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Dieses Video beantwortet:
Wie die verschiedenen Attributionsmodelle in Klar funktionieren & wie sie Bestellungen den Touchpoints/Kanälen zuordnen
Welches Attributionsmodell wann verwendet werden sollte
Attributionsmodelle erklärt
Wir betrachten diese spezifische Customer Journey, um die Attributionsmodelle durchzugehen:
Statische Attributionsmodelle
Letzter Kontakt - der letzte Touchpoint erhält den gesamten Wert -> 100% E-Mail-Automatisierung in diesem Fall
Erster Kontakt - der erste Touchpoint erhält den gesamten Wert -> 100% TikTok in diesem Fall
Linear - jeder Touchpoint erhält den gleichen Anteil am Gesamtwert -> 20% für jeden der 5 Touchpoints
U-förmig - der erste und letzte Touchpoint erhalten etwas mehr, andere Touchpoints dazwischen erhalten weniger, aber einen gleichmäßig verteilten Teil des Wertes -> 30% TikTok, je 13% Facebook Paid, Influencer und Branded Paid Search, 30% E-Mail-Automatisierung
Einzigartig - voller Wert für jeden Touchpoint -> 100% TikTok, 100% Facebook, 100% Influencer, 100% Branded Paid Search, 100% E-Mail-Automatisierung
Dynamische Attributionsmodelle (Klar unique)
Datengesteuert - dynamische Neuverteilung des Wertes von Touchpoints basierend auf der auf der Seite verbrachten Zeit, der Nutzerabsicht, dem Kanaltyp, der Reihenfolge der Kanäle und Zeitverzögerungen sowie auch Zero-Party-Daten wie Rabattcodes und Antworten aus Umfragen nach dem Kauf (PPS)
Wenn der in den Zero-Party-Daten erwähnte Touchpoint (in einem Rabattcode oder einer PPS-Antwort) noch nicht in der Journey vorhanden ist, fügen wir einen neuen Touchpoint hinzu und fügen ihn als letzten oder ersten Touchpoint zur Journey hinzu
Marketing-Mix-Modell (aufbauend auf dem datengesteuerten Modell) - Berücksichtigung von Korrelationen zwischen Kanälen und Neuverteilung von Branded/Direct Traffic auf die ursprüngliche Quelle, wo die Nachfrage generiert wurde, basierend auf einem Machine-Learning-Algorithmus
PPS-Antworten, Korrelationen der Auswirkungen von Ausgaben, Impressionen und Engagement auf den Branded Traffic und die Conversions
Wann welches Attributionsmodell verwenden?
Einzigartig: kann für die tägliche Optimierung nützlich sein, "welche Creatives haben eine Art von Auswirkung auf eine Conversion"
Wir würden nicht empfehlen, sich auf die anderen statischen Modelle zu verlassen, da die Realität weitaus dynamischer und unschärfer ist
Datengesteuert in Kombination mit dem Marketing-Mix-Modell: gibt dir ein Verständnis dafür, welche Marketingkanäle tatsächlich Conversions fördern -> um das Marketingbudget den Kanälen zuzuweisen, die in der User Journey am relevantesten & effektivsten sind
MMM besonders nützlich für kurze User Journeys, die hauptsächlich von Branded/Direct-Kanälen angetrieben zu werden scheinen (basierend auf beobachtbaren Klicks)
Berücksichtigung von Dingen, die keinen "Touchpoint" generieren, wie Mundpropaganda als neuer Kanal (hauptsächlich über PPS)
Neuverteilung von Direct / Branded Traffic auf die ursprüngliche Quelle, in der die Nachfrage generiert wurde
-> Verstehen, was die wirkliche Auswirkung meiner Marketingkanäle ist und welche von ihnen tatsächlich Conversions fördern
-> Beste Option zur Zuweisung des Marketingbudgets, da sie alles berücksichtigt