Ein Crossmedia-Attributionsprodukt, gebaut mit einem Marketing-Analytics-Unternehmen – das erstmals den Beitrag von TV, Radio und Plakat neben den digitalen Kanälen richtig misst.
Ein Marketing-Analytics-Unternehmen, das ein Crossmedia-Attributionsprodukt für Kunden aus Handel und E-Commerce entwickelte, holte unser Gründungsteam, um die Data Science dahinter zu verantworten. Die Kunden investierten in einen breiten Kanalmix – Paid Search, SEO, Display, E-Mail und erhebliche Budgets für Offline-Medien: TV, Radio und Plakat. Das Problem: Die bisherige Attributionsmethode konnte nicht sinnvoll erfassen, was die Offline-Kanäle tatsächlich beitrugen.
Klassische Attribution beruht auf Klickdaten. Ein Kanal bekommt Anerkennung, wenn jemand auf einen Link klickt – jeder Kanal ohne Klick bleibt für das Modell unsichtbar. Für digitale Kanäle ist das unvollkommen, aber brauchbar. Für TV, Radio und Plakat versagt es völlig: Niemand klickt auf einen Fernsehspot. In den üblichen Attributionsberichten erschienen diese Kanäle mit null Beitrag – egal, wie viel Budget in sie floss und wie viel Bekanntheit sie aufbauten.
Die Folge war absehbar: Paid Search und Retargeting verbuchten die Conversions regelmäßig für sich – weil sie die letzten Kontaktpunkte vor dem Kauf sind –, während Offline-Kanäle scheinbar nichts bewirkten. Budgetentscheidungen beruhten auf einem systematisch falschen Bild: Belohnt wurden die Kanäle, die den Abschluss machen, und ausgehungert die Kanäle, die die Nachfrage überhaupt erst schaffen.
Unsere Aufgabe war es, die Attributionsmethode im Kern des Produkts festzulegen und ihre Umsetzung zu verantworten. Der entscheidende Schritt war die Abkehr von klickbasierter Attribution hin zu einem Modell auf Basis bedingter Wahrscheinlichkeiten – unter Einbeziehung aller Customer Journeys, mit und ohne Kauf, um den tatsächlichen zusätzlichen Beitrag jedes Kanals zur Kaufentscheidung zu messen.
Für die Offline-Kanäle leitet das Modell den Beitrag aus dem Zusammenhang zwischen Kanalaktivität und Conversion-Mustern ab – mit zeitlichen und regionalen Signalen, um TV, Radio und Plakat ihren Platz in der realen Customer Journey zuzuordnen, auch ohne Kontaktdaten auf Personenebene. TV, das in den Attributionsberichten bis dahin unsichtbar war, wurde richtig als Kanal am Anfang der Journey eingeordnet, der Kaufinteresse weckt, statt den Kauf abzuschließen.
Darauf setzte die Budgetoptimierung auf: Kunden konnten die Wirkung von Budgetverschiebungen über alle Kanäle hinweg, offline eingeschlossen, durchspielen, bevor sie sich auf einen Plan festlegten. Erstmals hatten sie ein vollständiges Bild davon, was jede Kampagne über den gesamten Mediamix tatsächlich bewirkte – nicht nur in den digitalen Kanälen, die sie ohnehin messen konnten, sondern auch bei TV-Spots, Radiowerbung und Plakaten, die in ihren Berichten bis dahin unsichtbar waren.
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