Dokumentation Analytics Werkzeugleitfaden

Attributionsmodelle und Lookback-Fenster

Last update: Thu Jul 18 2024 00:00:00 GMT+0000 (Coordinated Universal Time)

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Zuordnung

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Das Attributionskonzept in Adobe Analytics erfordert zwei Komponenten:

Attributionsmodell: Das Modell beschreibt die Verteilung der Konversionen auf die Hits in einer Gruppe. Zum Beispiel Erstkontakt oder Letztkontakt.
Attributions-Lookback-Fenster: Das Lookback-Fenster beschreibt, welche Gruppierungen der Hits für das jeweilige Modell berücksichtigt werden. Beispiel: Besuch oder Besucher.

Attributionsmodelle

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Attributionsmodell

Definition

Verwendungsbereiche

Letztkontakt

100 % werden dem Touchpoint zugeschrieben, der zuletzt vor der Konversion aufgetreten ist.

Das einfachste und gängigste Attributionsmodell. Es wird häufig für Konversionen mit einem kurzen Überlegungszyklus verwendet. Letztkontakt wird häufig durch Teams verwendet, die Suchmaschinen-Marketing verwalten oder Keywords für die interne Suche analysieren.

Erstkontakt

100 % werden dem Touchpoint zugeschrieben, der zuerst im Attributions-Lookback-Fenster angezeigt wird.

Ein weiteres allgemeines Attributionsmodell, das sich für die Analyse von Marketing-Kanälen eignet, die das Markenbewusstsein oder die Kundenakquise ankurbeln sollen. Es wird häufig von Teams für Display- oder Social-Media-Marketing verwendet, eignet sich jedoch auch für das Bewerten der Produktempfehlungseffektivität vor Ort.

Selber Kontakt

100 % werden dem Hit zugeschrieben, bei dem die Konversion erfolgte. Wenn ein Touchpoint nicht bei demselben Hit erfolgt wie eine Konversion, wird er unter „Keine“ zusammengefasst.

Dies ist ein hilfreiches Modell beim Evaluieren des zum Zeitpunkt der Konversion angezeigten Inhalts oder Kundenerlebnisses. Produkt- oder Designteams verwenden dieses Modell oftmals, um die Effektivität einer Seite zu bewerten, auf der die Konversion auftritt.

Linear

Ermöglicht dieselbe Gewichtung für jeden Touchpoint, der vor einer Konversion erfolgte.

Dieses Modell eignet sich für Konversionen mit längeren Überlegungszyklen oder Kundenerlebnissen, für die eine häufigere Kundeninteraktion erforderlich ist. Es wird oft von Teams genutzt, die die Benachrichtigungseffektivität von Apps messen, oder mit abonnementbasierten Produkten verwendet.

U-förmig

Der ersten Interaktion werden 40 % zugeschrieben, der letzten Interaktion 40 %. Die verbleibenden 20 % werden auf alle dazwischen liegenden Touchpoints aufgeteilt. Bei Konversionen mit einem einzigen Touchpoint werden diesem 100 % zugeschrieben. Bei Konversionen mit zwei Touchpoints werden jedem 50 % zugeschrieben.

Ein passendes Modell für diejenigen, die Interaktionen schätzen, die eine Konversion gestartet oder beendet haben, aber dennoch unterstützende Interaktionen erkennen möchten. Die U-förmige Attribution wird oft durch Teams verwendet, die einen ausgeglicheneren Ansatz verwenden, jedoch Kanälen mehr Gewichtung zuteilen möchten, die eine Konversion gestartet oder beendet haben.

J-förmig

Der letzten Interaktion werden 60 % zugeschrieben, der ersten Interaktion werden 20 % zugeschrieben. Die restlichen 20 % werden auf alle dazwischen liegenden Touchpoints aufgeteilt. Bei Konversionen mit einem einzigen Touchpoint werden diesem 100 % zugeschrieben. Bei Konversionen mit zwei Touchpoints der letzten Interaktion 75 % zu geschrieben und der ersten 25 %.

Dieses Modell ist ideal für diejenigen, die Eröffnung und Abschluss priorisieren, sich aber auf den Abschluss konzentrieren möchten. Die J-förmige Attribution wird oft durch Teams verwendet, die einen ausgeglicheneren Ansatz verwenden und Kanälen mehr Gewichtung zuteilen möchten, auf denen eine Konversion abgeschlossen wurde.

Umgekehrtes J

Der ersten Interaktion werden 60 % zugeschrieben, der letzten Interaktion 20 %. Die verbleibenden 20 % werden auf alle dazwischen liegenden Touchpoints aufgeteilt. Bei Konversionen mit einem einzigen Touchpoint werden diesem 100 % zugeschrieben. Bei Konversionen mit zwei Touchpoints der ersten Interaktion 75 % zu geschrieben und der letzten 25 %.

Dieses Modell ist ideal für diejenigen, die Eröffnung und Abschluss priorisieren, sich aber auf die Eröffnung konzentrieren möchten. Die Attribution mit umgekehrtem J wird oft durch Teams verwendet, die einen ausgeglicheneren Ansatz verwenden und Kanälen mehr Gewichtung zuteilen möchten, auf denen eine Konversion begonnen wurde.

Anpassen

Ermöglicht Ihnen die Angabe der Gewichtungen, die Sie für Erstkontakt-Punkte, Letztkontakt-Punkte und dazwischen liegende Touchpoints festlegen möchten. Die angegebenen Werte werden auf 100 % normalisiert, selbst wenn die eingegebenen benutzerdefinierten Zahlen zusammen nicht 100 ergeben. Bei Konversionen mit einem einzigen Touchpoint werden diesem 100 % zugeschrieben. Bei Interaktionen mit zwei Touchpoints wird der mittlere Parameter ignoriert. Die ersten und letzten Touchpoints werden dann auf 100 % normalisiert und die Gewichtung wird entsprechend zugeschrieben.

Dieses Modell ist perfekt für diejenigen, die eine vollständige Kontrolle über ihr Attributionsmodell wünschen und spezielle Bedürfnisse haben, die andere Zuordnungsmodelle nicht erfüllen.

Zeitverfall

Folgt einem exponentiellen Abfall mit einem benutzerdefinierten Parameter für die Halbwertszeit, wobei der Standardwert 7 Tage ist. Die Gewichtung der einzelnen Kanäle hängt von der Zeit ab, die zwischen dem Beginn des Touchpoints und der letztendlichen Konversion verstrichen ist. Die Formel, die zur Bestimmung der Gewichtung verwendet wird, lautet 2^(-t/halflife), wobei t die Zeit zwischen einem Touchpoint und einer Konversion ist. Alle Touchpoints werden dann auf 100 % normalisiert.

Ideal für Teams, die regelmäßig Videowerbung betreiben oder Marketing im Zusammenhang mit Ereignissen mit festem Datum durchführen. Je länger eine Konversion nach einem Marketing-Ereignis erfolgt, desto geringer ist die zugeschriebene Gewichtung.

Beitrag

100 % Gewichtung für alle eindeutigen Touchpoints. Die Gesamtanzahl der Konversionen ist im Vergleich zu anderen Attributionsmodellen überhöht. Durch den Beitrag werden Kanäle dedupliziert, die mehrmals angezeigt werden.

Ausgezeichnet, um zu verstehen, wie häufig Kunden einer bestimmten Interaktion ausgesetzt sind. Medienunternehmen verwenden dieses Modell häufig zur Berechnung der Content Velocity. Einzelhandelsunternehmen verwenden dieses Modell oft, um zu verstehen, welche Teile ihrer Site für die Konversion von entscheidender Bedeutung sind.

Algorithmisch

Verwendet statistische Verfahren, um die optimale Zuordnung für die ausgewählte Metrik dynamisch zu bestimmen.

Nützlich, um das Zuordnungsmodell für Ihr Unternehmen nicht auf Basis vager Annahmen oder unvollständiger Informationen auszuwählen.

Lookback-Fenster

Ein Lookback-Fenster ist der Zeitraum, der für eine Konversion rückblickend bei der Erfassung von Touchpoints berücksichtigt werden sollte. Attributionsmodelle, die der ersten Interaktion mehr Gewicht zuschreiben, sehen bei der Anzeige verschiedener Lookback-Fenster größere Unterschiede.

Besuchs-Lookback-Fenster: Sieht bis zum Beginn eines Besuchs zurück, bei dem eine Konversion stattgefunden hat. Besuchs-Lookback-Fenster sind klein, da sie nicht über den Besuch hinausblicken. Besuchs-Lookback-Fenster berücksichtigen die geänderte Besuchsdefinition in Virtual Report Suites.
Besucher-Lookback-Fenster: Betrachtet alle Besuche bis zum 1. des Monats des aktuellen Datumsbereichs. Besucher-Lookback-Fenster sind groß, da sie viele Besuche umfassen können. Bei der Besucher-Lookback-Funktion werden alle Werte ab dem Monatsanfang des Datumsbereichs des Berichts berücksichtigt. Wenn der Datumsbereich des Berichts beispielsweise zwischen dem 15. September und dem 30. September liegt, liegt der Besucher-Lookback-Datumsbereich zwischen dem 1. September und dem 30. September.

Benutzerdefiniertes Lookback-Fenster: Ermöglicht Ihnen, das Attributionsfenster über den Datumsbereich des Berichts hinaus auf maximal 90 Tage zu erweitern. Benutzerdefinierte Lookback-Fenster werden bei jeder Konversion im Berichtszeitraum ausgewertet. Beispiel: Bei einer Konversion am 20. Februar würde ein Lookback-Fenster von 10 Tagen alle Touchpoints der Dimension vom 10. bis 20. Februar im Attributionsmodell auswerten.

Im Folgenden finden Sie ein Video zu benutzerdefinierten Lookback-Fenstern:

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https://video.tv.adobe.com/v/40039/?quality=12&captions=ger

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https://video.tv.adobe.com/v/40039/?quality=12&captions=ger

Beispiel

Siehe folgendes Beispiel:

Am 15. September gelangt ein Besucher über Paid Search zu Ihrer Site und verlässt sie dann.
Am 18. September gelangt der Besucher erneut über einen Link in sozialen Medien zu Ihrer Site, den er von einem Freund erhalten hat. Er fügt mehrere Artikel zum Warenkorb hinzu, erwirbt aber nichts.
Am 24. September sendet Ihr Marketing-Team eine E-Mail mit einem Coupon für einige der Artikel im Warenkorb. Der Coupon wird angewendet, der Besucher ruft aber mehrere andere Websites auf, um zu sehen, ob andere Coupons verfügbar sind. Er findet einen weiteren über eine Display-Anzeige und kauft dann letztendlich für 50 Euro ein.

Je nach Lookback-Fenster und Attributionsmodell erhalten Kanäle eine unterschiedliche Gewichtung. Im Folgenden finden Sie einige interessante Beispiele:

Bei Verwendung von Erstkontakt und einem Besuchs-Lookback-Fenster betrachtet die Attribution nur den dritten Besuch. E-Mail kam vor Display-Anzeige, sodass E-Mail 100 % des Kaufs von 50 Euro zugeschrieben werden.
Mithilfe von Erstkontakt und einem Besucher-Lookback-Fenster betrachtet die Attribution alle drei Besuche. Paid Search kam zuerst, sodass Paid Search 100 % des Kaufs von 50 Euro zugeschrieben werden.
Bei Verwendung eines linearen Fensters und eines Besuchs-Lookback-Fensters wird die Gewichtung zwischen E-Mail und Display-Anzeige aufgeteilt. Beiden Kanälen werden jeweils 25 Euro zugeschrieben.
Die Gewichtung wird mithilfe eines linearen Fensters und eines Besucher-Lookback-Fensters zwischen Paid Search, Social Media, E-Mail und Display-Anzeige aufgeteilt. Jedem Kanal werden für diesen Kauf 12,50 Euro zugeschrieben.
Mithilfe des J-förmigen Fensters und eines Besucher-Lookback-Fensters wird die Gewichtung zwischen Paid Search, Social Media und Display-Anzeige aufgeteilt.
- Der Display-Anzeige werden 60 %, also 30 Euro, zugeschrieben.
- Paid Search werden 20 %, also 10 Euro, zugeschrieben.
- Die restlichen 20 % werden zwischen Social Media und E-Mail aufgeteilt (jeweils 5 Euro).
Bei Verwendung von Zeitverfall und einem Besucher-Lookback-Fenster wird die Gewichtung zwischen Paid Search, Social Media, E-Mail und Display-Anzeige aufgeteilt. Verwendung der standardmäßigen 7-Tage-Halbwertszeit:
- Abstand von 0 Tagen zwischen Display-Touchpoint und Konversion. 2^(-0/7) = 1
- Abstand von 0 Tagen zwischen E-Mail-Touchpoint und Konversion. 2^(-0/7) = 1
- Abstand von 6 Tagen zwischen Social-Media-Touchpoint und Konversion. 2^(-6/7) = 0.552
- Abstand von 9 Tagen zwischen Paid-Search-Touchpoint und Konversion. 2^(-9/7) = 0.41
- Die Normalisierung dieser Werte führt zu Folgendem:
  - Display-Anzeige: 33,8 %, 16,88 Euro
  - E-Mail: 33,8 %, 16,88 Euro
  - Social Media: 18,6 %, 9,32 Euro
  - Paid Search: 13,8 %, 6,92 Euro

TIP

Andere Konversionsereignisse wie Bestellungen oder benutzerspezifische Ereignisse werden ebenfalls aufgeteilt, wenn die Gewichtung für mehrere Kanäle erfolgt. Wenn beispielsweise zwei Kanäle mit einem linearen Attributionsmodell zu einem benutzerspezifischen Ereignis beitragen, erhalten beide Kanäle 0,5 des benutzerspezifischen Ereignisses. Diese Ereignis-Teilbereiche werden über alle Besuche summiert und dann zur Berichterstellung auf die nächste Ganzzahl gerundet.

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