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Attribution

Als Attribution wird der Vorgang bezeichnet, bei dem bestimmte Ergebnisse auf bestimmte Aktionen zurückgeführt werden. Zumeist handelt es sich dabei um Gewinne, die auf bestimmte getroffene Maßnahmen zurückgeführt werden sollen. Die insbesondere im Marketing auf diese Weise verwendete Attribution wird zum Beispiel bei der Bewertung von Werbemaßnahmen eingesetzt. Attribution im Online Marketing ist wichtig, um eine Conversion den einzelnen Vermarktungskanälen zuordnen zu können. Vereinfacht gesagt fragt man sich also was genau für eine Conversion verantwortlich ist. Es umfasst in der analytischen Anwendung deskriptive, aber auch sehr komplexe statistische Verfahren.

1. Was bedeutet Attribution?

Der Begriff Attribution geht zurück auf die Attributionstheorie des Gestaltpsychologen Fritz Heider. Vereinfacht gesagt stellt die Theorie Hypothesen darüber auf, wie und warum Menschen Sinneseindrücke inneren Repräsentationen ihrer Außenwelt zuordnen (etwa auditive Signale einem sich bewegenden Mund). Hierzu gehört auch die empathische Attribution von Motiven für Handlungen anderer Menschen.

Das Attributionsmarketing verwendet die Idee der Attribution, um die Nutzerhandlungen (auch: Events) einem bestimmten Outcome zuzuordnen. Bei diesem Outcome handelt es sich im E-Commerce für gewöhnlich um eine Conversion, wie z.B. Produktkäufe, Erträge oder Seitenbesuche. Weil dieser Vorgang sehr viele Daten erfordert, hat sich die Popularität des Attributionsmarketings mit der Entwicklung des Online-Marketings erhöht.

Viele Unternehmen setzen bei der Online-Vermarktung nicht nur auf einen einzelnen Kanal, sondern auf einem Mix aus zum Beispiel E-Mail-Marketing, SEA (Suchmaschinenwerbung), SEO (Suchmaschinenoptimierung) und Social Media. Attribution soll dem Werbetreibenden beim Online Marketing helfen, die Einflüsse verschiedener Kanäle auszuwerten und basierend auf diesen Erkenntnissen das Marketingbudget bestmöglich einzusetzen.

2. Welche Attributionsmodelle gibt es?

Zur Erfassung von Conversions gibt es unter anderem im Werbeanalysetool Google Analytics verschiedene Attributionsmodelle. Je nach Attributionsmodell weist man den verschiedenen Touchpoints der Customer Journey, auf die der Nutzer auf dem Weg zur Conversion trifft, unterschiedliche Werte zu. Die Modelle helfen dabei, festzustellen, welche Kanäle die wichtigsten und zu priorisieren sind.

Jedem Vermarktungskanal wird abhängig von seinem Erfolgsanteil ein monetärer Wert zugewiesen. Die Gewichtung bestimmt dann die Aufteilung des Marketing-Budgets. Nachfolgend ein Überblick über die wichtigsten Attributionsmodelle aus der Marketing-Praxis anhand dieses Beispiels: Ein Nutzer sieht eine bezahlte Textanzeige, nachdem er einen Suchbegriff eingegeben hat. Er klickt auf diese Anzeige und wird zu einer Website weitergeleitet. Am nächsten Tag kehrt er über ein organisches Suchergebnis auf die Website zurück und tätigt einen Kauf.

2.1 First-Click-Attribution (Erste Interaktion)

Bei diesem Attributionsmodell zählt die erste Interaktion des Nutzers mit einem Kanal bzw. der erste Klick eines Nutzers. Diesem ersten Touchpoint wird der komplette Conversion Wert angerechnet. Im Beispiel ist dies die bezahlte Suche bzw. der Kanal SEA. Besonders geeignet ist ist dieses Modell für Kampagnen mit dem Ziel, die Bekanntheit zu erhöhen. Es gibt keine Auskunft über die Auswirkung von anderen Kanälen auf Conversions.

2.2 Last-Click-Attribution (Letzte Interaktion)

Im Gegensatz zur First-Click-Attribution wird die Conversion mit diesem Attributionsmodell der letzten Interaktion vor der Aktion zugeordnet. Im Beispiel ist dies die organische Suche bzw. SEO. Das Modell ist nützlich für Werbetreibende, die auf Macro-Conversions abzielen und für die vorherige Aktionen auf der Webseite keine hohe Bedeutung haben. Auch hier gibt es keine Informationen über die Einflüsse weiterer Kanäle auf dem Weg zur Conversion.

2.3 Lineare Attribution

Anders als bei den zwei vorher genannten Attributionsmodellen wird bei der linearen Attribution die Conversion jedem beteiligten Kanal anteilig angerechnet. Alle Kanäle der Customer Journey machen 100% der erzielten Conversion aus, im Beispiel wird die Conversions also zu 50% der bezahlten Suche und zu 50% der organischen Suche zugerechnet. Die lineare Attribution ist die einfachste Lösung, um die gesamte Customer Journey zu optimieren, da sie Insights über alle Touchpoints vermittelt. Jedoch wird hier jedem Kanal die gleiche Wertigkeit zugeordnet, obwohl der Anteil verschiedener Kanäle an einer Conversion sehr unterschiedlich sein kann.

2.4 Time-Decay-Attribution (Zeitverlauf)

Bei Verwendung der Time-Decay-Attribution nimmt der Wert, den ein Kanal für eine Conversion hat, ab je weiter die Interaktion mit diesem Kanal zeitlich von der Conversion entfernt ist. Die Kanäle, die der Conversion zeitlich am nächsten sind, bekommen den höchsten Wert. Im Beispiel hat die organische Suche einen höheren Anteil am Kauf als die bezahlte Suche. Dieses Modell ist stark auf die Conversion-Optimierung ausgerichtet, Touchpoints am Anfang der Customer Journey werden eher vernachlässigt, vor allem wenn der Kaufprozess eine lange Entscheidungsphase beinhaltet.

2.5 Position-Based-Attribution (positionsbasiertes Modell)

Die positionsbasierte Attribution ist eine Mischung aus First- und Last-Click-Attribution. Es ordnet der ersten und letzten Interaktion den höchsten Wert zu. Die AdWords-Anzeige und das organische Suchergebnis bekämen im Beispiel den gleichen Wert. Bei einem zusätzlichen dritten Touchpoint, der zwischen den beiden Kanälen passiert wäre, würde dieser weniger gewichtet werden. So finden alle Touchpoints Beachtung. Der Fokus liegt dabei auf der ersten und letzten Interaktion. Ähnlich wie bei der linearen Attribution gibt es hier das Risiko, dass eigentlich niedrigwertige Tocuhpoints zu stark gewertet werden könnten.

2.6 Data-Driven-Attribution (datengetriebenes Modell)

Datengetriebene Attributionsmodelle haben das Ziel, das Nutzerverhalten und die Customer Journey so detailliert wie möglich darzustellen. Dafür arbeitet dieses Modell mit intelligenten Algorithmen, die Kundendaten in Echtzeit verarbeiten. Auf dieser Basis wird den einzelnen Touchpoints der Anteil an einer Conversion zugeordnet. Es zeichnet sich durch hohe Dynamik aus und bezieht die gesamte Customer Journey ein. Die Anteile der einzelnen Touchpoints werden stetig aktualisiert. Praktikabel ist das datengetriebene Modell jedoch nur mit einem sehr großen Datenbestand. Die genaue Berechnung der Wertung der Touchpoints durch den Algorithmus ist für den Werbetreibenden nicht einsehbar.