Die Kunst der Attribution. Oder: Wie Sie lernen, Ihre Marketingausgaben zu gewichten

Einstein hat bekanntermaßen einst gesagt, die Definition von Wahnsinn sei es, immer wieder das gleiche zu tun und andere Ergebnisse zu erwarten. Wer sich mit Onlinemarketing beschäftigt, möchte manchmal leicht abgewandelt behaupten: "Die Definition von Wahnsinn ist es, immer wieder das gleiche zu tun und nicht mal zu wissen, was die Ergebnisse sind." Denn genau das ist Alltag in vielen Unternehmen, die nicht unbedeutende Prozentsätze ihres Umsatzes in Marketingmaßnahmen investieren, von denen sie schlichtweg noch nicht wissen, ob und wie sie wirken.

Die Attribution ist der Versuch, diese Wirkung zu erfassen. Dabei ist das Wort "Versuch" wichtig: Ist es doch fast nie möglich, wirklich genau zu verstehen, was genau Kunde X zum Kauf von Produkt Y am Tag Z bewegt hat. Deswegen aber völlig darauf verzichten zu wollen, wäre auch keine zufriedenstellende Antwort. Denn zumindest die Effektivität der Maßnahmen lässt sich vergleichen.

Je genauer ein Unternehmen weiß, welche Werbeform in welchem Kanal Conversion-relevant ist, desto effektiver lässt sich das Marketingbudget einsetzen. Bereits einfachste Techniken helfen dabei. Schon die simple Auswertung, ob kurz nach der Ausstrahlung eines TV-Spots herum die Bestellungen signifikant ansteigen, lässt eine Aussage über den Wert der Werbemaßnahme zu. Auf diese Weise hat 2008 das damals noch junge Unternehmen Zalando   für sich herausgefunden, dass Fernsehwerbung zwar teuer war, aber einen spürbaren Umsatzeffekt hatte - einen Effekt, den man dann bereit war, sich zu erkaufen. Dabei können gerade "alte Hasen" wie Zalando mittlerweile auch präzise erfassen, woher Kunden online kommen und welche Such- oder Display-Anzeigen sie zum Kauf auf der Plattform bewegt haben (könnten) - und das in einigen Fällen sogar über zwei oder drei Endgeräte hinweg.

Attribution: Gleichermaßen über- wie unterschätzt

In der Praxis werden die Präzision von Customer-Journey-Analysen und Attributionen oft überschätzt. Das erhoffte genaue Ergebnis - die exakte Wahrheit - liefern sie nicht ab. Wertvoll bleiben sie trotzdem. Denn sie helfen, bei gleichbleibendem Marketingbudget die Schlagkraft zu erhöhen.

Am Ende geht es darum, verschiedene Ergebnisse möglichst erkenntnisreich auszuwerten. Die Attribution liefert keine unverrückbaren Wahrheiten, sondern Interpretationen von Customer Journeys. Wer sich für einen Last-Click-Ansatz entscheidet, bewertet beispielsweise bewusst die Rolle der letzten Anzeige, die der Kunde vor dem Kauf gesehen und geklickt hat, höher, als jemand, der sich für First-Click entscheidet und damit nach dem Motto verfährt: "Ohne ersten Kontakt gar keine weiterführenden Kontakte." Beide Herangehensweisen haben ihre Berechtigung und so ist die Wahl des Ansatzes mit Hinblick auf das Ziel des Marketings zu treffen.

In der Attribution besteht die wesentliche Herausforderung darin, Statistik (aus)lesen zu können, um sie als Entscheidungshilfe einzusetzen. Was man eigentlich will, muss man aber vorher festlegen. Geht es etwa eher darum zu wissen, wie man am effektivsten Neukunden akquiriert? Oder ist es in der Situation eher entscheidend zu verstehen, wie man Interessenten in Kunden konvertiert? Für beide Fälle gibt es Attributionsmodelle, die zeigen können, was wo eher eine Wirkung entfaltet. Die Antwort, wie man eine klasse Kampagne fährt, aufsehenerregende Anzeigen schaltet oder Konsumentenherzen berührt, liefert die Attribution dabei definitiv nicht.

Data-Warehousing: Grundlage für alles

Die wesentlichen Grundlagen sind also: Systematisches Vorgehen und ein wenig Statistik. Klingt nicht gerade aufregend, hat aber einen entscheidenden Vorteil: Bei Attribution handelt es sich nicht um Raketenwissenschaft. Zumindest die Auswertung von verschiedenen Attributionsmodellen lässt sich schnell erschließen. Es erfordert lediglich ein paar Mitarbeiter mit Sachverstand und Neugier. Viele Organisationen, die sich noch nicht mit Attribution beschäftigt haben, verfügen bereits über die notwendigen Voraussetzungen. Andere können diese vergleichsweise aufwandsarm herbeiführen. Das notwendige Handwerkszeug dazu können sie beispielsweise dem Withepaper "Knut schichtet um: Warum Attributions-Modelle nicht bloß technische Spielereien, sondern äußerst ertragsrelevante Hebel sind  " entnehmen.

Schwieriger ist es oft, die nötigen Voraussetzungen im Unternehmen zu schaffen.

Das Marketing steht vor der Herausforderung, eine modulare Systemlandschaft aufzubauen, mit der sich ROI optimal steuern und die Wirkung der Kampagnen messen lässt. Das System muss zudem die datenschutzkonforme Verfolgbarkeit eines Nutzers sowie die Personalisierung oder Individualisierung von Werbemitteln ermöglichen. Es müssen also nicht nur alle generierten Daten systematisch in einem Data-Warehouse erfasst werden. Zudem muss ein Marketer den Überblick im Lagerhaus behalten und genau wissen, welche Daten, aus welcher Quelle an welchem Ort gespeichert sind.

Das Data-Warehouse muss sicherstellen, dass die Mitarbeiter im Marketing sämtliche erforderlichen Daten zur Verfügung haben. Wie haben sich zum Beispiel der ROI oder die Kundenakquisitionskosten je Kanal im Zeitverlauf entwickelt? Eine solche Granularität ist erforderlich, um über die Allokation des Marketingbudgets bestmöglich entscheiden zu können. Vor allem müssen diese Daten auch den operativ tätigen Mitarbeitern zur Verfügung stehen, damit sie in der Summe mehr richtige als falsche Entscheidungen treffen.

Häufig wird das Thema Data-Warehouse aber schlichtweg vom Management unterschätzt. Dies gilt insbesondere für Unternehmen, die am Anfang der digitalen Transformation stehen. Hier fehlt häufig das technische Grundlagenwissen, um die strategische Bedeutung eines Data-Warehouses zu verstehen (zum Beispiel in Hinblick auf die Marketingautomatisierung oder die Preispolitik).

Die beste Entscheidung, die ein Unternehmen am Anfang der digitalen Transformation treffen kann, ist deshalb ein Tandem aus Datenanalyst und Data-Engineer einzustellen, das sich um nichts anderes als um Aufbau sowie Optimierung eines Data-Warehouses kümmert und sich mit allen davon tangierten Fragen beschäftigt (Build vs. Buy, Standardlösung vs. individuelle Lösung, usw.), um das Fundament für die datengetriebene Arbeit zu legen.

Von Risiken und Nebenwirkungen

Aber selbst wenn die Hürde "Data-Warehouse" erfolgreich genommen ist, bleibt oft eine noch größere Herausforderung zu meistern: Das Vorgehen muss in der Unternehmenskultur verankert sein. Das ist nicht einfach. Denn Attribution kann schmerzhafte Nebenwirkungen verursachen. Schließlich geht es keineswegs um eine "faire", sondern eben um eine zielorientierte Verteilung von Ressourcen zwischen Vertriebskanälen und Marketingteams. Es geht also gewissermaßen sogar um Bestenauslese, um Elitenförderung. Statt Sankt Martin, der seinen Mantel mit Schwächeren teilt, gilt das Matthäusprinzip: Wer hat, dem wird gegeben. Wozu Geld ausgeben für einen Kanal, der doch wenig Einfluss auf die Kaufentscheidung des Kunden hat?

Vielmehr sollten die Ressourcen dahin fließen, wo sie nachweisbar relevant sind. Mitarbeiter in der Marktingabteilung haben oftmals ein Umsatzziel, aber nicht das notwendige Budget, um es zu erreichen. Ihren Vorgesetzten fehlt nicht selten das operative Knowhow, um das Budget richtig zu verantworten. Ausführende Mitarbeiter benötigen die Freiheit, über das Budget ihres Kanals zu entscheiden, damit sie es nach Datenlage präzise zielorientiert ausgeben dürfen. Diese Daten liefert ihnen die Attribution, die weder interne Politik noch historische Präzedenz im Unternehmen kennt.

Folgende Checkliste zeigt, welche Voraussetzungen für Attribution notwendig sind.

Wurden Marketingziele auf Unternehmensebene klar festgelegt?	Attribution liefert keine unverrückbaren Wahrheiten, sondern Interpretationen von Customer Journeys. Wer sich also etwa für einen Last-Click-Ansatz entscheidet, bewertet bewusst die Rolle der letzten Anzeige, die der Kunde vor dem Kauf gesehen und geklickt hat, höher, als jemand, der sich für First-Click entscheidet. Beide Herangehensweisen haben ihre Berechtigung: Es geht darum, den richtigen Ansatz für das jeweilige Marketingziel zu treffen.
Wurde der Technikschnitt definiert und kommuniziert?	Damit sie den gewählten Ansatz auch anwenden können, sind Mitarbeiter auf Daten aus zahlreichen Systemen angewiesen, deren Zahl faktisch unüberschaubar ist. So muss man sich einen Überblick verschaffen, welche Systeme im Unternehmen eigentlich im Einsatz sind, um Kundenkontaktpunkte systematisch erfassen zu können und zu verstehen, welche Lösungen man pro Kanal benötigt
Wird im Unternehmen das Data-Warehouse als Kernkompetenz eingesetzt?	Das Data-Warehouse muss sicherstellen, dass die Mitarbeiter im Marketing sämtliche zur Entscheidungsfindung oder Prozessautomatisierung erforderlichen Daten per Knopfdruck zur Verfügung haben. Wie haben sich zum Beispiel der ROI oder die Kundenakquisitionskosten je Kanal im Zeitverlauf entwickelt? Eine solche Granularität ist erforderlich, um über die Allokation des Marketingbudgets bestmöglich entscheiden zu können.
Wurden die organisatorischen Rahmen für datengetriebenes Arbeiten aufgestellt?	In den meisten Unternehmen, die Attributions-Modelle mit Erfolg einsetzen, stellt man ebenfalls den sicheren Einsatz von agilen Prinzipien fest. Jenseits des Schlagworts heißt "agile" im Kern, dass alles auf eine iterative, testgetriebene Arbeitsweise gerichtet ist. Anders formuliert: Die besten Marketingabteilungen arbeiten zunehmend wie Technologiebereiche.
Bringen die Mitarbeiter die notwendigen technischen Kompetenzen mit?	Marketing-Mitarbeiter, die mit Attribution beauftragt werden sollen, müssen: a) ein gutes Technikverständnis haben; b) Datenbanken verstehen und als Key-User nutzen können; c) über ein hohes Abstraktionsvermögen verfügen und eine hohe Zahlenaffinität aufweisen; d) eine dauerhafte Lernbereitschaft mitbringen; und e) mental agil sein.

iBusiness-Autor Rene Otto ist Geschäftsführer des Onlineshops Rocknshop  .
Dr. Christian Maaß , ist Managing Director der Cimpress Investment B.V.  Arne Stoschek ist Geschäftsführer von Etribes Connect GmbH  Marcel Mertzky ist Brand Manager von Etribes.