Attributionsmodelle am Wendepunkt: Der Aufstieg von Marketing-Mix-Modellen und kontrollierten Experimenten
Das Marketingumfeld durchläuft einen kontinuierlichen Transformationsprozess, angetrieben von technologischen Fortschritt, einer zunehmenden Vielfalt von Marketingkanälen mit hoher View Wirkung und strengeren Datenschutz. Diese Dynamik stellt Marketingteams vor die Herausforderung, die Effektivität ihrer Kampagnen präzise zu messen. Traditionelle Attributionsmodelle, die lange Zeit eine verlässliche Methode zur Bewertung der Wirksamkeit einzelner Marketingaktivitäten boten, stoßen zunehmend an ihre Grenzen. Verursacht wird dies durch eine abnehmende Zuverlässigkeit von Cookies und Pixel, verschärfte Datenschutzbestimmungen und zunehmende Browser-Restriktionen. Vor diesem Hintergrund rücken Marketing-Mix-Modelle (MMM) und Randomized Controlled Trials (RCTs) als fortschrittlichere und resilientere Methoden in den Vordergrund, um in der Post-Cookie-Ära des Marketings zu navigieren.
Technologiepioniere führen den Wandel an
Technologiegiganten wie Meta und Google haben den Bedarf für neue Messmethoden erkannt und erste Lösungen veröffentlicht. Neben PyMC Marketing sind Meta's “Robyn” und Googles open source Marketing-Mix-Modell “Meridian” Vorreiter in dieser Entwicklung. Sie stellen eine Abkehr von traditionellen Ansätzen dar und bieten neue Perspektiven auf die Messung von Marketingeffektivität. Meridian von Google, speziell konzipiert für die post-Cookie-Ära, illustriert diesen Paradigmenwechsel. Derzeit einem ausgewählten Nutzerkreis zugänglich, zielt Google darauf ab, dieses Tool zukünftig für ein breiteres Publikum zu öffnen.
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Die Notwendigkeit robusterer Methoden
In der heutigen komplexen Marketinglandschaft bieten Marketing-Mix-Modelle (MMM) und Randomized Controlled Trials (RCTs) robustere und anpassungsfähigere Methoden, um fundierte Entscheidungen zu treffen. Diese Ansätze überwinden viele der Beschränkungen traditioneller Attributionsmodelle, indem sie komplexe Datenanalysen und den Einfluss externer Variablen berücksichtigen, um ein umfassenderes Verständnis der Marketingeffektivität zu gewährleisten.
Grenzen traditioneller Attributionsmodelle
Attributionsmodelle, speziell im digitalen Marketing, konzentrieren sich darauf, einzelnen Berührungspunkten auf dem Weg zur Conversion einen "Wert" zuzuweisen. Heuristische Modelle wie "Lineare Verteilung" oder "40:20:40 U-Shapes" bieten einfache, aber oft unzureichende Einblicke in die komplexe Realität der Customer Journey. Algorithmische Modelle nutzen maschinelles Lernen, um detailliertere Einblicke in die Wirksamkeit von Marketingaktionen zu ermöglichen. Dennoch stoßen auch diese Modelle auf ihre Grenzen, insbesondere aufgrund der zunehmenden Komplexität der Kundeninteraktionen mit Views (TikTok, Instagram, Snap, etc.), datenschutzrechtlicher Einschränkungen und der Notwendigkeit von Cookies für die Attribution.
Um die Herausforderungen traditioneller Attributionsmodelle in der heutigen Zeit zu verstehen, ist ein Blick in die Vergangenheit hilfreich. In einer Zeit, in der für nicht notwendige Cookies noch keine Zustimmung erforderlich war und sie nicht durch Browsereinschränkungen begrenzt wurden, funktionierte die Attribution nahezu reibungslos. Attributionsmodelle stützen sich stark auf Cookies, um den Erfolg einer beispielhaften Conversion von 200 € über verschiedene Kundenkontaktpunkte zu verteilen. Ihre Zuverlässigkeit und Effektivität waren unbestritten.
Die nachfolgende Illustration zeigt, wie die 200 € entsprechend den verschiedenen Kundeninteraktionen verteilt wurden, je nach gewähltem Attributionsmodell. Es wird deutlich, dass diese Zuweisungen auf der Annahme basieren, dass Cookies problemlos gesetzt werden und eine angemessene Laufzeit haben. Diese Annahme ist jedoch mit der heutigen Notwendigkeit der Zustimmung und den begrenzten Laufzeiten der Cookies nicht mehr gültig.
Die Überlegenheit von MMM und RCTs
MMM und RCTs adressieren viele der Herausforderungen, mit denen sich traditionelle Modelle konfrontiert sehen. MMMs bieten eine Makroperspektive, die es ermöglicht, den Gesamteinfluss von Marketingaktivitäten zu messen, während RCTs die Wirksamkeit spezifischer Kampagnen durch gezielte Experimente evaluieren. Diese Methoden erlauben eine präzisere und umfassendere Analyse der Marketingeffektivität, frei von den Einschränkungen, die Cookies und Datenschutzbestimmungen mit sich bringen.
Integration und Synergie
Die Kombination von MMM und RCTs ermöglicht eine ganzheitliche Sicht auf die Marketingeffektivität. MMMs liefern den strategischen Rahmen für die Planung und Bewertung des gesamten Marketingmixes, während RCTs tiefere Einblicke in die spezifischen Auswirkungen einzelner Kampagnen bieten. Diese synergetische Herangehensweise ermöglicht es Marketingteams, ihre Strategien und Taktiken kontinuierlich zu optimieren, um maximale Effektivität und Effizienz zu erreichen.
Eine neue Ära der Marketinganalyse
Der Übergang zu Marketing-Mix-Modellen und kontrollierten Experimenten repräsentiert eine Evolution in der Art und Weise, wie Marketingeffektivität gemessen und optimiert wird. In diesem Kontext gewinnt die Datenintegration und -aggregation eine neue Dimension an Komplexität, insbesondere im Vergleich zu traditionellen Attributionsmodellen, da keine 3rd Party wie Google Analytics die Daten eigenständig sammelt.
Die wachsende Komplexität der Datenintegration
Der Wechsel zu Marketing-Mix-Modellen (MMM) und kontrollierten Experimenten (RCTs) bringt eine signifikante Herausforderung mit sich: die Integration und Aggregation von Daten aus diversen Quellen mit gewisser Historie. Diese Herausforderung ist um ein Vielfaches komplexer als die Datenverarbeitung, die für traditionelle Attributionsmodelle benötigt wird. Während Attributionsmodelle hauptsächlich auf digitale Touchpoints fokussiert sind, erfordern MMM und RCTs die Einbeziehung von Daten aus einer Vielzahl von Kanälen und Bestellwegen, einschließlich Offline-Medien und externen Einflussfaktoren wie Wirtschaftsindikatoren oder saisonalen Schwankungen.
Diese erweiterte Datenlandschaft erfordert fortschrittliche Analysefähigkeiten und die Fähigkeit, große Datenmengen effektiv zu verarbeiten und zu interpretieren. Marketingteams müssen nun nicht nur Daten aus verschiedenen Quellen zusammenführen, sondern auch sicherstellen, dass diese Daten korrekt analysiert und interpretiert werden, um fundierte Entscheidungen treffen zu können. Die Aggregation und Integration dieser Daten erfordert somit einen erheblichen technischen Aufwand und Expertise in Datenwissenschaft und -analyse.
Vorbereitung auf die Zukunft
Angesichts der zunehmenden Bedeutung von Datenschutz und der kontinuierlichen Evolution der digitalen Marketinglandschaft ist es für Unternehmen essenziell, ihre Fähigkeiten in den Bereichen Datenintegration und -analyse zu erweitern. Die Investition in Technologien und Talente, die diese komplexen Anforderungen erfüllen können, wird zu einem kritischen Faktor für den Erfolg in der neuen Ära der Marketinganalyse.
Die Entwicklung von Google zu Meridian und von Meta zu Robyn verdeutlicht die Notwendigkeit für Marketingteams, sich anzupassen und fortschrittlichere, datengestützte Analysemethoden zu nutzen. Diese Werkzeuge bieten nicht nur die Möglichkeit, die Effektivität von Marketingaktivitäten in einer zunehmend komplexen Welt zu messen, sondern ermöglichen es Unternehmen auch, ihre Marketingstrategien proaktiv zu gestalten und zu optimieren.
Fazit
Der Übergang von traditionellen Attributionsmodellen zu einem integrierten Ansatz, der Marketing-Mix-Modelle und kontrollierte Experimente umfasst, markiert einen entscheidenden Wendepunkt in der Bewertung von Marketing Effektivität. Diese Entwicklung spiegelt nicht nur die sich ändernden technologischen und regulatorischen Rahmenbedingungen wider, sondern auch die Notwendigkeit, Marketingentscheidungen auf einer soliden, datenbasierten Grundlage zu treffen. Die steigende Komplexität der Datenintegration und -aggregation mag eine Herausforderung darstellen, doch sie bietet auch eine außergewöhnliche Chance, tiefere Einblicke in die Marketingeffektivität zu gewinnen und so die Wettbewerbsfähigkeit in einer schnelllebigen digitalen Ära zu sichern.
Mit dem richtigen Mix aus Technologie, Talent und strategischer Weitsicht können Marketingteams diese neuen Herausforderungen meistern und ihre Marken in einer Welt nach den Cookies erfolgreich positionieren.