Spätestens seit dem Jahr 2012 haben Begriffe wie Customer-Journey und Customer-Journey-Analysen den Nerv aller mittleren und größeren Advertiser im Online-Marketing getroffen. Der dabei ausgelöste Hype ging jedoch schnell mit einer gewissen Verunsicherung über die Maßnahmen und die technischen und analytischen Ansätze bei der Customer Journey Analyse einher.
Innerhalb unseres Online-Marketing-Mix tritt ein (potentieller) Kunde mit immer mehr verschiedenen Marketing-Kanälen in Berührung. Neben steigender Kosten pro Conversion führt dies auch zu einem Anstieg an Komplexität in der Aussteuerung und Bewertung der vielen verschiedenen Kanäle. Eine reine Zuordnung des Erfolgs anhand des zuletzt gesetzten Cookies (Last Cookie Wins) erscheint in dem Zusammenhang nicht mehr optimal, da besonders die Zuteilung des Erfolgs für Kampagnen in den frühen Phasen (TV, Display, SMM, Generische Suchwörter…) der Kaufentscheidungsfindung dadurch unterrepräsentiert wird.
Customer-Journey-Analysen haben das Ziel die verschiedenen Kontaktpunkte eines Nutzers auf dem Weg zu seiner Kaufentscheidung transparent zu machen, und mit Hilfe dessen den Einfluss der jeweiligen Kampagnen und Kanäle auf die Kaufentscheidung zu beurteilen. Dies soll dem Advertiser eine Hilfestellung für eine effiziente Budget-Allokation geben, mit der auch Potential für weiteres Wachstum entstehen kann.
Beispiel einer Customer-Journey über die verschiedenen Kanäle:
Mithilfe statistischer Methoden wird im Rahmen der Analyse ein Modell erstellt, welches dem Advertiser helfen soll, sein Marketing-Budget optimal auf die einzelnen Kanäle zu allokieren und so das Maximum herauszuholen.
Da es nicht “ein” Standard-Modell für die Attribution gibt, handelt es sich immer um eine komplett individuelle Analyse und eine dynamische Modellierung, welche von einzelnen Faktoren abhängt.
Budget-Allokation vor und nach der Customer-Journey-Analyse (Beispiel)
Customer Journey Analysen mit infiniteFox
Der Start eines Customer-Journey Projektes sollte mit einer IST-Analyse Ihrer Online-Marketing-Technologien und Ihrer bestehenden Kanal- und Kampagnenwelt beginnen. Haben Sie in einem externen oder internen Tracking-System alle relevanten Kanäle abgebildet? Werden alle notwendigen KPIs (Klicks, Kosten, Umsätze, Sales, Neukunden,…) sauber zurückgespielt?
Die in dieser Phase gesammelten Informationen und die definierten Prozesse und Ziele bilden die Basis für die weitere Customer-Journey-Analyse. Spätere Änderungen in den Strukturen und Technologien sind gleichbedeutend mit einem Verlust an Daten, welche dann eventuell nicht in die Analyse einbezogen werden können.
In dieser Phase sollen spezifische Fragestellungen mit Blick auf die Customer-Journey beantwortet werden, z.B.:
- Wie ist die Zusammensetzung der Customer Journeys und Reihenfolge der Kanäle?
- Bis zu wie vielen Kontaktpunkten steigt die Konvertierungswahrscheinlichkeit?
- Welche Kanäle sind typische Vorbereiter/Umwandler?
- Wie ist der zeitliche Abstand zwischen den Kontakten?
- Wie hoch ist der “wahre” ROI von bestehenden Online- und Offline-Maßnahmen?
- Wie wirken sich Display- und TV-Kampagnen auf meine Abverkäufe aus?
- Unterschiedliches Verhalten von Neukunden und Bestandskunden?
- Welche Kampagnen und Kanäle bieten das größte Wachstumspotenzial?
- Wie unterscheidet sich der Kundenlebenszyklus (CLV)?
- …und vieles mehr!
Vorderstes Ziel der Analyse ist die Ableitung eines Modells, welches es uns ermöglicht, unser Marketing-Budget effizient einzusetzen, und so die gesamten Kosten pro Conversion langfristig zu senken. Die in der Analyse-Phase gewonnenen Erkenntnisse sollen in dieser Phase in ein statistisch valides Modell übertragen werden.
Auch wenn am Markt viele verschiedene Modelle diskutiert werden (Stichwort: “Badewanne”), spielen dynamische Attributionsmodelle eine immer größere Rolle. Dabei wird der Informationsgehalt von Metriken wie den Kanälen, dem zeitlichen Abstand, dem ersten/letzten Kontakt, Page-Impressions, Dauer, Assists,Warenkorbhöhe,.. usw individuell in das neue Modell eingearbeitet. Zudem nimmt besonders die Verknüpfungen der Conversion-Daten mit (budgetintensiven) TV- , Print- oder Display-Kampagnen eine immer elementarere Rolle ein, um deren indirekte Wirkung auf meine Abverkäufe korrekt bewerten zu können.
- IST-Analyse Ihrer bestehenden Systematik
- Analyse & Beratung bei der Technologie-Auswahl und Setup
- Vollständige Analyse Ihrer Customer-Journeys
- Ableitung von Handlungsempfehlungen
- Entwicklung eines dynamischen Attributions-Modells
- Ermittlung von Aufschlägen für Display- und TV-Werbung zur Berücksichtigung der indirekten Werbewirkung
- Gezielte Neu-Allokation der Markeintbudgets (CLVs, ROI, Werbewirkung)
- Testing & Optimierung
Haben Sie Interesse an einem gemeinsamen Projekt?