Die Auswirkungen der Inkrementellen Werbung

Was ist Inkrementalität in der Werbung?

Definition von Inkrementalität und Attribution

Inkrementalität und Attribution dienen unterschiedlichen Zwecken bei der Marketingmessung, obwohl sie oft verwechselt oder austauschbar verwendet werden. Attributionsmodelle verfolgen die Customer Journey und weisen verschiedenen Touchpoints auf der Grundlage von vordefinierten Regeln oder Algorithmen Punkte zu. Ein Kunde kann mit oder ohne bestimmte Anzeigen konvertiert haben, und Attributionsmodelle können nicht zwischen Korrelation und Kausalität unterscheiden.

Die Inkrementalität misst die zusätzlichen Ergebnisse, die direkt durch die Werbung verursacht werden, und beantwortet die grundlegende Frage: "Wäre diese Konversion auch so zustande gekommen?" Durch kontrollierte Inkrementalitätsexperimente, bei denen exponierte und nicht exponierte Zielgruppen verglichen werden, kann die tatsächliche Wirkung von Marketingmaßnahmen ermittelt werden. Diese Unterscheidung ist besonders wichtig, wenn es um organische Markenstärke, saisonale Effekte oder Wettbewerbsdynamik geht, die von Attributionsmodellen identisch behandelt werden, während Inkrementalitätstests die zugrunde liegenden kausalen Zusammenhänge aufdecken.

Was ist Inkrementalität im Marketing? Entdecke, wie dieser Messansatz über die Werbung hinausgeht und die gesamte Marketingstrategie verändert.

Warum die traditionelle Attribution in der heutigen datenschutzfreundlichen Welt zu kurz greift

Die Grenzen der traditionellen Attribution sind noch deutlicher geworden, da Datenschutzbestimmungen und Plattformänderungen die Datenerfassung und -weitergabe einschränken. iOS 14.5 hat die mobile Attribution gestört, da es die ausdrückliche Zustimmung der Nutzer/innen für das Tracking verlangt, während GDPR und ähnliche Bestimmungen die Verarbeitung personenbezogener Daten über alle Touchpoints hinweg einschränken. Die bevorstehende Abschaffung der Cookies von Drittanbietern wird die Zuordnungsgenauigkeit bei Webangeboten weiter beeinträchtigen.

Diese Veränderungen führen zu erheblichen blinden Flecken in den traditionellen Messansätzen, einschließlich der Attributionsmodelle und der Modellierung des Medienmixes, die beide eher auf historischen Datenmustern als auf kontrollierten Experimenten beruhen. Geräteübergreifendes Tracking wird ohne persistente Identifikatoren fast unmöglich, die View-Through-Attribution verliert an Genauigkeit, wenn die Impressionsdaten begrenzt sind, und das Customer Journey Mapping bricht zusammen, wenn die Zustimmungsraten zwischen den Touchpoints variieren. Plattformspezifische Attribution führt zu Walled Garden-Effekten, bei denen jeder Publisher seinen Beitrag überschätzt, weil er nicht die gesamte Customer Journey sehen kann. Dies führt zu widersprüchlichen Leistungsangaben, die die wahre Effektivität der Kanäle verschleiern.

Da Cookies von Drittanbietern verschwinden, brauchen Marketer datenschutzkonforme Messlösungen. Erfahre, wie Cookieless Tracking genaue Kampagnenmessungen ermöglicht, ohne die Privatsphäre der Nutzer/innen zu gefährden.

Der Business Case für Inkrementelle Tests

Neben der Bewältigung von Herausforderungen bei der Messung bietet das Testen der Inkrementalität einen greifbaren geschäftlichen Nutzen durch eine verbesserte Entscheidungsfindung und Ressourcenzuweisung. Unternehmen, die Inkrementalitätsmessungen durchführen, sehen in der Regel sofortige Verbesserungen in der Kampagneneffizienz, da sie verschwenderische Ausgaben für Zielgruppen, die organisch konvertiert hätten, identifizieren und eliminieren.

Dieser Ansatz ermöglicht eine ausgefeiltere Budgetoptimierung über alle Kanäle und Taktiken hinweg. Anstatt sich auf die Last-Click-Attribution oder vorgegebene Budgetsplits zu verlassen, können Marketingfachleute ihre Ausgaben auf der Grundlage des gemessenen inkrementellen Beitrags zuweisen. Inkrementalitätstests stärken auch die Beziehungen zu den Stakeholdern, indem sie klare, vertretbare Kennzahlen für den Beitrag des Marketings liefern, die CFOs und Führungsteams zunehmend fordern.

Die strategischen Auswirkungen der Inkrementalität auf die Unternehmensleistung

Jenseits der Eitelkeitsmetriken zu echter Geschäftswirkung

Der Wechsel von Vanity Metrics zu Inkrementalität stellt eine Reifung der Marketingmessverfahren dar. Metriken wie Impressionen, Klicks und sogar zugewiesene Konversionen können ein falsches Gefühl von Erfolg vermitteln, wenn sie nicht mit dem tatsächlichen Geschäftswachstum korrelieren. Die Inkrementalität zwingt die Marketingspezialisten, sich auf die Ergebnisse zu konzentrieren, die für das gesamte Unternehmen von Bedeutung sind: Sie müssen feststellen, wann Marketingaktivitäten wirklich zu zusätzlichen Einnahmen, zur Gewinnung neuer Kunden und zu messbaren Geschäftssteigerungen führen.

Dieser Übergang erfordert, dass Unternehmen ihre Definition von Kampagnenerfolg überdenken. Leistungsstarke Marketingkampagnen in traditionellen Attributionsmodellen zeigen bei strengen Tests möglicherweise nur einen minimalen Zuwachs an Wirkung. Die Fokussierung auf die tatsächliche Wirkung auf das Geschäft richtet die Marketingteams auch enger an den Unternehmenszielen aus und stärkt die Position des Marketings innerhalb des Unternehmens.

Wie Inkrementalität die versteckte Leistung der Kanäle aufdeckt

Die Inkrementalität deckt oft Leistungsmuster auf, die mit traditionellen Messmethoden nicht sichtbar sind. Marketingkanäle, die scheinbar zu hohen Konversionsraten führen, können in Wirklichkeit Nachfrage abfangen, die über andere Touchpoints entstanden wäre, während scheinbar leistungsschwache Kanäle vielleicht entscheidende Aufmerksamkeits- oder Überlegungsvorteile bieten, die Konversionen an anderer Stelle ermöglichen.

Vor allem Aktivitäten im oberen Trichter profitieren von der Messung der Inkrementalität. Markenbekanntheitskampagnen, vernetzte TV-Werbung und andere reichweitenorientierte Maßnahmen haben oft Schwierigkeiten, ihren Wert in Last-Click-Attributionsmodellen nachzuweisen. Inkrementalitätstests können ihren wahren Beitrag aufdecken, indem sie den Gesamtanstieg der Konversionsraten bei den angesprochenen Zielgruppen messen, selbst wenn diese Konversionen über verschiedene Kanäle erfolgen.

ROI-Optimierung durch inkrementelle Auftriebsmessung

Das ultimative Ziel der Inkrementalität in der Werbung ist die Optimierung der Kapitalrendite durch die präzise Messung des inkrementellen Auftriebs. Indem sie verstehen, welche Kampagnen, Zielgruppen und kreativen Ansätze die höchsten inkrementellen Renditen erzielen, können Vermarkter ihre Medieneffizienz und ihren Geschäftserfolg systematisch verbessern.

Dieser Optimierungsprozess offenbart oft abnehmende Ertragskurven, die durch traditionelle Messungen nicht sichtbar sind. Zum Beispiel können Medienkanäle bei niedrigen Ausgaben eine starke Leistung zeigen, während sie bei höheren Budgets nur noch minimale Zuwächse liefern. Die Erkenntnisse ermöglichen auch ausgefeiltere Zielgruppenstrategien, die sich auf Zielgruppen konzentrieren, die Werbung brauchen, um zu konvertieren, und nicht auf solche, die ohnehin organisch konvertieren würden.

Branchen und Kanäle, in denen Inkrementalität maximale Wirkung entfaltet

Einzelhandelsmedien und E-Commerce: Echte Umsatzsteigerung messen

Medienumgebungen im Einzelhandel stellen aufgrund der komprimierten Customer Journey und der hohen Basis-Conversion-Raten eine besondere Herausforderung für die traditionelle Attribution dar. Shopper auf Einzelhandelsplattformen haben oft eine starke Kaufabsicht, unabhängig von der Werbepräsenz, was es schwierig macht, zwischen organischen und beeinflussten Konversionen zu unterscheiden. Inkrementalitätstests gehen diese Herausforderung an, indem sie die zusätzlichen Verkäufe messen, die durch die Werbung generiert werden.

Dieser Ansatz ist besonders wertvoll, wenn es darum geht, die tatsächliche Wirkung von gesponserten Produktplatzierungen, Display-Werbung und Off-Site-Medienkampagnen im Einzelhandel zu verstehen. Markenhersteller, die auf mehreren Einzelhandelsplattformen tätig sind, profitieren ebenfalls von der Inkrementalität, um einzelhandelsübergreifende Effekte zu verstehen, die nur dieser umfassende Messansatz erfassen kann.

Bezahlte soziale Netzwerke in der Post-iOS-Ära

Das iOS 14.5 Update hat die Genauigkeit der Attribution für bezahlte soziale Kampagnen erheblich beeinträchtigt, insbesondere auf Plattformen wie Facebook und Instagram. Der Signalverlust durch die eingeschränkten Tracking-Möglichkeiten macht es schwierig, die tatsächliche Wirkung von Social-Media-Werbung mit traditionellen Messmethoden zu erfassen. Die Inkrementalität bietet eine Lösung, indem sie die Wirksamkeit von Kampagnen unabhängig von Tracking-Einschränkungen misst.

Social-Media-Kampagnen beeinflussen das Verhalten oft über mehrere Touchpoints und Zeiträume hinweg, Effekte, die durch plattformspezifische Attribution immer schwieriger zu erfassen sind. Anstatt auf Engagement-Kennzahlen oder zugeschriebene Conversions zu optimieren, ermöglicht die Messung der Inkrementalität ein effektiveres kreatives Testen und eine Optimierung der Zielgruppe, indem Ansätze identifiziert werden, die einen echten Business-Lift bewirken.

Suche und Anzeige: Die kanalübergreifenden Effekte verstehen

Suchwerbung erscheint in Last-Click-Attributionsmodellen oft sehr effektiv, aber die Inkrementalität zeigt ein differenzierteres Bild der Suchleistung. Insbesondere Markensuchkampagnen erfassen häufig Nachfrage, die auch organisch entstanden wäre, und zeigen trotz hoher zugewiesener Konversionsvolumina eine minimale Inkrementalität.

Display-Werbung steht vor der gegenteiligen Herausforderung, dass sie in Attributionsmodellen oft weniger effektiv erscheint, da sie eher zur Aufmerksamkeit und Überlegung als zur direkten Konversion beiträgt. Die Messung der Inkrementalität kann den wahren Beitrag von Display-Kampagnen zur Gesamtleistung des Unternehmens aufzeigen, einschließlich ihrer Auswirkungen auf das Suchvolumen und die Konversionen über andere Kanäle.

Connected TV und Markenbekanntheitskampagnen

Connected TV und andere Kampagnen zur Steigerung der Markenbekanntheit stellen eine große Herausforderung für die Messung traditioneller Attributionsansätze dar. Diese Kampagnen beeinflussen das Verhalten oft über längere Zeiträume und über mehrere Berührungspunkte hinweg - Effekte, die durch direkte Attribution schwer zu erfassen sind. Inkrementalitätstests gehen auf diese Herausforderungen ein, indem sie den Gesamtanstieg der Geschäftsergebnisse bei den betroffenen Zielgruppen messen.

Dieser Ansatz ist besonders wertvoll, um die Rolle von CTV-Kampagnen bei der Förderung digitaler Aktivitäten und Konversionen zu verstehen. Inkrementelle Tests können die Auswirkungen auf das Suchvolumen, den Website-Verkehr und das letztendliche Konversionsverhalten aufzeigen. Diese umfassende Sichtweise ermöglicht eine strategischere Investition in Aktivitäten zur Markenbekanntheit. Die Inkrementalität zeigt auch langfristige markenbildende Effekte auf, indem sie nachhaltige Veränderungen bei den Konversionsraten, den Kosten für die Kundenakquise und der allgemeinen Unternehmensleistung nach einer Markenkampagne misst.

Implementierung von Inkrementalitätstests für den Werbeerfolg

Effektive Test- und Kontrollexperimente konzipieren

Erfolgreiche Inkrementalitätsprüfungen erfordern eine sorgfältige Versuchsplanung, die die Auswirkungen der Werbeexposition isoliert und gleichzeitig externe Faktoren kontrolliert. Die Grundlage für wirksame Tests liegt in der Bildung vergleichbarer Test- und Kontrollgruppen, die sich nur durch die Exposition gegenüber der zu messenden Werbung unterscheiden. Drei Hauptansätze ermöglichen diese Kontrolle:

• Geografische Tests: Unterteilt die Märkte in Behandlungs- und Kontrollregionen und ermöglicht so die Messung der Werbewirkung in der gesamten Bevölkerung. Dies funktioniert gut bei Kampagnen mit großer Reichweite und ermöglicht eine saubere Messung von Spillover-Effekten über verschiedene Kanäle hinweg. Dieser Ansatz erfordert jedoch eine sorgfältige Berücksichtigung von Marktähnlichkeiten und saisonalen Mustern, die die Ergebnisse beeinflussen könnten.
• Zielgruppenbasiertes Testen: Es werden Kontrollgruppen gebildet, indem bestimmte Segmente von der Werbung ausgeschlossen werden, während die Testgruppen weiterhin Werbung erhalten. Dieser Ansatz ermöglicht eine genauere Messung, erfordert aber eine ausreichende Größe, um statistische Signifikanz zu erreichen. Die größte Herausforderung besteht darin, sicherzustellen, dass sich die ausgeschlossenen Zielgruppen nicht systematisch von den exponierten Zielgruppen unterscheiden, was die Ergebnisse verfälschen könnte.
• Zeitbasiertes Testen: Wechselt zwischen Zeiträumen, in denen Werbung geschaltet wird, und solchen, in denen sie nicht geschaltet wird, um die zusätzliche Wirkung zu messen. Dieser Ansatz eignet sich gut, wenn eine geografische Aufteilung oder eine Aufteilung der Zielgruppe nicht möglich ist. Allerdings müssen dabei externe Faktoren wie Saisonabhängigkeit, Wettbewerbsaktivitäten oder Markttrends berücksichtigt werden, die die Ergebnisse in verschiedenen Zeiträumen beeinflussen könnten.

Die Auswahl der richtigen KPIs und Messfenster

Die Auswahl geeigneter Leistungsindikatoren und Messzeiträume hat einen erheblichen Einfluss auf die Aussagekraft und den Nutzen von Inkrementalitätsprüfungen. Die Leistungskennzahlen sollten mit den Unternehmenszielen übereinstimmen und sowohl in der Test- als auch in der Kontrollgruppe messbar sein. Umsatzbasierte Kennzahlen geben oft den deutlichsten Hinweis auf die Auswirkungen auf das Geschäft, aber auch andere Ergebnisse wie Kundenakquise oder Lebenszeitwert können je nach Kampagnenziel besser geeignet sein.

Die Messzeiträume müssen ein Gleichgewicht zwischen den statistischen Anforderungen und den geschäftlichen Realitäten herstellen. Längere Zeitfenster erhöhen die Wahrscheinlichkeit, verzögerte Effekte zu erfassen und statistische Signifikanz zu erreichen, aber sie führen auch mehr externe Variablen ein, die die Ergebnisse beeinflussen könnten. Die optimale Länge des Zeitfensters hängt von der typischen Customer Journey, den Produktkaufzyklen und den spezifischen Werbetaktiken ab, die getestet werden.

Gemeinsame Herausforderungen bei der Umsetzung überwinden

Unternehmen, die Inkrementalitätsprüfungen durchführen, stehen oft vor praktischen Herausforderungen, die die Aussagekraft der Tests untergraben oder die Erkenntnisse einschränken können. Die statistische Aussagekraft ist ein häufiges Problem, insbesondere bei kleineren Organisationen oder in Nischenmärkten. Um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, sind ausreichende Stichprobengrößen und Effektstärken erforderlich, was längere Testzeiträume oder eine breitere geografische Abdeckung als ursprünglich geplant erforderlich machen kann.

Eine weitere Hürde stellt die organisatorische Anpassung dar. Inkrementalitätstests zeigen oft, dass beliebte Kampagnen oder Kanäle weniger Mehrwert liefern als erwartet, was zu internem Widerstand gegen die Ergebnisse führt. Auch bei der technischen Umsetzung kann es zu Problemen kommen, vor allem bei der Datenintegration und den Analysefunktionen, die Investitionen in Analysefähigkeiten und externes Fachwissen erfordern.

Zukunftssichere Marketing-Messung mit SkaiInkrementalitätslösungen

Da die Datenschutzbestimmungen immer strenger werden und die traditionelle Attribution immer unzuverlässiger wird, brauchen Unternehmen robuste Inkrementalitäts-Tests, um eine effektive Marketingmessung zu gewährleisten. Der Impact Navigator von Skaibietet eine umfassende Lösung, um Inkrementalitätstests kanalübergreifend durchzuführen und die tatsächliche Auswirkung auf das Geschäft zu messen, ohne auf Cookies oder Tracking angewiesen zu sein.

Der Impact Navigator basiert auf unserer Omnichannel-Plattform und ermöglicht das Testen von Einzelhandelsmedien, Paid Search, Paid Social und Display-Kampagnen über eine einzige Schnittstelle. Dieser einheitliche Ansatz beseitigt die Fragmentierung, die normalerweise die Messung der Inkrementalität erschwert, und ermöglicht es Marketern, kanalübergreifende Effekte zu verstehen und ihren gesamten Medienmix auf der Grundlage des tatsächlichen inkrementellen Beitrags zu optimieren.

Unsere Plattform ermöglicht es Marketern, mit wenigen Klicks kontrollierte Experimente zu entwerfen und durchzuführen, wobei sie während des gesamten Prozesses von Experten unterstützt werden. Bist du bereit, über die Attribution hinaus zu einer echten Wirkungsmessung überzugehen? Nimm Kontakt mit Skai auf und finde heraus, wie Inkrementalitäts-Tests die Effektivität deines Marketings verbessern können.

FAQ

Was ist der Unterschied zwischen Inkrementalität und Attribution in der Werbung?

Die Attribution verfolgt die Customer Journey und ordnet Touchpoints zu, während die Inkrementalität die zusätzlichen Ergebnisse misst, die durch kontrollierte Tests direkt von der Werbung verursacht werden.

Wie wirkt sich die inkrementelle Werbung auf die ROI-Messung aus?

Inkrementalitätswerbung ermöglicht eine genauere ROI-Messung, indem sie die wahre kausale Wirkung von Kampagnen isoliert. Dadurch wird oft deutlich, dass einige Kanäle mit hohem Beitrag nur einen minimalen zusätzlichen Wert liefern, während andere einen erheblichen, nicht gemessenen Anstieg bewirken.

Welche Branchen profitieren am meisten von schrittweiser Werbung?

Einzelhandelsmedien, E-Commerce und Branchen mit starker organischer Nachfrage profitieren erheblich vom Inkrementalitäts-Testing, da die herkömmliche Attribution Werbung oft für Conversions anrechnet, die auf natürliche Weise zustande gekommen wären.

Vor welchen Herausforderungen stehen Marketingfachleute, wenn sie Inkrementalitätsprüfungen durchführen?

Zu den häufigsten Herausforderungen gehören das Erreichen einer ausreichenden statistischen Aussagekraft für aussagekräftige Ergebnisse, die Überwindung von Widerständen in der Organisation, wenn die Tests eine geringere Leistung als erwartet ergeben, und die Integration von Daten aus verschiedenen Quellen für eine umfassende Analyse. Skai begegnet diesen Herausforderungen mit einer benutzerfreundlichen Plattform, die das Testdesign vereinfacht, während des gesamten Prozesses fachkundige Anleitung bietet und durch ihre Omnichannel-Datenintegrationsfunktionen statistisch valide Ergebnisse liefert.