Zwischen Theorie und Wirklichkeit statistische Customer Journey Modellierung auf dem Pruefstand Teil 1

Teil 1: Makro-Modellierung - Echte Alternative zu Multichannel-Lösungen? Die Wahl des richtigen Attributionsmodells ist eines der heißesten Themen des online Marketing. „Last Click“ oder „Gleichverteilung“? „Badewanne" oder „prozentuale Verteilung"? Vielleicht doch den konzeptgesteuerten Ansatz von explido? Unternehmen die sich für den Weg des Customer Journey Trackings entscheiden, stehen vor dieser wichtigen Frage. Sich im Vorfeld auf ein für sein Business passendes Modell zu entscheiden, ist hier dem berechnen aller verfügbaren Modelle vorzuziehen. Alternativen zu den klassischen Attributionsmodellen Seit Kurzem ziehen weitere Ansätze in die Betrachtung mit ein. Hochschulen und statistische Dienstleister haben das Potential für sich entdeckt und werben für vermeintlich innovative Lösungen. Der noch jungen Branche des Multichannel-Trackings kann dieser Einfluss nur gut tun, ist man doch auf dem Weg zu einer etablierten Disziplin gut beraten, den Blick links und rechts des eigenen Geschäfts zu wagen und Anregungen außerhalb des Performance-Marketing, aus Hochschulen, Business Intelligence oder der Markt- und Mediaforschung, aufzunehmen. Sind aber diese statistischen Modellierungsansätze schon so weit um ein fester Bestandteil der Attributionsfamilie zu werden? Liegt in ihnen gar das Potential, die lang ersehnte Revolution von der „Last Cookie“- zur Crosschannel-Vergütung zu beschleunigen? Modellierungsansätze aus der Familie des Sales-Modeling Vor einer Einschätzung muss bei den statistischen Verfahren jedoch zwischen zwei Typen unterschieden werden. Auf der einen Seite gibt es die Modelle auf Basis aggregierter Daten. Sie stammen aus der Familie des Sales- oder Marketing-Mix-Modeling, welches in der Mediaforschung seit Anfang der 80er Jahre Einzug hielt. Auf Basis historischer Daten werden Zusammenhänge zwischen den Einflussfaktoren wie Investments in verschiedene Mediakanäle und den damit in Verbindung stehenden Sales berechnet. Der Vorteil dieser Modelle liegt in der Einfachheit der Ergebnisse in Form einer Formel aus der die Beiträge jeder einzelnen Maßnahme für die Summe der Sales abzulesen sind, sowie die Möglichkeit verschiedene Budgetverteilungen zu simulieren. Bild 1 verdeutlich den generellen Aufbau und die Funktion eines solchen Modells. [caption id="attachment_11187" align="aligncenter" width="300"]Ablaufplan eines Sales Modeling zur Budgetallokation Sales-Modeling auf Makro-Daten (Quelle: explido 2013)[/caption]

Problematisch bei diesem Ansatz ist, dass in der Regel neben einigen externen Faktoren allein die Spendings in die Kanäle als erklärend herangezogen werden, nicht jedoch individuelle Leistungsmerkmale verschiedener Kampagnen innerhalb eines Kanals. Zudem beruht die Berechnung auf Basis historischer Daten und es ist kaum möglich neue Werbeformen, wie beispielsweise VideoAds oder aktuell die in den USA getesteten „Facebook Collections“, zeitnah in die Modellierung zu integrieren. Ein eher mathematisches Problem liegt in der Modellspezifikation, dass die traditionellen Kanäle - TV/Print/OoH - häufig als Ganzes in die Modellierung eingehen, wohingegen im Bereich online zwischen den diversen Gattungen unterschieden wird, mit Folgen für die Berechnungsgüte.

Zusammenspiel zwischen Sales-Modeling und Customer Journey Lösungen Trotz dieser Kritik hat das beschriebene Sales-Modeling über Jahre ihre Berechtigung erlangt und verteidigt. Festzustellen ist jedoch, dass es eigentlich eine andere Aufgabe als die Customer Journey Lösungen, wie der ActionAllocator, erfüllt. Ein gewinnbringendes Zusammenspiel der beiden Ansätze stellt sich folgendermaßen dar: Auf der einen Seite kann das Sales-Modeling gut als Instrument zur Verteilung des Marketing-Budgets auf die verschiedenen Gattungen eingesetzten werden. Wie die Investments aber innerhalb dieser Gattungen verteilt und ausgesteuert werden, sollte zielgenauer auf einer feineren Ebene erfolgen, wie sie Customer Journey Lösungen ermöglichen (siehe beispielhaft den folgenden Crosschannel-Report des ActionAllocator). [caption id="attachment_11189" align="aligncenter" width="300"]Report zum Zusammenspiel des online Kampagnenmix Crosschannel-Report des explido ActionAllocator[/caption] Es stellt sich also nicht die Frage „entweder oder", sondern ob das eine Instrument mit dem anderen Instrument ergänzt werden sollte. Dies hängt stark von den getätigten Investitionen in die verschiedenen Kanäle ab. Das optimale Vorgehen sollte kundenindividuell bestimmt werden, wobei sich ein Customer Journey Tracking meist schon ab einem mittleren Marketingvolumen in den Bereich Online lohnt, insbesondere wenn es sich um kontinuierliche Investments handelt. Während sich dieser Teil der traditionellen Form der statistischen Ansätze aus der Familie des klassischen Sales-Modeling widmet, wird im zweiten Teil eine neue Generation der Modellierungsansätze betrachtet, die den Anspruch auf eine Ablösung der bestehenden Attributionsmodelle erheben. Hier geht es weiter zu Teil 2 >> Das Whitepaper zum Thema "Data- vs. Strategy-Fit: Attribution 2.0" steht hier zum kostenlosen Download bereit.