Multi-Touch-Attribution: Alle Kontaktpunkte im Kaufprozess messen

Multi-Touch-Attribution

Was ist Multi-Touch-Attribution?

Multi-Touch-Attribution ist ein Attributionsmodell im Online-Marketing, das mehreren Touchpoints im Customer Journey des Nutzers einen gewissen Anteil an der Conversion zurechnet. Anstatt wie bei einfachen Modellen (First-Click oder Last-Click) nur einen einzigen Kontaktpunkt zu berücksichtigen, sollen alle relevanten Interaktionen gewichtet werden. Dadurch entsteht ein umfassenderes Bild darüber, wie verschiedene Kanäle, Kampagnen oder Anzeigen gemeinsam zum erfolgreichen Abschluss einer gewünschten Aktion (z. B. Kauf, Anmeldung, Download) beitragen.

Merkmale der Multi-Touch-Attribution

Ganzheitlicher Ansatz:
- Berücksichtigt alle Interaktionen (Klicks, Impressionen, Social-Media-Posts, E-Mail-Kampagnen), die ein Nutzer auf dem Weg zur Conversion hatte.
Gewichtung von Touchpoints:
- Jeder Touchpoint erhält einen Anteil an der Conversion, je nach Modell und Berechnungsmethode.
Realistischere Abbildung der Customer Journey:
- Da Nutzer oft multiple Kanäle vor einer Conversion durchlaufen, spiegelt Multi-Touch-Attribution die tatsächliche Komplexität des Kaufprozesses wider.
Differenzierte Analysen:
- Ermöglicht es, zu erkennen, welche Kanäle besonders effektiv in welcher Phase der Customer Journey sind.

Modelle der Multi-Touch-Attribution

Linear-Attribution:
- Jede Interaktion im Conversion-Pfad erhält die gleiche Gewichtung.
- Vorteil: Einfach zu verstehen
- Nachteil: Keine Unterscheidung nach Wichtigkeit oder zeitlicher Nähe zur Conversion.
Time-Decay-Attribution:
- Touchpoints, die näher am Conversion-Zeitpunkt liegen, werden stärker gewichtet.
- Vorteil: Berücksichtigt, dass spätere Interaktionen oft ausschlaggebender sind.
- Nachteil: Erste Touchpoints, die das Interesse geweckt haben, werden unterbewertet.
Position-Based (U-förmig) Attribution:
- Erster und letzter Touchpoint erhalten den größten Teil der Anerkennung, während die dazwischenliegenden Schritte gleichmäßig weniger Anteil bekommen.
- Vorteil: Berücksichtigt sowohl den initialen Kontakt als auch den finalen Auslöser.
- Nachteil: Mittlere Touchpoints werden möglicherweise unterschätzt.
Datengetriebene Attribution (Data-Driven):
- Nutzt Algorithmen und Machine Learning, um basierend auf Nutzerdaten die tatsächliche Einflussstärke jedes Touchpoints zu ermitteln.
- Vorteil: Objektiv, anpassungsfähig und liefert präzisere Erkenntnisse.
- Nachteil: Erfordert ausreichend Daten und komplexe Technologie.

Vorteile der Multi-Touch-Attribution

Präziseres Verständnis der Customer Journey:
- Unternehmen sehen, wie verschiedene Kanäle zusammenwirken, um die Conversion wahrscheinlicher zu machen.
Effizientere Ressourcenverteilung:
- Werbebudgets können besser auf die Kanäle verteilt werden, die tatsächlich Wert liefern.
Strategische Planung:
- Erkenntnisse aus der Multi-Touch-Attribution helfen bei der langfristigen Marketingplanung und Kampagnenoptimierung.
Anerkennung aller Kanäle:
- Auch Kanäle, die nicht direkt zum Kauf, aber zum Markenaufbau und Interesse beigetragen haben, werden gewürdigt.

Herausforderungen der Multi-Touch-Attribution

Datenqualität und -verfügbarkeit:
- Umfassende Daten über alle Kanäle und Geräte müssen erhoben werden, was durch Datenschutz, Cookiesperren oder Ad-Blocker erschwert werden kann.
Komplexität:
- Die Erstellung, Verwaltung und Interpretation von Multi-Touch-Attribution erfordert Fachwissen, Tools und Ressourcen.
Technische Anforderungen:
- Datengetriebene Modelle benötigen fortgeschrittene Analysetools, Machine-Learning-Modelle oder BI-Software.
Lange Customer Journeys:
- Bei komplexen Kaufentscheidungen (z. B. B2B oder hochpreisigen Produkten) kann die Customer Journey sehr lang sein, was das Modell weiter verkompliziert.

Best Practices für Multi-Touch-Attribution

Klare Ziele setzen:
- Festlegen, welche KPIs (z. B. Umsatz, Leads, Engagement) im Vordergrund stehen.
Passendes Modell wählen:
- Je nach Branche, Kaufzyklus und Datenverfügbarkeit das passende Attributionsmodell wählen (Linear, Time-Decay, Data-Driven etc.).
Datenqualität sicherstellen:
- Tools und Prozesse implementieren, um akkurate und umfassende Tracking-Daten zu erhalten.
Kontinuierliche Optimierung:
- Ergebnisse regelmäßig analysieren und Attributionsmodelle bei Bedarf anpassen.
Interdisziplinäre Zusammenarbeit:
- Marketing, Vertrieb und IT sollten zusammenarbeiten, um Daten zu interpretieren und Handlungsmaßnahmen abzuleiten.

Beispiel für Multi-Touch-Attribution

Angenommen, ein Kunde stößt zuerst über eine Google-Suche auf die Marke (erster Touchpoint), sieht anschließend eine Display-Anzeige, erhält dann einen Newsletter, klickt auf einen Link in einer Social-Media-Ad und tätigt schließlich den Kauf über eine Suchanzeige.

Linear-Modell: Jede der 5 Interaktionen erhält 20 % Anerkennung.
Time-Decay-Modell: Der letzte Klick (Suchanzeige) erhält z. B. 40 %, der davor (Social-Media-Ad) 30 %, der Newsletter 15 %, die Display-Anzeige 10 % und die erste Google-Suche 5 %.
Datengetriebene Attribution: Ein fortschrittlicher Algorithmus könnte auf Basis von Nutzerdaten berechnen, dass Social-Media-Ad und Newsletter stärker gewichtet werden, falls diese erfahrungsgemäß den größten Einfluss haben.

Fazit

Multi-Touch-Attribution ist ein wichtiger Bestandteil des modernen Performance-Marketings, da es ein realistisches Bild der Customer Journey liefert. Anstatt nur einen einzigen Touchpoint zu betrachten, werden alle relevanten Interaktionen bewertet. Dies ermöglicht eine präzisere Budgetverteilung, strategische Entscheidungen und letztlich effektivere Marketingmaßnahmen. Auch wenn die Umsetzung komplex ist, lohnt sich der Aufwand für Unternehmen, die ihre Marketingeffizienz maximieren möchten.