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Eine der wichtigsten Fragestellungen für alle Marketingentscheider ist die der effizienten Budget-Allokation. Gemessen wird der Erfolg häufig noch über die Last Cookie Wins Betrachtung, das heißt, dem letzten Kontaktpunkt in der Reise des Kunden wird der Erfolg zugeschrieben. Diese Art der Bewertung ist allerdings längst überholt und muss abgelöst werden. Es gilt, die Reise des Kunden zu verstehen, die Kontaktpunkte, on- wie offline dem Kunden zuzuordnen und die Kontakte des Konsumenten mit der Marke oder dem Produkt richtig zu bewerten.

Superior Attributor Prozess

Der Superior Attributor Prozess

Mit dem Superior Attributor setzt AdClear der bisherigen Willkür im Online Marketing Controlling ein Ende. AdClear ermittelt anhand statistischer Verfahren die verursachungsgerechte Leistung aller Kanäle und aller Werbeaktivitäten. Durch den Einsatz eines dynamischen und statistisch validen Attributionsalgorithmus (Superior Attributor) werden Budget Entscheidungen leicht gemacht.

Der Superior Attributor zeichnet sich nicht nur durch eine hohe Modellgüte aus, sondern auch durch seine Transparenz und seine intuitive Handhabung, wenn es darum geht, mithilfe der Attribution Optimierungsmaßnahmen zu ergreifen. Der Superior Attributor hilft, Marketing-Budgets möglichst ideal aufzuteilen und den ROI (Return on Investment) zu maximieren. Und zwar nicht nur im Online Marketing Kontext, sondern in einem ganzheitlichen Kontext: Online und Offline.

Vorteile für den Advertiser

leistungsgerechte Zuordnung von Transaktionen (“Conversions”) und Online-Umsatz auf die beteiligten Kanäle, Kampagnen und Werbemittel

leistungsgerechte Zuordnung von Transaktionen (“Conversions”) und Online-Umsatz auf die beteiligten Kanäle, Kampagnen und Werbemittel

anerkannte Berechnungsmethode ermöglicht kanalübergreifenden Vergleich der Aktivitäten

anerkannte Berechnungsmethode ermöglicht kanalübergreifenden Vergleich der Aktivitäten

anspruchsvolle Statistik-Verfahren ersetzen die bisher am Markt verwendeten, stark vereinfachten “Faustregeln”

anspruchsvolle Statistik-Verfahren ersetzen die bisher am Markt verwendeten, stark vereinfachten “Faustregeln”

bestmögliche Ausgangslage für effiziente, kanalübergreifende Steuerung und erfolgreiche Optimierung aller Aktivitäten

bestmögliche Ausgangslage für effiziente, kanalübergreifende Steuerung und erfolgreiche Optimierung aller Aktivitäten

präzise Datengrundlage auch für automatische Optimierungsverfahren (z.B. Gebotssteuerung im Bereich Realtime Bidding)

präzise Datengrundlage auch für automatische Optimierungsverfahren (z.B. Gebotssteuerung im Bereich Realtime Bidding)

Funktionalität

Für eine präzise Erfolgszurechnung haben sich die in der Vergangenheit häufig eingesetzten Attributionsmodelle als unzureichend erwiesen. Als pauschalisierende Heuristiken können sie zwar – vergleichbar einer “Faustregel” – eine Verteilung vornehmen, bleiben dabei aufgrund der willkürlichen Festlegung der Gewichtungsregeln aber unpräzise.

Mit dem “Superior Modell” präsentiert AdClear das erste volldynamische Attributionsmodell. Im Unterschied zu den eingeschränkten heuristischen Modellen wird hier eine umfangreiche Analyse über alle Metriken gemacht, welche einen positiven Einfluss auf die Konversion haben. Dabei werden Dateninformationen aus 4 Quellen bezogen: Onsite-, Offsite, CRM- und externe Marktdaten werden zugleich analysiert, um daraus eine zuverlässige Zuordnung der Online-Verkaufserfolge zu den jeweils eingesetzten Werbeaktivitäten zu ermöglichen.

Eine ebenfalls statistisch abgeleitete Bewertung der AdImpressions komplettiert den exklusiv bei AdClear verfügbaren Algorithmus zu einer 360-Grad-Perspektive. Damit hat die Unsicherheit über den Einfluss von AdImpressions in der Customer Journey ein Ende.

Superior Attributor Funktion

Die Kombination aus erweiterter Datengrundlage und statistischen Modellen führt zum Superior Attributor

Die Anzahl und Qualität der Bewertungsparameter ist unbegrenzt und berücksichtigt sämtliche verfügbaren Eingangsdaten. Stehen dem AdClear- Tracking entsprechende Werte zur Verfügung, können beispielsweise auch Navigationsbereiche, Produktansichten oder Warenkorb-Bewegungen in die Attributionsberechnung mit einbezogen werden.

Bei der Berechnung der Gewichtung der Parameter – dem “Scoring” setzt dieses Modell ausschließlich auf “Survival”-Modelle, einem innovativen statistischen Ansatz aus der Biometrie. Mit dieser erweiterten Datengrundlage in Kombination mit dem innovativen statistischen Berechnungsmodell verfügen Advertiser über das “Best-in-Class”-Verfahren bei der Zuordnung von Erfolgen zu beteiligten Kanälen und Kampagnen. Dieser Vorsprung zahlt sich kurzfristig bei der automatischen Optimierung ebenso wie bei der Vorbereitung von Optimierungsentscheidungen aus und bietet damit den entscheidenden Wettbewerbsvorteil.

Der Anwendungsprozess

AdClear unterstützt seine Kunden durch bewährte Verfahren und Vorgehensweisen bei Test, Auswahl und Implementierung neuer Attributionsmodelle. Die Einzelschritte gestalten sich dabei wie folgt:

Tracking aufnehmen

1. Tracking aufbauen:
Wichtigste Voraussetzung für die spätere Anwendung der Attributionsmodelle ist eine solide Datengrundlage. Dafür sollte das AdClear Tracking möglichst vollständig auf der Webseite des Advertisers und soweit gewünscht auch in den Offsite-Kampagnen (z.B. im Display-Kanal) integriert sein.

Daten abgleichen und absichern

2. Daten abgleichen und absichern:
Hier sollte sichergestellt werden, dass durch das Tracking alle wesentlichen Parameter vollständig erfasst werden. Meist ist auch eine Ergänzung der Datenbasis um zusätzliche Quellen (z.B. Stornos) sinnvoll.

 

Customer Journey analysieren und verstehen

3. Customer Journey analysieren und verstehen:
Im nächsten Schritt werden die Grundstukturen der advertiserspezifischen Customer Journeys herausgearbeitet. AdClear stellt dafür im eigenen UserInterface leistungsfähige Analysewerkzeuge zur Verfügung.

 

Attributionsmodelle vergleichen

4. Attributionsmodelle vergleichen:
Mit einem speziellen Modul erlaubt das AdClear User-Interface eine direkte Gegenüberstellung unterschiedlicher Attributionsmodelle. Damit können Veränderungen in den Ergebnissen für einzelne Kanäle und Kampagnen analysiert werden.

 

Neues, verbessertes Attributionsmodell einführen

5. Neues, verbessertes Attributionsmodell einführen:
Haben die vorausgegangenen Betrachtungen ein spezifisches Modell herausgearbeitet, sollte dieses anschließend in die Controlling und Reportingkonzepte des werbetreibenden Unternehmens integriert werden.