Marketing-Attribution: die neue Ausgangslage nach Ende der Cookie-Ära

14. April 2020 | 451 0

Das Ende der Cookies naht … und die Attributionsanalyse wird dadurch nicht einfacher. Im Gegenteil: die Neugestaltung der Customer Journey wird immer komplexer. Das ist ein geeigneter Zeitpunkt, um aktuelle Methoden unter die Lupe zu nehmen und den Zweck der Attribution zu hinterfragen.

Marketing-Experten zerbrechen sich den Kopf vor einem unfertigen Puzzle. Eine Suche nach dem Heiligen Gral, die nunmehr 10 Jahre andauert. Solche Bilder schießen einem durch den Kopf, wenn man sich näher mit dem Thema der Marketing-Attribution befasst. Mal wieder eines jener Themen, bei denen die Theorie meilenweit von der Praxis entfernt zu sein scheint.

Die Theorie besagt, dass die Attribution dabei hilft, die Gewichtung der einzelnen Berührungspunkte oder Touchpoints in der „Customer Journey“ zu analysieren. Dies soll dabei helfen, Partner angemessen zu bezahlen und den Marketing-Mix so weit wie möglich zu optimieren. Das sind zweifellos zentrale Anliegen in Zeiten des kanalübergreifenden Marketings. Das Thema wird deshalb auch von allen Seiten behandelt, mit technologischen Verheißungen, die wahlweise die künstliche Intelligenz, magische Algorithmen oder Modelle heranziehen, die oft nach einer hübschen Black Box klingen.

Die Attribution und die schwarzen Löcher der Datenwelt

In der Praxis sieht die Sache … anders aus. Zunächst einmal, weil die meisten Marken in ihrem Attributionsmodell maßgeblich den letzten Kontaktpunkt („Last Click“) als Basis nehmen. Und auch, weil die Darstellung der Berührungspunkte bis heute sehr unvollständig ist. Die Situation wird sich mit dem angekündigten Ende der Cookies von Drittanbietern und dem Anstieg der regulatorischen Einschränkungen nicht verbessern. Bereits heute klafft bei Safari, nachdem Apple die Drittanbieter-Cookies aus seinem Browser verbannt hat, ein schwarzes Loch in Sachen Attribution. Zukünftig wird dies kein Einzelfall bleiben. Die schwarzen Löcher in der „Customer Journey“ werden sich also rasant verbreiten.

Diese Perspektive eines Internets ohne Drittanbieter-Cookies stellt alle Akteure der Marketing-Attribution auf den Prüfstand. Und ihre Modelle. Da wäre einmal das probabilistische Modell. Es setzt auf die Analyse großer Datenmengen. Es überrascht kaum, dass diese Methode an Interesse verliert, da die Datenmengen in dem derzeit technisch-rechtlichen Kontext zurückgehen. Im Gegensatz dazu erfreut sich das deterministische Modell, das eine Zugehörigkeit zwischen Nutzern und Berührungspunkten ermitteln möchte, wachsender Beliebtheit. Selbst wenn diese Methode in der Praxis auf relativ geringen Datenmengen basiert – es gilt bereits als Erfolg, wenn 6 % der Daten ermittelt werden – so muss man ihr zugutehalten, dass sie einen Schwerpunkt auf die Aufwertung von First-Party-Daten legt.

Oberste Priorität: First-Party-Daten

Und in diesem Kontext gibt es eine gute Neuigkeit: es existiert eine Vielzahl an Möglichkeiten zur Erfassung und Validierung der First-Party-Daten: von Login-Daten (in Apps und auf Websites) bis hin zu Kundenkarten, die in Geschäften ausgestellt werden. Noch warten alle auf eine klarere Vorstellung der Lösung, die letztlich die Cookies ablösen wird. In der Zwischenzeit scheint die Analyse der Berührungspunkte zur Identifizierung von Kunden und Interessenten die pragmatischste Lösung eines „konkreten“ Attributionsmodells zu sein. Die einzelnen Marken haben das verstanden und vervielfachen ihre Initiativen:  Sie setzen auf eine systematische Datenerfassung bei Bezahlvorgängen oder den Versand mehrerer E-Mails bei einer Bestellung, um jedem Kunden all seine Geräte zuordnen zu können.

Dieses Vorgehen, das sich zumeist auf selbst erstellte Daten bzw. „owned Data“ bezieht, ermöglicht eine Kombination des Last-Click-Modells mit einem personalisierten Modell, bei dem die Berührungspunkte dargestellt und zugeordnet werden. Eine Alternative zu einer kompletten Last-Click- oder einer singulären Multi-Touch-Attribution. Denn eines steht fest: ein ideales Attributionsmodell existiert nicht; je nach bekannter „Customer Journey“ und der Zuverlässigkeit der zugehörigen Daten muss auf personalisierte Modelle zurückgegriffen werden.

Die Attribution als Selbstzweck?

Ein weiterer Vorteil des deterministischen Modells und der daraus resultierenden Maßnahmen: es erinnert daran, dass die Attribution kein Selbstzweck, sondern lediglich Mittel zum Zweck ist. Das Ziel sollte bleiben, einen größeren Teil der Aktivierungen in einen Kontext zu setzen. Mit anderen Worten, die richtige Botschaft im richtigen Augenblick der richtigen Person zukommen zu lassen … und zwar über den geeignetsten Berührungspunkt.

Die Attributionsanalyse sah sich bereits zahllosen Einschränkungen ausgesetzt, noch bevor die Drittanbieter-Cookies infrage gestellt wurden; diese zusätzliche Tatsache kann wahlweise als eine weitere (riesige) Einschränkung wahrgenommen werden … oder als Motivation, die Thematik mit einem völlig neuen Ansatz anzugehen. Indem beispielsweise weniger die Korrelationen und dafür mehr die direkten Auswirkungen unter Berücksichtigung konkreter geographischer und zeitlicher Merkmale analysiert werden.

Die Attribution in der Post-Cookie-Ära könnte sich also wieder auf das Wesentliche konzentrieren. Und die wichtigsten Werkzeuge könnten eine fortgeschrittene Kontextualisierung und First-Party-Daten sein.

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