Multi-Touch-Attribution (MTA) ist eine Methode im digitalen Marketing und Kundenerfolgsmanagement, die darauf abzielt, den Wert oder Beitrag jedes einzelnen Berührungspunktes entlang der gesamten Kundenreise zur letztendlichen Entscheidung – wie einem Kauf oder einer Anmeldung – zu messen und zuzuordnen.
Im Gegensatz zu traditionellen Attributionsmodellen, die oft nur den ersten oder letzten Kontaktpunkt berücksichtigen, ermöglicht die Multi-Touch-Attribution eine ganzheitlichere Sicht auf die Wirksamkeit verschiedener Marketingkanäle und -aktionen.
Technisch gesehen nutzt die Multi-Touch-Attribution Daten aus verschiedenen Quellen wie Webtracking-Tools, CRM-Systemen und Marketing-Automatisierungsplattformen. Diese Daten werden analysiert, um Muster und Beziehungen zwischen verschiedenen Berührungspunkten und dem Endziel zu erkennen.
Fortgeschrittene statistische Modelle und maschinelles Lernen können dabei helfen, die Beiträge der einzelnen Touchpoints genau zu bewerten.
Fallstudie 1:
Ein E-Commerce-Unternehmen implementierte ein Multi-Touch-Attributionsmodell, um die Effektivität seiner Online-Werbekampagnen zu bewerten.
Durch die Analyse der Daten konnte das Unternehmen feststellen, dass Social-Media-Anzeigen, obwohl sie selten der letzte Berührungspunkt waren, eine entscheidende Rolle in den frühen Phasen der Kundenreise spielten.
Fallstudie 2: Ein Softwareanbieter verwendete Multi-Touch-Attribution, um die Auswirkungen seiner Webinare zu messen. Es stellte sich heraus, dass diese Webinare, obwohl sie nicht direkt zu Verkäufen führten, eine wichtige Rolle bei der Bildung und Pflege von Leads spielten, die später zu Kunden wurden.
Für weiterführende Informationen zu Multi-Touch-Attribution empfehlen wir folgende Literatur und Ressourcen:
Diese Quellen bieten umfassende Einblicke und praktische Anleitungen zur Implementierung und Optimierung von Multi-Touch-Attributionsmodellen in verschiedenen Geschäftsumgebungen.
Multi-Touch-Attribution ist ein Modell im Kundenerfolgsmanagement, das darauf abzielt, den Beitrag verschiedener Marketingkontakte (Touches) entlang der gesamten Kundenreise zur letztendlichen Entscheidung eines Kunden zu bewerten. Dieses Modell hilft Unternehmen zu verstehen, welche Marketingmaßnahmen am effektivsten sind und wie sie den Kunden am besten durch den Kaufprozess führen können.
Multi-Touch-Attribution ist wichtig, weil sie es Unternehmen ermöglicht, die Effektivität ihrer Marketingkampagnen genauer zu messen. Durch die Analyse, welche Berührungspunkte zum Erfolg beitragen, können Unternehmen ihre Marketingstrategien optimieren, das Budget effizienter zuweisen und letztendlich den ROI ihrer Marketinginvestitionen verbessern.
Die Implementierung von Multi-Touch-Attributionsmodellen kann komplex sein, da sie eine Integration und Analyse großer Datenmengen erfordert. Herausforderungen umfassen die Datenerfassung über verschiedene Kanäle, die Sicherstellung der Datenqualität und die Auswahl des richtigen Attributionsmodells, das den spezifischen Geschäftszielen entspricht.
Es gibt verschiedene Arten von Multi-Touch-Attributionsmodellen, darunter lineare Modelle, bei denen jedem Touchpoint gleiches Gewicht zugeordnet wird, zeitliche Abklingmodelle, die neueren Interaktionen mehr Gewicht geben, und positionsbasierte Modelle, die den ersten und letzten Kontaktpunkten mehr Bedeutung beimessen. Die Wahl des Modells hängt von den spezifischen Marketingzielen und der Kundenreise ab.
Der Erfolg einer Multi-Touch-Attribution wird durch die Verbesserung der Marketingeffizienz und die Steigerung des ROI gemessen. Erfolgskennzahlen können unter anderem die Kosten pro Akquisition, die Konversionsrate und der durchschnittliche Kundenwert sein. Wichtig ist auch, regelmäßig die Attributionsmodelle zu überprüfen und anzupassen, um sicherzustellen, dass sie weiterhin relevante und genaue Einsichten liefern.
![[DE]](data:image/png;base64,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){kind=small}