Conversion Attribution

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1 Conversion Attribution Eines der Trendthemen über das zurzeit jeder spricht ist Attribution. Das heißt allerdings nicht, dass auch jeder weiß was genau Attribution ist, was man damit machen kann und für wen es überhaupt sinnvoll ist. Da Trakken sich schon seit geraumer Zeit mit dem Thema Attribution befasst haben wir hier die wichtigsten Fakten aufbereitet.

2 Was ist Attribution? Leider ist es oftmals so, dass ein User nicht direkt beim ersten Display Besuch einer Website das gewünschte Ziel erfüllt. Je nachdem was die Conversion ist unabhängig davon ob es sich um Makro- Affiliate oder Mikro-Conversions handelt ist es nicht unwahrscheinlich, dass ein User mehrere Besuche benötigt um einen Kauf zu tätigen, eine Buchung oder eine Anmeldung oder bestimmte andere AdWords gewünschte Handlungen durchzuführen. Wenn dieser User auf dem Weg zu dieser Zielerfüllung über mehrere unterschiedlichen Trafficquellen auf die Seite kam, stellt sich irgendwann zwangsläufig die Frage, welche dieser Trafficquellen die Conversion zugeordnet bekommt. In der Vergangenheit war es in der Regel bei fast allen Web Analyse Tools so, dass die Last- Cookie-Wins Methode angewendet wurde. Dies bedeutet, dass zumeist die letzte Quelle also die Trafficquelle die dann zur Conversion geführt hat die Conversion zugeordnet bekommen hat. Wenn man nun bedenkt, dass der Entscheidungsprozess eines Users, beispielsweise für einen Kauf, mitunter auch etwas länger dauern kann, ist diese Betrachtungsweise offensichtlich nicht ganz korrekt. Insbesondere wenn einige dieser verschiedenen Traffiquellen des Customer Journeys von Ihnen bezahlte Kampagnen sind, führt die reine Last-Click-Betrachtung vermutlich zu einer Fehlinterpretation der Daten zumindest aber zu einer nicht optimalen Allokation der Marketingbudgets. Attribution ist nun die Zuordnung von Conversions auf unterschiedliche Trafficquellen. D.h. dass Conversions nicht mehr ausschließlich der letzten Quelle zugeordnet werden, sondern auch den vorherigen Touchpoints auf dem Customer Journey. Hierbei gibt es verschiedene unterschiedliche Attributionsmodelle die eine differenzierte Analyse der unterschiedlichen Trafficquellen ermöglichen. Unter Umständen kann es ja durchaus sein, dass eine Quelle einen enormen Einfluss auf die Conversions hat da sie sehr oft am Anfang eines Entscheidungsprozesses der User steht abgeschlossen wird dann aber über einen anderen Kanal. Beispiel: Durch einen Werbebanner auf einer Website fühlt sich ein User angesprochen an und animiert ihn zu einem Klick. Auf der Landing Page sieht es sich um, entscheidet sich aber zu einem späteren Zeitpunkt wieder zu kommen. Ist der spätere Zeitpunkt gekommen findet er den Banner nicht mehr wieder und sucht über Google, findet die gewünschte Website und tätigt einen Kauf. Nach herkömmlicher Last-Click-Methode würde Google die komplette Conversion zugeordnet bekommen. Durch Attribution kann auch der Werbebanner an der Conversion beteiligt werden und gewinnt somit an Gewicht.

3 Verschiedene Attributions-Modelle Die gängigsten Zuordnungsmodelle sind: Last Click / letzte Interaktion Das Last-Click-Modell ist das oben beschriebene bisher bekannte und in der Regel auch praktizierte. Dieses Modell eignet sich besonders gut für Conversion-Ziele bei denen der Entscheidungsprozess sehr kurz ist. First Click / erste Interaktion Die First-Click-Attribution ordnet sämtliche Conversions immer dem ersten Kontaktpunkt der Touchpoint-Kette zu. Besonders interessant ist es hier, dieses Modell mit der Last-Click-Methode zu vergleichen um zu analysieren inwiefern sich die Conversion-Rate je nach Modell verändert. Wenn man davon ausgeht, dass die Last-Click-Methode in der Regel keine korrekte Betrachtungsweise ist, so wird es die First-Click-Methode ebenfalls nicht sein. Gleichmäßige Verteilung Dieses Modell verteilt die erzielten Conversions gleichmäßig auf alle Traffic-Kanäle und Quellen die auf dem Weg zur Conversion lagen. Angenommen ein User kommt viermal auf eine Seite um dann beim fünften Besuch zu konvertieren so würde jede dieser fünf Quellen 20% der Conversion zugeordnet bekommen. Diese Methode unterscheidet demnach nicht zwischen unterschiedlichen Quellen, sondern behandelt alle gleich. Zeitlich abnehmende Verteilung Bei diesem Modell werden Trafficquellen die eine bestimmte Zeitdauer vor der eigentlichen Conversion mit einem geringeren Anteil bedacht. Hier kann beispielsweise definiert werden, dass Quellen die sieben Tage vor einer Conversion liegen mit 50% weniger gewertet werden. Hierdurch nimmt die Gewichtung im Zeitverlauf zu im Gegensatz dazu werden Quellen die länger her sind mit einem geringeren Conversion-Anteil bedacht. U-Modell (oftmals auch Badewanne genannt) Das U-Modell basiert auf der Annahme, dass die erste und die letzte Quelle höher bewertet werden als die dazwischenliegenden. Die erste Quelle aus dem Grund, da diese den Bedarf geweckt hat und den initialen Anstoß zur später erfolgenden Zielerfüllung gab. Die letzte Quelle, da diese den Bedarf gedeckt und zum finalen Abschluss geführt hat. Sämtliche anderen Quellen werden gleichmäßig niedriger bewertet und bekommen demnach einen geringeren Prozentsatz der Conversions zugeordnet. Individuelle Modelle Jedes Unternehmen ist anders, jede Website und jedes Produkt hat in irgendeiner Weise voneinander abweichende Customer Journeys, so dass es sinnvoll sein kann sich ein individuelles Zuordnungsmodell

4 zu überlegen, statt ein fertiges zu verwenden. Bei der Erstellung individueller Modelle sind einem beinahe keine Grenzen gesetzt. So können beispielsweise folgende Punkte in Betracht gezogen werden: Trafficquellen die Besuche über organische Brand-Keywords generiert haben werden anders gewichtet Trafficquellen die Besuche generiert haben die direkt wieder abgesprungen sind werden anders gewichtet Trafficquellen die Besuche generiert haben die eine gewünschte Verweildauer erzielt haben werden anders gewichtet Trafficquellen die zeitlich dichter aneinander liegen werden anders gewichtet als die bei denen der zeitliche Abstand länger war Bestimmte Kampagne, Werbemittel, Kanäle, Keywords werden anders gewichtet Trafficquellen die Besuche aus bestimmten geografischen Regionen generiert haben werden anders gewichtet Trafficquellen die Männer oder Frauen oder Besuche aus bestimmten Altersgruppen generiert haben werden anders gewichtet Diese Liste ließe sich noch fast endlos fortführen abhängig vom Business gibt es unzählige Faktoren, Metriken und Dimensionen die in Attributions-Modelle einfließen können. Attribution nutzen Zuordnungsmodelle sind definitiv nicht der Weg um sämtliche Probleme zu lösen. Es bedarf einiger Vorbereitung und eines intensiven Gedankenaustauschs, um nicht den Fehler zu machen ein nicht perfektes Modell (Last-Click) durch ein anderes, vielleicht nicht optimales oder nicht auf das Business passende Modell, zu ersetzen. Ebenso ist es nicht ratsam permanent mit unterschiedlichen Modellen zu rechnen. Hierdurch werden vermutlich eher mehr Fragen als Antworten generiert dieses Vorgehen ist also nicht zielführend. Im Folgenden ein kurzer Ablaufplan für die Einführung und Umsetzung von Attribution: Workshop Berechnung unterschiedlicher Modelle Feststellen der Auswirkungen der Modelle auf das Business Definition eines passenden Zuordnungs-Modells Etablieren des Modells innerhalb des Unternehmens Neuberechnung und Veränderung der Marketing-Budgets Parallel permanentes Hinterfragen und Evaluieren des eigenen Modells und Spielen mit den unterschiedlichen Modellen Lernen und Erkenntnisse sammeln Aktionen umsetzen Kampagnen- und Webseitig

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