7 Tipps, um die richtige Marketing Attribution Lösung zu finden

geschrieben von Theresa Glöde
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Herzlichen Glückwunsch. Statische Attribution wie Last- oder First-Click haben Sie bereits hinter sich gelassen. Nun stehen Sie vor der Entscheidung, mit datengetriebener Marketing Attribution zu starten. Wissen womöglich aber noch nicht genau, mit welchem Anbieter Sie zusammenarbeiten möchten. Oder gar noch, was es bei der Auswahl überhaupt zu beachten gilt. Wir stellen sieben Tipps vor, um Ihnen die Entscheidung für die richtige Lösung zu erleichtern.

Worauf kommt es bei der richtigen Lösung für Marketing Attribution an?

1. Vertrauen

In Zeiten von Cross-Channel, Cross-Device, Online- und Offline-Welt ist die Bewertung von Marketing-Kampagnen an sich ja bereits komplex genug. Es ist deshalb umso wichtiger, dass die Attributionslösung keine Blackbox darstellt. Denn Studien zufolge ist neben einer guten Zusammenarbeit zwischen dem Marketing-Team sowie dem Anbieter vor allem Vertrauen wichtig, welches in den gesamten analytischen Prozess hinter der Lösung gefunden werden muss. Schließlich werden auf dessen Grundlage die Marketing-Entscheidungen getroffen.

Konkret heißt das: Der Anbieter für Data-Driven Marketing Attribution sollte erklären können, welche Machine Learning Algorithmen verwendet werden. Also z. B. Markov-Modelle oder Deep Learning. Wir bei Adtriba setzen auf Deep Learning. Außerdem sollte transparent sein, wann und wie häufig das Attributionsmodell und damit der Machine Learning Algorithmus aktualisiert wird.


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2. Unabhängigkeit

Lassen Sie uns das Thema Vertrauen um die Frage nach der Unabhängigkeit einer Lösung ergänzen. Gängige und mächtige Werbeplattformen wie Google und Facebook bieten z. B. eigene Attributionstools bzw. -funktionalitäten an. Fraglich ist jedoch, wie unabhängig diese Tools sein können und mit welcher Intention sie frei zur Verfügung stehen. Denn was in der Offline-Welt niemals in Ordnung wäre – nämlich dass z. B. ein deutscher TV-Sender wie ARD seine Customer Journey Daten mit Hilfe eines Tools von RTL tracken und bewerten würde – das scheint in der Online-Welt weitestgehend noch akzeptiert zu sein.

Ein weiteres Problem wird deutlich, wenn wir uns dem Thema Mobile App Attribution widmen. Im Vergleich zum Web existiert für Mobile nach wie vor sehr viel Intransparenz über die User Journey-Daten und die richtige Bewertungsmethode für Mobile-Daten. Während wir in der Webwelt meist genau wissen, woher ein Klick stammt, ist das Tracking für Mobile deutlich komplexer.

Konkret heißt das: Google und Facebook, die auch als Self-Attributing Networks (SANs) bezeichnet werden, bieten für Mobile keine unabhängige Messung. Anstelle muss man bei den Werbeplattformen anfragen, ob Interaktionen registriert wurden. Gleichzeitig verfügen sie über die Entscheidungsmacht, um sich selbst den Klick zuzuschreiben, der letztendlich zur Conversion geführt hat. Die US-Techgiganten bewerten sich damit schlichtweg selbst, was dem "SANs"-Begriff zwangsläufig einen ironischen Unterton verleiht.

Darüber hinaus können Googles und Facebooks eigene Tracking- und Attributions-Lösungen längst nicht so unabhängig und kanalübergreifend tracken, wie es Mobile App Tracking- oder Attribution-Dienstleister tun können. Marketer sollten deshalb derartige Services hinzuziehen, um die Marketing-Touchpoints entlang der Customer Journey ganzheitlich zu erfassen. Resümierend kann gesagt werden, dass es vor allem eine Art Gewissensfrage ist, ob man Google und Facebook blind vertrauen oder mit einer unabhängigen Lösung arbeiten möchte.

Der Mobile App Measurement & Attribution Anbieter AppsFlyer erläutert zudem in diesem Beitrag worauf es bei der richtigen Marketing Attribution Lösung für das Mobile App Marketing ankommt.


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3. Einfachheit und schnelle Einsetzbarkeit

Achten Sie bei der Entscheidung für die richtige Marketing Attribution Lösung außerdem darauf, dass sie simpel in der Nutzung ist. Heißt, dass es z. B. keine 20-30 unterschiedliche Dashboards gibt, die sie zunächst erst einmal stundenlang auswerten müssen, ehe Sie konkrete Maßnahmen daraus ableiten können. Die attribuierten Ergebnisse, sprich Optimierungspotenziale, sollten deshalb für den Marketing-Manager auf einen Blick erkennbar sein. Weiterhin ist es wichtig, dass es keine zwei bis drei Wochen Schulung braucht, um mit der Attributionslösung zurecht zu kommen.

Wer mit datengetriebener Marketing Attribution loslegen möchte, sollte außerdem darauf achten, dass die Lösung schnell integrierbar und damit startklar ist. Adtriba ist z. B. bereits mit wenigen Klicks durch den Einbau eines Tracking-Snippets integriert. Die ersten Customer Journey Insights stehen meist nach ein paar Tagen bereit. Und das Attributionsmodell ist nach zwei Wochen verfügbar. Zuvor können die Customer Journeys an sich aber bereits angesehen werden.


Die wichtigsten Tipps, um die richtige Marketing Attribution Lösung zu finden, gibt's auch als Video:


4. Preis

Der Einsatz von Data-Driven Marketing Attribution ist natürlich auch immer eine Kostenfrage. Kann Marketing Attribution aufgrund zu hoher Kosten für die Lösung nicht rentabel durchgeführt werden, sollte die Entscheidung für die auserwählte Attributionslösung daher noch einmal überdacht werden. Wichtig ist, dass sich auch kleinere Unternehmen die Lösung leisten und sie profitabel einsetzen können.

5. Daten-Export-Funktion

Eine gute Lösung für Marketing Attribution umfasst auch die Möglichkeit, rohe Customer Journey Daten zu exportieren bzw. diese weiter zu verarbeiten. Sei es z. B. an Google Ads zurück zu spielen oder im Rahmen von Rohdaten, was vor allem für Business Intelligence-Teams relevant sein kann. Die Attributionstools bzw. -funktionalitäten von Google und Facebook verfügen z. B. über keine Exportfunktionalität.


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6. Customer Lifetime Value Attribution

Wir bei Adtriba bemerken zudem, dass das Thema Customer Lifetime Value-basierte Attribution für Unternehmen immer bedeutender wird. Die Lösung sollte deshalb optimalerweise sowohl über eine Standard-Betrachtung als auch eine CLV-Betrachtung verfügen. Im Adtriba-Dashboard kann z. B. ganz einfach zwischen den unterschiedlichen Ansichten hin und her geswitcht werden, um die Ergebnisse miteinander zu vergleichen.

CLV Attribution bedeutet, dass nicht nur auf die erste Bestellung optimiert wird, sondern auch auf alle folgenden. Also auf den Wert, den ein Kunde über die gesamte Zeit seines Kundendaseins für ein Unternehmen darstellt. Unternehmen können so mehr in die Marketing-Akquisitionkanäle investieren, was ihnen zu aggressiverem Wachstum verhilft. Insbesondere in einem starken Wettbewerbsumfeld ist CLV Attribution daher relevant. Hier geht's außerdem zu unserem CLV Attribution Webinar

7. Online und Offline, Cross-Channel und Cross-Device

Der siebte und damit letzte Punkt, den es beim Thema Marketing Attribution zu beachten gilt, umfasst die Verknüpfung von Online- und Offlinekanälen sowie der Web- und Mobile-Welt. Eine Attributionslösung sollte allenfalls eine ganzheitliche Attribution ermöglichen. Zum einen ist wichtig, dass man sich nicht nur die digitalen, sondern auch die Offline-Kanäle, wie z. B. TV, Katalogbestellungen und Out-of-Home-Kampagnen anschauen kann. Und hierfür nicht noch ein zusätzliches Tool nutzen muss. Außerdem sollte die Lösung Cross-Channel und Cross-Device Tracking abdecken sowie äußerst wichtig: Mobile App Attribution. Warum Mobile App Attribution für erfolgreiche Mobile Ad Kampagnen essentiell ist, haben wir hier zusammengefasst.

Blicken wir in die Zukunft und schauen uns an, welche technischen Voraussetzungen datengetriebene Marketing Attribution künftig vereinen muss, beschäftigt unsere Kunden aktuell insbesondere eines: Die Synergien zwischen der Online- und der Offline-Welt herzustellen und dies mithilfe von beispielsweise uns in einem Tool abzubilden. Fakt ist, Marketing Mix Modeling (MMM) und Multi-Touch Attribution (MTA) stoßen zunehmend an ihre Grenzen und können dies nicht leisten. Anstelle tritt Unified Marketing Measurement (UMM) als der derzeit neueste und fortschrittlichste Marketing-Analytics-Ansatz in den Fokus vieler Unternehmen. UMM vereint dabei die Stärken von MMM und MTA und beseitigt gleichzeitig dessen Schwächen.

Zu den Grundvoraussetzungen einer passenden Attributionslösung gehört UMM selbstverständlich derzeit (noch) nicht. Der Anforderung an uns als SaaS-Lösung für dynamische, Machine Learning-basierte Attribution möchten wir selbst jedoch schnellstmöglich nachkommen. Warum UMM die Zukunft von Marketing Attribution ist, erläutern wir in diesem Blogbeitrag. 

Zusammenfassung

Die sieben Marketing Attribution Tipps noch einmal zusammengefasst. Die Lösung sollte optimalerweise folgendes bieten:

  • Vertrauen
  • Unabhängigkeit
  • Einfache Nutzung und schnelle Einsetzbarkeit
  • Nicht zu kostspielig und Rentabilität
  • Daten-Export-Funktion
  • Neben einer Standard- auch eine CLV-Betrachtung
  • Ganzheitliche Marketing Attribution; Verknüpfung von Online- und Offline-Welt, Cross-Channel und Cross-Device sowie die Integration von Mobile App Daten

Adtriba unterstützt Unternehmen dabei, mit Machine Learning-basierter Marketing Attribution bessere Entscheidungen zu treffen. Möchten Sie mehr erfahren? Wir freuen uns über Ihre Kontaktaufnahme an: janos@adtriba.com. Oder Buchung unserer Demo, in der wir gern Ihre Fragen beantworten:

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