Dieses Thema beschäftigt mich in letzter Zeit sehr, und ich greife dabei natürlich auf die Lehren des legendären Avinash Kaushik zurück. Es gibt viele Multi-Channel-Attribution-Herausforderungen, über die Avinash gesprochen hat:

• Einfluss von Online-Kanälen auf Offline-Geschäfte/Verkäufe
• Einfluss von Offline-Marketingaktivitäten auf Online-Traffic und Conversions
• Attribution über mehrere Screens: d.h. Conversions passieren geräteübergreifend vom Laptop zum Handy zum Tablet. Oder sogar vom Smart TV zum Laptop zum Handy usw.
• Attribution über mehrere Online-Kanäle.

Du kannst auf seine Beiträge zu Definition, Model, Reality Check, Tracking Online Impact of Offline campaign, Tracking Offline conversions verweisen. Wenn also jemand über Multi-Channel-Attribution spricht, müssen wir klar definieren, über welche Art von Multi-Channel-Attribution er/sie sprechen möchte. In der Realität stehen fast alle Unternehmen vor zwei oder mehr Multi-Channel-Attribution-Herausforderungen, daher ist die Entscheidung, auf welches Problem man sich konzentriert, genauso wichtig wie dessen Lösung. Ein Ansatz dazu ist der Versuch, diese Fragen zu beantworten:

• Welche Maßnahme könnten wir als direktes Ergebnis der Multi-Channel-Attribution-Analyse ergreifen?
• Welchen Einfluss könnte dies auf unser übergeordnetes Marketingziel/unsere Verkäufe haben? Rechtfertigt der geschätzte Einfluss den Aufwand?
• Wer in unserem Team wird die Analyse durchführen, sobald wir die Daten haben? Wird diese Person in der Lage sein, die Daten zu präsentieren und andere Stakeholder von der Empfehlung zu überzeugen?

Nun lass uns gemeinsam verschiedene Szenarien betrachten.

1. Einfluss des Online-Kanals auf Ladenbesuche/Verkäufe

Das ist etwas, das Marketer seit jeher beschäftigt, und es gab viele Versuche, diese Frage für einige Online-Kanäle – aber nicht ganzheitlich – zu lösen. Der Wert der Beantwortung dieser Frage liegt auf der Hand. Wenn du den Einfluss verschiedener Online-Kanäle auf Ladenbesuche oder Verkäufe kennst, kannst du versuchen, die Mediaausgaben für bestimmte Kanäle zu erhöhen und Ladenbesuche/Verkäufe zu beobachten. Wenn das Modell korrekt ist, solltest du einen Uplift sehen. Außerdem kannst du verschiedene Tests durchführen, um die „perfekte" prozentuale Aufteilung zwischen verschiedenen Online-Kanälen zu ermitteln, um Ladenbesuche/Verkäufe zu maximieren. Die Tatsache ist jedoch, dass deine Ladenbesuche/Ladenverkäufe nicht ausschließlich von deinen digitalen Aktivitäten abhängen – sie werden durch deine anderen Offline-Aktivitäten, deine Verkaufsförderungsmaßnahmen, andere Gespräche, die deine potenziellen Kunden über deine Marke führen (in sozialen Medien oder anderswo), und sogar durch das, was deine Wettbewerber tun, beeinflusst. Anstatt also eine perfekte Medienaufteilung zu versuchen, ist es wichtig, dass du dich wohlfühlst, mit einem unvollständigen Datensatz zu arbeiten. Was das Tracking des Offline-Impacts betrifft, haben wir Dinge wie diese gesehen:

• Verwende dedizierte Coupons/Promo-Codes/Telefonnummern für deine Online-Kanäle und verfolge dann die Einlösung/Verkäufe im Laden. Dafür brauchst du eine Datenbank aller reinen Online-Coupons/Promo-Codes und dedizierten Telefonnummern, dein Ladenpersonal muss darin geschult sein, den Prozess der Informationserfassung zu befolgen, und du brauchst die Möglichkeit, all diese Daten jedem Online-Kanal zuzuordnen (Impression, Click, CPC bis hin zu Akquisition und Umsatz).
• Mitgliedschaft: Durch die Nutzung von Mitgliedschaftsdaten und Login-Daten kannst du das Online-/Offline-Verhalten von Nutzern verfolgen, ähnlich wie eine Bank die Transaktionen ihrer Kunden verfolgt.
• Micro-Conversion-Einrichtung für alle, die deine Filialsuche/Kontaktseite online besuchen. Die Annahme ist: Je mehr Leute die Filialsuche nutzen, desto wahrscheinlicher ist es, dass sie deinen Laden besuchen.
• Schalte Online-Kampagnen in bestimmten spezifischen Standorten und beobachte Ladenbesuche/Verkäufe in den Läden dieser Standorte im Vergleich zu anderen Standorten. Viele Online-Kanäle ermöglichen es dir, Personen auf Stadtebene zu targeten. Du kannst auf die Online to Store Case Study von HP und Google verweisen, bei der dieses Konzept verwendet wurde.
• Führe Umfragen im Laden oder beim Verlassen der Website durch, um das Verhalten deiner Zielgruppe zu verstehen usw. Avinash hat alles wunderbar hier behandelt.

2. Einfluss von Offline-Marketing auf Online-Performance

Die Online-Performance profitiert ständig von Offline-Aktivitäten. Es besteht kaum ein Zweifel daran, dass große PR-Kampagnen, TVC-Kampagnen, Verkaufsförderungsmaßnahmen oder andere Offline-Aktivitäten den Website-Traffic/Conversions beeinflussen. Das einzige Problem ist, dass es bei großen Offline-Aktivitäten (TVC oder PR oder OOH) für uns schwierig ist, die Kampagne aufgrund der hohen Produktionskosten und eines noch komplizierteren Buchungsplans spontan zu optimieren. Wenn wir TVC/OOH auf programmatischer Basis kaufen, ist es eine ganz andere Geschichte – bis dahin bleibt es jedoch eine Herausforderung, den Offline-Mediaplan inmitten der Kampagne zu ändern oder zweiwöchentlich zu optimieren. Was kannst du also tun?

• Vanity-URLs wie abc.com/zug, abc.com/print oder QR-Codes, um zu unterscheiden, ob bestimmter Traffic auf die Website aufgrund einer Anzeige in der Bahn oder eines PR-Artikels in einer Zeitung entstand.
• Organic Search Uplift für Brand-Suchbegriffe während der TVC-/Print-/Out-of-Home-Kampagne (wir nehmen an, dass die Leute nach der ersten Offline-Exposition online suchen, wenn sie interessiert sind). Allerdings ist dies auch sehr schwer zu lesen und eine korrekte Zahl zu ermitteln, weil du keine Offline-Kampagnen isoliert schaltest – du schaltest sie zusammen mit anderen Online-Kanälen, Social-Media-Kanälen und Mobile-Kanälen, daher ist es schwer, den Uplift einem einzigen Kanal zuzuschreiben.

3. Attribution über mehrere Screens

Dies ist eines der größten Probleme, mit denen Unternehmen heute konfrontiert sind. Verbraucher nutzen nicht mehr nur einen Screen für Recherche/Kauf/Informationsaustausch über ein Produkt/eine Dienstleistung. Es ist sehr verbreitet, dass ein typischer Verbraucher einer bestimmten Anzeige auf seinem Handy ausgesetzt wird, später auf seinem Laptop recherchiert und auf eine bezahlte Suchanzeige klickt und dann in den Laden geht, um zu kaufen. Wie könnten Unternehmen ihre Mediaausgaben in einer solchen Situation optimieren? Welchem Kanal sollte der Verkauf gutgeschrieben werden? Wie viel Credit sollten wir unserer mobilen Display-Kampagne oder bezahlten Suche auf dem Desktop geben? Eine klare Antwort scheint es zumindest derzeit nicht zu geben. Eine der größten Herausforderungen liegt in der Datenerfassung und Identifizierung: Wie könnten wir alle Daten (aus Post-Impression, Post-Click) sammeln und wissen, dass es derselbe Nutzer ist, der über mehrere Kanäle exponiert wird oder wenn dieser Nutzer eine gewünschte Aktion ausführt? Cookies, die im Desktop-Browser-Umfeld früher sehr effektiv waren, erwiesen sich plötzlich als völlig ungeeignet für zusätzliche Screens (Mobil, Tablet und sogar OOH).

• Login könnte eine Methode sein, jedoch würden wir dabei mit Datenschutzproblemen konfrontiert, d.h. wer möchte schon, dass Unternehmen wie Google/Facebook/Apple usw. ihre Aktivitäten geräteübergreifend verfolgen und ihr Internet-Surfverhalten speichern?
• Nutzer auf Basis kontextueller Informationen identifizieren: z.B. wenn die zwei Geräte zur gleichen Zeit am selben physischen Ort im selben Netzwerk verwendet werden (wie jeden Abend)
• Einzigartiges Verhalten/Surfmuster: Jeder von uns hat einzigartige Surfgewohnheiten/einzigartige App-Nutzungsmuster. Wenn Netzwerke/Websites all diese Informationen sammeln und Big-Data-Analysen durchführen könnten, könnten sie theoretisch eindeutige Personen über Websites/Apps hinweg identifizieren.
• Kreditkarten-/Transaktionsverhalten: Ja, das ist auch ein einfacher Weg, Nutzer über mehrere Geräte hinweg zu verfolgen. Wenn deine Website/App/dein Netzwerk dieselbe Kreditkarte/dasselbe PayPal-Konto auf zwei verschiedenen Geräten registrieren kann, kannst du bis zu einem gewissen Grad annehmen, dass es sich um dieselbe Person handelt.
• Traditionelle panel-basierte, umfragebasierte Methoden können natürlich verwendet werden. Aber hier liegt das Problem bei der Anzeigenerinnerung, und Nutzer bemerken möglicherweise nicht einmal alles, was sie tun, oder erinnern sich nicht daran.
• Click-to-Call könnte ein Weg sein, mobile Anzeigen mit Offline-Aktivitäten zu verbinden.

Mehr dazu kannst du hier nachlesen oder bei Firmen, die behaupten, dies tun zu können. Ich habe ihre Lösungen allerdings noch nicht ausprobiert.

4. Attribution über mehrere Online-Kanäle

Dieses Problem ist nicht mehr neu und wurde in großem Umfang von verschiedenen Plattformen diskutiert und gelöst. Viele Analytics-Lösungen bieten diese Attribution-Fähigkeit an, zum Beispiel Google Analytics (auch die kostenlose Version). Du kannst einige Artikel wie Attribution Modeling Overview und Multi-Channel Attribution Modeling: The Good, Bad and Ugly Models lesen. Zunächst: Warum müssen wir uns um dieses Problem kümmern? Weil man, wenn man lange genug Paid-Media-Kampagnen schaltet, das folgende Szenario bemerkt:

• Search Engine Marketing (Paid Search oder Organic) _funktioniert am besten_, und die Mehrheit der Conversions (aus dem Last-Click-Non-Direct-Attribution-Modell) erfolgt aufgrund von Brand-Begriffen. Klasse! Lass uns mehr Geld für Paid Search oder SEO ausgeben. :| Oder ist es das wirklich?
• Remarketing funktioniert am besten für Display, toll! Fantastisch, wieder gute Arbeit. Oder ist es das wirklich?

Ehrlich gesagt, wenn du deine Brand-Term-Kampagnen für Paid Search oder Remarketing-Kampagnen für Display nicht optimierst, würden sie immer noch am besten performen – einfach aufgrund der Art und Weise, wie du Conversions misst und zuordnest. Es ist keine Meisterleistung, wenn Brand-Begriffe 90 % aller Conversions für Paid-Search-Programme antreiben oder Remarketing eine ähnliche Wirkung bei Display hat. Leute, die dich kennen und nach deinen Brand-Begriffen suchen, konvertieren offensichtlich besser als Leute, die mit allgemeineren Begriffen suchen. Diese befinden sich oft noch in der Recherchephase, wenn sie allgemeine Begriffe verwenden. Was Remarketing betrifft: Es lebt von anderen Marketingaktivitäten, indem es Leute erreicht, die bereits auf deiner Website waren. Du hast bereits eine gewisse Summe ausgegeben, um sie auf deine Website zu locken, und jetzt nutzt du nur noch Remarketing, um sie zu konvertieren. Ich möchte es nicht so aussehen lassen, als wäre es einfach, eine effiziente Remarketing-Kampagne oder eine Brand-Term-Kampagne für Paid Search durchzuführen. Allerdings ist der Aufwand nicht riesig. Das kann jeder machen. Du brauchst nicht einmal viele Leute oder eine Agentur, wenn das das Ergebnis ist, das du anstrebst. Indem du dein gesamtes Budget auf Brand-Begriffe für Paid Search und Remarketing für Display konzentrierst, erreichst du keine neuen Leute, die sich in der Überlegungsphase oder weiter oben im Funnel befinden – deine Verkäufe würden langsam abflachen oder mit der Zeit „sterben". Wie geht man damit um? Wie erreicht man Leute weiter oben im Funnel auf effektive Weise? Du brauchst eine Multi-Channel-Attribution-Analyse, damit du den Einfluss verschiedener Online-Kanäle aufeinander verstehen kannst, die Multi-Visit-Realität vor einem Kauf, um verschiedene KPIs für verschiedene Aktivitäten zu definieren. Dann kommt die Frage nach dem Wie. Ich denke, du brauchst:

• Tracking aller Online-Kanäle (sowohl Post-Click als auch Post-Impression-Interaktion) einschließlich Search, Display, EDM usw.

• Du wirst wahrscheinlich eine Drittanbieter-Ad-Serving-Plattform wie DoubleClick Campaign Manager benötigen, um alle deine Display-Aktivitäten abzuwickeln.

• Verwende eine Drittanbieter-Plattform wie DoubleClick Search oder Marine/Kenshoo, um alle deine SEM-Aktivitäten abzuwickeln.

• Verwende Pixel- oder JavaScript-Tracking auf der Landing Page und entlang des Conversion-Funnels. (DoubleClick Floodlights zum Beispiel)

• Speichere alle Daten in einem gemeinsamen Data Warehouse/Data-Management-Platform oder finde einen Weg, Post-Impression-/Post-Click-Cookies mit Conversion-Cookies zu verknüpfen.

• De-dupliziere Conversions kanalübergreifend und führe eine Attribution gemäß benutzerdefinierter Regeln durch.

Wenn du zufällig Google Analytics für die Datenerfassung und -analyse, Google Display Network für deine Display-Kampagne und Google Adwords für dein SEM verwendest, dann kann Google Analytics Post-Impression-Daten und Post-Click-Daten mit der Conversion verknüpfen (definiert von Google Analytics und mit Google Adwords geteilt). Das Verknüpfen von Google Adwords und Google Analytics würde dir in diesem Fall automatisch Post-Click-Daten für deine SEM-Aktivitäten über Adwords und Post-Impression-Daten von GDN geben – du bist also dort gut aufgestellt. Du brauchst keine Drittanbieter-Ad-Serving-Plattform wie DoubleClick Campaign Manager. Für andere Aktivitäten wie EDM kannst du das URL-Tag-Builder-Tool verwenden, um die Ziel-URL mit den entsprechenden UTM-Parametern zu versehen.

Für den Fall, dass du Display-Kampagnen auf mehr Kanälen als nur GDN schaltest, benötigst du eine Plattform, die Drittanbieter-Ad-Serving für Display/Video und Search kann. Viele der gängigen Drittanbieter-Ad-Serving-Plattformen können dies, einschließlich DoubleClick. Du kannst dann alle anderen Aktivitäten wie EDM-Traffic über einen Click-Tracker abwickeln.

In der Realität ist das, womit viele Unternehmen konfrontiert sind, die Unfähigkeit, Conversion-Daten mit Click-/Post-Impression-Daten zu verbinden. Gründe für diese Situation gibt es viele, wie zum Beispiel:

• Conversions passieren offline
• Conversions/Verkäufe involvieren andere Teams wie das Callcenter/den Vertrieb, daher werden Informationen intern nicht zwischen Teams weitergegeben.
• Es gibt keine eindeutigen Identifikatoren für alle online/offline generierten Leads durch das CRM-System bis zum Zeitpunkt der Conversion/des Verkaufs
• usw.

Zum Beispiel werden Leads online generiert, dann folgt das Vertriebs-/Callcenter-Team nach und versucht, diese Leads abzuschließen. Wenn sie das tun, aktualisieren sie nur das interne CRM-System, und dieses ist nicht mit der Marketing-Plattform verbunden, um die Conversion mit Click-/Post-Impression-Daten abzugleichen. Es ist nicht allzu schwierig, dieses Problem zu lösen – du brauchst wahrscheinlich ein Data Warehouse, eine Plattform für dein Online-Marketing (wie DoubleClick zum Beispiel) und diese sollte mit deiner CRM-Plattform verbunden sein, um Daten auszutauschen. Dann musst du nur noch einen eindeutigen Identifikator für alle eingehenden Leads vergeben. Dieser eindeutige Identifikator kann helfen, Marketingaktivitäten (Post-Impression, Click-Daten pro Kanal) mit Verkaufs-/Conversion-Daten zu verknüpfen. Du kannst dies tun, indem du die DoubleClick Campaign Management (DCM) Placement-ID verwendest, die dynamisch pro eingerichtetem Placement generiert wird, und einen ähnlichen Ansatz für Search (z.B. mit {creative ID}). Das hilft dir beim Skalieren, da du nicht Tausende von eindeutigen Identifikatoren manuell im Voraus erstellen und jede Ziel-URL deiner Online-Kampagnen manuell mit diesen eindeutigen Identifikatoren taggen musst. Schließlich, nachdem du alle Daten gesammelt hast, was ist der nächste Schritt? Ich denke, du brauchst jemanden, der hervorragend in Analytics ist, die Daten analysiert und umsetzbare und wirkungsvolle Einblicke liefert. Diese Person müsste verstehen, wie dein Unternehmen funktioniert, wie Entscheidungen in verschiedenen Teams getroffen werden, und die Ausstrahlung und das menschliche Verständnis haben, um Daten wirkungsvoll zu präsentieren und alle Stakeholder zu überzeugen, auf Basis ihrer/seiner datengestützten Empfehlung zu handeln. Nun, das war es von mir. Hast du noch etwas hinzuzufügen? Irgendwelche Kommentare? Viele Grüße, Chandler P.S: England hat heute in Brasilien verloren!