, Peter Herzer

„Man sollte sich die Grenzen der Attributionsmodelle vor Augen halten“ – Christina Brauer im Interview

Christina Brauer spricht im Interview über die Customer Journey und die Vor- und Nachteile von Attributionsmodellen.

von Peter Herzer
Lesezeit: 9 Minuten

Über Christina Brauer

Christina Brauer ist Head of Online Marketing im Kunst-Online Shop JUNIQE. Dort leitet sie gemeinsam mit einem der Gründer das Marketing-Team. Neben der operativen Verantwortung für die Search & Display Kanäle ist die kontinuierliche Evaluation der Marketing-Performance und die Planung der Marketing-Aktivitäten ihre Aufgabe.

Hallo, Christina und willkommen bei LEAP/. Fangen wir doch mal mit einer einfachen Frage an: Was genau versteht man unter der Customer Journey und wie sieht die Zielsetzung aus?

Im Online-Marketing versteht man unter Customer Journey die Interaktionen, die ein potenzieller Kunde vor dem Kauf mit der Seite des Anbieters hat. Es ist wichtig, ALLE Interaktionen des Kunden mit der Seite zu kennen, um allen Marketingkanälen, die den Kunden zum Kauf bewegen, entsprechend einen Wert zuzuweisen und diesen nicht nur dem Kanal, über den letztendlich der Kauf entstanden ist, zuzuschreiben. In meinem Alltag hilft mir das Verständnis der Customer Journey dabei, die Performance der einzelnen Marketing-Kanäle realistisch zu bewerten und sinnvoll Budgets und zukünftige Aktivitäten zu planen.

In welche Phasen kann man die Customer Journey untergliedern und wie sind diese definiert?

Die Länge der Customer Journey und welche Schritte sie tatsächlich enthält, ist stark vom zu verkaufenden Produkt und dem Marketingmix abhängig. Teure, wohlüberlegte Anschaffungen haben eine längere Customer Journey als Impulskäufe. Und mit welchen Kanälen ein Kunde mit einer Marke interagiert, hängt natürlich davon ab, welche Kanäle ein Online-Shop verwendet. Vor allem junge Unternehmen, die hauptsächlich Direct-Response Kanäle bedienen, haben eine kürzere Customer Journey als Unternehmen, die auch in Branding investieren.

Man kann die Customer Journey anhand eines Trichters visualisieren – dem Online-Marketing Funnel.

Zu Beginn ist der Kunde möglicherweise noch gar nicht auf der Suche nach einem konkreten Produkt, sondern wird durch Werbung auf die Marke und deren Produkte aufmerksam. Im nächsten Schritt beschäftigt er sich dann näher mit dem Produkt und der Produktkategorie und sein Interesse entsteht und festigt sich, sodass er dann mögliche Anbieter vergleicht und es zum Kauf kommt. Damit ist die Customer Journey natürlich aber noch nicht zu Ende, denn optimalerweise kommt der Kunde natürlich zurück und tätigt noch viele weitere Einkäufe.

Kannst du uns ein konkretes Beispiel nennen, um die Customer Journey zu veranschaulichen?

Anhand des gerade beschriebenen Funnels würde eine Customer Journey zum Beispiel so aussehen: Ich bin gerade umgezogen und möchte meine Wohnung schöner machen, habe aber noch keine Idee, mit welchen Produkten oder wo ich diese kaufen möchte. Ich sehe bei Facebook eine Anzeige von JUNIQE. Die Produkte gefallen mir und ich schaue mich auf der Seite um. Ich muss mir aber erstmal überlegen, wie viele Poster und welchen Stil ich eigentlich haben möchte. Einige Tage später sehe ich eine Display-Anzeige von JUNIQE und werde an mein Dekovorhaben erinnert. Ich gehe dann auf Pinterest, um mich inspirieren zu lassen und sehe dort ebenfalls wieder Produkte von JUNIQE. Meine Ideen werden konkret und ich suche bei Google nach „Poster“, um mir auch einen Überblick über andere Anbieter zu machen – die schönsten Motive habe ich aber bei JUNIQE gesehen, deswegen gebe ich die URL direkt in meinen Browser ein und kaufe meine Poster dort. Es ist also eine „Reise“, die der potenzielle Kunde bis zur Conversion durchläuft.

Wie kann man die Kanäle für die eigenen Bedürfnisse optimieren und wie sorgt man für ein perfektes Zusammenspiel der Werbemittel?

Durch das Verständnis der Customer Journey kann man dafür sorgen, dass man dem Kunden zu jedem Zeitpunkt die richtigen Informationen zur Verfügung stellt. Ganz zu Anfang muss vor allem das Interesse des Kunden geweckt werden – bei JUNIQE spielt zum Beispiel auch Inspiration eine wichtige Rolle. Je konkreter die Kaufabsicht wird, desto konkreter sind typischerweise auch die Informationen, die sich der Kunde wünscht, zum Beispiel Informationen über die Maße des Produkts, den Preis und die Lieferzeit. Am Ende der Customer Journey geht es dann darum, den Kunden zum Kauf zu bewegen, zum Beispiel durch das Verwenden von Unique Selling Propositions.

Welche Tracking-Tools werden für eure Analysen genutzt und was ist das Resultat einer solchen Analyse?

Die Daten werden mit Web-Tracking-Tools gesammelt, die sowohl die Quelle des Traffics aufzeichnen als auch die Aktionen, die ein Kunde auf der Seite durchführt. Google Analytics verfügt über eine sehr gute Funktionalität, um Customer Journeys abzubilden und zu evaluieren. Unter „Conversions“ befindet sich der Punkt „Multi Channel Funnels“ und dort kann man sich die Länge der Customer Journey ansehen. Man sieht auch, aus welchen Schritten sie genau besteht. Aber auch andere Web Tracking Tools haben inzwischen meist ähnliche Features. Unternehmen arbeiten häufig auch direkt mit ihren eigenen Rohdaten.

Das Ergebnis einer Customer-Journey-Analyse ist im Idealfall ein Attributionsmodell, das einen ganzheitlicher Blick auf alle Marketingaktivitäten ermöglicht. Man kann dann CPOs und den Return on Adspend für die einzelnen Kanäle berechnen, die die komplette Customer Journey einbeziehen und auf Basis davon die Performance beurteilen und zukünftige Budgets planen.

Auch für die Optimierung einzelner Marketingkanäle ist eine Customer Journey Analyse hilfreich, denn so lassen sich Multiplikatoren festlegen. Die Tatsache, dass ein Kunde eine Display-Anzeige gesehen hat, hat zwar nicht direkt zum Kauf geführt – wenn er aber danach die Marke gesucht und dann gekauft hat, hatte sie einen signifikanten Einfluss. Wie groß dieser Einfluss genau ist, wird in der Customer-Journey-Analyse berechnet und dann in der Optimierung den Kosten der Impression gegenübergestellt. Wenn es sich lohnt, wird die Anzeige weiterhin geschaltet, wenn nicht, dann wird diese Kampagne in Zukunft nicht mehr gebucht.

Was genau versteht man unter einem Attributionsmodell und welches der unzähligen Modelle ergibt deiner Meinung nach am meisten Sinn?

Ein Attributionsmodell ist ein Set von Regeln und Gewichtungen, anhand derer festgelegt wird, welchen Anteil einzelne Marketingkanäle in der Customer Journey an einer Conversion haben. Diese werden im ersten Schritt anhand der Position einer Kundeninteraktion in der Customer Journey festgelegt. Im E-Commerce wird meistens als Basis das u-förmige Modell oder Badewannenmodell verwendet – denn sowohl der erste Kontakt überhaupt als auch der letzte Kontakt, der letztendlich die Conversion auslöst, sind meiner Meinung nach wichtiger als die Kontakte, die dazwischen stattfinden.

Dieses Basismodell kann und muss aber verfeinert werden. Es kann zum Beispiel festgelegt werden, dass ein Besuch höher bewertet wird, je mehr Zeit ein Kunde auf der Seite verbringt. Auch die Interaktion bestimmter Kanäle spielt eine Rolle – wenn zum Beispiel nach einem Upper-Funnel Kanal (z. B. Displaywerbung oder TV) nur noch Interaktionen folgen, bei denen Markenbekanntheit eine Rolle spielt (z. B. die Suche nach der Marke oder Direkteingabe der URL), dann ist diese stärker zu gewichten, als wenn in der Zwischenzeit noch Meta-Shops besucht wurden und weitere Upper-Funnel Kanäle in der Customer Journey vorkamen.

Welche Schritte gibt es bei der Erstellung eines eigenen Attributionsmodells und welcher davon ist der schwierigste?

Zu allererst ist es wichtig, die Datenqualität zu überprüfen: Werden alle Kanäle getrackt und sind diese auch eindeutig definiert? Im nächsten Schritt sollte man sich die Länge der Customer Journey ansehen. Wenn Conversions häufig nach einem oder zwei Besuchen stattfinden, braucht man ein weniger komplexes Attributionsmodell, als wenn die Customer Journey sich über Monate erstreckt und aus vielen Interaktionen besteht. Mithilfe dieser Informationen kann man sich für ein oder zwei Basismodelle entscheiden und dann weitere Variationen erstellen, in denen die Gewichtung einzelner Kanäle variiert, wo die Seitentiefe oder Verweildauer des Nutzers berücksichtigt wird und in denen die Reihenfolge der Kanäle eine Rolle spielt.

All diese Modelle kann man im Tracking Tool einstellen. Durch den Vergleich der verschiedenen Modellierungen kann man bereits erkennen, welche Daten realistisch sind und ob man anhand dieser Daten das Modell testen kann. Das Testen und Evaluieren der verschiedenen Modelle sind meiner Meinung nach die schwierigsten Schritte. Denn um den wahren Wert eines Kanals zu bestimmen, müsste man eigentlich in einem experimentellen Set-up einige Kunden dieser Werbung aussetzen und anderen nicht – während alle anderen Faktoren gleich bleiben. Das ist zum einen technisch sehr schwierig umzusetzen, zum anderen hat ein solches Experiment auch sehr hohe Opportunitätskosten. Attribution Modelling ist leider (noch) keine exakte Wissenschaft. Pragmatismus und Vereinfachung sind hier wichtige Schritte, um trotzdem zu einem Ergebnis zu kommen, das sich dann im Laufe der Zeit präzisieren lässt.

Außerdem sollte man sich auch die Grenzen der Attributionsmodelle vor Augen halten. Traffic von verschiedenen Geräten, die möglicherweise zum gleichen Nutzer gehören, kann vom Trackingtool nicht verknüpft werden. Neben Klicks auf Anzeigen, die von jedem Trackingtool erfasst werden, spielen möglicherweise auch Impressionen eine Rolle. Ein Nutzer hat eine Anzeige nur gesehen, aber nicht darauf geklickt. Diese Daten sind häufig nur auf der Plattform vorhanden, die die Anzeige ausspielt (z. B. Facebook, Google oder auf einem Adserver) und es ist fast unmöglich, alle Daten von allen Anbietern zentral zu sammeln. Wenn man sowohl Onlineshops als auch Offline-Präsenzen betreibt, ist die zuverlässige Integration dieser Daten ebenfalls eine Herausforderung.

Trotz möglicher Ungenauigkeiten ist es jedoch unabdingbar, sich mit dem Thema Attribution zu beschäftigen und sich der Wahrheit so gut wie möglich anzunähern.

Wie erfolgreich wart ihr bisher mit eurem eigenen Attributionsmodell?

Für das Verständnis der Performance unserer einzelnen Marketingkanäle sind unsere Attributionsanalysen sehr wichtig. Dank unseres Attributionsmodells können wir besonders die Performance der Kanäle, die am Anfang der Customer Journey liegen, realistisch beurteilen und optimieren. Dadurch, dass wir uns die Performance aller unserer Kanäle ganzheitlich verstehen, können wir fundierte Entscheidungen über zukünftige Budgets und Aktivitäten treffen – sicherlich ein wichtiger Baustein unseres bisherigen Erfolgs.

Welche Tipps hast du für Neulinge auf diesem Gebiet: Wie steigt man in die Thematik ein, welche Voraussetzungen müssen erfüllt sein, etc.?

Mein absoluter Lieblingsexperte zu diesem Thema ist Avinash Kaushik. Er schreibt über Webanalytics-Themen und beschäftigt sich auch immer mal wieder mit Attribution-Modelling. Dort kann man sich gut in das Thema einlesen und auch auf dem neuesten Stand bleiben. Um sich gut mit der Thematik auseinanderzusetzen, braucht man natürlich Zugriff auf korrekte Daten. Im nächsten Schritt würde ich empfehlen, sich einfach mal Daten im eignen Trackingtool anzusehen und versuchen, die eigene Customer Journey zu verstehen. Anschließend kann man dann mithilfe der Modellierungstools verschiedene Modelle berechnen und die Resultate vergleichen. Ich wünsche sehr viel Spaß dabei!

Danke, Christina, da fangen wir direkt mal an zu lesen!

Über den Autor

Peter Herzer

Nach meinem Studium bin ich ins Online-Marketing gekommen und seit 2013 bei LEAP/ (ehemals Barketing). Angefangen habe ich als Trainee und wurde dann zum Account Manager im Offpage-SEO. Dort helfe ich Unternehmen bei der Entwicklung und Umsetzung ihrer Offpage-Strategien.