TOPTHEMA: WELCHER KANAL WAR'S? - Customer Journey und Attribution

Eine der derzeit spannendsten Herausforderungen der Digital Analytics ist der Themenkomplex Customer Journey und Attribution. Conversions laufen meist nicht linear, sondern als sogenannte Customer Journey ab. Während ihrer Customer Journey können Kunden z. B. mehrere Kontakte mit den Kampagnen, Websites, mobilen Portalen und Facebook-Seiten eines Unternehmens haben, bevor es zur erwünschten Conversion kommt. Welche Online-Kanäle beeinflussen den Weg des Kunden dabei am meisten? Mit dieser Frage ist eine grundlegende Optimierungsaufgabe verbunden: Wie verteilen Sie Ihr Online Marketing-Budget effizient und leistungsbezogen? Wo liegen Potenziale, die bisher unerkannt geblieben sind?

In der Theoriewelt von AIDA und anderen Marketing-Modellen klingt es so einfach: Ein Online-Kanal oder -Werbemittel erregt die Aufmerksamkeit und das Interesse eines Nutzers, woraufhin dieser einen Kaufwunsch ausprägt und schließlich auch umsetzt. Geschieht das nicht, gilt der Einsatz der Online-Maßnahme als vergebens.

So einfach ist es aber nicht. Das ist zunächst eine gute Nachricht für Ihre Online-Aktivitäten. Denn ein erfolgloser Werbemittelkontakt oder Portal-Besuch muss nicht per se das vorzeitige Ende einer eventuell langen Kundenbeziehung bedeuten.
Stattdessen durchlaufen Besucher eine Customer Journey, auf der es mehrere Kontakte mit den unterschiedlichen Online-Kanälen des Unternehmens gibt - von Websites, Microsites über mobile Portale und Online-Werbemittel zu Facebook-Seiten. Diese können die Besucher zur Conversion bringen, sie aber unter Umständen auch davon abbringen. Die weniger gute Nachricht: Das bedeutet zusätzliche Fragen und Einflussfaktoren, die beim Management von Online-Maßnahmen berücksichtigt werden sollten: Welchem Kanal ist eine Conversion tatsächlich zuzuordnen (Attribution)? Wie ist der Einfluss weiterer beteiligter Kanäle zu bewerten?

Customer Journey und Attribution stellen die Webanalyse also vor neue Herausforderungen. Es gibt bereits spezielle Systeme zur Erfassung der Customer Journey, und mit einigen Workarounds kann in der Regel auch Ihr Web Analytics-System abbilden, wie und wie häufig die Kanäle einander vor- oder nachgeschaltet sind. Es kann dabei auch SEO, Direkteingaben und weitergeleiteten Traffic von anderen Domains oder Facebook in die Customer Journey einbeziehen und bei einer CRM-Anbindung Rückläufe und Stornierungen berücksichtigen.

Die Customer Journey-Analyse stützt sich dabei auf Cookies, die die Wege wiederkehrender Besucher nur erfassen können, wenn sie von den Besuchern akzeptiert und nicht gelöscht werden. Wenn der Besucher im Verlauf seiner Customer Journey zudem unterschiedliche Geräte oder Browser benutzt, kann die Kontaktkette ebenfalls nicht lückenlos abgebildet werden. Und alle Bemühungen sind hinfällig, wenn beispielsweise die Marketing-Kampagnen nicht eindeutig zugeordnet werden können, zum Beispiel weil ihnen eindeutige Tracking-Parameter fehlen.

Die zentralen Herausforderungen warten jedoch im Bereich der Analyse: Hier stellen sich Fragen nach der geeigneten Visualisierung der Daten oder danach, welche Erkenntnisse aus der Customer Journey-Analyse und der Zuordnung nach Kanal gewonnen werden sollen.
Über welchen Zeithorizont sollte die Customer Journey sinnvollerweise betrachtet werden? Ist der Kanal des Erstkontaktes höher zu gewichten als der des letzten Kontaktes? Wie sollen die Daten aufbereitet und dargestellt werden, damit sie für alle Anspruchsgruppen Aussagekraft erhalten?

Die möglichen Untersuchungsschwerpunkte der Attribution und Customer Journey sind vielfältig. Die Kanäle lassen sich nun hinsichtlich ihres Anteils an den Conversions beurteilen: Wie häufig ist ein Kanal beteiligt, und welche Position nimmt er dabei am häufigsten ein? Dadurch können die Kosten und Umsätze der Conversion-Prozesse noch präziser auf die diversen Kanäle verteilt werden.
Doch Vorsicht: Liefert ein Online-Kanal „nur“ Zwischenkontakte, zeigt sich darin nicht automatisch ein geringer Einfluss. Ist der Kanal nämlich an der Mehrheit der Customer Journeys beteiligt, mag das heißen, dass er zwar weniger für den Beginn oder Abschluss der Customer Journey, wohl aber für ihre Weiterführung von Bedeutung ist.

Neben „harten“ Zahlen lohnt auch die Analyse der „weichen“ Faktoren, dem Verhalten der Besucher. Lassen sich Muster in den Wegen der Besucher ableiten? Hier lohnt eine Segmentierung, zum Beispiel zwischen Neu- und Bestandskunden. So lässt sich prüfen, wie sich die Wege Ihrer Bestandskunden von denen Ihrer Neukunden unterscheiden, ob jene beispielsweise mehr auf die Direkteingabe und SEO zurückgreifen oder ihre Customer Journey kürzer verläuft. Mit diesen Informationen kann der Werbemitteleinsatz auf spezifische Kundengruppen ausgerichtet werden.

Außerdem lassen sich möglicherweise Lerneffekte bei wiederkehrenden Besuchern erkennen, zum Beispiel, wenn nach einem oder mehreren Online-Kontakten vor allem direkte Besuche der Haupt-Website folgen. Das spricht für eine bessere Erinnerung der Marke. Im Umkehrschluss kann geprüft werden, ob  bestimmte Online-Maßnahmen ein früheres Interesse des Benutzers wieder aufleben lassen.

Die Möglichkeiten lassen sich bis in den Bereich der Predictive Analytics ausweiten: Mit Hilfe von statistischen Verfahren können schließlich Szenarien und Prognosen gebildet werden, wie sich die Ergebnisse bei sich verändernden Einflussfaktoren entwickeln könnten, zum Beispiel wenn ein Online-Kanal zugunsten eines anderen zurückgefahren würde.

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