Was macht Multi-Touch-Attribution (MTA) so besonders? Anders als herkömmliche Modelle wie First- oder Last-Click-Attribution, liefert MTA eine ganzheitliche Sicht auf die Customer Journey. Moderne Tools wie Google Analytics 4, BigQuery und innovative Methoden wie Markov Chains machen datenbasierte Entscheidungen möglich – und das effizient und nachvollziehbar. Wir zeigen Dir, wie das funktioniert.
Inhaltsverzeichnis
Kund:innen interagieren heute auf zahlreichen Kanälen – von Social Media über E-Mails bis hin zu Suchmaschinen. Genau hier wird es spannend: Multi-Touch-Attribution (MTA) bietet die Möglichkeit, jeden dieser Touchpoints zu bewerten, der auf seine Weise zur Conversion beiträgt. So bekommst Du einen ganzheitlichen Blick auf Deine Maßnahmen – datenbasiert und zukunftssicher.
Was ist Multi-Touch-Attribution und warum ist sie so wichtig?
Multi-Touch-Attribution (MTA) ist eine Methode, mit der der Wertbeitrag einzelner Marketing-Touchpoints entlang der gesamten Customer Journey Analyse gemessen wird. Im Gegensatz zu herkömmlichen Ansätzen wie der First- oder Last-Click-Attribution, berücksichtigt MTA alle messbaren Interaktionen, die zu einer Conversion führen. So entsteht ein detaillierteres Bild der Marketing-Performance.
Warum herkömmliche Modelle nicht mehr ausreichen
Online-Kaufprozesse sind selten linear. So spielen verschiedene Marketingkanäle – wie Suchmaschinen, Social Media, E-Mails oder Display-Werbung – eine wichtige Rolle im Verkaufsprozess. Das Ziel der Multi-Touch-Attribution ist es nun, die Umsätze verursachungsgerecht den Kanälen zu zuordnen. Damit kann dann dann ein valider ROI berechnet werden, der nicht auf veralteten Modellen wie der First- oder Last-Click-Attribution basiert.
Moderne Architektur für Multi-Touch-Attribution mit Google Analytics 4(GA4) und der Google Cloud
Ein moderner Ansatz für Multi-Touch-Attribution kombiniert Tools wie Google Analytics 4 und Google-Cloud-Komponenten, um Daten effizient zu sammeln, zu speichern und zielgerichtet zu analysieren.
Zentrale Komponenten einer MTA-Architektur
Google Analytics 4: Erfasst Event-Daten wie Klicks, Conversions und Interaktionen.
BigQuery für Marketingdaten: Speichert große Datenmengen zentral und skalierbar.
Google Cloud für Datenanalyse: Nutzt Modelle wie Markov Chains im Marketing, um Übergangswahrscheinlichkeiten zu berechnen.
Visualisierungstools: Plattformen wie Power Bi oder Looker Studio stellen die Ergebnisse übersichtlich dar.
Beispiel einer Cloud Marketing Attribution Architektur
Make or Buy? Vor- und Nachteile von MTA-Lösungen
Unternehmen müssen entscheiden, ob sie eine eigene MTA-Lösung entwickeln oder eine bestehende Technologie einkaufen und nutzen. Beide Ansätze haben spezifische Vor- und Nachteile:
Inhouse-Lösung: flexibel, aber ressourcenintensiv
Eine eigene MTA-Lösung bietet maximale Kontrolle und ermöglicht flexible, individuelle Anpassungen. Im Gegenzug sind dafür zum Teil hohe Investitionen und spezialisiertes Know-how erforderlich.
Externe Lösung: schnell einsatzbereit, aber weniger flexibel
Der Kauf einer bestehenden Lösung ermöglicht eine schnelle Implementierung und basiert auf bewährten Technologien. Allerdings sind Unternehmen an den Anbieter gebunden und haben begrenzte Anpassungsmöglichkeiten.
Bei der Wahl, ob „Make“ oder „Buy“, sollten das Budget, vorhandene Ressourcen und die strategischen Ziele berücksichtigt werden.
Welche Daten werden für das Multi-Touch-Attribution-Setup benötigt?
Ein robustes MTA-Modell benötigt qualitativ hochwertige Daten aus verschiedenen Ebenen:
Channel-Ebene: Performance-Analyse von Kanälen wie Social Media, E-Mail und Display-Werbung.
Kampagnen-Ebene: Einblicke in die Performance spezifischer Kampagnen, beispielsweise „Sommeraktion 2024“.
Keyword-Ebene: Ermittlung profitabler Keywords für Suchmaschinen.
Nutzer-Ebene: Individuelle IDs zur Verfolgung der Customer Journey.
Conversion-Daten: Umsatz- und Lead-Daten, die Marketingaktionen mit Geschäftsergebnissen verknüpfen.
CRM-Datenanalyse: Offline-Daten, die Omnichannel-Insights liefern.
Der Data-Science-Prozess der Multi-Touch-Attribution: Markov Chains
Eine der häufigsten Methoden in der Multi-Touch-Attribution ist das Markov-Chain-Modell. Es analysiert Übergangswahrscheinlichkeiten zwischen Touchpoints und berechnet, wie wahrscheinlich ein Touchpoint zur Conversion beiträgt.
Vorteile
Betrachtung der gesamten Customer-Journey-Analyse.
Identifikation von Drop-Offs in der Journey.
Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Geschäftsanforderungen.
Nachteile
Hohe Datenanforderungen.
Komplexität in der Erklärung für Nicht-Techniker.
Wann ist der richtige Zeitpunkt für Multi-Touch-Attribution?
Vor der Einführung einer Multi-Touch-Attribution (MTA), solltest Du prüfen, ob die notwendigen Voraussetzungen erfüllt sind. Eine zentrale Frage dabei ist die Dateninfrastruktur: Sind alle relevanten Daten zentralisiert und leicht zugänglich? Zudem sollte die strategische Ausrichtung klar definiert sein – gibt es konkrete Ziele für den Einsatz von MTA?
Auch die Ressourcenfrage spielt eine wichtige Rolle: Verfügt Dein Unternehmen über interne Data Scientists oder ein Budget für externe Unterstützung? Außerdem müssen die rechtlichen Rahmenbedingungen beachtet werden, insbesondere die Einhaltung der GDPR-Vorgaben.
Schließlich stellt sich die Frage nach der Dringlichkeit: Sind die aktuellen Attributionsmodelle veraltet und nicht mehr aussagekräftig genug? Wenn mehrere dieser Punkte mit „Ja“ beantwortet werden können, ist der richtige Zeitpunkt für die Implementierung einer MTA gekommen.
Fazit
Die Umstellung auf Multi-Touch-Attribution ist kein einfacher Schritt, aber mittlerweile ein notwendiger, um auf zeitgemäße Marktanforderungen reagieren zu können. Unternehmen, die in moderne Analytics-Tools wie Google Analytics 4 Attribution und Google Cloud investieren, profitieren maßgeblich von datenbasierten Entscheidungen und optimierten Kampagnen. Mach den ersten Schritt und prüfe, wie Du in Deinem Unternehmen sinnvoll und zielgerichtet auf MTA umstellen kannst.
Bei Fragen zu diesem Thema oder wenn Du einen Sparringspartner benötigst, melde Dich gern bei uns. Unsere MTA-Profis freuen sich auf Deine Herausforderung und stehen für ein unverbindliches Beratungsgespräch immer zur Verfügung!
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Laurentius Malter
Domain Lead Customer Engagement & MarTech
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