Attribution im Performance Marketing hilft dir dabei, die Customer Journey deiner Kunden zu verstehen und herauszufinden, welche Touchpoints an einer Conversion beteiligt waren. In diesem Artikel zeigen dir unsere Performance Marketer Lennard und Julius, wie Attribution funktioniert, welche Attributionsmodelle es gibt, mit welchen Herausforderungen man bei der Attribution heute zu kämpfen hat und wie du diese lösen kannst.
Was verstehen wir eigentlich unter Attribution?
Kauft jemand online ein Produkt, so passiert das selten auf direktem Weg. Stattdessen finden im Vorfeld eines Onlinekaufs häufig zahlreiche Touchpoints des/der Nutzer:in mit der Marke statt. Diese Touchpoints, also Berührungspunkte, können auf den unterschiedlichsten Kanälen stattfinden, zum Beispiel über eine Anzeige auf Facebook, ein Video auf Youtube oder eine Googlesuche. Der Weg eines Kunden vom ersten Touchpoint, der eine Aufmerksamkeit für das Produkt generiert, bis hin zum letzten Touchpoint, bei dem das Produkt im Onlineshop gekauft wird, nennt man Customer Journey. Jede Customer Journey ist einzigartig und heutzutage sehr komplex, da sie nicht nur channelübergreifend, sondern auch browserübergreifend oder geräteübergreifend stattfindet.
In der oben dargestellten Customer Journey war das E-Mail-Marketing der letzte Touchpoint vor dem Kaufabschluss. Es wäre jedoch falsch zu sagen, dass nur das E-Mail-Marketing für den Kauf verantwortlich war, schließlich gab es eine ganze Reihe von vorbereitenden Marketing-Kanälen. Das wäre so, also würde man im Fußball nur den Torschützen dafür verantwortlich machen, ein Tor geschossen zu haben. Stattdessen war das Zusammenspiel des gesamten Teams der Grund dafür, dass am Ende ein Tor geschossen werden konnte.
Im Performance Marketing liegt der Fokus auf der messbaren Leistung eines Marketing-Kanals. Anhand von Daten soll dabei ganz genau bestimmt werden, welcher Kanal oder welche Werbeanzeige einen Kauf ausgelöst hat oder daran beteiligt war. Um diese Frage zu beantworten, kommt die Attribution bzw. Attributionsmodelle ins Spiel. Sie ermöglichen es uns, die gesamte Customer Journey mit all ihren Touchpoints zu betrachten und jedem beteiligten Kanal einen gewissen Wert zuzuschreiben.
Attribution beschäftigt sich mit den folgenden Fragen:
- Welche Kanäle oder Ads haben den größten Einfluss auf die Conversion?
- Welche Kanäle sind im Hinblick auf eine Conversion vorbereitend und welche abschließend?
- Wo wollen wir in Zukunft Budget investieren?
- Wie können wir das Upper-Funnel-Marketing besser verstehen?
- Wie können wir verhindern, dass das Lower-Funnel-Marketing überbewertet wird?
Die Conversion-Zuordnung anhand eines Attributionsmodells
Angenommen, jemand kommt über eine Google Search Ad auf deinen Onlineshop und kauft dort, er konvertiert also. Dann stellt sich nun die Frage, welchem Kanal man diese Conversion zuordnet. Die Google Ad war zwar der letzte Touchpoint vor dem Kauf, aber war sie auch der Touchpoint, der für die Kaufentscheidung verantwortlich war? Gerade Google Search Ads sind häufig nicht allein für einen Kauf verantwortlich, sondern einfach nur der letzte Touchpoint, da der/die Nutzer:in zum Beispiel in einer Instagram Ad ein Produkt gesehen hat, ein Kaufinteresse hat, aber nicht sofort kauft, da er/sie den Kauf zum Beispiel nicht am Handy abschließen möchte. Er/sie merkt sich also den Brandnamen und das Produkt und will den Kauf später über den Laptop abschließen. Dazu googelt er/sie das Produkt und gelangt via Google Suchanzeige auf den Shop.
Es gibt verschiedene Attributionsmodelle, um die Conversion einem bestimmten Kanal der Customer Journey zuzuordnen. Um sie zu erklären, stellen wir uns folgende Customer Journey vor:
Im nächsten Schaubild siehst du die verschiedenen Attributionsmodelle, welche dir zur Conversion Zuordnung zur Verfügung stehen:
Attributionsmodelle können sowohl dazu eingesetzt werden, um Conversions zwischen verschiedenen Kanälen zuzuordnen, als auch, um Conversions innerhalb eines Channels zum Beispiel zwischen verschiedenen Anzeigen zuzuordnen. Möchtest du die channelübergreifende Customer Journey betrachten, benötigst du jedoch ein externes Attributionstool. Wir gehen die Modelle nun der Reihe nach durch:
Letzter Klick
Die Letzter-Klick-Attribution oder auch Last-Click-Attribution gehört zu den One-Touch-Attributionsmodellen. Hier wird der gesamte Wert der Conversion dem letzten Touchpoint vor dem Kauf, in unserem Beispiel also Google Ads, zugerechnet. Interaktionen mit anderen Channels oder Anzeigen vor der Conversion werden nicht berücksichtigt. Dieses Modell ist häufig die Standardeinstellung in den Tools. Der Vorteil des Modells ist z.B., dass man dadurch beim channelinternen Einsatz gut erkennen kann, was innerhalb des Kanals gut funktioniert und was nicht, also welche Anzeigen zu einem sofortigen Kaufabschluss führen.
Erster Klick
Die Erster-Klick- oder auch First-Click-Attribution stellt genau das Gegenteil zur Last-Click-Attribution dar. Auch hier handelt es sich um ein One-Touch-Modell - der gesamte Conversionwert wird dabei dem ersten Touchpoint der Customer Journey, in unserem Fall also YouTube, zugerechnet. Alle weiteren Interaktion des/der Nutzer:in werden ignoriert. Dieses Modell eignet sich vor allem für einen Fokus auf Brand Awareness, da du hier gut erkennen kannst, über welchen Kanal deine Kund:innen auf deine Marke aufmerksam geworden und in den Funnel eingestiegen sind.
Linear
Bei der linearen Attribution handelt es sich um eine Multi-Touch-Attribution. Bei den Multi-Touch-Attributionsmodellen wird der Conversionwert auf mehrere Touchpoints verteilt. Das lineare Modell ist das Einfachste - hier wird der Conversionwert gleichmäßig auf alle beteiligten Interaktionen aufgeteilt. Bei vier Touchpoints werden jedem einzelnen also 25% des Conversionwerts zugerechnet. Das Modell wird verwendet, um die Touchpoints der kompletten Customer Journey gleichmäßig zu berücksichtigen.
Zeitverlauf
Hierbei werden die Touchpoints, die zeitlich näher an der Conversion liegen, stärker gewichtet als jene, die weiter zurückliegen. Einem Touchpoint wird also mit zunehmender zeitlicher Nähe zur Conversion, ein immer höherer Prozentsatz des Conversionwerts zugerechnet. Im Beispiel erhält Google Ads den höchsten Conversionwert zugeschrieben, Youtube den Geringsten. Im Prinzip bedeutet das also, dass Touchpoints, die nah am Kauf liegen, stärker für den Kaufabschluss verantwortlich gemacht werden.
Positionsbasiert
Bei diesem Attributionsmodell werden der erste und der letzte Touchpoint stärker gewichtet. Meist werden ihnen jeweils 40 % des Conversionwerts zugeschrieben - die übrigen 20 % werden dann gleichmäßig auf alle Interaktionen zwischendrin aufgeteilt. Dieses Modell eignet sich vor allem bei einer kurzen Customer Journey - es geht darum herauszufinden, über welchen Kanal deine Kunden in den Funnel einsteigen und über welchen Kanal sie am Ende konvertieren. Bei langen Customer Journeys eignet sich das Modell weniger, denn je mehr Touchpoints in der Mitte hinzukommen, umso weniger relevant war scheinbar der erste Touchpoint für den Kauf - mit diesem Modell würden wir ihn dann zu stark gewichten.
Datengetrieben
Bei der datengetriebenen Attribution gibt es keine klaren Regeln, welche Touchpoints welchen Conversionwert erhalten - die Aufteilung basiert komplett auf Algorithmen und Machine Learning. Hierbei wird jede Interaktion einzeln analysiert und auf Grundlage dieser gesammelten Daten wird dann ein Modell erstellt. Das Ganze ist eine Art Black Box, da wir nicht genau einsehen können, welche Daten hierfür verwendet werden. Arbeitet man jedoch schon länger mit einem Attributionstool und hat daher ausreichend Daten zur Verfügung, dann ist ein solches datengetriebenes Modell meist eine bessere Wahl als eine der vorherigen Standardeinstellungen.
Welches Attributionsmodell ist das Richtige?
Bei der Auswahl deines Attributionsmodells gibt es kein richtig oder falsch - jedes der vorgestellten Modelle hat seine Vor- und Nachteile. Die Auswahl hängt zudem ab von der Anzahl der Channels, der Länge deiner Customer Journey und deinen individuellen Zielen. Wir haben hier eine kleine Übersicht, die dir dennoch dabei helfen soll, das richtige Modell für dich zu finden.
Generell lässt sich sagen, dass ein Modell als eher wachstumsorientiert gilt, wenn du den vorbereitenden Kanälen, also dem Upper Funnel, viel Gewicht zuschreibst. Konservative Modelle fokussieren dagegen vor allem die abschließenden Kanäle, also den Lower Funnel. Überlege dir zur Auswahl also, welche Ziele du mit deinem Marketing verfolgst.
Das Attributionsfenster bei Meta
Wie bereits oben erwähnt können Attributionsmodelle nicht nur dazu eingesetzt werden, um einen Conversionwert zwischen Channels aufzuteilen, sondern auch, um innerhalb eines Channels verschiedene Ads im Hinblick auf ihre Beteiligung an einer Conversion zu bewerten. Da wir oben vor allem die channelübergreifenden Modelle betrachtet haben, wollen wir in diesem Abschnitt nochmal beispielhaft in einen Channel - in dem Fall Meta - einsteigen. Die anderen Plattformen wie Tiktok, Pinterest & Co. funktionieren ganz ähnlich.
Bei Meta unterscheidet man zwischen zwei Conversionarten:
- Click Through Conversion: Hier klickt ein:e Nutzer:in auf eine Anzeige und kauft im Anschluss das Produkt.
- View Through Conversion: Hier sieht ein:e Nutzer:in eine Anzeige und kauft das Produkt später über einen anderen Weg, ohne auf die Anzeige geklickt zu haben.
Meta arbeitet standardmäßig mit dem Attributionsfenster 7 Tage Klick / 1 Tag View. Was bedeutet das genau?
- 7 Tage Klick: Wenn ein:e Nutzer:in auf eine Anzeige klickt und innerhalb der nächsten sieben Tage kauft, wird diese Conversion immernoch der angeklickten Anzeige zugeordnet.
- 1 Tag View: Wenn ein:e Nutzer:in eine Anzeige sieht und innerhalb von einem Tag kauft, wird diese Conversion der gesehenen Anzeige zugeschrieben.
- Letzter Klick > Letzter View: Sind mehrere Anzeigen beteiligt, so wird die Conversion immer der letzten Anzeige zugeordnet, mit der innerhalb des Zeitfensters interagiert wurde. Ein Klick zählt dabei mehr als ein View.
Im Prinzip handelt es sich bei Meta also um ein Letzer-Klick-Attributionsmodell.
Ein Beispiel verdeutlicht die Funktionsweise des Attributionsfensters:
Ad 4 erhält die Conversion, da sie den letzten Klick im Zeitfenster beinhaltet. Auch wenn Ad 5 den letzten Touchpoint vor der Conversion darstellt, schreibt Meta die Conversion Ad 4 zu, da Meta sagt, dass ein Klick einen höheren Einfluss auf den Kauf hat als ein View.
Wie wird Attribution technisch umgesetzt?
Damit die Touchpoints einer Customer Journey registriert werden und in ein Attributionsmodell einfließen können, ist es wichtig, dass sie Daten senden. Dazu gibt es verschiedene Möglichkeiten:
Pixel
Werbeplattformen wie Meta, TikTok, Pinterest & Co. haben eigene Trackingpixel. Das Pixel wird auf deiner Website installiert und sendet Nutzerdaten und Events an die jeweilige Plattform, also zum Beispiel Facebook. So kann Facebook erfahren, was ein:e Nutzer:in auf deiner Website macht, nachdem er/sie durch eine Facebook Ad dort hingeleitet wurde. Mögliche Events, die von einem Pixel getrackt werden, sind zum Beispiel das Ansehen einer Produktseite (View Product), das Legen eines Produkts in den Warenkorb (Add to Cart) oder ein Kaufabschluss (Purchase). Anhand dieser Informationen kannst du dann die Effektivität deiner Anzeigen auswerten und Conversions können innerhalb eines Channels zugeordnet werden.
Das klingt nach einem Jackpot - ganz so gut funktioniert dieses Tracking von Nutzer:innen heute jedoch leider nicht mehr. Der Grund dafür ist das iOS 14.5 Update - mehr dazu weiter unten.
Third-Party-Cookies
Über ein Cookie kann ein:e Nutzer:in channelübergreifend getrackt werden. Cookies werden beim Besuch deiner Websites auf dem lokalen Rechner von User:innen gespeichert. Vorausgesetzt die Nutzer:innen stimmen dem Tracking per Cookie-Banner zu. Cookies beziehen sich auf einen Browser, enthalten ein Ablaufdatum (in der Regel 28 Tage) sowie eine zufällig generierte Unique-ID. Sie speichern u.a. Browser- und Netzwerkinformationen. Es gibt sowohl technisch notwendige als auch nicht notwendige Cookies. Tools wie Google Analytics oder der Google Tag Manager nutzen Cookies zum Tracking.
UTM-Parameter
UTM-Parameter werden an eine URL angehängt, sodass beim Klick auf einen Link verschiedene Informationen (z.B. der Channel, die Kampagne, die Anzeige) mit übertragen werden. Auch UTM-Parameter helfen dir dabei, besser zu verstehen, über welche Kanäle Nutzer:innen auf deine Website kamen. Hinterlegst du beispielsweise im Link deiner Facebook Ad UTM-Parameter, so kannst du hinterher in Google Analytics einsehen, wieviele Nutzer:innen über exakt diese Facebook Ad auf deine Website kamen und was diese dort weiter gemacht haben. Der Vorteil ist, dass du anhand von UTM-Parametern auch dein externes Trackingtool mit Daten aus den verschiedenen Werbekanälen fütterst.
Fingerprinting
Beim Fingerprinting wird versucht, Nutzer:innen auch über verschiedene Browser und sogar Geräte hinweg zu tracken. Das ist zur Identifikation von kompletten Customer Journeys wichtig, da diese gerade heutzutage immer komplexer werden. So könnte es zum Beispiel sein, dass ein:e User:in unterwegs auf dem Handy eine Facebook Ad ansieht und das Produkt später über den Chrome Browser nach dem Klick auf eine Google Ad im heimischen WLAN auf dem Laptop kauft. Diese beiden Aktion derselben Person zuzuordnen, ist die Herausforderung im Fingerprinting. Die korrekte Zuordnung über ein externes Trackingtool birgt jedoch enormes Potenzial, da die beteiligten Werbeplattormen Facebook und Google den Kauf beide ihren eigenen Ads zuordnen. Betrachtest du also nur das Tracking innerhalb der Plattform, könntest du Fehlschlüsse zur Effektivität deines Marketings ziehen.
Heutige Herausforderungen der Attribution - das iOS 14.5 Update
Im April 2021 wurde das iOS 14.5 ausgerollt und hat seitdem weitreichende Folgen für Advertiser. Warum? Weil alle iPhone-Nutzer:innen dadurch für jede App aktiv zustimmen müssen, dass ihre Daten getrackt werden dürfen. Apple geht sogar noch einen Schritt weiter: Führt ein:e Nutzer:in das Update durch und öffnet im Anschluss zum Beispiel die Facebook-App, so wird dies vom iOS-System registriert und es wird standardmäßig ein Opt-Out durchgeführt. In einem Pop-Up-Fenster wird der:m Nutzer:in dann die Frage gestellt, ob er:sie der App das Tracking seiner:ihrer Daten erlauben möchte. Dieser Frage muss er:sie aktiv zustimmen.
Umfragen in den USA zeigen, dass nur 4 % der iOS-User:innen dem Tracking aktiv zustimmen, wodurch im Umkehrschluss 96 % der Daten von iOS-Nutzer:innen verloren gehen. Die iOS-User:innen machen in etwa 45 % des Traffics über die Social-Media-Kanäle aus, wodurch das enorme Ausmaß dieses Datenverlusts deutlich wird. Die Folge sind große Herausforderungen bei der Einschätzung von Werbekampagnen - welche Anzeigen konvertieren gut? Welche nicht? Diese Fragen lassen sich heute nur noch schwer beantworten. Außerdem hatten die Algorithmen der Werbeplattformen zu Beginn große Schwierigkeiten, die Ads den richtigen Personen anzuzeigen. Hier siehst du eine detaillierte Aufstellung aller Veränderungen und die Entwicklung seit dem iOS 14.5 Update.
Fazit & Ausblick
Die heutigen Herausforderungen im Tracking und bei der Attribution klingen erstmal dramatisch - und das waren sie zu Beginn auch. Mittlerweile haben wir uns jedoch mit der neuen Situation arrangiert und es sind alle Online Marketer:innen im selben Maß betroffen. Wir haben neue Wege gefunden, Anzeigen zu bewerten, beispielsweise über First-Party-Data, also plattform-interne Daten wie Video Views oder die Scrollstopper Rate. Diese First-Party-Data sind nicht vom Datenverlust betroffen. Zur Bewertung unserer Conversions ziehen wir mittlerweile verlässliche holistische Daten heran und betrachten die Meta-Ebene - wichtige KPIs sind hierbei zum Beispiel die Customer Acquisition Costs (CAC) oder auch die Marketing Efficiency Ratio (MER). Beide Kennzahlen beziehen sich auf den gesamten Umsatz statt auf einzelne Conversions.
