Attribution Modelling

Mit Attribution Modelling (AM) kann der Effekt zwischen verschiedenen digitalen Werbekanälen der Wirkung auf den kaufenden Kunden mittels statistischer Verfahren zugeordnet werden (Multi-Channel-Marketing-Attribution). Modelliert wird, mit welcher Wahrscheinlichkeit ein Kanal zum Kaufprozess beiträgt.
Attribution Modelling ist sinnvoll wenn:

    • ein hoher Anteil an Kunden mehr als einen Kontaktpunkt mit Werbemitteln aufweisen
    • eine Strategie abgelöst werden soll, die bisher stark auf einen Kanal fokussiert war.

Zu berücksichtigen ist, dass im Multi-Channel Attribution Modelling in der Regel nur digitale Werbekanäle berücksichtigt werden, die von einem Web-Tracking System erfasst werden. Und auch hier kommt es noch darauf an, wie dieses Tracking konfiguriert ist. Möchte man Aussagen darüber treffen, wie Käufer sich verhalten, wenn sie in verschiedenen Endgeräten (z.B. Mobilgerät und Desktop) mit Marketingmaßnahmen konfrontiert werden, ist dies derzeit nur möglich, wenn die Käufer sich auf beiden Endgeräten durch ein persönliches Login identifiziert haben. Über dieses Login lassen sich die Surfdaten eines Users zusammenführen. Dies darf im Sinne des Datenschutzgesetzes nur in anonymisierter Form erfolgen.

Ein Attribution Modell wird aussagekräftiger, wenn nicht nur Daten von Nutzern enthalten sind, die mindestens einmal mit dem Shop oder der Webseite in Kontakt waren. Optimal werden auch Informationen aufbereitet, die ab dem ersten Kontakt mit einem Werbemittel des Shops (z.B. ein Banner) verfügbar sind. Verfügt ein Shop über ein eigenes Tracking, können Daten ab der ersten Platzierung eines Werbemittels bei einem User gesammelt werden.

Statistische Attributionsmodelle arbeiten heute in der Regel mit verschiedenen Varianten der logistischen Regression. Es gibt Ansätze, Survival Analysen für die Modellierung einzusetzen. Jedes statistische Verfahren hat Vor- und Nachteile. Um mit der Attributionsmodellierung im Unternehmen zu starten empfiehlt es sich, die eigenen Daten tief zu analysieren und zunächst ein einfaches Attributionsmodell jenseits des „Last-Click“ zu implementieren. Möglich wären gleichmäßige Aufteilungen der Attribution oder zeitlich gewichtete Attribuierungen.

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