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Attribution in Marketing Intelligence
Bei der Attribution in Marketing Intelligence wird ermittelt, welche Marketingaktivitäten, Kanäle und Kontaktpunkte zu einem gewünschten Geschäftsergebnis beitragen, beispielsweise eine Leadkonvertierung, die Erstellung einer Pipeline oder ein abgeschlossenes Geschäft. Durch das Verständnis der Attribution können Marketingteams intelligentere Investitionsentscheidungen treffen, die Kampagnenleistung optimieren und die geschäftlichen Auswirkungen ihrer Arbeit aufzeigen.
Die Marketingattribution befindet sich an der Schnittstelle zwischen Daten, Käuferverhalten und Geschäftsstrategie. Sie beantwortet die grundlegende Frage: Was treibt die Ergebnisse voran und wie viel Anerkennung sollte jeder Aufwand erhalten?
Schlüsselattributionskonzepte
Bevor Sie sich mit bestimmten Attributionsmodellen befassen, ist es wichtig, die grundlegenden Konzepte zu verstehen, die für alle Ansätze gelten:
- Engagementsignal/Kontaktpunkt
- Eine verfolgte Interaktion wie eine geöffnete E-Mail, eine SMS-Antwort, ein Websitebesuch oder ein Anzeigenklick, die ein Benutzer mit Ihrer Marke hat, bevor Sie sie konvertieren.
- Konvertierungsereignis
- Das einzelne, definierte Ergebnis in der Kunden-Journey, das von der Attribution ausgewertet wird. Beispielsweise durch Ausfüllen eines Checkouts, Senden eines Kontaktformulars oder Abonnieren eines Newsletters.
- Konvertierungskennzahl
- Die Kennzahl, die das Konvertierungsereignis für Berichte und Analysen darstellt oder quantifiziert. Beispielsweise die Gesamtzahl der Käufe, generierten Leads oder Newsletterregistrierungen.
- Rückblickfenster
- Der Zeitraum, in dem Kontaktpunkte als gutschriftsfähig gelten. Ein Fenster von 90 Tagen bedeutet beispielsweise, dass Kontaktpunkte nach 3 Monaten ablaufen. Wenn ein Lead im Januar an einem Webinar teilnimmt, im April jedoch konvertiert wird, erhält dieses Webinar keine Gutschrift und wird nicht in Ihrer Umsatzberichterstattung angezeigt.
- Umsatzzuordnung
- Verbinden von Marketingaktivitäten direkt mit Pipelines oder Buchungen. Beispielsweise ermöglicht der Nachweis einer LinkedIn-Kampagne, dass eine Pipeline von 2,4 Millionen US-Dollar und 12 abgeschlossene Geschäfte generiert wurden, es einem Team, sein Budget mit einer klaren ROI-Zahl zu rechtfertigen.
- Multitouch vs. Singletouch
- Gibt an, ob Guthaben auf mehrere Interaktionen verteilt oder einer zugewiesen wird. Beispielsweise klickt ein Lead auf eine Anzeige, nimmt an einem Webinar teil und antwortet dann vor der Konvertierung auf eine Vertriebs-E-Mail. Mit einem einzigen Kontakt erhalten Sie nur eine dieser Interaktionen zu 100 % gutgeschrieben. Multitouch-Aufteilungen verteilen das Guthaben auf alle drei Interaktionen.
- Erstanbieterdaten
- Daten, deren Inhaber Ihre Organisation ist und die sie direkt erfasst. Beispielsweise CRM-Datensätze, Formularsendungen und E-Mail-Engagement. Im Gegensatz zu Drittanbieterdaten spiegeln sie Ihre tatsächlichen Kundeninteraktionen wider, wodurch sie eine genauere und zuverlässigere Grundlage für Attributionsberichte bilden.
Unterstützte Attributionstypen in Marketing Intelligence
Marketingintelligenz unterstützt zwei primäre Attributionsmodellfamilien, die jeweils für unterschiedliche Analyseanforderungen konzipiert sind.
- Berührungsbasierte Attribution
- Weisen Sie Gutschriften basierend auf den einzelnen Interaktionen (Touches) eines potenziellen Kunden mit Marketinginhalten und Kampagnen über seine gesamte Käufer-Journey zu. Am besten geeignet, um nachzuvollziehen, welche Kampagnen und Kanäle die Pipeline beeinflussen.
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Wichtiges Merkmal: Das Guthaben wird unabhängig vom Auftrag auf einzelne Marketinginteraktionen verteilt. Auswerten der gesamten Breite der Kontaktpunkte, die potenziellen Kunden über Kanäle und Kampagnen hinweg begegnen, ohne dass eine vordefinierte Reihenfolge erforderlich ist.
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Fokus: Breite: das "Was".
- Trichterbasierte Attribution
- Weisen Sie Gutschriften anhand der Phasenumstellungen zu, die ein potenzieller Kunde im Umsatztrichter durchläuft. Beispiel: Lead → Marketing Qualified Lead (MQL) → Opportunity. Am besten geeignet, um nachzuvollziehen, welche Aktivitäten den Fortschritt der Käufer-Journey beschleunigen.
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Wichtiges Merkmal: Die Reihenfolge der Engagementsignale ist wichtig. Benutzer werden über vordefinierte Prüfpunkte in einer Sequenz verfolgt, während die Touch-basierte Attribution Interaktionen global auswertet, ohne dass ein bestimmter Fortschritt erforderlich ist.
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Fokus: Momentum – das "Wann".
Auswählen des richtigen Attributionsmodells
| Touchbasierte Attribution | Trichterbasierte Attribution | |
|---|---|---|
| Primäres Ziel | Messen des Kontaktpunkteinflusses | Verfolgen des Pipeline-Fortschritts und der Konvertierung |
| Fokus | Marketinginteraktionen über die Journey hinweg | Lebenszyklusphasenumstellungen |
| Maximalwert | Budgetzuteilung und Medienmix-Optimierung | Vertriebs- und Marketinggeschwindigkeit und Ausrichtung |
| Unterstützte Modelle | Erste Berührung, Letzte Berührung, Linear, Zeitverfall, U-Form | Erste Berührung, Letzte Berührung |
| Salesforce-Objekt | Kampagnenmitglieder, Leads, benutzerdefinierte Touch-Objekte | Opportunities, Leadverlauf, Accountphasen |
- Multitouch-Attribution in Marketing Intelligence
Die Multitouch-Attribution (MTA) in Marketing Intelligence zeigt, wie jedes Engagement zu Konversionen bei Ihren Marketingmaßnahmen beiträgt. Die MTA verbindet Erstanbieter- und Drittanbieterinteraktionen über E-Mail-, SMS-, Social-, Such- und andere Kanäle hinweg, damit Sie die tatsächliche Auswirkung Ihrer Kampagnen nachvollziehen können. - Trichterbasierte Attribution in Marketing Intelligence
Die trichterbasierte Attribution in Marketingintelligenz verfolgt, wie potenzielle Kunden die definierten Phasen Ihres Umsatztrichters durchlaufen, beispielsweise "E-Mail-Versand" → "Klicken" → "In den Einkaufswagen" → "Auftrag erteilt". Im Gegensatz zur Touch-basierten Attribution, die Interaktionen global auswertet, ist die trichterbasierte Attribution wie folgt angeordnet: Die Reihenfolge der Engagementsignale ist wichtig und Benutzer werden durch vordefinierte Prüfpunkte verfolgt.
