AttributionModelle

AttributionModelle sind Verfahren in der Marketing-Analytics, die den Konversionspfad eines Nutzers auf mehrere Werbe- oder Kontaktpunkte verteilen. Ziel ist es, den Beitrag einzelner Maßnahmen zur Konversion zu quantifizieren und daraus Erkenntnisse für Budgetplanung, Kanaloptimierung und Attribution-Strategien abzuleiten.

Man unterscheidet regelbasierte Modelle und datengetriebene (algorithmische) Modelle. Regelbasierte Ansätze verteilen den Konversionswert nach vordefinierten Regeln, zum Beispiel First-Click (erste Interaktion erhält den Großteil des Werts), Last-Click (letzte Interaktion erhält den Großteil), Linear (gleiche Verteilung auf alle Berührungspunkte), Time-Decay (spätere Kontakte erhalten mehr Gewicht) sowie positionbasierte Modelle wie 40/40/20, die Top- und Bottom-Interaktionen stärker gewichten. Datengetriebene Modelle verwenden statistische oder maschinelle Lernverfahren, um aus historischen Daten Muster zu lernen und Anteile der Conversions entsprechend der geschätzten kausalen Wirkung zu verteilen. Sie benötigen umfangreiche, verknüpfte Touchpoint-Daten über Kanäle hinweg.

Anwendungsgebiete umfassen die Budgetierung, Kampagnen- und Kanalauswahl sowie die Messgenauigkeit in verteilten Medien. Herausforderungen sind datenqualität und -integration, plattformübergreifende Nachverfolgung, Datenschutzbestimmungen (z. B. GDPR) sowie potenzielle Verzerrungen durch Modellannahmen und Kausalitätsprobleme. AttributionModelle ergänzen andere Analysen wie die Marketing-Mix-Modellierung und liefern Einblicke in die Wirkung einzelner Touchpoints, ersetzen jedoch keine kausalen Experimente.