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"Die What-if-Maschine existiert nur in der akademischen Wunschwelt"

"Mit zunehmender Datenintegration wird die Welt zu komplex, um Hunderte dynamische Modelle anzuwenden."
Bild: uniquedigital

Analytisch alle Eventualitäten im Kundenverhalten zu berücksichtigen, würde beim Ressourceneinsatz den Rahmen der Marketingpraxis sprengen, erklärt Dr. Jochen Schlosser. Der Director Data and IT von der Hamburger Performance-Agentur Uniquedigital skizziert im Interview, worauf es beim Messen und Cross-Channel-Attribuieren in der Praxis ankommt.


acquisa: Wie viel High-End-Analyse und Cross-Channel-Attribution ist in Unternehmen tatsächlich möglich und wirtschaftlich?

Jochen Schlosser: Marketingerfolg beruht auch auf Erfahrungen. Und Kundenverhalten ist unberechenbarer als eine chemische Reaktion. Entsprechend verfügen wir nicht über die künstlichen Bewertungsfunktionen, um alle Informationen durchzugehen und eine tägliche Optimierung zu simulieren. Insbesondere Realtime-Advertising ist nicht effizient berechenbar. Schon allein, wenn ich sieben Attribute aus 250 Merkmalen kombiniere, komme ich auf zwölf Billionen Möglichkeiten.

Und da kein Unternehmen das Geld hat, um alles Messbare in Prognosen zu gießen …

 … gliche der Umgang mit diesen Daten einem Orakel: Das ist, als würde ich etwa das Verhalten von Frauen im Alter von 40 Jahren prognostizieren, die sich schon dreimal online Waren, zuletzt um 12:38 Uhr angesehen haben und über ein Haushaltsnettoeinkommen von 2.400 Euro verfügen. Die dazugehörige Bewertungsfunktion kriegen Sie nicht mit sinnvollem Zeit-, Geld- und Ressourcenaufwand umgesetzt. Retrospektiv ist hingegen sehr viel mehr  möglich, und Sie würden das mediale Grundrauschen recht gut abbilden.

Wo stoßen Prognosemodelle an ihre Grenzen?

Wenn sich alle zwei Wochen das Kundenverhalten ändert, dann haben Sie ein echtes Problem. Lässt eine Reederei mit größter Medienaufmerksamkeit ein neues Luxuskreuzfahrtschiff vom Stapel oder es ereignet sich eine Naturkatastrophe, die Auswirkungen auf Werbekontakte und Absatz haben wird, dann müssen Sie solche Sonderereignisse sauber integrieren.

Wie und wieweit funktioniert das?

Mit zunehmender Datenintegration – inklusive saisonaler und Event-getriebener Effekte und produktspezifischer Ansätze – wird die Welt zu komplex, um Hunderte dynamische Modelle anzuwenden. Zumal sich ab einem bestimmten Punkt nur minimale Verbesserungen erzielen lassen. Auch wenn theoretisch alles messbar ist, gerät der "Messen-über-alles"-Aufwand fragwürdig für den Marketingerfolg. Denn Unschärfe und Irrationalität existieren ohnehin immer; dafür leben wir zu schnell.

Wie behelfen sich Marketing- und IT-Abteilungen?

Sie nutzen das, was Account Manager über ihre Kunden ohnehin schon wissen. Dank der Mitarbeitererfahrung beginnen die Firmen mit der eigentlichen Analyse nicht im tiefen Tal, sondern auf den letzten 500 Metern vor dem Gipfel. So können sie durch genaue Steuerung ableiten, welche Journeys konvertieren. Anders ausgedrückt erreichen Sie mit zwei Prozent des Aufwands hier schon 60 Prozent der Lösung.

Und die übrigen 40 Prozent?

Der Rest ist nur durch genaue Steuerung analytisch ableitbar. Zu den analytischen Dos zählt beispielsweise, Cluster mit trennscharfen Variablen zu bilden und zu prüfen, ob die Verteilung der Segmente von der Grundgesamtheit abweicht. Erst, wenn Sie wissen, dass sich in einem bestimmten Segment ein hoher Frauenanteil bewegt, obwohl im untersuchten Shop grundsätzlich mehr Männer einkaufen, dann lohnt sich Targeting. Bestätigt das Segment jedoch nur die ohnehin vorhandene Grundgesamtheit, etwa die Verteilung männlich/weiblich, dann hilft Marketer ein Targeting nach Geschlecht hier nicht weiter.

Welchen Effekt hat es auf das Kampagnenmanagment, wenn Wirkungszusammenhänge eine stärkere Bedeutung einnehmen und komplexer werden?

Die Wirkungszusammenhänge werden zeitlich größer, sprich: Die Kampagnen bleiben für die Attribution zeitlich länger und übergreifend relevant. Durch einen größeren Kampagnenzeitraum ist der Cost per Lead weniger statisch als heute im Last Click – gerade wenn Marketer Branding und Performance stärker ausbalancieren. Dies lässt sich mit einer guten Portion gesundem Menschenverstand zunächst an einem einfachen, später einem datengetriebenen Badewannenmodell – erster und letzter Kontakt werden höher bewertet – üben.

Um dann am gehypten dynamischen Badewannenattributionsmodell hängen zu bleiben?

Gegenüber dieser Blackbox, in der sich die Key-Performance-Indikatoren (KPI) über Nacht ändern können, herrschen für Marketer wegen der fehlenden Plausibilität große Vorbehalte. Eine so genannte What-if-Maschine wird es nur in der akademischen Wunschwelt geben. Viel mehr Chancen bei überschaubarem Aufwand haben Marketer, wenn sie besser mit ihren Kennzahlen umgehen und Analytiker über die Modelle schauen lassen. Denn: Schon ein falsch eingebautes Zählpixel kann dafür sorgen, dass ganze Budgets irrtümlich und ohne Notwendigkeit umgeshiftet werden. Im Ergebnis gilt: Daten, darauf basierende Insights, entsprechende Automation und die langjährige Erfahrung der Marketer müssen kanalübergreifend und gemeinsam eingesetzt werden. 

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Schlagworte zum Thema:  Attribution, Analytics, Big Data, Data Mining, Datenmanagement

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