Multi-Touch-Attribution (MTA)
Eine Marketing-Messmethode, die jedem Touchpoint entlang der Customer Journey Gewicht verleiht. Jede Werbung, die einen Kunden zu einer Kaufentscheidung bewegt, wird gewürdigt.
Was ist Multi-Touch-Attribution?
Multi-Touch-Attribution (MTA) ist die Messung, bei der die Gutschrift eines Verkaufs auf die verschiedenen Werbemaßnahmen verteilt wird, mit denen ein Kunde in Berührung gekommen ist, bevor die Konversion erfolgte. Es gibt verschiedene Methoden, um zu entscheiden, wie viel Gewicht jedem Touchpoint gegeben wird, aber jede Methode erfordert Cookies, um zu verfolgen, welchen Touchpoints ein bestimmter Kunde begegnet ist. Das bedeutet, dass Cookies erforderlich sind, um die MTA zu einer effektiven Methode zur Messung der Kampagnenleistung zu machen.
Wie wird sich die Multi-Touch-Attribution in einer Welt ohne Köchinnen und Köche verändern?
Ohne Cookies wird es extrem schwierig sein, ein MTA-Modell zur Analyse von Kundeninteraktionen weiter zu verwenden. Werbetreibende können nicht mehr genau wissen, wie die einzelnen Customer Journeys aussehen, was das Modell weitgehend unwirksam macht. Innerhalb von Walled Garden-Ökosystemen wird Multi-Touch-Attribution jedoch weiterhin nützlich sein. Beispiele hierfür sind Google, Facebook und Amazon, in denen Werbetreibende die Customer Journey innerhalb dieser Ökosysteme mithilfe anderer Tracking-Informationen verfolgen können.
Was ist der Unterschied zwischen Inkrementalitätstests und Multi-Touch-Attribution?
Beim Inkrementalitäts-Testing wird ein experimenteller Ansatz verwendet, um herauszufinden, wo Werbegelder am meisten Wirkung zeigen. Während sich MTA auf ein klares Bild der Kundenkontaktpunkte stützt, wird beim Inkrementalitäts-Testing experimentiert, um herauszufinden, welche Auswirkungen bestimmte Werbestrategien auf die Verkaufsergebnisse haben. Der Ansatz ähnelt dem traditionellen A/B-Testing, bei dem Werbetreibende die Wirkung ihrer Werbung mit einer Test-/Kontrollmethode überprüfen, um herauszufinden, welche Werbung zu höheren Umsätzen führt und welche wenig oder gar keine Wirkung hat. Inkrementelle Tests funktionieren ohne Cookies, was sie wichtig macht, da die Datenschutzbestimmungen ihre Verwendung immer weiter einschränken.
Inkrementelle Tests lösen auch das Problem, dass man nicht wissen kann, welche Touchpoints eine kausale Beziehung zu den Kunden haben und welche möglicherweise einen echten Effekt hatten oder nicht. Eine Anzeige, die auf einer Website geschaltet wurde, die ein Kunde besucht hat, nachdem er eine Anzeige auf einer anderen Website gesehen hat, aber bevor er einen Kauf getätigt hat, muss nicht unbedingt zu einem Verkauf geführt haben, und es ist äußerst schwierig, mit Sicherheit zu sagen, welche Anzeigen der eigentliche Auslöser waren. Inkrementelle Tests konzentrieren sich darauf, kausale Zusammenhänge zu finden, was es einfacher macht, genau zu bestimmen, welche Werbung wirksam ist.