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14.05.2019 Interview: Was sind die Trendthemen rund um Marketing Attribution?

Jörn Grunert ist MarTech Enthusiast und Experte für datengetriebene Marketing Attribution. Seit 6 Jahren ist er Geschäftsführer bei Exactag und verantwortet die strategische Ausrichtung in allen Geschäftsbereichen des Unternehmens. Mit über 20 Jahren Erfahrung als Führungsrolle in digitalen Adtech- und Martech-Startups, stellt er die Weichen für innovative Technologien.
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07.05.2019 4 Tipps, wie Marketer mit wachsenden technologischen Innovationen Schritt halten können

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Warum Marketing Mix Modeling und Attribution alleine nicht genug sind

Marketing_Mix_Modelling
02. 03. 2017

Mit der Digitalisierung hat sich Werbetreibenden eine ganz neue Welt eröffnet: Der Weg des Kunden vom ersten Kontakt mit der Marke bis zum Kauf lässt sich heute bis ins Detail nachverfolgen. Die Marketing Attribution erlaubt uns, Budgets ganz gezielt auf die wichtigsten Kanäle und Publisher im Netz zu verteilen um so das Online Marketing zu optimieren.

Auf der anderen Seite nutzen Unternehmen auch heute noch die klassische Marketing Mix Modellierung, welche ihnen einen Überblick über die offline Marketingkanäle von oben ermöglicht. Hiermit lässt sich ermitteln, welche Kanäle besonders verkaufsfördernd sind. Die Budgets können wir dann entsprechend anpassen. Auch lässt sich mit Marketing Mix Modeling simulieren, wie sich die Verschiebung des Budgets von einem Kanal auf einen anderen auswirken würde.

Alles Wichtige über  Marketing Attribution

 

MARKETING MIX MODELING VS. DIGITAL ATTRIBUTION: MAKRO VS. MIKRO

Beide Ansätze, Marketing Mix Modeling und Digital Attribution, haben Vor- und Nachteile. Grob zusammengefasst, tun sie folgendes:

  • Marketing Mix Modeling misst den Einfluss der verschiedenen Marketingkanäle auf die Verkäufe rückwirkend für einen Zeitraum von einem Quartal bis zu einem Jahr. Dabei werden Offlinekanäle sowie Faktoren unabhängig vom Marketing wie Konjunktur, Trends und saisonale Einflüsse berücksichtigt.
  • Digital Attribution misst geräteübergreifend den Beitrag eines jeden Touchpoints auf die Kaufentscheidung des Kunden. Sie ermöglicht uns, die Customer Journey so detailliert einzusehen, dass wir den einzelnen Touchpoints im Online Marketing den nötigen Fokus geben können.
Während Marketing Mix Modelling uns mit Hilfe von aggregierten Vergangenheitsdaten auf unser Marketing Investment blicken lässt, geht Digital Attribution ins Detail und betrachtet unser Marketing aus der einzelnen Kundenperspektive.

 

EINES DER MODELLE ALLEIN REICHT NICHT

Die unterschiedlichen Perspektiven führen dazu, dass wir bei beiden Ansätzen einen Teil der einflussgebenden Faktoren auf unsere Verkäufe übersehen. Zwar erlaubt Marketing Mix Modeling uns, Budgets auf die erfolgversprechendsten Kanäle zu verschieben. Für die digitalen Kanäle ist der Einblick jedoch eingeschränkt: Weder erhalten wir Informationen darüber, wie genau die Customer Journey über die verschiedenen Touchpoints online verlief, noch wissen wir welchen Einfluss weitere Informationen aus dem Internet auf die Kaufentscheidung hatten. Diese Fragen können nur die bei der Digital Attribution gesammelten Userdaten beantworten.

Auf der anderen Seite erlaubt Attribution uns nicht zu sagen, welche äußeren Faktoren Einfluss darauf hatten, dass Kunden überhaupt erst online in Kontakt mit unserer Marke getreten sind. Baseline-Verkäufe bleiben bei Digital Attribution außen vor. Es wird der Eindruck erweckt, jeder (erfolgreiche) Kontakt zu unserer Marke ließe sich als Erfolg für unsere Vorhaben im Online Marketing werten. Dabei gibt es zahlreiche Produkte, deren Erfolg äußeren Einflüssen wie Kaufkraft, saisonalen Faktoren, Trends und ähnlichem unterliegen. Inwieweit Werbung überhaupt für erfolgreiche Verkäufe verantwortlich ist, kann uns nur Marketing Mix Modeling sagen, weil es zwischen den Verkäufen unterscheidet, die ohnehin geschehen wären, und denen, die wir mit Push-Aktivitäten befördert haben.

Folgend eine Übersicht, was Marketing Mix Modeling und Multi Touch Attribution können und was nicht:

 

MARKETING MIX MODELING UND ATTRIBUTION SOLLTEN NICHT WILLKÜRLICH KOMBINIERT WERDEN

Um die Vorteile zu bündeln und die Nachteile auszugleichen, kombinieren viele Unternehmen beide Modelle notdürftig miteinander und arbeiten mit zwei verschiedenen Datensätzen: Einem Satz an Makrodaten aus dem Marketing Mix Modeling und einem feineren Satz an Mikrodaten aus der Attribution. Dabei laufen sie Gefahr, dass sich beide nicht etwa ergänzen, sondern zu Fehlschlüssen führen, die schlimmstenfalls mehr Schaden anrichten, als sie Gewinn bringen. Auch das notdürftige Zusammenführen beider Modelle ist also keine Lösung, zumal es doppelten Aufwand bedeutet.

 

MARKETING MIX ATTRIBUTION ERLAUBT EINEN GANZHEITLICHEN EIN-UND ÜBERBLICK

Eine Lösung ist das Zusammenführen beider Modelle in einem einheitlichen Datensatz, wie es die Marketing Mix Attribution erlaubt. Dieser Ansatz schafft einen ganzheitlichen Ein- und Überblick über die verschiedenen Kanäle und ihre Zusammenhänge und Einflüsse auf das Konsumentenverhalten. Offlinekampagnen werden somit nicht mehr gesondert erfasst, sondern in Bezug gesetzt zu den bei der Attribution gesammelten Nutzerdaten.

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