Welche Kanäle zahlen auf mein Ziel ein? Diese Frage stellen sich Marketer tagein und tagaus, um die optimale Budgetverteilung zu definieren. Traditionell konnte dies mit Analysen aus cookiebasierten Daten beantwortet werden. Aber mit dem Ende der 3rd-Party Cookies (3P Cookies) ist die Datenmenge empfindlich geschrumpft.
e-dialog greift deshalb auf ein altbewährtes Instrument der Statistik zurück, um diese Lücke zu füllen: Regression. "In Kombination mit AI & Machine Learning wird daraus ein kraftvolles Instrument im data-driven Advertising: Regression Based Attribution", versprechen die Expert:innen der Agentur mit Stammsitz in Wien, die auch einen Standort in Düsseldorf und eine Repräsentanz in Berlin betreibt.
Data-driven Attribution von Conversions ohne 3P-Cookies
Regression Based Attribution (RBA) ist eine Möglichkeit, Conversions auf Kanäle zuzuordnen. Der Großteil der Browser blockt bereits heute 3rd Party Cookies und Consent-Raten fallen. "Spätestens wenn 2024 dann auch in Google Chrome der Cookie fällt, ist die Datenlage in den gängigen Web-Analyse Tools lückenhaft – besonders für View-through Conversions. Daher ist RBA eine robuste Attribution, die aktuell alternativlos ist." erklärt Stephanie Mauerer, Client Services Director bei e-dialog.
Eine korrekte Attribution zeige auf, wie effizient Werbemaßnahmen sind und ob die Verteilung des Budgets entlang des Marketingfunnels gerechtfertigt ist. "Mit diesen Insights können Ineffizienzen beseitigt und so die Performance gesteigert werden. Kann die Conversion auf alle beteiligten Kanäle, Kampagnen und Werbeformen attribuiert werden, ergibt das ein klareres Bild der Customer Journey. Die conversion-relevanten Touchpoints werden bei der Budgetverteilung priorisiert und so der Mediaspend nachhaltig optimiert", weiß man bei e-dialog.
Offline & data-driven Attribution – ein Widerspruch?
Attribution anhand von aggregierter Modellierung – wie es bei RBA der Fall ist – kann auch Offline-Effekte von Online-Maßnahmen nachweisen. Das Einbeziehen von CRM-Daten erlaube einen umfassenden Blick auf die Customer Journey des Kunden, über alle Touchpoints, teilt e-dialog mit: "Dabei behält das Modell seine Aussagekraft, unabhängig von den stetigen Änderungen der digitalen Werbebranche. Externe Faktoren oder saisonale Schwankungen der Conversions – zum Beispiel ein sprunghafter Anstieg der Conversions zum Black Friday – können im Modell bereinigt werden."
Für den Einsatz von regressionsbasierten Attributionsmodellen ist zu beachten, dass das initiale Setup entscheidend ist. Hier muss akkurat die Integration der Marketingdaten aufgebaut werden, um diese in Abstimmung mit den Data-Science-Expert:innen in die Machine-Learning-Algorithmen einfließen zu lassen. Dann läuft das Modell und die fortlaufende Remodellierung der Regression sichert eine korrekte und akkurate Attribution.
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