Jede einzelne Marketingmaßnahme buhlt um Aufsehen beim Marketingentscheider, beim CMO oder Head of Marketing. Jede einzelne Marketingmaßnahme muss sich rechtfertigen und mit ihr der Verantwortliche dieser Maßnahme. Ist der Affiliate-Manager zu Recht die Person mit dem höchsten Budget? Hat der E-Mail-Marketing-Verantwortliche zu Recht Vorrang in der Kreation zur Entwicklung von RE-Mailings und weiteren Kampagnen? Woran messen Sie deren Erfolg? Und vor allem WIE messen sie den Erfolg? Durch Kampagnenmanagement. Durch Kampagnenanalyse. Die bekanntesten Methoden hierbei sind First Click oder Last Click. In den technischen Anwendungen von Web-Analytics-Systemen kann sogar zum Teil variiert werden, welche der Einstellungen für welche Kampagne herangezogen werden soll.

Beispiel: Sie haben in einer Suchmaschine nach dem Produkt „Herrenschuhe“ gesucht und einen bezahlten Link geklickt. (1. Marketingkanal PPC). Nachdem Sie in Ihrer Recherche unterbrochen wurden, surfen Sie einen Tag später wieder danach und geben in der Suchmaschine das Produkt ein (2. Marketingkanal: Organische Suche). Dadurch gelangen Sie nach einigem Klicken auf die gewünschte Seite, registrieren sich sogar für einen Newsletter und verlassen diese aber wieder. Sie erhalten in den nächsten Tagen sogar eine personalisierte E-Mail mit dem Angebot, Herrenschuhe mit 15 % Rabatt zu kaufen (3. Marketingkanal: E-Mail-Newsletter). Sie haben sich diese Aktion gemerkt und geben den Namen des Herstellers direkt in die URL-Zeile ein (4. Marketingkanal: Direkteingabe). Nun legen Sie das Produkt „Herrenschuhe“ in den Warenkorb und bestätigen den Kauf mit einem letzten Klick.

Die SEM-Abteilung jubelt, da durch die PPC-Kampagne Umsatz zustande kam. Und der Brand Manager jubelt eventuell ebenfalls. Schließlich gab es Umsatz durch direkte Eingabe der Marke, sie muss also einen starken Ruf und ein entsprechendes Branding besitzen. Beide jubeln aber eventuell zu viel und zu ausgiebig. Die SEO- und E-Mail-Experten jubeln nicht. Es kam aber doch Umsatz auch durch SEO- und E-Mail-Marketing zustande.

Fakt ist, dass alle Abteilungen am Erfolg beteiligt sind. Fakt ist, dass mehr als die Hälfte aller Käufer mit mehreren Links agiert. Und zwar sind das im Durchschnitt 3,9 Online-Marketinglinks. Sogenannte High-Value-Kunden schrauben diese Zahl noch mal deutlich in die Höhe: dort sind es im Durchschnitt über 7 Marketinglinks, die geklickt werden, bis eine Entscheidung bzw. ein Kauf zustande kommt.

Fakt ist aber, dass die meisten Analytics-Lösungen darauf nicht eingehen können und den gesamten Erfolg nur einer der Kampagnen zuordnen. Entweder dem First Click, also der PPC-Kampagne. Oder dem Last Click, also der direkten Eingabe. Nun bedeutet dies intern im Unternehmen eine Art Wettbewerbsverzerrung oder Budget-Fehlkalkulation. Wichtig ist, dass eine Attribution innerhalb der Web-Analyse vorliegt, die es Ihnen ermöglicht, die Beiträge und Erfolgsanteile nach Ihrem individuellen Wunsch zuteilen und zuordnen zu können. Nur so sind das angestrebte Modell und die Budgetsituation aussagekräftig. Nur so ist relevantes Feedback aus den angeschlossenen Abteilungen möglich.

First Click oder Last Click können also um diverse Modelle erweitert werden. Als Beispiel erneut der Besucherpfad des Beispiels:

• PPC
• Organische Suche
• E-Mail-Newsletter
• Direkteingabe

Bei First Click erhält also das PPC-Team die gesamte Ehre, bei Last Click ist es der Brand Manager. Das Team der SEO-Experten sowie das Newsletter-Team waren zwar involviert, können sich aber keinen Anteil am Erfolg zuweisen. Dies führt bei einigen Wiederholungen dazu, dass dort die zugeteilten Budgets gekürzt und anders verteilt werden. Nicht so bei folgendem Modell: der 1. Klick erhält 50 % und alle weiteren, wie viele auch immer das sein mögen werden, erhalten von den zweiten 50 % den entsprechenden Anteil. Bei diesem Beispiel gab es drei weitere Berührungspunkte, sprich SEO, E-Mail und Direkteingabe erhalten jeweils 1/3 der 50 % als Erfolgsbeitrag.

Oder folgendes Modell: Lineare Zuordnung. Das heißt, dass derjenige Kanal, der näher am Endresultat, hier also dem Kauf von Produkt Y ist, die höchste Erfolgsbeteiligung erhält. Beispiel: letzter Klick, also Direkteingabe erhält 50 %, der Schritt davor (E-Mail-Newsletter, Sie erinnern sich) 30 %, der Schritt davor (SEO) 20 % und der erste initiale Schritt die restlichen 10 % (also die PPC-Kampagne).

Es kann keine Empfehlung für das „richtige“ Bewertungsmodell angegeben werden. Wichtig ist, dass die Freiheit zur Schaffung und Erhaltung gegeben ist, dies selbst zu bestimmen. Ihr gewünschtes Modell muss im Web-Analyse-System angezeigt werden, nicht umgekehrt.  Web-Analyse ist Erfüllungsgehilfe Ihrer täglichen Marketing- bzw. E-Commerce-Arbeit. Web-Analyse muss Sie unterstützen, in dem was sie tun, und sollte nicht begrenzte Möglichkeiten bieten. Nur First Click und Last Click reichen da nicht mehr aus. Hier gibt es weitere Attributionsmodelle, die für Sie und Ihr Geschäftsmodell relevant sein können, beispielweise gleichmäßige Verteilung, linear steigend oder linear fallend etc.

Oder aber Sie benutzen das Attributionsmodell des Engagements. Engagement ist nämlich genau wie Web 2.0, Social Media und Behavioral Targeting nicht einfach ein weiteres Buzz- oder Hypewort sondern eine relevante und wichtige Möglichkeit, eine Kampagne zu beurteilen, daraus Schlüsse zu ziehen und Maßnahmen für die Zukunft einzuleiten.

Meine persönliche Definition für Web Analytics lautet, dass Web Analytics den Erfolg von Online-Aktivitäten misst und fundierte Entscheidungshilfen für aktuelle und zukünftige (Online-)Maßnahmen liefert. All diese Anforderungen erfüllt das Attributionsmodell des Engagements hervorragend.

"Engagement bezeichnet den Interaktionsgrad mit digitalen Maßnahmen." (Definition Ralf Haberich)

Diese Definition trifft das Modell sehr genau. Engagement ist also eine sehr wichtige und relevante Größe, vor allem für neuere Internet-Anwendungen wie Social Media, Web 2.0 etc. Durch Engagement können neue Verhaltensmuster verfolgt werden. Wie aber gelangt eine Engagement-Zuordnung zu einem Nutzerprofil? Wie erreicht man eine Einordnung in verschiedene Engagement-Klassen und Niveaus?

Der sogenannte Engagement Score kann darüber Auskunft geben, muss aber natürlich auch erst einmal geschaffen werden. Die Idee hinter der Analyse des Engagements ist relativ einfach und daher auch nahezu genial. Der Websiteverantwortliche hat es selbst in der Hand, zu bestimmen, welche Seiten der Website welche Relevanz aufweisen. Denn über das Content-Management-System oder über andere Schnittstellen wird jeder Seite ein Wert zugewiesen, der sogenannte Score. Dieser bewegt sich in der Regel zwischen 1 und 5, kann aber auch zwischen 10 und 100 liegen, je nach Einordnung und Website-Modell. Er bezeichnet den Engagement Index der spezifischen Seite. Hierbei steht die Ziffer 1 für den niedrigsten und die Zahl 5 für den höchsten Engagement-Wert. Der Unterschied zum Engagement bei Social Media wird damit klar: anstatt, wie das bei Social Media direkt passiert, das Engagement anhand von Mitgliedschaften in Gruppen, Vollständigkeit von persönlichen Profilen oder einer Vernetzungsaktivität zu analysieren, werden die real besuchten Seiten Ihrer Website herangezogen.

In Social Media dient Engagement als Messgröße für die Beurteilung und Typisierung von Nutzern in Communitys und sozialen Netzwerken. Hier, in der Welt der Web-Analyse, steht Engagement für den Interaktionsgrad mit Ihren digitalen Maßnahmen, im Speziellen runtergebrochen auf die Marketingkanäle. Wie gesagt, erstellen Sie intern – und idealerweise in Abstimmung mit dem Management sowie den involvierten Abteilungen, die auf Ihrer Website eingebunden sind – eine Engagement-Übersicht, um so die Qualität und die Relevanz eines Website-Besuchers definieren zu können.

Das heißt, die Homepage erhält klassischerweise einen niedrigen Engagement-Wert, sagen wir 1, da dort sehr, sehr viele Besucher irgendwie hingelangen, fehlgeleitete Links hinführen und keine Detailinformationen vermittelt werden. Hingegen wird eine Produktdetailseite, z.B. die Größentabelle oder die Detailansicht eines Pullovers oder aber die Betrachtung der Details eines Städtetrips nach Barcelona einen hohen Engagement-Wert erhalten, sagen wir 4 oder 5. Denn hier ist der Besucher schon viel tiefer in Ihre Marken- und Unternehmenswelt eingestiegen und hat sich speziell und selektiv informiert. Das wird dem Besucher höher angerechnet als nur der Besuch der Homepage.

Daraus setzt sich während des Nutzerverhaltens ein entsprechender Engagement Score zusammen, der jedem Besucher anonymisiert zugeordnet werden kann. Und, als weitere Option dieser Daten, Sie erhalten die Möglichkeit, auf Grundlage dieser Engagement-Werte zu segmentieren.

Das abgebildete Beispiel zeigt, dass nach Besuchern gesucht wurde, die ein gesamtes Engagement von mehr als 10 aufweisen und die aber nichts aus der Produktgruppe Städtereisen gebucht haben. Das heißt, der Engagement-Wert von 10 kann bedeuten, dass der Besucher zum Beispiel Ihre Homepage und nur Ihre Homepage 10 Mal besuchte oder aber 2 Mal per Bookmark in das direkte Angebot eingestiegen ist, also sozusagen 2 x 5 Engagement-Punkte erzeugt hat. Da sich der Besucher bei der ersten Möglichkeit zwar nur oberflächlich, dafür aber sehr häufig und fast regelmäßig auf der Website informiert hat, ist er ebenso wichtig wie ein Besucher, der seltener kommt, aber gezielter sucht. Und diese Engagement-Zielgruppen, die Sie hier nur an einem trivialen Beispiel gesehen haben, lassen sich natürlich weiterdenken und auf ein ganz anderes Niveau führen.

Wie Sie sehen, ist auch hier die Kombinationsmöglichkeit fast unendlich, wenn zum Beispiel das Engagement den Suchbegriffen und dann wiederum den Suchmaschinen zugeordnet wird.

Sie erfahren also darüber hinaus, welcher Suchbegriff die am meisten „engaged-en“ Besucher bringt und auf welcher Suchmaschine diese suchen. Diese freie Segmentierung sollte Ihre Web-Analytics-Lösung als integrierter kostenfreier Bestandteil schon leisten, um effizient und umfassend Ihre Marketingmaßnahmen zu planen und zu steuern. Nur so eröffnen sich Ihnen die Möglichkeiten der genauen Betrachtung Ihrer individuellen Zielgruppe. Diese Analyse sollte auch in Echtzeit beim Web-Analytics-Anbieter zur Verfügung stehen, denn was helfen Ihnen die Zahlen von gestern, wenn Sie heute Ihre Zielgruppe erreichen und beeinflussen wollen?

Hier sehen Sie die parallele Darstellung ausgewählter Attributionsmodelle: zum Beispiel linear steigend, First Click oder eben Campaign Attribution. Und Sie sehen sehr genau die unterschiedlichen Ergebnisse und damit auch die unterschiedlichen Erfolgszuweisungen, die Ihre Kollegen oder Sie direkt betreffen. Nedstat ermöglicht hier bereits standardisiert zehn Modelle der Attribution für Ihre Kampagnenbewertung. Die aufgezeigten Freiheiten und Optionen aus diesem Ansatz ergeben völlig neue Erfolgsmessungen und Bewertungskriterien.