Kunden kaufen selten beim ersten Kontakt. Sie kommen über einen Kanal (organische Suche) und konvertieren nicht. Sie kommen über einen anderen Kanal zurück (E-Mail) und konvertieren wieder nicht. Beim dritten Kanal (bezahlte Anzeigen) konvertieren sie endlich. Im Last-Click-Modell bekommen die bezahlten Anzeigen den ganzen Erfolg zugeschrieben. Doch organische Suche und E-Mail haben wichtige Vorarbeit geleistet. Multi-Channel-Funnels betrachten alle Kontakte und zeigen, wie die Kanäle gemeinsam zu Conversions führen. Dieses Kapitel zeigt, wie du das Zusammenspiel der Kanäle misst.
Was Multi-Channel-Funnels sind
Ein Multi-Channel-Funnel ist der Weg vom ersten Kontakt bis zur Conversion. Beispiel: organische Suche → keine Conversion → E-Mail → keine Conversion → direkt → Conversion. Drei Kanäle waren beteiligt. Die letzte Station hat den Abschluss gebracht, aber organische Suche und E-Mail haben vorgearbeitet. Die Multi-Channel-Funnel-Analyse zeigt alle drei Kontakte und ihre Rollen.
Das unterscheidet sich von der Zuordnung nach einem einzelnen Kanal: Die organische Suche brachte einen Besuch (mit oder ohne Conversion). E-Mail brachte einen Besuch. Direkt brachte einen Besuch. Jeder Kanal wird einzeln gemessen. Multi-Channel-Funnels messen die Abfolge.
Typische Muster über mehrere Kanäle
Muster 1: Aufmerksamkeit am Anfang des Funnels. Organische Suche (viel Volumen, geringe Kaufabsicht) → Aufmerksamkeit. E-Mail (mittleres Volumen, mittlere Kaufabsicht) → Abwägung. Bezahlte Anzeigen (weniger Volumen, hohe Kaufabsicht) → Conversion. Jeder Kanal hat seine Rolle.
Muster 2: Bezahlte Suche als Abschluss. Organische Suche, Social Media, Inhalte → Aufmerksamkeit. Bezahlte Suche (Retargeting) → Abschluss. Die bezahlte Suche bringt die meisten Conversions, gäbe es aber ohne die früheren Kontakte nicht.
Muster 3: Direkte Wiederholungsbesuche. Ein Besucher kommt über eine Anzeige und konvertiert nicht. Er kommt direkt zurück (er hat sich die URL gemerkt) und konvertiert. „Direkt“ wirkt wie ein Kanal mit hoher Conversion-Rate, verantwortlich ist aber die Anzeige.
Multi-Channel-Funnels in den Analysen auswerten
Google Analytics (und andere Plattformen) bieten Berichte zu Multi-Channel-Funnels. Sie zeigen: Conversion-Pfade (die Abfolge der Kanäle, die zur Conversion führte), Pfadlänge (wie viele Kontakte vor der Conversion) und Zeit bis zur Conversion (wie lange vom ersten Kontakt bis zur Conversion).
Mit diesen Berichten beantwortest du: Wie viele Kontakte braucht es bis zur Conversion (2, 3, 5)? Welche Kanalkombinationen wirken am besten? Gibt es Muster (zum Beispiel immer organisch zuerst und bezahlt zuletzt)? Welche Kanäle spielen eine unterstützende Rolle?
Multi-Channel-Daten für die Strategie nutzen
Budget ausbalancieren: Wenn die organische Suche immer am Anfang steht (Aufmerksamkeit) und E-Mail immer in der Mitte (Abwägung), sind beide Kanäle wichtig. Kürze das Budget für die organische Suche nicht, auch wenn die Last-Click-Zuordnung E-Mail den Erfolg zuschreibt. Beide sind für Conversions nötig.
Abfolgen optimieren: Wenn das Muster „organisch → E-Mail → bezahlt → Conversion“ häufig vorkommt, sorge für eine starke E-Mail-Abfolge. Optimiere den E-Mail-Schritt, denn viele Conversions hängen davon ab.
Engpässe erkennen: Wenn die meisten Pfade mit direktem Traffic enden (direkte Besuche ohne Conversion), sind deine Website oder dein Angebot vielleicht schwach. Verbessere zuerst das Erlebnis auf der Seite oder dein Angebot, bevor du die Kanäle verantwortlich machst.
Herausforderungen bei der Multi-Channel-Funnel-Analyse
Attributionsfenster: Wie lange vor der Conversion verfolgst du Kontakte? 7 Tage, 30 Tage, 90 Tage? Längere Fenster zeigen mehr Kanalwechselwirkungen, können aber irrelevante Kontakte enthalten. Lösung: Nimm 30 Tage als Standard und teste 7 und 90 Tage, um zu sehen, wie empfindlich die Ergebnisse reagieren.
Neue und wiederkehrende Besucher: Manchmal ist ein Besucher ein Bestandskunde, der erneut kauft. Ist das ein Funnel für Neukunden oder für Bestandskunden? Lösung: Trenne die Funnels von Neukunden und Bestandskunden und analysiere sie getrennt, denn sie sind verschieden.
Unklarer direkter Traffic: Direkter Traffic kann aus Lesezeichen, E-Mail-Links ohne UTM-Parameter, Zugriffen von App zu Web oder von echten Direktbesuchern stammen. Lösung: Räume deine UTM-Nutzung auf, damit E-Mail-Links als E-Mail erfasst werden (nicht als direkt). Markiere App-Traffic getrennt. Der übrige direkte Traffic ist deine Basis.
Wie viele Kontakte bis zur Conversion sind typisch?
Das hängt von der Branche ab: B2B = 4 bis 8 Kontakte. B2C = 2 bis 4 Kontakte. Produkte mit langer Entscheidung = 5 bis 10 Kontakte. Produkte mit kurzer Entscheidung = 1 bis 2 Kontakte. Deine Daten zeigen deine Realität. Siehst du im Schnitt 2 Kontakte, optimiere auf schnelle Conversion. Siehst du 7 Kontakte, konzentriere dich darauf, das Interesse zu pflegen und zu halten.
Soll ich bei der Multi-Channel-Analyse auf den ersten oder den letzten Kontakt optimieren?
Beide sind wichtig. Der erste Kontakt (Aufmerksamkeit) braucht Volumen und Reichweite. Der letzte Kontakt (Conversion) braucht Überzeugungskraft und ein starkes Angebot. Optimiere nicht nur den ersten Kontakt (verschenkte Aufmerksamkeit bei schwacher Botschaft) und nicht nur den letzten (ohne Aufmerksamkeit gibt es nichts abzuschließen). Als Balance: 40 % des Budgets für Aufmerksamkeit, 40 % für Conversion und 20 % für Retargeting.
Wie gehe ich in der Multi-Channel-Funnel-Analyse mit Bestandskunden um?
Trenne sie von der Neukunden-Analyse. Bestandskunden haben andere Funnels: Ein Bestandskunde sieht ein neues Angebot → klickt auf die E-Mail → konvertiert (2 Kontakte). Das unterscheidet sich vom Neukunden (organisch → E-Mail → bezahlt → direkt → Conversion). Analysiere getrennt: Die Funnels von Neukunden liefern Hinweise für die Kundengewinnung, die von Bestandskunden für die Kundenbindung.
Welches Attributionsfenster ist für die Multi-Channel-Funnel-Analyse ideal?
Starte mit 30 Tagen, das ist im B2B typisch. Passieren die meisten Conversions innerhalb von 7 Tagen, nimm ein 7-Tage-Fenster (schnelleres Feedback). Dauern Entscheidungen 90 Tage und länger, nimm ein 90-Tage-Fenster. Prüfe deine Daten: Wie viel Prozent der Conversions passieren innerhalb von 7, 14, 30 und 90 Tagen? Nimm das Fenster, das 85 bis 90 % deiner Conversions erfasst.
Wie bereinige ich den „direkten“ Traffic, damit die Kanalanalyse genauer wird?
Füge allen E-Mail- und App-Zugriffen UTM-Parameter hinzu. Prüfe deine E-Mail-Vorlagen, damit die Links utm_source=email enthalten. Prüfe den App-Code, damit Klicks utm_source=app enthalten. Markiere interne Kampagnen getrennt. Der übrige direkte Traffic ist deine echte Basis. So wird die Multi-Channel-Analyse genauer, weil falsch zugeordneter Traffic wegfällt.
Kann ich vorhersagen, welche Kanalabfolgen den höchsten Umsatz bringen?
Ja, analysiere vergangene Conversions: Gruppiere nach Pfad und summiere den Umsatz pro Pfadtyp. Beispiel: Pfade mit organisch → E-Mail → bezahlt bringen durchschnittlich 5.000 $ Umsatz, Pfade mit organisch → bezahlt durchschnittlich 3.000 $. Die erste Abfolge ist wertvoller. Optimiere sie (bessere E-Mail-Inhalte, höhere Conversion-Rate). Das ist eine Prognose: Künftige Kunden, die diesem Muster folgen, sind wahrscheinlich ebenfalls viel wert.