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nach Wunsch auch mit VideocallOnline Marketing Rockstars in Hamburg – natürlich sind wir da am Start! Ausgestattet mit dem obligatorischen Veranstaltungs-Hashtag darf Dennis am 22.02. in die Große Freiheit 36 reisen und Leuten zuhören, die nicht nur richtig Ahnung, sondern vor allem auch viel Erfahrung haben. Online-Größen wie Zalando, Google, Facebook, Rocket Internet, Fab, Project A und viele weitere teilen hier ihr Wissen. Und Jan Delay teilt seine Musik, inmitten von KPIs und Webtracking. Eine original-hanseatische Kaffeepause vom Feinsten!
Zur Einstimmung in die Veranstaltung stellte Adobe im Vorwege folgendes ermutigendes Filmchen online:
Online-Marketing-Bullshit-Detecting also – ist denn wirklich so gar nichts dran an den Buzzwords!? Doch, natürlich, aber nur unter einer Bedingung: Her mit Inhalten, bitte!
Das Bigger Picture und der Customer Lifetime Value
Nehmen wir als Beispiel gleich den ersten Punkt – den Look at the Bigger Picture: Und sind damit – hui, das ging schnell – schon wieder bei unserem Lieblingsthema BI. Den immensen Mehrwert einer ganzheitlichen Analyse gesammelter Daten und daraus generierter Kennzahlen betonen nicht nur Florian Heinemann von Project A und Roman Kirsch von Fab – das ist definitiv ein Thema für alle! Interessant dabei: Mangels einer etablierten Standardlösung in Hinblick auf Business Intelligence für Webshops behalf sich Project A mit dem zeit- und kostenintensiven Selbstaufsetzen eines eigenen Data Warehouse und Fab berichtet von einer langen Geschichte des Ausprobierens und Fehlermachens, die mit einer professionellen, praxisgeprüften BI-Lösung sicherlich zu vermeiden gewesen wäre. (Achtung, Welt: Jetzt erobert ja zum Glück minubo den Markt!)
Als wichtig erweist sich der Look at the Bigger Picture für Fab-Speaker Roman Kirsch auch dann, wenn er auseinandersetzt, wie entscheidend der möglichst umfassende Blick auf die Datengrundlage zudem für die Berechnung des Customer Lifetime Value ist. Bei einer zu eindimensionalen Betrachtung (womit auch die Verwendung einer zu „einfachen“ Formel gemeint ist) liegt die Standardabweichung bei sage und schreibe 250%. Wow. Da bleibt nur die Folgerung: Hier braucht’s nen Profi!
Doch zum Thema BI und dem nachhaltigen Wert ganzheitlicher Analysen lohnt sich ein Blick in unsere aktuelle BI-Blogserie – für diesen Blogbeitrag rund um die OMR2013 haben wir uns für einen anderen Fokus entschieden: Kanalattribution, insbesondere thematisiert von Zalando-Marketer Christian Meermann.
Es ist das bekannte Thema:
Dynamische Attribution vs. statische Attribution à la Last Touchpoint
In der Kanalattribution ist es heute entscheidend, nicht mehr – wie lange Zeit üblich – jeden Marketing-Kanal isoliert zu betrachten, sondern die starken Wechselwirkungen zwischen unterschiedlichen (auch Offline-) Kanälen durch Anwendung differenzierter Analysemodelle zu berücksichtigen (okay, ich merk schon – da sind wir doch wieder beim Thema BI). Customer Journeys von rund einem Monat, die mehrere Marketing-Kanäle involvieren, sind online heutzutage nicht mehr unüblich. Wie also ist dieser Situation gerecht zu werden? Gerade für eine effiziente Budgetallokation ist der Einbezug von Customer Journey und Cross-Channel-Effekten natürlich von besonderer Bedeutung.
- Aktuelle Methoden betrachten Conversions als Kollektivleistung mehrerer Kanäle. Schluss mit sturer Last-Touchpoint-Analyse. Genauso Schluss mit sturer First-Touchpoint-Analyse. Dynamische Attribution ist das Stichwort!
- Enormes Analysepotential bietet außerdem die Betrachtung der konkreten Customer Journey: Mit welchen Touchpoints kommt der Kunde in welcher Kombination und in welcher Reihenfolge in Kontakt? Welche dieser Wege führen tatsächlich zum Kauf?
Um auch hier ein bisschen konkreter zu werden: Eine (übrigens auch von Christian Meermann vorgestellte) Möglichkeit der dynamischen Attribution besteht in der Differenzierung zwischen Neu- und Bestandskunden. Während bei Bestandskunden oft zu vernachlässigen ist, wo beim letzten Kauf der Einstieg in die Customer Journey stattgefunden haben könnte (der Kunde ist ja ohnehin gewohnt, bei mir zu kaufen), und somit eine Analyse mit steigender Gewichtung der Touchpoints im zeitlichen Verlauf die angemessene sein könnte, stellt sich die Situation bei Neukunden anders dar: Hier sind sowohl der Last Touchpoint als finaler Auslöser der tatsächlichen Kaufentscheidung als auch natürlich der First Touchpoint als Aufschlussgeber darüber, wo der Neukunde eigentlich akquiriert werden konnte, von besonderer Bedeutung (der Verlauf eines entsprechenden Graphen führte hier zur Etablierung des einprägsamen Begriffs „Badewannenmodell“).
Weitere Möglichkeiten der differenzierten Customer Journey Betrachtung
Andere Möglichkeiten der differenzierten Betrachtung bestehen daneben u. a. in folgenden Vorgehensweisen:
- Gewichtung der Touchpoints nach Interaktionstyp (reine Page Views vs. Klicks)
- Zeitliche Gewichtung nicht nur relativ, sondern auch absolut (ein Last Touchpoint zwei Minuten vor der Kaufentscheidung wird höher bewertet als einer, der schon fünf Tage vor der Conversion stattfindet)
- Gewichtung in Abhängigkeit von der Anzahl der Touchpoints innerhalb einer Customer Journey
- Einbezug der Time-on-site eines Kunden in Verbindung mit seiner festgestellten Aktivität
- Systematischer Einbezug von Offline-Marketingkanälen wie beispielsweise TV-Spots
- Frage nach etwaigen Abhängigkeiten und Wechselwirkungen zwischen bestimmten Kanälen innerhalb der Customer Journey
Die Zahl, mit der Christian Meermann uns in diesem Kontext besonders beeindrucken konnte, wollen wir Ihnen jetzt auch nicht länger vorenthalten:
- Die Budgetallokation durch dynamische Attribution ist (gemessen am CPO) 20% effizienter als eine sture Allokation nach dem Last-Touchpoint-Prinzip.
Na, da lohnt sich doch die Mühe. Oder eine BI-Lösung.
Fazit: Wir freuen uns auf die Online Marketing Rockstars 2014! (Das Wichtigste schon mal vorweg – Hashtag: #OMR14.)
