Gastbeitrag: WissenKOMPAKT

Fröhlich: Customer-Journey-Tracking für mehr Effizienz

Der Prozess zur Identifikation und Einführung des optimalen Attributionsmodells. Die Grafik von Intelli-Ad liegt in höherer Auflösung am Ende des Artikels als PDF bereit

Wolfhart FröhlichHeutzutage können es sich Werbungtreibende nicht mehr leisten, den Weg des Kunden von der ersten Informationssuche bis zum Kauf nicht genauer zu betrachten. Denn die richtigen Rückschlüsse aus der Customer-Journey-Analyse sind entscheidend für die Planung von Maßnahmen, Kampagnen und Budgets. Letztlich hängen davon die Zusammensetzung des (Online-)Marketing-Mix, der Erfolg der Werbemaßnahmen und der Umsatz des Unternehmens ab.

Die tatsächliche Customer Journey vom ersten Werbemittelkontakt bis zum Sale sichtbar zu machen stellt jedoch eine große Herausforderung für Marketing-Fachkräfte dar. Nicht nur in technischer Hinsicht, sondern auch in organisatorischer. Online- und Offline-Werbemaßnahmen werden in Unternehmen meist in unterschiedlichen Abteilungen verantwortet. Dazu kommt, dass auch die einzelnen Online-Marketing-Disziplinen oft intern von verschiedenen Personen betreut werden. Externe Agenturen und Dienstleister sowie unterschiedliche Technologien sind ebenfalls involviert. Um die Customer Journey nachzuvollziehen, müssen Abstimmungsprozesse definiert und möglichst alle verfügbaren Daten in einem System zusammengeführt werden.

Schritt 1: Tracking


Voraussetzung für alle Arten von Analysen ist ein sauber implementiertes und fehlerfreies Tracking-System, ansonsten sind darauf aufbauende Prozesse wie die Customer-Journey-Analyse, Attribution und Budget-Allokation nicht möglich. Um alle Online-Marketing-Aktivitäten im Blick zu haben, ist ein kanalübergreifendes Tracking essenziell. Inzwischen können innovative Multi-Channel-Tracking-Technologien die Customer Journey über verschiedene Online- und auch Offline-Kanäle abbilden. Dazu gehören Suchmaschinenoptimierung und -werbung, Social-Media, Display, Direct-Traffic, Preissuchmaschinen, Newsletter und Werbe-Mailings, Affiliate-Marketing, Telefon und sogar TV.

Das Multi-Channel-Tracking sollte dabei nicht nur die Daten aus den einzelnen Kanälen zusammenführen, sondern möglichst alle Daten, die dem Unternehmen zur Verfügung stehen, wie zum Beispiel aus dem CRM- oder Warenwirtschaftssystem oder auch Third-Party-Data. Es gilt also, den User – nicht die Kanäle – auf seiner Reise zu verstehen (User-Centered-Advertising ist hier das Stichwort).

Unternehmen sollten sicherstellen, dass die erhobenen Daten im Tracking vollständig und korrekt sind. Dazu sollten sie regelmäßig einen Datenabgleich der beteiligten Systeme durchführen. Dabei helfen Plausibilitätsprüfungen und auch die Entwicklung von Käufer-Prototypen (auch Personas genannt). Bei Letzterem wird ein fiktiver Kunde entwickelt, der stellvertretend für eine Nutzergruppe steht, die bestimmte Eigenschaften und Verhaltensweisen aufweist. Wenn das Unternehmen weiß, wie sich der Kunde während des Kaufprozesses verhält, fallen auch Tracking-Fehler schneller auf (erste Indikatoren für fehlerhaftes Tracking siehe am Ende des Beitrags).

Schritt 2: Customer-Journey-Analyse


Bei der Customer-Journey-Analyse gilt es zunächst zu beantworten, welche Grundstruktur die Kontaktpunktketten haben. Das heißt, mit welchen Werbemitteln kommt der potenzielle Kunde in welcher Reihenfolge in Kontakt, bis er letztlich kauft. Die Kontaktpunktketten bilden also den Informations- und Entscheidungsprozess des Kunden ab. Bei der Analyse ist es wichtig, wie viele Kontaktpunkte typischerweise vor einer Conversion erfolgen. Werden hauptsächlich Ein-Kontaktketten gemessen, könnte dies auf einen Fehler im Tra-cking zurückzuführen sein. Bevor die Attributionsmodellierung fortgesetzt wird, sollte zunächst die Ursache für die Ein-Kontaktketten gefunden werden. Bei längeren Customer Journeys lohnt es sich, verschiedene Attributionsmodelle gegeneinander zu testen, um das passende Modell zu finden.

An den jeweiligen Werbemittel-Touchpoints, die der Kunde durchlaufen hat, werden alle wichtigen Kennzahlen gemessen, wie zum Beispiel Klicks, Impressions (Post-Views), Conversions, Umsatz und ROI. Ziel der Analyse ist es immer, jedem einzelnen Kanal einen realen, gewichteten Gewinn zuzuordnen, der einen tatsächlichen Wertschöpfungsbeitrag widerspiegelt. Die Gewichtung der einzelnen Kanäle hängt dabei vom gewählten Attributionsmodell ab. Wichtig bei der Customer-Journey-Analyse ist, dass sowohl Erkenntnisse über die Rolle der einzelnen Aktivitäten als auch über die Wechselwirkungen zwischen den einzelnen Kanälen gewonnen werden. Zum Beispiel haben Newsletter erfahrungsgemäß eine überdurchschnittliche Supportwirkung im Kaufprozess. Das heißt, Newsletter stehen eher am Anfang oder in der Mitte der Customer Journey und lösen seltener die Conversion direkt aus. Neben der Position innerhalb der Customer Journey und der Reihenfolge der einzelnen Kanäle gibt es zahlreiche weitere Faktoren, die den Wertbeitrag des einzelnen Kanals zur Conversion bestimmen. So ist beispielsweise die Zeit zwischen zwei Klicks ein wichtiges Kriterium für die Reaktivierung von Usern. Hält sich ein User sehr lange auf der Website auf und besucht viele Seiten, ist dies ein Zeichen für einen hohen Engagement-Faktor. Es wird deutlich, dass das Tracking von allen Kanälen einschließlich der Website (Onsite-Tracking) grundlegende Vo-raussetzung für eine vollständige Analyse des gesamten Marketings ist. Wenn ein oder mehrere Kanäle nicht gemessen werden, die bespielt werden, besteht die Gefahr, dass der Werbungtreibende falsche Schlussfolgerungen zieht und das Budget nicht effizient verteilt.

Schritt 3: Attribution


Nach der Customer-Journey-Analyse werden die gesammelten Daten genutzt, um das passende Attributionsmodell zu finden. Dies ist die Basis für die Bewertung der Kanäle und schließlich die gesamte Budget- und Kampagnenplanung. Es empfiehlt sich, das aktuell im Unternehmen eingesetzte Attributionsmodell (häufig „Last-Click-Wins“) gegen alternative Modelle zu testen. Dabei werden die Auswirkungen auf die Bewertung von Kanälen und Kampagnen simuliert. Schreibt das Last-Click-Modell dem letzten Touchpoint die Conversion zu 100 Prozent zu, gibt es zum Beispiel Multi-Attributionsmodelle, die jedem beteiligten Werbekanal einen bestimmten Wert zuweisen.

Das neu implementierte Attributionsmodell beeinflusst das interne Controlling und zum Beispiel auch die Steuerung von Provisionszahlungen an Affiliates oder andere Vertriebspartner. Darüber hinaus fließt das Attributionsmodell in die aktive Aussteuerung von Kampagnen, etwa über Bid-Management-Systeme, ein. Ein neu gewähltes Attributionsmodell sollte regelmäßig evaluiert und optimiert werden. Um saisonale Einflüsse oder Modifikationen am Online-Marketing-Portfolio abzubilden, empfiehlt es sich, das Verfahren nach drei Monaten zu wiederholen. Danach verlängern sich die Wiederholungszyklen und auch die nötigen Optimierungsmaßnahmen.

Fazit


Auf diese Weise entsteht ein einheitlicher Bewertungsrahmen für Werbungtreibende und externe Dienstleister. Tracking, Customer-Journey-Analyse und Attribution machen Online-Marketing nur im Zusammenspiel effizient. Werbungtreibende erhalten eine valide Datengrundlage zur Bewertung von Kanälen und Kampagnen. Dadurch verstehen Unternehmen das Entscheidungs- und Kaufverhalten ihrer Zielgruppen besser, können Kampagnen darauf abstimmen und so den Umsatz steigern.

Drei Indikatoren für ein fehlerhaftes Tracking

Indikator Nr. 1: Wenn mehr als die Hälfte der gemessenen Klickketten nur aus einem Kontaktpunkt besteht, sollten Sie analysieren, ob die Ergebnisse plausibel sind. Hier empfiehlt sich eine Untersuchung des Kaufverhaltens, beispielsweise durch die Entwicklung von „Käufer-Prototypen“

Indikator Nr 2: Wenn die Daten aus unterschiedlichen Reporting-Systemen um mehr als 15 Prozent voneinander abweichen, beispielsweise den Agentur-Reports, dem eigenem ERP-System und den Web-Analyse-Systemen. Dabei sollten immer zunächst die Gesamtzahl an Konversionen und der registrierte Umsatz verglichen werden

Indikator Nr. 3: Wenn ein auffällig hoher Anteil an bestimmten Kanälen vorherrscht. Weist beispielsweise der Kanal „Referral“ einen übermäßig hohen Beitrag aus, kann das darauf hinweisen, dass bezahlte Kanäle nicht richtig erkannt werden