Die Reise eines Kunden hat fünf Kontaktpunkte. Er sieht eine Anzeige. Er liest einen Blogbeitrag. Er bekommt eine E-Mail. Er sieht ein Video. Er konvertiert. Welcher Kontaktpunkt bekommt die Anerkennung für die Conversion? Die Anzeige, die sein Interesse geweckt hat? Die E-Mail, die den Abschluss gebracht hat? Das Video, das ihn überzeugt hat? Die Antwort hängt von deinem Attributionsmodell ab. Unterschiedliche Modelle schreiben unterschiedlichen Kontaktpunkten den Erfolg zu. Last-Touch-Attribution gibt der E-Mail die gesamte Anerkennung. First-Touch gibt sie der Anzeige. Linear gibt allen fünf gleich viel. Datengesteuert verteilt sie anhand echter Conversion-Muster. Jedes Modell erzählt eine andere Geschichte darüber, welche Kanäle funktionieren. Jedes kann zu anderen Geschäftsentscheidungen führen. Streichst du den falschen Kanal, verschwendest du Geld. Investierst du in den falschen Kanal, verschwendest du Budget. Attributionsmodelle bestimmen, wie du verstehst, welche Kanäle wirklich Conversions bringen. In diesem Artikel erfährst du, was Attributionsmodelle sind und wie jedes deine Entscheidungen verändert.
Was ist Attribution?
Attribution bedeutet, den Erfolg einer Conversion den Kontaktpunkten zuzuordnen, die dazu geführt haben. Ein Besucher konvertiert nicht beim ersten Besuch. Er kommt mehrmals über mehrere Kanäle mit deiner Marke in Kontakt. Er sieht eine Anzeige. Er besucht deine Website. Er geht wieder. Er bekommt eine E-Mail. Er klickt auf den Link. Er konvertiert. Die Attribution beantwortet die Frage: Welche dieser Interaktionen verdient die Anerkennung für die Conversion? Die Antwort bestimmt, wie du dein Budget verteilst und welche Kanäle du für erfolgreich hältst.
Warum Attribution wichtig ist
Ohne Attribution kannst du keine guten Entscheidungen über deine Marketingausgaben treffen. Du hältst einen Kanal vielleicht für schwach, obwohl er Conversions bringt, die du nicht siehst. Oder du hältst einen Kanal für stark, obwohl er nur Anerkennung bekommt, die er nicht verdient. Falsche Attribution führt dazu, dass du gute Kanäle streichst und schlechte verstärkst. Richtige Attribution lässt dich dort investieren, wo Conversions wirklich passieren.
Last-Touch-Attribution
Die Last-Touch-Attribution gibt die gesamte Anerkennung dem letzten Kontaktpunkt vor der Conversion. Ein Kunde sieht eine Anzeige, liest einen Blogbeitrag, bekommt eine E-Mail, sieht ein Video und konvertiert dann. Last-Touch gibt dem Video hundert Prozent. Anzeige, Blog und E-Mail bekommen null. Last-Touch ist einfach und leicht umzusetzen. Die meisten Analytics-Plattformen nutzen es standardmäßig. Aber es führt in die Irre. Es ignoriert alles, was zur Conversion geführt hat. Die Anzeige hat Aufmerksamkeit geschaffen. Der Blog hat das Abwägen gefördert. Die E-Mail hat die Entscheidung ausgelöst. Das Video hat sie abgeschlossen. Aber nur das Video bekommt die Anerkennung.
First-Touch-Attribution
Die First-Touch-Attribution gibt die gesamte Anerkennung dem ersten Kontaktpunkt. Im Beispiel oben bekommt die Anzeige hundert Prozent. Blog, E-Mail und Video bekommen null. First-Touch ist nützlich, um zu verstehen, welche Kanäle Neukunden bringen. Aber es übersieht die Arbeit, die nach dem ersten Kontakt passiert. Die meisten Conversions brauchen mehrere Kontakte. First-Touch ignoriert alle außer dem ersten.
Lineare Attribution
Die lineare Attribution gibt allen Kontaktpunkten gleich viel Anerkennung. Im Beispiel oben bekommt jeder Kontaktpunkt zwanzig Prozent. Anzeige, Blog, E-Mail und Video haben gleich viel beigetragen. Linear ist ausgewogener als Last-Touch oder First-Touch. Aber es nimmt an, dass alle Kontaktpunkte gleich wichtig sind, und das stimmt selten. Eine E-Mail, die einen Kauf ausgelöst hat, sollte nicht gleich viel Anerkennung bekommen wie ein Blogbeitrag, den jemand eine Woche zuvor überflogen hat.
Zeitverlust-Attribution
Die Zeitverlust-Attribution (Time-Decay) gibt Kontaktpunkten nahe an der Conversion mehr Anerkennung. Der erste Kontaktpunkt bekommt am wenigsten. Der letzte am meisten. Im Beispiel oben bekommt das Video am meisten. Die E-Mail weniger. Der Blog noch weniger. Die Anzeige am wenigsten. Das leuchtet intuitiv ein. Kontaktpunkte näher an der Entscheidung sollten mehr zählen. Aber es berücksichtigt immer noch nicht den tatsächlichen Einfluss jedes Kontaktpunkts.
Positionsbasierte Attribution
Die positionsbasierte Attribution gibt dem ersten und dem letzten Kontaktpunkt extra Anerkennung. Die Anzeige bekommt vierzig Prozent. Das Video bekommt vierzig Prozent. Blog und E-Mail bekommen je zehn Prozent. Das erkennt an, dass Aufmerksamkeit und Entscheidung beide wichtig sind. Aber es bewertet die Phasen des Abwägens und Recherchierens in der Mitte zu niedrig.
Datengesteuerte Attribution
Die datengesteuerte Attribution nutzt maschinelles Lernen, um Anerkennung anhand echter Conversion-Muster zuzuordnen. Statt anzunehmen, dass alle ersten Kontakte gleich zählen oder dass alle letzten Kontakte die ganze Anerkennung verdienen, wertet sie tausende Conversion-Pfade aus. Sie findet Muster. Sie entdeckt, welche Kombinationen von Kontaktpunkten tatsächlich zu Conversions führen. Danach verteilt sie die Anerkennung. Die datengesteuerte Attribution ist die genaueste. Aber sie braucht Menge. Du brauchst tausende Conversions, damit das Modell gut funktioniert.
Ein Attributionsmodell auswählen
Das richtige Modell hängt von deinem Geschäft ab. Ein Unternehmen, das günstige Artikel verkauft, nutzt vielleicht Last-Touch, weil Käufe schnell passieren. Ein Unternehmen, das teure Produkte verkauft, nutzt vielleicht datengesteuerte oder positionsbasierte Attribution, weil die Reise lang ist. Ein Unternehmen, das auf Markenbekanntheit setzt, nutzt vielleicht First-Touch. Entscheidend ist, ein Modell zu wählen und dabei zu bleiben, damit du über die Zeit konsistente Entscheidungen triffst.
Häufig gestellte Fragen
Kann ich für verschiedene Kanäle unterschiedliche Attributionsmodelle nutzen?
Technisch ja, aber das sorgt für Verwirrung. Du brauchst ein einheitliches Modell, um Kanäle fair zu vergleichen. Nutzt du Last-Touch für bezahlte Anzeigen und First-Touch für die organische Suche, vergleichst du Äpfel mit Birnen. Wähle ein Modell und wende es einheitlich auf alle Kanäle an. So siehst du, welche Kanäle wirklich Conversions bringen. Mit dem Website-Builder von WEMASY richtest du das direkt auf deiner Website ein.
Was, wenn verschiedene Attributionsmodelle unterschiedliche Gewinner-Kanäle zeigen?
Das passiert. Last-Touch zeigt vielleicht die E-Mail als Gewinner. First-Touch zeigt vielleicht die Suche als Gewinner. Das zeigt, dass verschiedene Kanäle verschiedene Rollen spielen. Die Suche bringt Aufmerksamkeit. Die E-Mail bringt Entscheidungen. Beides ist wertvoll. Wenn du ihre unterschiedlichen Rollen verstehst, investierst du in jeden passend.
Nutzt Google Analytics standardmäßig die Last-Touch-Attribution?
Ja. Google Analytics nutzt für Conversions standardmäßig die Last-Touch-Attribution. Deshalb halten viele Unternehmen ihre E-Mails oder ihren direkten Traffic für den besten Kanal. Möchtest du andere Attributionsmodelle sehen, musst du eigene Berichte anlegen oder die Attributionsmodell-Tools in Google Analytics nutzen.
Wie viele Conversions brauche ich, damit die datengesteuerte Attribution funktioniert?
In der Regel brauchst du mindestens tausend Conversions pro Monat, damit die datengesteuerte Attribution zuverlässig ist. Bei weniger Conversions sind die Muster zu verrauscht. Hast du nicht genug Menge, nutze stattdessen die positionsbasierte oder lineare Attribution. Die datengesteuerte Attribution ist stark, braucht aber Größe.
Soll ich mein Attributionsmodell ändern, wenn es für einen Kanal, den ich mag, schlechte Ergebnisse zeigt?
Nein. Ändere dein Modell nicht, um für einen Kanal, den du bevorzugst, bessere Ergebnisse zu bekommen. Wähle dein Modell danach, was für dein Geschäft sinnvoll ist, und lebe dann mit den Ergebnissen. Zeigen die Ergebnisse, dass ein Kanal schwach abschneidet, finde heraus, warum, statt das Modell zu ändern. Das Modell zeigt vielleicht ein echtes Problem.
Können Attributionsmodelle mir helfen zu verstehen, in welche Kontaktpunkte ich investieren soll?
Ja. Die Attribution zeigt dir, welche Kontaktpunkte in Conversion-Pfaden auftauchen. Taucht ein Kontaktpunkt nie vor einer Conversion auf, lohnt sich die Investition vielleicht nicht. Taucht er in den meisten Conversion-Pfaden auf, verdient er wahrscheinlich eine Investition. Nutze die Attribution, um die Rolle jedes Kontaktpunkts auf der Kundenreise zu verstehen.