Die Touchpoint Analyse in der Customer Journey

Um erfolgreich Online Marketing betreiben zu können sind folgende Fragestellungen hilfreich: Wie wurde der Kunde auf Produkte des Unternehmens aufmerksam? Was hat diesen zum Kauf bewegt? Mit welchen Touchpoints hatte er Kontakt und welche sind dabei am wichtigsten? Die Antwort auf diese Fragen können Attributionsmodelle liefern. Ohne Kenntnis dieser Fakten ist es praktisch nicht möglich im heutigen Wettbewerb bestehen zu können. Geräte- und kanalübergreifende Kaufprozesse machen die Customer Journey immer komplexer. Deshalb ist die Kenntnis wann, warum und wo ein Kunde kauft wesentlicher Bestandteil einer Touchpoint Analyse.

Generell unterscheidet man zwischen statischen und dynamischen Attributionsmodellen. Im folgendem werden statische Attributionsmodelle näher betrachtet:

1. Letzte Interaktion (Last click): Bei diesem Attributionsmodell wird der Wert der Konversion zu 100 Prozent dem letzten Touchpoint zugewiesen. Dieses Attributionsmodell war in der Vergangenheit (und ist bis heute) ein populäres aber veraltetes Attributionsmodell. Bei Google Analytics gehört(e) es zu den Standardeinstellungen.
2. Erste Interaktion (First click): Bei diesem Modell wird der ersten Interaktion 100 Prozent des Konversionswertes zugewiesen.
3. Linear: Dieses Attributionsmodell berücksichtigt alle beteiligten Touchpoints gleichermaßen. Tipp: Wenn datengetriebene Modelle nicht zur Verfügung stehen, ist dieses Modell eine gute Alternative.
4. Zeitverlauf (Time Decay): Hier wird dem Touchpoint der größte Wert an der Konversion zugeschrieben, welcher zeitlich gesehen der Transaktion am nächsten ist. Umgekehrt wird dem Touchpoint der geringste Wert zugeschrieben, welcher der Transaktion zeitlich gesehen am weitesten entfernt ist.
5. Positionsbasiert (Position-Based): Dem ersten und dem letzten Touchpoint werden jeweils 40 Prozent zugeschrieben. Alle dazwischen liegenden Touchpoints teilen sich den Rest.

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Dynamische Attributionsmodelle sind statischen Modellen aufgrund ihrer Genauigkeit überlegen. Sie berechnen die Wertbeiträge der Touchpoints dynamisch auf Basis der Daten aus der Touchpoint Analyse. Mit ihnen lässt sich der genaue Wert eines Touchpoints analysieren. Die Daten werden bei Google Ads und Google Analytics gesammelt und analysiert. Es werden Klickpfade aufgrund ihrer Konversionshäufigkeit ausgewertet. Dabei werden auch Klickpfade ohne Konversion analysiert. Außerdem berücksichtigen datengetriebene Attributionsmodelle Interaktionen und Synergien zwischen den verschiedenen Geräten und Kanälen.

1. Der Algorithmus lernt auf Basis von künstlicher Intelligenz (KI)
2. Höhere Genauigkeit: Der Algorithmus bewertet Interaktionen anhand ihres tatsächlichen Wertes
3. Mathematische und statistische Modelle berechnen kontinuierlich den Wert jedes Kontaktpunktes. So wird auch die aktuelle Situation durch Änderungen bei den Touchpoints automatisch erfasst. Diese fließen dynamisch in die Berechnung mit ein. Im Ergebnis können Marketingmaßnahmen besser optimiert werden.

Um das datengetriebene Attributionsmodell bei Google Analytics nutzen zu können, sind einige Voraussetzungen hinsichtlich Datenquantität und Datenqualität notwendig. Diese Punkte müssen in hinreichender Art und Weise erfüllt werden. Erst dann hat der Algorithmus genug Datenmaterial für das maschinelle Lernen und auswerten.

Folgende Voraussetzungen müssen erfüllt sein:

1. Es müssen innerhalb von 30 Tagen mehrere tausende Anzeigenklicks bzw. 600 Conversions generiert werden. Für viele kleine Unternehmen stellt das eine unüberwindbare Hürde dar. Für mittlere und große Unternehmen dürfte diese Hürde leicht zu überspringen sein.
2. Google Analytics bzw. alternative Webanalyse Systeme müssen mit Google Ads verknüpft sein
3. Conversion-Ziele müssen definiert werden. Der Algorithmus braucht ein Conversion-Ziel um Ergebnisse liefern zu können.
4. Conversion-Ziele müssen standardisiert werden. KPIs müssen im Unternehmen einheitlich definiert werden.
5. Alle Daten sollten zentral in einem Tool erfasst werden. Verschiedene Datensilos zusammen zu erfassen bedeutet deutlich mehr Aufwand
6. Es müssen genug messbare Touchpoints vorhanden sein

Wenn die oben genannten Voraussetzungen erfüllt sind, kann die Optimierung beginnen. Smart Bidding ist mittlerweile manuellen Methoden weit überlegen. Mit Smart Bidding Gebotsstrategien lässt sich der CPA (Cost per Acquisition) senken. Gleichzeitig können Conversion-Steigerungen realisiert werden. Wenn zusätzlich datengetriebene Attributionsmodelle eingesetzt werden, lassen sich CPAs zusätzlich senken. Der Grund dafür liegt auf der Hand: Smart Bidding Gebotsstrategien arbeiten Hand in Hand mit datengetriebenen Attributionsmodellen. Google konnte dies in einer Studie anhand konkreter Zahlen belegen: Ein Online-Händler für Mode konnte seine CPAs allein aufgrund der Umstellung des Attributionsmodells um 32 % senken.¹

Eine Versicherung konnte mit Hilfe datengetriebener Attribution in Kombination mit Smart Bidding die absolute Anzahl der Conversion um 300 % steigern. Die Conversion Rate ist um 118 % gestiegen und gleichzeitig ist der CPA ist um 50 % gesunken.²

1. Ziel-CPA: Bei dieser Gebotsstrategie werden Gebote so abgegeben, dass mit dem Ziel-CPA so viele Conversions wie möglich erzielt werden. Voraussetzung sind 30 Conversion innerhalb von 30 Tagen.
2. Ziel-ROAS: Bei der Gebotsstrategie werden auf Basis des Ziel-ROAS (Return on Advertising Spend) abgegeben. Ziel ist mehr Umsatz bzw. einen höheren Conversion-Wert zu erzielen. Voraussetzung sind 50 Conversions innerhalb von 30 Tagen.
3. Auto-optimierter CPC: Die Gebotseinstellung erfolgt manuell. Das Gebot wird automatisch immer dann erhöht, wenn ein Klick mit einer hohen Wahrscheinlichkeit zu einer Conversion führt.
4. Conversion maximieren: Gebote werden so festgelegt, dass mit Ihrem Budget möglichst viele Conversions generiert werden.

Tipp: Bei einer Umstellung der Gebotsstrategie sollte dem Algorithmus mindestens 30 Tage Zeit gegeben werden, um Daten zu sammeln und sich selbst zu optimieren.

Mit dem richtigen Attributionsmodell lassen sich wertvolle Erkenntnisse über potentielle Kunden gewinnen. Durch die Touchpoint Analyse können die einzelnen Touchpoints auf Ihren Wertbeitrag hin analysiert und optimiert werden. Ein dynamisches Attributionsmodell in Kombination mit Smart Bidding senkt Kosten und steigert Erträge.

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Quellen:
¹ Think with Google: https://www.thinkwithgoogle.com/intl/de-de/insight...
² Think with Google: https://www.thinkwithgoogle.com/intl/de-de/insight...

Andreas Schröter, Consultant E-Commerce