Erfolgreiche Marketing-Attribution: Wie datengestützte Modelle (MTA, MMM) die richtigen Entscheidungen ermöglichen
In einer zunehmend vernetzten und datengesteuerten Geschäftswelt gewinnt die exakte Zuordnung von Marketingmaßnahmen - die sogenannte Attribution - immer mehr an Bedeutung. Unternehmen sehen sich mit der Herausforderung konfrontiert, die Wirkung ihrer Marketingaktivitäten auf verschiedene Touchpoints präzise zu messen. Hier kommen datengestützte Attributionsmodelle wie Multi-Touch Attribution (MTA) und Marketing Mix Modeling (MMM) ins Spiel. Dieser Artikel erläutert die Unterschiede, Einsatzmöglichkeiten und Auswahlkriterien dieser beiden Ansätze, damit Sie die passende Methode für Ihre Geschäftsziele wählen können.
Was sind datengestützte Attributionsmodelle?
Attributionsmodelle dienen dazu, die Effektivität einzelner Marketingkanäle und -maßnahmen messbar zu machen. Die wichtigsten datengestützten Ansätze sind:
- Multi-Touch Attribution (MTA): Betrachtet die komplette Customer Journey und weist den verschiedenen Kontaktpunkten prozentuale Anteile am Erfolg (z. B. Kaufabschluss) zu.
- Marketing Mix Modeling (MMM): Analysiert, welchen Beitrag unterschiedliche Marketing- und Vertriebskanäle sowie externe Faktoren, wie Saison oder Wettbewerbsaktivitäten, zum Gesamterfolg leisten.
Beide Methoden stützen sich auf umfangreiche Datenanalysen und erlauben eine differenziertere Erfolgsmessung als klassische, regelbasierte Modelle wie das Last-Click-Modell.
Multi-Touch Attribution (MTA): Der Fokus auf die Customer Journey
Das MTA-Modell verfolgt die komplette Kundenreise - von der ersten Werbeeinblendung bis zum tatsächlichen Kauf oder gewünschten Ziel. Dabei werden alle Interaktionen auf den verschiedenen Kanälen (z. B. E-Mail, Social Media, Suchmaschinen, Display-Werbung) erfasst und je nach Modell (linear, zeitverlaufbasiert, datengestützt) anteilig dem Geschäftserfolg zugeordnet.
Vorteile von MTA
- Präzise Auswertung individueller Kontaktpunkte in digitalen Kanälen
- Ermöglicht gezieltes Budget-Management auf Touchpoint-Ebene
- Liefert Insights zur Customer Journey auf Benutzerbasis
Herausforderungen bei der Umsetzung von MTA
- Technisch anspruchsvoller Implementierungsaufwand (Tracking, Datenintegration)
- Hoher Bedarf an Datenschutz und Consent-Management (DSGVO, Cookies)
- Schwierigkeiten bei kanalübergreifender (online/offline) Attribution
Marketing Mix Modeling (MMM): Strategische Auswertung auf Aggregatebene
Marketing Mix Modeling basiert auf statistischen Analysen (z. B. Regressionsanalyse), die Verkaufserfolge mit verschiedenen internen und externen Einflussfaktoren in Verbindung bringen. MMM betrachtet längerfristige, aggregierte Daten - typischerweise auf Wochen- oder Monatsbasis. Neben digitalen Marketingmaßnahmen werden häufig auch klassische Medien, Preisaktionen oder saisonale Effekte einbezogen.
Vorteile von MMM
- Berücksichtigt Online- und Offline-Kanäle sowie externe Einflussfaktoren
- Nützlich bei eingeschränkter Datenerhebung auf Einzelpersonenebene (z. B. durch Datenschutzauflagen)
- Ermöglicht strategische Planung und Szenarioanalysen ("Was wäre wenn. . . ? ")
Herausforderungen beim Einsatz von MMM
- Geringere Granularität - Attribution erfolgt auf aggregierter Ebene, kein Detailblick auf einzelne Touchpoints
- Abhängigkeit von historischen, sauberen und ausreichend langen Datenreihen
- Weniger flexibel bei kurzfristigen Kampagnensteuerungen
Die richtige Auswahl: Wann ist MTA, wann MMM sinnvoll?
Die Wahl des passenden Modells hängt von verschiedenen Geschäftsanforderungen und Rahmenbedingungen ab. Im Folgenden finden Sie praxisorientierte Leitlinien:
- MTA eignet sich besonders für:
- Unternehmen mit hohem Digitalisierungsgrad und umfangreicher Customer-Journey-Datenbasis
- Direktem, nachverfolgbarem Online-Vertrieb
- Fokus auf Performance-Marketing und kurzfristige Conversion-Optimierung
- MMM ist ratsam bei:
- Multikanal- oder Omnichannel-Strategien mit signifikanter Offline-Komponente (z. B. Handel, TV-Marketing)
- Stark fragmentierten oder anonymisierten Kundendaten
- Langfristiger, strategischer Budgetallokation und Auswertung von saisonalen sowie externen Effekten
- Kombinierte Modelle: Viele fortgeschrittene Unternehmen kombinieren beide Ansätze, um Synergien optimal zu nutzen - MTA liefert operative Insights, MMM unterstützt strategische Steuerung.
Schlüssel-Anforderungen für die Implementierung
- Datenqualität: Beide Modelle erfordern valide, zusammengeführte Daten aus allen relevanten Kanälen. Deshalb sind Datenintegration und Datenhygiene zentrale Voraussetzungen.
- Technische Infrastruktur: Neben Tracking-Lösungen und fortgeschrittenen Analysetools wie Data Management Platforms oder Business Intelligence-Systemen braucht es verlässliche Schnittstellen zur Datenzusammenführung.
- Kompetenz im Data Science-Bereich: Spezialisierte Analytiker*innen und Entwickler*innen sind notwendig, um Modellierung, Interpretation und Optimierung zu steuern.
- Rechtliche Compliance: Datenschutz, insbesondere im Rahmen der DSGVO, muss von Anfang an mitgedacht und technisch wie organisatorisch sichergestellt werden.
Best Practices bei der Auswahl des Modells
Die folgende Checkliste hilft Ihnen bei der Auswahl des passenden Attributionsmodells für Ihr Unternehmen:
- Definieren Sie Ihre Marketingziele (operativ vs. strategisch, digital vs. kanalübergreifend)
- Prüfen Sie, welche Datenquellen in welcher Tiefe und Qualität zugänglich sind
- Bewerten Sie technische, personelle und finanzielle Ressourcen realistisch
- Beziehen Sie Stakeholder aus Marketing, IT, Data Science und Legal/DSGVO von Anfang an ein
- Erwägen Sie den schrittweisen Rollout von MTA/MMA-Piloten, um frühzeitig Learnings zu sammeln
Ausblick: Der Weg zu effektiver, zukunftssicherer Attribution
Mit der zunehmenden Reglementierung im Datenschutz und der Herausforderung, Kundendaten kanalübergreifend sauber zu verknüpfen, gewinnt vor allem die Kombination aus datengetriebenen Modellen, intelligenter Technik und fundiertem Fachwissen an Bedeutung. Unternehmen, die diese Expertise aufbauen oder gezielt mit externen Partnern zusammenarbeiten, sichern sich einen nachhaltigen Wettbewerbsvorteil in ihrer Marketingsteuerung.
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