteilung (Attribution) des Werbebudgets möglich sein. Eine sehr verlockende Aussicht auf Effizienzsteigerung. Doch wie geht ein Unternehmen diesen Weg des Attribution Modelings? Welche Voraussetzungen etwa hinsichtlich des Trackings sind nötig? Und wie kann die Akzeptanz im Unternehmen sichergestellt werden, wenn am Ende die Werbetöpfe neu verteilt werden müssen? Wir geben Ihnen in diesem Whitepaper einen Einblick, wie die Implementierung eines Attributionsmodells im Unternehmen in fünf Schritten umgesetzt werden kann, und schlagen damit eine Brücke von der Theorie zur Praxis. Viele neue Erkenntnisse und immer eine gute Performance wünscht Ihnen Wolfgang A. Buescher Head of Business Analytics bei der intelliad Media GmbH 3/16

4 2. Executive Summary Die Auswahl und Implementierung eines optimalen Attributionsmodells in Unternehmen steht vor strukturellen, technischen und inhaltlichen Herausforderungen. Die bekannten standardisierten Attributionsmodelle wie etwa das Last-Click-Modell werden der Unternehmensrealität nicht gerecht. Neben Last-Click stehen daher eine Reihe alternativer Attributionsmodelle (First-Click, Gleichverteilung, U-Verteilung usw.) zur Verfügung. Die Frage, welche die jeweils passende Lösung für den entsprechenden Advertiser ist, blieb aber bislang unbeantwortet. Zentrale Anforderung für die Auswahl eines optimalen Attributionsmodells ist das Vorhandensein eines vollständig und korrekt implementierten Multichannel-Tracking-Systems Für die konkrete Wahl sollte ein Verständnis für die individuelle Struktur der Customer- Journeys erarbeitet werden. Weiterhin sollte berechnet werden, welche Differenzen in der Erfolgszuweisung sich durch den Wechsel eines Modells ergeben. Erfahrungsgemäß ist für das Attribution Modeling eine Datenbasis von mindestens Conversions innerhalb von drei bis vier Wochen nötig. Für eine vollständige Beurteilung im Attribution-Modeling sollten im Rahmen einer statistischen Analyse auch Klickketten ohne Conversion betrachtet werden und nicht wie üblicherweise nur die abgeschlossenen Customer-Journeys mit einer Conversion am Ende. In der operativen Praxis empfiehlt es sich, das eingesetzte Attributionsmodell nach etwa drei Monaten erneut zu überprüfen, um gegebenenfalls saisonale Einflüsse oder Modifikationen am Online-Marketing-Portfolio abzubilden. Bei der Attributionsmodellierung sollten alle Akteure frühestmöglich eingebunden werden. Anbieter von Cookie-Weichen sollten ihre Systeme weiterentwickeln, um die Provisionen entsprechend der Attribution zu verteilen. Am Ende des Attribution-Modelings erhält der Kunde eine Empfehlung für ein ideales Attributionsmodell. So ist er in der Lage, sein Marketingbudget auf Basis einer validen Entscheidungsgrundlage optimal zu verteilen und die laufenden Kampagnen entsprechend zu optimieren. 4/16

5 3. Einführung Man kann nicht nicht attribuieren Attribution gehört derzeit zu den Buzz-Words der Marketingszene und sorgt für Faszination und Unsicherheit zugleich. Dabei ist den Verantwortlichen beim Thema Attribution-Modeling teilweise gar nicht klar, dass sie bereits attribuieren, denn jede Zuordnung von Konversionen oder erzielten Umsätzen zu Kampagnen oder Kanälen setzt immer eine zumindest implizite Anwendung eines Attributionsmodells voraus. Jeder Kampagnenreport, bei dem Conversions oder Umsatzanteile ausgewiesen werden, sollte daher angeben, welches Attributionsmodell verwendet wurde. Man kann also gar nicht nicht attribuieren. Attribution beschreibt dabei nicht die zukunftsorientierte Planung der Budgetverteilung, sondern eine nachträgliche Zuordnung von Erfolgstransaktionen auf die beteiligten Online-Marketing-Aktivitäten. Rückwirkend können Unternehmen auf diese Weise den Wertertrag eines Werbekanals oder einer Maßnahme detailliert analysieren und den Weg des Käufers bis zum Kauf im Detail verstehen. Und zwar mit dem Ziel, auf Basis dieser Erkenntnisse das Budget in der Zukunft möglichst optimal zu verteilen. Theoretische Grundlage dazu sind sogenannte Attributionsmodelle. Diese legen anhand von Berechnungsformeln fest, wie die konkrete Zuordnung erfolgen soll. Grundlegende Bestimmungsgröße dieser Formeln ist dabei die Position der jeweiligen Kontaktpunkte. Am einfachsten sind in diesem Zusammenhang die Modelle, die dem ersten (First-Click-Modell) oder dem letzten Touchpoint (Last- Click-Modell) eine Conversion zu 100 Prozent zuordnen. Diese Modelle stammen noch aus der Zeit, in der Unternehmen wenig über die Reise ihres Kunden (Customer-Journey) im Conversion-Pfad wussten. Einen Schritt weiter gehen Modelle, die allen anstatt nur einem beteiligten Werbekanal anteilig einen Wert zuordnen. Diese werden als Multi-Attributionsmodelle bezeichnet. Einfachster Fall ist hier die Gleichverteilung: Bei einer Klickkette mit fünf Touchpoints werden also jedem 20 Prozent des Ertrags zugeordnet. Besonders populär ist in diesem Zusammenhang die U-Verteilung, häufig auch als Badewannen - Attributionsmodell bezeichnet. Wie schon der Name sagt, werden sowohl der erste als auch der letzte Berührungspunkt in der Customer-Journey am stärksten bewertet. Auf einem Koordinatensystem ergibt sich daher eine Badewannenform, deren Seiten sich je nach Gewichtung wölben. Das Modell 5/16

6 ist ein Kompromiss, der alle beteiligten Kontaktpunkte berücksichtigt und dabei gleichzeitig der möglichen Bedeutung des ersten Kontaktpunktes (Initiator) und des letzten Kontaktpunktes ( Realisierer der Transaktion) gerecht wird. Während bei den oben beschriebenen Modellen ausschließlich die Position eines Kon- Standardisierte Attributionsmodelle werden der Unternehmensrealität nicht gerecht. taktpunktes in der Kette berücksichtigt wird, verarbeiten weiterführende Verfahren auch weitere Parameter, wie beispielsweise die Zeitabstände zwischen zwei Kontaktpunkten, den jeweiligen Zeitabstand zur Konversion oder auch die Onsite-Aktivität des Nutzers nach dem Klick. Entsprechende Modelle werden als multifaktorielle Attributionsmodelle bezeichnet und werden zukünftig die ausschließlich positionsbasierten Konzepte ergänzen oder ersetzen. Weiterhin werden statt des generierten Umsatzes verbesserte Werte wie beispielsweise der Deckungsbeitrag oder der gesamte Kundenwert ( Customer-Lifetime-Value ) als Eingangsparameter in die Attribution einfließen. Standardisiert angewendet werden diese Verfahren der Unternehmensrealität allerdings nur bedingt gerecht. Je nach Produkt, Branche und Unternehmen sind Anpassungen der jeweiligen Konfiguration nötig. Erst eine entsprechende Feinjustierung führt zu einem individualisierten und optimalen Attributionsmodell, welches dann als verbesserte Basis für Entscheidungen über die Verteilung des Werbebudgets dient. 4. Der 5-Stufen-Prozess zur Identifikation des optimalen Attributionsmodells Die bisherigen Ausführungen haben die aktuell verfügbaren Attributionsmodelle vorgestellt. Durch unterschiedliche Konfigurationsmöglichkeiten sowie die Aufnahme weiterer Parameter, wie beispielsweise Onsite-Aktivität nach dem Klick, wird die Anzahl der möglichen Varianten zukünftig weiter steigen. Welches Modell sollte aber in der konkreten Unternehmenspraxis zur Bewertung von Online-Marketing-Aktivitäten herangezogen werden? Diese ebenso einfache wie zentrale Frage blieb in der bisherigen Diskussion zumeist offen. Daher soll im Folgenden in fünf Schritten vorgestellt werden, wie Werbungtreibende ein für das jeweilige Geschäftsmodell am besten geeignetes Modell identifizieren können. 6/16

7 Schritt 1: Analyse des Ist-Zustands Will man für einen konkreten Anwendungsfall Zentrale Anforderung ist das Vorhandensein eines vollständig das bestmögliche Attributionsmodell ermitteln, sollte im ersten Schritt geklärt werden, und korrekt implementierten ob alle Voraussetzungen dafür vorhanden Multichannel-Tracking-Systems sind. Zentrale Anforderung ist hier das Vorhandensein eines vollständig und korrekt Erfahrungsgemäß ist für das Attributionimplementierten Multichannel-Tracking-Systems, bei dem alle Kanäle einschließlich mindestens Conversions nötig. Modeling eine Datenbasis von organischer Kanäle und Direktzugriffe erfasst werden. Werden beispielsweise nur ein- lückenlos über einen Zeitraum von drei Die Datenerfassung sollte sich dabei zelne Kanäle erfasst oder bestimmte Online- bis vier Wochen erstrecken. Marketing-Verfahren ausgeblendet, ist eine Attributionsmodellierung nicht sinnvoll, da sich ein Gesamtbild nur aus der Erfassung aller Aktivitäten ergibt. Voraussetzung ist also ein komplett integriertes Tracking. Gleichzeitig sollten die Einstellungen überprüft werden, da beispielsweise eine zu kurz gewählte Cookie-Laufzeit dazu führen kann, dass Kontaktfolgen nicht korrekt erfasst werden. Sind diese Voraussetzungen nicht erfüllt, kann nach entsprechenden Anpassungen an der Konfiguration oder der Implementierung des Erfassungssystems eine erneute Phase der Datenerhebung notwendig sein. Denn für die folgenden Prozess-Schritte muss eine hinreichend große Menge homogener Daten vorhanden sein. Die Länge der Datenerhebungsphase ist abhängig von der täglichen Zahl an Konversionen. Ist diese verhältnismäßig gering, muss der Zeitraum der Datenerhebung entsprechend länger gewählt werden. Erfahrungsgemäß ist für das Attribution-Modeling eine Datenbasis von mindestens Conversions nötig. Die Datenerfassung sollte sich dabei lückenlos über einen Zeitraum von drei bis vier Wochen erstrecken. 7/16

8 Schritt 2: Customer-Journey-Analyse Liegt eine entsprechend hinreichende Datenmenge vor, kann mit dem zweiten Schritt begonnen werden, nämlich einer ersten, grundlegenden Customer-Journey-Analyse. Ziel hierbei ist es, ein Verständnis für die tatsächliche Struktur der Kontaktfolgen vor einem Kauf oder einer gewünschten Handlung zu erlangen. Die erste und wichtigste Frage dabei gilt dem Überschreitet der Anteil von Ein-Klick-Ketten Anteil an Ein-Kontaktpunkt-Ketten. Überschreitet dieser Anteil eine kritische Grenze die kritische Grenze von 50 Prozent, muss der Prozess unterbrochen und zuerst die von 50 Prozent, sind die weiteren Analyseschritte im Prinzip fruchtlos. Denn wenn die Ursache geklärt werden. Anzahl von Ein-Kontaktpunkt-Ketten überwiegt, ergeben sich beim Wechsel des Attributionsmodells keine oder nur geringfügige Änderungen. Advertiser, die eine solche Situation in ihren Daten vorfinden, sollten also den Prozess der Attributionsmodellierung hier abbrechen. Stattdessen sollten sie sich die Frage stellen, warum lediglich Ein-Klick-Ketten registriert werden. Eine mögliche Ursache kann eine fehlerhafte Tracking-Implementierung sein. Ebenfalls kommt als Grund für ein solches Bild eine vorhergehende, längerfristige Ausrichtung des Online-Marketings auf den letzten Klick in Frage. Dadurch wurden fälschlicherweise alle Aktivitäten, die nicht direkt zu einem Sale geführt haben, aus dem Online-Marketing-Portfolio entfernt. Ist das der Fall, so wäre im nächsten Schritt über eine Wieder-Anreicherung der Online- Marketing-Aktivitäten nachzudenken. Schritt 3: Attributionsvergleich Ergab sich im Rahmen erster Customer-Journey-Betrachtungen eine hinreichende Anzahl mehr stufiger Kontaktketten, so kann der dritte Schritt erfolgen. Hierbei geht es darum, die Auswirkungen von zwei unterschiedlichen standardisierten Attributionsmodellen zu simulieren. Um entsprechende Ergebnisse zu erhalten, werden die Ergebnisse eines definierten Zeitraums, beispielsweise der letzten zwei Monate, jeweils für alternative Attributionsmodelle durchgerechnet. Die dabei erhaltenen Ergebnisse werden direkt gegenübergestellt. Daraus lässt sich ermitteln, welche Verschiebungen bei alternativ angewendeten Modellen entstehen würden. 8/16

9 Je nach Attributionsmodell unterschiedliche Leistung der Marketingkanäle Last Click Wins Badewannenmodell Conversions Google AdWords Type In Preisvergleich SEO Display Facebook Ads Channels Beispielhafter Vergleich zwischen Last-Click-Wins- und Badewannen-Modell In der Praxis werden hier typischerweise dem aktuell eingesetzten Attributionsmodell, zumeist Last-Click, alternative Modelle gegen- Click mit Multi-Attribution zeigen sich Vor allem bei einem Vergleich von Lastübergestellt. Es können jedoch beliebige Simulationsrechnungen erfolgen, beispielsweise Kanal-Bewertung. oftmals erhebliche Verschiebungen in der können auch First- und Last-Click gegenübergestellt oder alternative Konfigurationen des gleichen Modells verglichen werden. Erfahrungen zeigen, dass es je nach Geschäftsmodell des Advertisers, vor allem bei einem Vergleich von Last-Click mit Multi-Attribution zu erheblichen Verschiebungen kommen kann. Gemessene Differenzen für spezifische Kanäle oder Kampagnen können bis zu 40 Prozent betragen. Werden solche Unterschiede in einem konkreten Fall gemessen, so ist eine vertiefte Analyse über die Ursachen und Zusammenhänge unumgänglich. Dazu können einzelne Klickketten beispielhaft herangezogen werden, um die genaue Wertschöpfung der einzelnen Kontaktpunkte zu verstehen. 9/16

10 Schritt 4: Abgleich gegen ein statistisches Referenzmodell Aus den oben beschriebenen Analysen entsteht so eine erste Plausibilitätsaussage über die unterschiedliche Relevanz der alternativen Attributionsmodelle. Als valide Entscheidungsgrundlage für ein konkretes Modell empfiehlt es sich nun, die sich abzeichnende Wahl eines neuen Attributionsmodells durch eine statistisch hergeleitete Wertbeitragsanalyse zu untermauern. Dafür sollte die Gesamtheit aller vorhandenen Kontaktketten betrachtet werden. Das bedeutet, dass auch Klickketten ohne Conversion betrachtet und nicht nur wie üblicherweise die abgeschlossenen Customer- Journeys ausgewertet werden. Dadurch erhöht sich die betrachtete Datenmenge durchschnittlich um den Faktor 75 und eine vollständige Kosten-Nutzen-Analyse wird möglich. In diesen Auswertungsprozess sollte eine möglichst große Zahl von Parametern einfließen, wie beispielsweise: die Position innerhalb der User-Journey die zeitlichen Abstände der Kontaktpunkte untereinander (relativ zur Conversion) die Anzahl der auf den Klick folgenden Onsite-Klicks der Kampagnentyp (Brand vs. Non-Brand) Um den Wertbeitrag der einzelnen Kanäle innerhalb des Kaufprozesses eindeutig zu bestimmen, werden die Wirkungszusammenhänge auf Basis des Hidden-Markov-Modells gebildet. Im Ergebnis liefert diese Auswertung eine statistisch fundierte Aussage über den konkreten anteiligen Wertbeitrag der verwendeten Kanäle und Kampagnen am Gewinn. Das Ergebnis der statistischen Auswertung kann dann im nächsten Schritt als Referenzwert mit den Ergebnissen der in der vorange- Für eine vollständige Wertbetrachtung sollten auch Klickketten ohne Conversion gangenen Prozessstufe eingesetzten standardisierten Attributionsmodelle verwendet betrachtet werden und nicht nur wie üblicherweise die abgeschlossenen Customerwerden. Aus dem Grad der Abweichung lässt Journeys. sich direkt die statistisch induzierte Empfehlung für eines der Attributionsmodelle ableiten: Präferiert wird das Modell mit der geringsten Abweichung zu den statistisch ermittelten Wertbeiträgen. 10/16

11 Schritt 5: Entscheidung und Re-Evaluation Aus der Kombination von Plausibilitätsbetrachungen aus dem zweiten und dritten Verfahrensschritt sowie dem Abgleich mit den statistisch ermittelten Referenzdaten lässt sich die Empfehlung für ein spezifisches Attributionsmodell herleiten. Das kann im konkreten Anwendungsfall auch das aktuell verwendete sein. Entsprechend der Ergebnisse des oben beschriebenen Prozesses wird es aber typischerweise zu einem Wechsel oder einer Anpassung des Attributionsmodells kommen. In der operativen Praxis empfiehlt es sich, das oben beschriebene Verfahren nach etwa drei In der operativen Praxis empfiehlt es sich, Monaten erneut zu durchlaufen, um gegebenenfalls saisonale Einflüsse oder Modifikatio- das Verfahren nach etwa drei Monaten erneut zu durchlaufen. nen am Online-Marketing-Portfolio abzubilden. Dabei zeigt sich in der Praxis, dass nach mehreren Durchläufen die Optimierungsschritte immer kleiner werden und die Wiederholungszyklen entsprechend verlängert werden können. Analyse & Consulting durch Data Intelligence Center Ist-Analyse Tracking & Reporting Prüfung der Datenqualität des eingesetzten Systems Customer Journey Analyse Darstellung der kundenspezifischen Kontaktketten Attributionssimulation Ergebnisvergleich unterschiedlicher operativer Attributionsmodelle Abgleich mit Value Indicator Soll-/Ist-Vergleich zwischen operativen Attributionsmodellen und Value Indicator Ideales Attributionsmodell Empfehlung für passendes Attributionsmodell Copyright intelliad Media GmbH Die fünf Phasen des intelliad Attribution Analyzers 11/16

12 5. Implementierung Hat sich ein Unternehmen für ein neues Attributionsmodell entschieden, kann mit der Einführung des entsprechenden Konzepts in der operativen Praxis begonnen werden. Grundsätzlich sind davon drei wesentliche Anwendungsbereiche betroffen: a. das interne Controlling und externe Reporting mit dem Ziel der operativen Optimierung und strategischen Budgetallokation b. die Steuerung von Provisionszahlungen typischerweise in einer Cookie-Weiche abgebildet c. die Berücksichtigung der Erkenntnisse bei der automatischen, algorithmischen Optimierung von Kanälen a) Abbildung im Online-Marketing-Controlling und -Reporting Zentraler Anwendungsbereich für Attributionsmodelle im operativen Geschäft ist Bei der Attributionsmodellierung sollten alle Akteure frühestmöglich eingebunden zunächst das interne Controlling der Online-Marketing-Aktivitäten. Hier fließt die Zu- werden, denn nur ein akzeptiertes Attributionsmodell kann sich in der Praxis etablieren. ordnung von Erfolgstransaktionen, wie beispielsweise Newsletter-Anmeldungen oder Verkäufe im Shop, als zentrale Größe in die Bewertung von Kampagnen ein. Der Wechsel des Attributionsmodells führt hier möglicherweise zu einer Neubewertung bestimmter Kanäle und Kampagnen. Im Ergebnis kann sich für einzelne Aktivitäten die grundlegende Bewertung vollständig verändern. Spezielle Kampagnen, die vorher als sehr gut bewertet wurden, können nach einem Wechsel des Attributionsmodells plötzlich deutlich zu teuer erscheinen. Da entsprechende Effizienzbetrachtungen die Grundlage für Entscheidungen zur Budgetallokation bilden, muss möglicherweise die komplette Mediastrategie und Budgetverteilung angepasst werden. Hier ist eine möglichst frühzeitige Einbindung aller Beteiligten in die Attributionsmodellierung notwendig, damit das neu gewählte Attributionsmodell die entsprechende Akzeptanz bei den beteiligten Akteuren, Channel-Managern oder Agenturen findet. 12/16

13 b) Abbildung in der automatischen Berechnung von Provisionszahlungen (Cookie-Weiche) Alternative Attributionsmodelle haben meist Auswirkungen auf die automatische Zuordnung von Provisionen bei CPO-basierten Abrechnungsmodellen, wie sie im Affiliate-Marketing typischerweise verwendet werden. Aktuell werden dafür meist Cookie-Weichen eingesetzt, die eine Mehrfach- Provisionierung verhindern sollen. Diese sind gegenwärtig auch aufgrund technischer Restriktionen der beteiligten Netzwerke allerdings häufig so implementiert, dass nur einer der an der Konversion beteiligten Partner die vollständige Provision erhält. Wenn als Ergebnis der Attributionsmodellierung ein Multi-Attributionsmodell ausgewählt Anbieter von Cookie-Weichen sollten ihre Systeme weiterentwickeln, um die Provisionen leistungsgerecht entsprechend des wurde, wird sofort deutlich, dass die Provisionsvergabe an lediglich einen Partner nicht Attributionsmodells zu verteilen. mehr angemessen ist. Stattdessen müsste auch in der Berechnung der Provisionen das Vorhandensein mehrerer relevanter Partner berücksichtigt werden, beispielsweise durch eine anteilige Zuweisung an mehrere Affiliates. In der Praxis ist eine solche Lösung gegenwärtig nur bedingt möglich. Das ist einerseits durch die technischen Restriktionen der verbreiteten Cookie-Weichen-Technologien bedingt, die eine Verteilung der Provisionen nicht unterstützen. Andererseits ist auch auf Seiten der beteiligten Netzwerke noch keine ausgereifte Lösung für eine Verteilung der Provisionen auf mehrere Partner verfügbar. Durch das wachsende Bewusstsein für die Problematik ist allerdings damit zu rechnen, dass entsprechende Lösungen mittelfristig verfügbar sein werden. 13/16

14 c) Abbildung in der automatischen Optimierung von Kanälen am Beispiel Bid-Management Auch für die automatische Optimierung spezieller Kanäle beispielsweise im Bereich SEA mit dem Anwendungsfall Bid-Management ist die Wahl des passenden Attributionsmodells von Bedeutung. Hier fließt die Anzahl und der Wert der von konkreten Kampagnen, Anzeigengruppen oder Keywords erzielten Konversionen direkt in die Steuerung mit ein. Durch die Wahl eines alternativen, verbesserten Attributionsmodells kann das Bid-Management-System die Gebotssteuerung präzisieren. Durch ein optimiertes Attributionsmodell lässt sich in diesem Bereich unmittelbar eine Performance-Optimierung bewirken. 6. Fazit Die bisherigen Ausführungen haben gezeigt, wie der Weg zu einem optimierten, auf die spezifische Situation des Unternehmens angepassten Attributionsmodells aussehen kann. Als Ergebnis steht dem Advertiser eine abgesicherte, bei allen Beteiligten akzeptierte Datengrundlage zur Bewertung von Kanälen und Kampagnen zur Verfügung. Wird das entsprechende Verfahren konsequent bei allen Beteiligten beispielsweise auch externen Dienstleistern und Agenturen umgesetzt, entsteht ein einheitlicher Bewertungsrahmen, der erstmals echte Performance-Vergleiche zwischen unterschiedlichen Kanälen, Kampagnen und Kreationen zulässt. Die damit verbundene Transparenz ermöglicht nicht nur eine optimierte Steuerung des gesamten Online-Marketings, sondern erleichtert über ein verbessertes Verständnis der Wechselwirkungen die Orchestrierung der Instrumente. Durch die vertieften Einblicke in die Wege der Kunden vor dem Kauf die individuellen Customer-Journeys gewinnen die Verantwortlichen zudem ein verbessertes Verständnis vom Kauf- und Entscheidungsverhalten ihrer Zielgruppe. So kann die Ansprache der Zielgruppe durch entsprechende Gestaltung der Werbemittel optimiert werden idealerweise angepasst an die jeweilige Phase im Kaufzyklus. Damit sind die Voraussetzungen für die Realisierung entsprechender Effizienzgewinne im Online- Marketing geschaffen. Die Anpassung des Attributionsmodells allein führt jedoch nicht unmittelbar zu verbesserten Performance-Daten. Erst durch die konsequente Anwendung im Rahmen eines kontinuierlichen Prozesses aus Messung, Analyse und Optimierung entsteht eine nachhaltige Wertschöpfung für das jeweilige Unternehmen. 14/16

15 7. Der Attribution-Analyzer von intelliad Attribution ist die zentrale Grundlage für das gesamte Online-Marketing-Controlling und die Bewertung von Kampagnen. Mit dem Attribution-Analyzer bietet intelliad ein 5-stufiges Verfahren zur Bestimmung des optimalen Attributionsmodells. Zentrales Element der Analyse ist der intelliad Value-Indicator, der fundierte Erkenntnisse über die tatsächliche Bedeutung der einzelnen Kanäle innerhalb der Customer-Journey liefert. Der innovative Algorithmus des Value-Indicators wurde in Zusammenarbeit mit der Technischen Universität München entwickelt und von der renommierten Wharton School der Universität Pennsylvania ausgezeichnet. Die Berechnungen des Value-Indicators bilden die Grundlage für die Überprüfung des vom Werbungtreibenden bisher eingesetzten Attributionsmodells. Am Ende erhalten Unternehmen eine Empfehlung für ein passendes Modell, das sie für ihre Kampagnenoptimierung und Budgetallokation sofort einsetzen können. Der ganze Prozess wird von der internen Analyse-Unit Data-Intelligence-Center (DICE) bei intelliad beratend begleitet. Über den Autor: Wolfgang A. Buescher ist als Head of Business Analytics für den systematischen Ausbau der Analyseleistungen im Rahmen der intelliad Produkt-Suite verantwortlich. Inhaltliche Schwerpunkte seiner Arbeit sind dabei die Customer-Journey-Analyse sowie die Weiterentwicklung des intelliad Attributionsmodells. In der Vergangenheit war Buescher u.a. als Leiter Business Development bei AdClear, als Chefredakteur von Welt Online, als Leiter des Handelsblatt Online sowie als Professor für interaktive Medien tätig. 15/16

16 Über intelliad Das neutrale Technologieunternehmen intelliad bietet eine integrierte Plattform für Tracking und 360-Grad-Optimierung aller Online-Marketingaktivitäten. Mit dem intelliad Multichannel-Tracking kann die Leistung der Kanäle SEA, SEO, Social-Media, Display, Direct-Traffic, Preissuchmaschinen, Newsletter, Affiliate-Marketing, TV und Telefon gemessen und die Customer-Journey kanalübergreifend ausgewertet werden. In Kombination mit dem leistungsstarken Bid-Management können Agenturen und Werbungtreibende die Performance ihrer Online-Kampagnen nachhaltig steigern und ihr gesamtes Werbebudget effizient einsetzen. Namhafte Unternehmen wie SportScheck, Immonet, O 2, weg.de, Medion, ad agents, pilot, iprospect, Zieltraffic, plan.net und explido vertrauen auf intelliad. Seit Juli 2012 ist intelliad ein Unternehmen von Deutsche Post DHL. Sie möchten mehr über unsere Produkte erfahren und das Team von intelliad näher kennenlernen? Dann vereinbaren Sie einen Termin mit Ihrem persönlichen Kundenbetreuer! intelliad Media GmbH Sendlinger Straße München Facebook: facebook.com/intelliad Twitter: twitter.com/intelliad Blog: intelliad.de/blog Telefon +49 (0) 89 / intelliad is a company of Deutsche Post DHL

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