Was ist Marketing Attribution?

Wenn Sie an einer Marketingkampagne arbeiten, müssen Sie wissen, ob Sie mit dieser Initiative Geld verdient haben. Manchmal ist die Antwort nicht sehr klar.

Hier kommt die Marketing-Attribution ins Spiel.

Marketing Zuschreibung enthüllt:

• Warum hat Ihr Kunde Ihre Marke gekauft?
• Wann haben sie sich zum ersten Mal mit Ihrer Firma in Verbindung gesetzt?
• Wie lange hat es zwischen dem ersten Kontakt und dem ersten Kauf gedauert?

Wenn Sie letzten Monat ein neues Produkt auf den Markt gebracht haben und nach einigen Social Media-Kampagnen und E-Mail-Aktionen plötzlich mehr Kunden einkaufen, möchten Sie wissen, welche Kampagne am effektivsten zur Umsatzsteigerung beitrug. Werden Facebook-Videoanzeigen und Google-Display-Anzeigen gezählt, wenn ein Käufer dann in einer Suchleiste nach Ihrem Unternehmen sucht?

Es gibt viele Möglichkeiten Analysieren Sie Ihre Marketing-Daten und bestimmen Sie, wann dieser E-Mail-Klick oder Social-Media-Link damit verbunden war, dass Sie Ihren Umsatz steigern konnten. Hier sind einige der beliebtesten Modelle.

Tippen Sie auf Attribution

Das ist eine einfache Marketing Zuschreibung Modell. Im erste berührungszuweisung, Der volle Kredit geht an das, was einen Besucher zum ersten Mal auf Ihre Website gelockt hat und markiert den Beginn der Reise zwischen dem Kunden und Ihrem Unternehmen. Im Zuschreibung der letzten Berührung, Es ist die letzte Interaktion mit einem Kunden, bevor er ein zahlender Kunde wird, die zählt.

Obwohl beide Modelle einfach und leicht zu implementieren sind, kann es für Unternehmen, die mehr Wissen aus ihren Daten gewinnen möchten, zu einfach sein.

Lineares Modell

Bei diesem Modell werden alle Kontaktpunkte gleichmäßig verteilt. Das bedeutet, dass jede Interaktion eines Kunden mit Ihrem Unternehmen gleichermaßen als Beitrag zur Conversion gewertet wird. Sie erhalten ein umfassenderes Bild als bei einem First- oder Last-Touch-Marketing-Attributionsmodell.

Dieses Modell berücksichtigt zwar alles, was zu einer Conversion führt, es kann jedoch schwierig sein, zu bestimmen, wie viel Kredit jeder Touchpoint erhalten soll. In einem linearen Modell erhalten Facebook-Nutzer, E-Mail-Anmeldungen und die Teilnahme an einer Konferenz denselben Wert, der nicht für alle Geschäftsmodelle zutreffend ist.

Time Decay Model

Bei diesem Modell wird der Grund für die Umstellung am besten gewürdigt, sodass die Vermarkter wirklich analysieren können, was einen Kunden zum Kauf bewegt hat. Je näher ein Punkt vor der Konvertierung liegt, desto mehr Guthaben wird gutgeschrieben.

Genau wie die anderen Modelle hat es auch einen Nachteil. Das Time-Decay-Modell gibt keinen Aufschluss darüber, wann ein Kunde sich zum ersten Mal für Ihr Unternehmen interessiert hat. Dies kann eine unschätzbare Information sein, wenn Sie versuchen, neue Kunden zu gewinnen.

Positionsbasiertes Modell

Im positionsbasierten Modell gibt es zwei verschiedene Marketing-Zuweisungsmethoden, mit denen versucht wird, die Kundenbindung anhand der Auswirkungen zu bewerten.

• U-förmig: Dieses Modell zählt die erste Berührung und Lead-Konvertierung als 40%, der für den Lead verantwortlich ist, wobei die anderen 20% dazwischen aufgeteilt bleiben.
• W-förmig: Entspricht dem U-förmigen Modell, enthält jedoch auch die Opportunity-Phase als Kernkomponente, die zur Umstellung führt.

Das Hauptaugenmerk dieses Modells liegt darauf, wo Kunden Sie finden und was sie zum Kauf veranlasste. Es ist eine großartige Möglichkeit, Ihre Daten zu analysieren, wenn sowohl der erste als auch der letzte Kontaktpunkt am wichtigsten sind. Dieses Modell unterbewertet jedoch den Vertriebskanal und kann möglicherweise nicht in der Mitte gutgeschrieben werden, z. B. bei einem Verkaufsgespräch oder beim Ansehen eines Webinars.

Algorithmus oder benutzerdefiniertes Modell

Dies ist das fortschrittlichste Marketing-Attributionsmodell, da es für jedes Unternehmen individuell angepasst wird. Jeder Kontaktpunkt auf der Reise eines Kunden wird unterschiedlich zugewiesen, je nachdem, wie wichtig das Unternehmen dies für richtig hält. Sie kann auch manuell berechnet oder mit maschinellem Lernen verwendet werden, um neue Daten zu erhalten und das Modell live zu verfeinern.

Da dies das komplizierteste Modell ist, ist es auch am schwierigsten einzurichten und am teuersten. In einigen Fällen ist sogar das Fachwissen eines Datenwissenschaftlers erforderlich.