Mit Big Data und einem einheitlichen Attributions-Modell finden Werber das fehlende Puzzle-Teil in der Customer Journey.

Wer heute im Bereich des digitalen Marketing Erfolg haben will, der muss dafür Sorge tragen, dass die Marketing- und IT-Abteilungen in seinem Unternehmen eng zusammenarbeiten. Warum? Weil das Marketing nur aufgrund von Big Data und Consumer Insights an essentielle Informationen kommt.

Die Realität sieht aber noch immer anders aus: CMOs und CIOs arbeiten in vielen Unternehmen nebeneinander statt miteinander. Das führt zu inkonsistenten Strategien im Bereich des Datenmanagements. Um künftig ein umfassendes Bild des Kunden zu erhalten, müssen grosse Datenmengen ausgewertet und genutzt werden.  Das ist nur dann möglich, wenn Datensilos aufgebrochen und über Data Lakes vereinheitlicht werden. Ein bewährter Ansatz für die Zusammenführung verschiedener Daten und Mediaquellen im Marketing ist der Einsatz von Attribution. «Big Data» ist Chance und Risiko zugleich: Einerseits geben laut dem AdRoll«State of Marketing Attribution Report» aus dem Jahr 2016 achtzig Prozent der Unternehmen an, dass durch das Aufkommen von«Big Data» ein stärkerer Fokus auf das Thema Attribution gelegt wurde. Auf der anderen Seite erhöht sich durch die wachsenden Datenmassen auch der Druck auf Marketer – denn es wird immer schwieriger relevante Daten zu identifizieren und richtige Fragen zu stellen, um letztendlich die Einblicke zu erhalten, die den Unterschied machen. Die bisher verfügbaren Attributionslösungen in Marketingtools bieten Marketern keine klare Sicht auf alle Faktoren, die die Entscheidungen von Konsumenten beeinflussen. Denn aufgrund der wachsenden Gerätevielfalt – PCs, Smartphones, Tablets –  sind die Messmethoden, die einst gute Ergebnisse lieferten, überholt und veraltet. Sie liefern keine granularen Einblicke in einer komplexer werdenden Welt.

Das Beste aus Multi-Touch-Attributionslösungen und Marketing-Mix-Modelling

Was es heute braucht sind Multi-Touch-Attributionslösungen kombiniert mit einem traditionellen Marketing-Mix-Modelling, um Werbetreibenden ein umfassendes Bild ihrer Marketing Effektivität zu geben. Bislang führen viele Werbetreibenden diese zwei separaten Modelle zusammen, um ihre Marketingausgaben zu analysieren und detaillierte Informationen zu Kampagnen zu erhalten: Das kann jedoch inkonsistente und dadurch verzerrte Ergebnisse zur Folge haben, weil beiden Modellen unterschiedliche Datensets und Methoden zu Grunde liegen.

Bereits seit den 80er Jahren nutzen CMOs das Marketing-Mix-Modelling, um die erwarteten Umsätze in Abhängigkeit von der Art der Ausgaben zu bestimmen. Es berücksichtigt nicht nur die Verkaufsförderung, sondern auch andere Einflüsse wie Umwelt- oder sozio-demografische Faktoren und hilft so dabei, das grosse Ganze im Blick zu behalten – beispielsweise bei der jährlichen Budgetierung. Durch die Attribution digitaler Kanäle wurde es möglich, die Customer Journey über eine Vielzahl an Geräten hinweg zu verfolgen und häufig unvorhersehbares Konsumentenverhalten zu prognostizieren.  So können deduktive Rückschlüsse gezogen werden.

Letztendlich ist das Ziel beider Modelle, den Einfluss von Marketingmassnahmen auf das Konsumentenverhalten zu bestimmen. Doch beide Modelle haben ihre Schwächen und aufgrund der unterschiedlichen methodischen Voraussetzungen können sie nicht miteinander kombiniert werden.

Marketer brauchen eine umfassende und durchgängige Analysemethode, die sowohl die strategische Planung auf höchsten Niveau ermöglicht als auch praktikable Handlungsempfehlungen bereitstellt. Die Lösung ist ein einheitliches Modell, das sowohl Elemente des bewährten Marketing-Mix-Modellings heranzieht als auch präzise datengetriebene Messungen durch Multi-Touch-Attribution beinhaltet.

Forrester fasst das unter dem Begriff «Unified Marketing Impact Analytics (uMIa)» zusammen. Statistische Methoden müssen so miteinander kombiniert werden, dass sie jedem Element des Marketing-Mixes sowohl auf strategischer als auch auf taktischer Ebene einen geschäftlichen Mehrwert zuweisen. Denn nur mit einer einheitlichen Lösung verwalten Werbetreibende die Effizienz ihrer Media- und Verkaufskanäle besser, einfacher und schneller als zuvor und steigern demzufolge ihren ROI des eingesetzten Mediabudgets nachhaltig.

Das einheitliche Attributionsmodell ONE by AOL: Attribution

Eine solche Lösung ist ONE by AOL: Attribution. Damit erhalten Werber erstmals einen holistischen Blick auf ihre Marketingausgaben. Investments lassen sich sowohl in Offline- als auch Online-Medien messen und die Ausgaben je nach Medientyp, -format und Zielgruppe genauestens analysieren. AOL kaufte 2014 Convertro, einen der global führenden Spezialisten im Bereich Multi-Touch-Attribution – der genau dieses Problem für Advertiser löst. Als Teil des programmatischen ONE by AOL Portfolios bietet die Convertro-Technologie genau die vereinheitlichten Tools, die es Werbetreibenden erlaubt, detailliert nachzuvollziehen, welchen Beitrag ihre Marketingkampagne über alle Screens und Touch Points leistet. Das schließt auch Offline-Kanäle ein, unabhängig davon wie die Formate und Inventare aussehen.

Letztlich schafft ein solches einheitliches Modell Vertrauen und bietet eine Grundlage, um die bestmöglichen Marketingentscheidungen treffen zu können. Durch den User- bzw. Kunden-zentrierten Ansatz wird ein tieferes Verständnis für den Kunden geschaffen. Dadurch kann die Marketingwirkung auf den Konsumenten im Detail nachvollzogen werden. Die Wahrheit über die Effizienz des Marketings rückt für Werber dadurch in greifbare Nähe.

Autor: Markus Frank, Managing Director DACH bei AOL

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