Was Attributionsmodelle und Fußball gemeinsam haben

Was hat Marketing-Attribution mit Fußball zu tun? Attributionsmodelle lassen sich sehr gut auf die schönste Nebensache der Welt anwenden. Begeben wir uns gedanklich auf einen Bolzplatz und stellen uns folgenden Spielzug vor:
Der Innenverteidiger erobert den Ball und schickt den Außenverteidiger auf die Reise, der wiederum den Ball behaupten kann und bis zur Grundlinie durchzieht. Eine Traumflanke geht vor das gegnerische Tor, landet passgenau auf dem Fuß des Stoßstürmers, der keine Mühe hat, das Leder einzunetzen (*grenzenloser Jubel*).

CreativeCommons: annca / pixabay.com

Überführen wir dieses Beispiel in das digitale Marketing und wenden hierfür das allgemein übliche Attributionsmodell “Letzter Klick” an: Die gesamten Meriten erhält alleine der Torschütze. The winner takes it all. Dies wiederum bedeutet, dass die Entscheidung über die Aufstellung für das nächste Spiel auf Basis der Daten, welchem Spieler der größte Wert beigemessen wird, getroffen wird.
Der Trainer entscheidet sich also für das nächste Spiel auf Abwehr- und Mittelfeldspieler zu verzichten und nur noch Stürmer (für die Tore alleine verantwortlich) auf den Rasen zu schicken. Das greift natürlich zu kurz: Es geht für den Trainer aka Marketingverantwortlichen schließlich darum, den verschiedenen Touchpoints eine Bedeutung für den späteren Kauf beizumessen.
In der Welt des Online-Marketings ersetzen wir die Spielerpositionen durch Marketingkanäle beziehungsweise Interaktionspunkte des Nutzers mit dem Werbetreibenden. Fairerweise sei erwähnt, dass das Modell umso komplizierter wird, je breiter die Marketingkanäle definiert werden. In der überschaubaren Welt des digitalen Marketings können wir uns auf Channels wie bezahlte Suche, Displayanzeigen, organische Suche, direkte Websitezugriffe, Verweise, E-Mail und Social Media beschränken. Die Dimensionen Cross-Device, Cross-Media und No-Line (On- und Offline Touchpoints) verkomplizieren das Attribution Modelling deutlich.
Der Vollständigkeit halber lassen wir aber nicht unerwähnt, dass unser Gesamtbild unvollständig bleibt, wenn wir die Kanäle im digitalen Marketing isoliert betrachten. Zumal: Cross-Channel, Cross-Device und Cross-Media werden zukünftig bei der Marketing-Attribution eine deutlich gewichtigere Rolle einnehmen. So hat beispielsweise Google hier schon den Boden durch die Einführung von Google Attribution bereitet – einem Tool, dass sowohl in der Lage sein soll, bei der Zuordnung von Conversions verschiedene, geräte- und mediaübergreifende Kanäle zu berücksichtigen, als auch bei der Zuordnung von Conversion-Werten zu einzelnen Touchpoints Machine-Learning anzuwenden. Dies soll es den Marketingverantwortlichen bzw. Werbetreibenden erleichtern, den Wert einzelner Marketingkanäle neu zu bewerten und das Zuweisen von Budgets zu bestimmten Werbemaßnahmen zu erleichtern.
Um wieder auf das Beispiel “Fußball” zurückzukommen: Der Trainer hat damit ein mächtiges Hilfsmittel, um den Wert der einzelnen Positionen bezogen auf das gesamte Spiel zu bestimmen.

Warum das Standard-Attributionsmodell hinterfragt werden muss

Ähnlich verhält es sich im Online Marketing: Entscheidet bis dato der letzte (indirekte) Klick über die Zuordnung einer Conversion, so werden zukünftig auch alle weiteren Berührungspunkte, wie zum Beispiel die erste Interaktion eines Nutzers mit dem Werbetreibenden, stärker ins Gewicht fallen. Leider wird Google Attribution erst langsam ausgerollt (das Tool wird – in etwas eingeschränkter Form gegenüber der 360-Version – für alle Nutzer zugänglich sein). Bis dahin hilft das Modellvergleichstool von Google Analytics, ein Grundverständnis über verschiedene Attributionsmodell zu erlangen. Wir beschränken uns hier auf Google Analytics. Die auswählbaren Attributionsmodell in anderen Trackingtools wie bspw. in Matomo (vormals PIWIK) sind weitgehend identisch.
Google Analytics: Überblick über die Attributionsmodelle

Letzter indirekter Klick

Alle Google-Analytics Standardberichte weisen die Conversion dem letzten indirekten Klick zu. Das Dilemma wird offensichtlich, wenn wir uns folgenden Conversionpfad anschauen.

Google Analytics: Top-Conversion-Pfade
Der Nutzer startet seine Reise in einer Suchmaschine, klickt dort auf eine bezahlte Suchanzeige, schaut sich verschiedene Produkte an – und verlässt die Website wieder.
Kurze Zeit später bedient derselbe Nutzer erneut eine Suchmaschine und klickt auf ein unbezahltes Suchergebnis, kann sich aber immer noch nicht recht entscheiden, die Transaktion abzuschließen (in der Zwischenzeit ist es denkbar, dass der Nutzer zunächst auf anderen Websites Preis und Eigenschaften des Produkts recherchiert, für das er sich interessiert).
Den Kauf erledigt er bei seinem dritten Besuch. Den Link der Produktseite hatte er vorsorglich als Bookmark gespeichert, also ruft er die Seite über das Lesezeichen auf und schließt den Kauf ab.
Welchem Marketingkanal wird nun die Conversion zugeschrieben? “Letzter direkter Klick” heißt tatsächlich, dass hier der letzte Interaktionspunkt, nämlich das direkte Aufrufen der Website über den Browser, gänzlich unberücksichtigt bleibt und alle (!) Conversions dem davor gelegenen Kanal gutgeschrieben werden. In diesem Fall: Alles auf die organische Suche. Sowohl der initiale Touchpoint – die bezahlte Suche – als auch der Interaktionspunkt, über den die Transaktion letztlich stattfand, finden in diesem Beispiel keine Berücksichtigung.

Letzte Interaktion

Wie im Fußballbeispiel beschrieben: Die Lorbeeren erhält der Torschütze. Keine Scorerpunkte für Assists. Dieses Attributionsmodell ist gängige Praxis fast aller Webanalyse-Tools – mit eben angesprochener Ausnahme von Google Analytics. Zwar kommen Direktzugriffe hier besser weg, aber im Großen und Ganzen leidet das Modell unter den gleichen Schwächen: Alles, was an Interaktionen vor dem letzten Klick passierte, bleibt ohne Verdienst.

Erste Interaktion

Das vorige Modell – nur auf den Kopf gestellt. Welches tieferen Sinn hat es, den gesamten Conversionwert dem ersten Klick zuzuweisen? Genau.

Letzter AdWords-Klick

Der Name ist Programm. Wer den Zweck dieses Modell ergründet hat, hinterlasse bitte einen Kommentar unter diesem Beitrag.

Positionsbasiertes Modell

Erster und letzter Klick erhalten den Löwenanteil des Conversionwertes mit je 40%. Die restlichen 20% teilen sich die Channels zwischen diesen beiden. Der Gedanke dahinter ist nachvollziehbar: Der Touchpoint, der den Nutzer auf die Website lenkt, wird ebenso wie der Conversion generierende Kanal honoriert. Den Interaktionen zwischen erstem und letztem Klick wird auch ein Wert beigemessen, der umso geringer ausfällt, je mehr Touchpoints im Spiel sind.

Zeitbasiertes Modell

Je näher der Interaktionspunkt zeitlich an der Conversion liegt, desto mehr Wert hat dieser. Einfacher Algorithmus – simple Logik. Dieses Modell scheint in der Tat sehr brauchbar, da bei einer Conversion alle Kanäle partizipieren – abnehmend, je weiter die Interaktion zurückliegt.

Lineares Modell

Jeder Kanal erhält das gleiche Stück vom Kuchen. Das Attributionsmodell mit sozialistischer Duftmarke. Sinnvoller, als einem einzigen Touchpoint den gesamten Wert zuzuschreiben. Mehr aber auch nicht.

Die Königsübung: Benutzerdefinierte Modelle

Wer sich mit den vorgegebenen Attributionsmodellen nicht anfreuen kann, dem sei gesagt, dass Google Analytics auch die Möglichkeit gibt, ein eigenes, auf Schwerpunkten und Regeln basiertes Modell einzusetzen.
Der Nutzer kann zunächst ein Basismodell (aus den oben genannten) auswählen und dies dann in verschiedenen Kriterien anpassen.
Entscheiden wir uns bspw. das Positionsbasierte Modell in einigen Nuancen zu verändern, so können wir uns zunächst entscheiden, welche prozentualen Conversionanteile auf die erste, die letzte und die mittleren Interaktionen entfallen sollen.
Google Analytics - Modellvergleichstool - benutzerdefiniertes Attributionsmodell
Weiterhin können wir justieren, ob und welche Nutzersignale (Time on Site oder Seitentiefe) besonders belohnt werden sollen. Zudem können wir benutzerdefinierte Regeln erstellen, die dann mit einem zu definierenden Faktor höher angerechnet werden.
Beispiel: Kommt der Besucher aus einer bestimmten Quelle (von Facebook oder einer Suchmaschine), so werte ich dieses Signal 2,5mal höher als andere Interaktionsformen.
Benutzerdefinierte Attributionsmodelle können je nach Geschäftsmodell hilfreich sein, sollten allerdings mit all ihren Regeln und Erweiterungen nur von erfahrenen Nutzern als Entscheidungsgrundlage über die Neuverteilung von Marketingbudgets verwendet werden. Besser ist, Sie nehmen sich Zeit, rufen das Modellvergleichstool auf und vergleichen das Standard-Attributionsmodell von Google Analytics (letzter indirekter Klick) mit einem wesentlich geeigneteren Modell (z. B. Zeitverlauf). Betrachten Sie nun die Zuweisung der Conversion auf ihre Marketingkanäle und werfen einen Blick auf den Vergleichswert in den Spalten ganz rechts (% Änderung der Conversion).
Sie werden aller Wahrscheinlichkeit nach überrascht sein und die Entscheidung über die Allokation ihres Marketingbudgets noch einmal genauer prüfen.
Und vergessen Sie dabei nicht die alte Fußballerweisheit: “Der Sturm gewinnt das Spiel, die Abwehr Meisterschaften.”

3 Antworten auf „Was Attributionsmodelle und Fußball gemeinsam haben“

  1. Das ist wirklich gut geschrieben. Ich spiele seit ich 6 Jahre alt bin Fußball im Verein und habe relativ viel im taktischen Bereich lernen dürfen. Die Verbindung zu Fußball wäre mir in diesem Zusammenhang nicht in den Sinn gekommen, aber es passt ganz gut.

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