Attribution Modelling

Ein Attribution Model dient dazu, die einzelnen Schritte im Kauf- und Entscheidungsprozess eines Kunden nachzuverfolgen und jedem Kontaktpunkt (Touchpoint) den entsprechenden Einfluss auf den Kaufabschluss zuzuordnen. Statt alle Ergebnisse pauschal der letzten Anzeige oder dem letzten Klick zuzuschreiben, erfolgt eine differenzierte Betrachtung aller Kanäle und Interaktionen. Dadurch lässt sich nachvollziehen, welche Faktoren Kunden tatsächlich zum Kauf motivieren – sei es ein Social-Media-Beitrag, eine Online-Anzeige oder ein persönliches Beratungsgespräch.

• Worum geht es?
• Welche Daten werden benötigt?
• Wie werden die Daten aufbereitet?
• Kontakt & Beratung

Wofür setzt man Attribution Modelling ein?

Es gibt verschiedene Einsatzbereiche:

• Budget-Allokation: Zielgerichtete Verteilung von Werbe- und Marketingbudgets auf die effektivsten Kanäle.
• Optimierung von Kampagnen: Identifikation und Anpassung von Touchpoints, die den größten Einfluss auf den Kaufabschluss haben.
• Kanal-Performance-Bewertung: Vergleich und Erfolgsmessung unterschiedlicher Kanäle (z. B. E-Mail, Social Media, TV).
• Zukunftsprognosen: Aufbau von Modellen, mit denen zukünftige Markt- und Kundenentwicklungen besser eingeschätzt werden können.
• Effizienzmessung: Ermittlung, welche Maßnahmen bei welchem Publikum am besten wirken, um Ressourcen zielgerichtet einzusetzen.

Welche Daten werden benötigt?

Für ein fundiertes Attribution Modeling werden sämtliche relevanten Einflussfaktoren einbezogen:

• Media-Daten (z. B. Online-Werbung, Social Media, TV-Spots)
• E-Commerce-Statistiken (z. B. Klick- und Konversionsraten)
• Retail-Zahlen (z. B. Absatz- und Umsatzzahlen im stationären Handel)
• Wettbewerbsaktivitäten (z. B. Kampagnen, neue Produkte)
• Externe Faktoren (z. B. Ferien, Feiertage, Wetter)

Je umfassender und präziser diese Informationen sind, desto aussagekräftiger wird das Modell. So lassen sich nicht nur vergangene Verkaufszahlen erklären, sondern auch Effizienzoptimierungen für künftige Marketing- und Vertriebsmaßnahmen ableiten.

Wie werden die Daten verarbeitet?

Nachdem alle relevanten Informationen aus den unterschiedlichen Quellen erfasst wurden, erfolgt eine Bereinigung und Vereinheitlichung der Daten. Anschließend kommen verschiedene analytische und statistische Verfahren zum Einsatz, die sich je nach Zielsetzung und Komplexität des Modells unterscheiden können:

1. Deskriptive Analysen: Erste Auswertungen von Häufigkeiten, Mittelwerten oder Verteilungen, um ein grundlegendes Verständnis für die Daten zu gewinnen.
2. Regressionstechniken: Lineare oder logistische Regressionen helfen dabei, Zusammenhänge zwischen einzelnen Variablen (z. B. Klicks, externe Faktoren) und dem Kaufabschluss abzubilden.
3. Maschinelles Lernen: Algorithmen wie Random Forests oder Gradient Boosting können eingesetzt werden, um Muster in großen Datenmengen zu erkennen und den jeweiligen Einfluss einzelner Touchpoints genauer zu bestimmen.
4. Zeitreihenanalysen: Besonders nützlich, wenn Trends oder saisonale Effekte berücksichtigt werden müssen, etwa in Kombination mit externen Faktoren wie Wetter oder Wettbewerbsaktivitäten.
5. Attributions-Modelle (z. B. zeitverzögerte Modelle, Markov-Ketten): Spezialisierte Verfahren, die jedem Touchpoint einen exakt berechneten Anteil am Gesamterfolg zuweisen.

Die gewonnenen Erkenntnisse werden in der Regel über Dashboards oder Berichte als Entscheidungsgrundlage aufbereitet Die kontinuierliche Analyse der Touchpoints liefert Ihrem Unternehmen einen klaren Überblick darüber, welcher Kanal oder welche Maßnahme besonders effektiv ist und wo gegebenenfalls nachjustiert werden sollte.