AttributionMethoden

AttributionMethoden bezeichnen Ansätze, den Beitrag einer Marketing- oder Werbekampagne einer Konversion auf verschiedene Berührungspunkte der Customer Journey zu verteilen. Ziel ist es, zu verstehen, welche Kanäle, Anzeigen oder Interaktionen letztlich zur Conversion beitragen, um Budgets und Maßnahmen entsprechend zuzuordnen.

Regelbasiertes Modell: Zu den grundlegendsten Ansätzen gehören First-Touch, Last-Touch, Linear, Time-Decay und Position-Based (U-förmig). Diese Modelle weisen dem ersten Kontakt, dem letzten Kontakt oder bestimmten Anteilen der Berührungspunkte Credits zu. Sie sind einfach zu implementieren, liefern aber oft nur grobe Hinweise, da sie dem tatsächlichen Einfluss der Touchpoints nicht immer gerecht werden.

Datengetriebene oder algorithmische Attribution: Diese Modelle verwenden statistische Verfahren oder maschinelles Lernen, um den Beitragswert jedes Touchpoints auf Basis historischer Attributionen zu schätzen. Sie berücksichtigen Muster der Customer Journey und können komplexe Pfade, Cross-Device-Nutzung und wechselnde Interaktionen berücksichtigen. Datengetriebene Modelle erfordern in der Regel umfangreiche Datenmengen und eine sorgfältige Modellierung.

Herausforderungen: Die Wahl des Modells beeinflusst Ergebnisse erheblich. Wichtige Themen sind Datenqualität, Attribution Window, Datenschutz, wechselnde Kanäle, Cross-Device-Tracking sowie die Verfügbarkeit ausreichender Daten für datengetriebene Modelle. Modelle sollten regelmäßig validiert und mit Kontext ergänzt werden.

Anwendungsbereich: AttributionMethoden unterstützen Marketing-Optimierung, Budgetplanung, Performance-Reporting und Experiment-Design. In der Praxis werden oft mehrere Modelle verglichen oder datengetriebene Erkenntnisse durch Experimente validiert, um robuster Entscheidungen zu treffen.