Google Analytics sagt nicht immer ganz die Wahrheit. Das ist insbesondere beim Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ und den Conversions Deiner Webseite der Fall.
Ich würde sogar so weit gehen, zu behaupten, dass Google Dir schamlos ins Gesicht lügt.
Die Conversions und Deine Zielvorhaben zeigen nur die halbe Wahrheit.
Die sozialen Plattformen funktionieren durchaus und direkte Zugriffe auf Deine Webseite sind nicht die Hauptquelle Deiner Conversions.
Die Zahlen zeigen, wie gesagt, nur die halbe Wahrheit.
Wenn Du nur die letzte Interaktion des Kunden vor dem Kauf in Betracht ziehst, siehst Du nicht das Gesamtbild.
Du nicht einfach einen schnellen Blick auf Deine Zielvorhaben werfen und aus den Zahlen schließen, dass einige Medien besser funktionieren als andere.
Wenn Du Deine Entscheidungen auf diesen Zahlen basierst, machst Du einen großen Fehler.
Was also tun?
Du musst einen genaueren Blick auf die letzte Interaktion Deiner Kunden werfen. Du musst Dir den gesamten Conversion-Prozess anschauen.
Du musst herausfinden, welche Medien die größte und wichtigste Rolle bei der Kundengewinnung spielen, sonst gibst Du womöglich zu viel Geld für Plattformen aus, die zwar für die letzte Interaktion verantwortlich waren, jedoch ansonsten gar keine wichtige Rolle im Gesamtprozess spielen.
Das Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ ist nicht immer zuverlässig.
Ich erkläre Dir jetzt, was zur Fehlinterpretation der Daten führt und wie man das Problem beheben kann.
Was ist das Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ und ist es überhaupt wichtig?
Hier ist die Erklärung zum Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘:
Mit anderen Worten, Google Analytics weist dem letzten Touchpoint des Kunden 100 % des Verkaufs zu.
Hier ist eine Grafik, die zeigt, wie das Attributionsmodell funktioniert:
Die vorherigen Touchpoints des Kunden werden nicht einmal erwähnt. In diesem Fall wird der Verkauf zu 100 % dem Webinar zugewiesen.
Gehen wir einfach mal davon aus, dass Du viel Zeit und Arbeit in organische Werbekampagnen gesteckt hast.
Du hast jede Woche mehrere Blogbeiträge geschrieben und viel Traffic für Deine Webseite generiert.
Dein Traffic ist im Vergleich zum vorherigen Halbjahr um das zehnfache gestiegen, Analytics zeigt jedoch an, dass null Conversions stattgefunden haben.
Jetzt denkst Du, dass all die harte Arbeit umsonst war und glaubst, dass Du das ganze Geld für die Blogbeiträge zum Fenster rausgeschmissen hast.
Google Analytics zeigt, dass alle Conversions über einen direkten Zugriff erfolg sind. Die Nutzer haben also Deine Webseite in den Browser eingegeben und sind dann konvertiert.
Es sieht so aus, als seien die vorherigen Schritte und Kontakte mit dem Kunden in keinerlei Weise für die Conversion verantwortlich. So sieht das Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ in der Praxis aus.
Jetzt weißt Du, was beim Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ passiert, aber warum ist das so wichtig?
Um das zu verstehen, werfen wir zunächst einen Blick auf den typischen Conversion-Trichter, oft auch Kundenreise genannt.
Der Conversion-Trichter besteht in der Regel aus mehreren Schritten. Der Kunde wird sich einem Problem bewusst, er möchte eine Lösung finden, er vergleicht mehrere Produkte, die eine Lösung versprechen, miteinander und trifft dann eine Kaufentscheidung. All diese Schritte finden vor dem Kauf statt.
Sogar das vereinfachte Modell der Kundenreise besteht aus mehreren Schritten.
Jeder Schritt steht in diesem Fall für einen Touchpoint.
Der Kunde wird also nicht plötzlich auf Dein Unternehmen aufmerksam und kauft dann sofort Dein Produkt.
Ein Nutzer würde nicht so mir nichts, dir nichts eine Suchanfrage nach einer “SEO-Agentur” durchführen und diese dann sofort einstellen, oder?
Es gibt also mehrere Touchpoints, die alle in gewisser Weise am Entscheidungsprozess beteiligt sind.
Wahrscheinlich ist der Kunde über eine Suchanfrage zum ersten Mal auf Deiner Webseite gelandet, oder er ist über einen Deiner Blogbeiträge, der in den sozialen Medien geteilt wurde, auf Dich aufmerksam geworden.
Dann hat er vielleicht ein paar Deiner Remarketing-Anzeigen gesehen, ein Formular ausgefüllt und Deinen Lead-Magnaten runtergeladen.
Er hat sich ausführlich mit Deinem Unternehmen und Deinem Angebot beschäftigt und ist dann über einen direkten Zugriff zu einem Kunden geworden.
Er hat keine erneute Google-Suche durchgeführt und auf keinen Social Media Beitrag geklickt. Er hat Deine URL in seinen Browser eingegeben und ist konvertiert.
Hier ist der Conversion-Trichter für dieses Beispiel:
Schritt Nr. 1: Der Nutzer wird über einen Beitrag in den sozialen Medien auf Dein Unternehmen aufmerksam.
Schritt Nr. 2: Der Nutzer liest ein paar Deiner Blogbeiträge.
Schritt Nr. 3: Der Nutzer sieht ein paar Deiner Werbeanzeigen auf Facebook.
Schritt Nr. 4: Er besucht Deine Webseite erneut und füllt ein Formular aus, um den Lead-Magneten herunterzuladen.
Schritt Nr. 5: Er nimmt an einem Deiner Webinare teil.
Schritt Nr. 6: Der Nutzer kauft Dein Produkt und wird zum Kunden.
Es kann oft Wochen dauern, bis ein Nutzer zu einem zahlenden Kunden wird. In diese Zeit kann er dutzende Male mit Deinem Unternehmen in Kontakt kommen.
Darum ist das Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ unzuverlässig, denn es erzählt nicht die ganze Geschichte.
Zum Glück gibt es mehrere Möglichkeiten, um dieses Problem zu lösen. Jetzt zeige ich Dir, wie Du Dir eine komplette Übersicht verschaffen kannst.
Sechs Alternativen zum Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘
Mit dem Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ lassen sich Conversions am besten messen. Diese werden dann dem letzten Touchpoint des Kunden zugeordnet, in den meisten Fällen also ein direkter Zugriff.
Zum Glück gibt es jedoch andere Attributionsmodelle, die man nutzen kann, wenn einem das Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ nicht zusagt.
Hier sind die Attributionsmodelle, die Dir in Google Analytics zur Verfügung stehen.
Bevor ich Dir jedoch zeige, welche Attributionsmodelle sinnvoll sind, will ich erst darauf hinweisen, welche um jeden Preis vermieden werden sollten.
Das Attributionsmodell ‚Erste Interaktion‘.
Hier ist das entsprechende Symbol:
Es ist fast mit dem Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ zu verwechseln.
Es ist diesem auch sehr ähnlich.
In diesem Fall wird der Verkauf jedoch zu 100 % dem ersten Touchpoint des Nutzers zugeordnet.
Wenn der Nutzer über eine Werbeanzeige (PPC) auf Deine Webseite aufmerksam geworden ist, wird der Verkauf dieser Werbeanzeige zugewiesen.
Beim Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ wäre es genau umgekehrt.
Wir sollten also beide Attributionsmodelle meiden, weil sie nicht aussagekräftig genug sind.
Da Du jetzt Bescheid weißt, können wir uns auf die vier verbleibenden Attributionsmodelle konzentrieren.
Hier sind die Modelle, mit denen Du die wahren Gründe hinter einer Conversion auf Deiner Webseite ermitteln kannst.
1. Attributionsmodell ‚Linear‘
Dieses Attributionsmodell gehört, meiner Meinung nach, zu den besten Modellen, wenn man herausfinden will, welche Quellen und Medien beim Conversionprozess eine wichtige Rolle spielen.
Du kannst nicht der letzten Interaktion des Kunden den gesamten Erfolg zuschreiben, denn dann erfährst Du nichts über die sog. Kundenreise des Nutzers.
Du weißt nur, wie der Kunde auf Dich aufmerksam wurde oder wann er Dein Produkt gekauft hat, der Rest muss dann geraten werden.
Mit dem Attributionsmodell ‚Linear‘ kannst Du herausfinden, auf welche Kanäle Du Dein Werbebudget verteilen musst.
Das Modell sieht so aus:
Das Modell weißt jedem Touchpoint im Conversion-Pfad denselben Wert für den Verkauf zu.
In diesem Fall würden PPC-Werbung, Newsletter und die sozialen Medien jeweils gleichermaßen am Erfolg beteiligt werden.
Dieses Modell zeigt Dir den Werdegang und Prozess des Kunden vor dem Kauf.
Jeder Touchpoint spielt eine wichtige Rolle im Conversionprozess.
Wenn der Kunde nicht über einen Beitrag in den sozialen Medien auf Dein Unternehmen aufmerksam geworden wäre oder Deinen Blog nicht lesen würde, dann hätte er Dein Produkt nicht gekauft.
Jeder Kontakt mit Deinem Unternehmen nimmt Einfluss auf die Kaufentscheidung Deiner Kunden.
Du kennst das Gerücht, dass man mit Social Media keine Kunden gewinnen kann.
Das ist falsch. Leute, die das behaupten, nutzen mit Sicherheit das falsche Attributionsmodell, das ihnen nicht zeigt, ob der Kunde vor dem Kauf in den sozialen Medien mit ihren Unternehmen interagiert hat.
Ich meine, denk mal darüber nach.
Wie oft bittest Du Deine Fans auf Twitter Dein Produkt zu kaufen? Wie oft teilst Du Dein Produkt auf Facebook? Wahrscheinlich gar nicht.
Ich mache das jedenfalls nicht. Twitter ist einfach nicht der geeignete Ort für sowas.
Das heißt aber nicht, dass Twitter keine wichtige Rolle im Kundengewinnungsprozess spielt.
Es heißt nicht, dass die sozialen Medien keine Auswirkungen auf die Kundengewinnung haben.
Aus diesem Grund macht das Attributionsmodell ‚Linear‘ aus meiner Sicht viel Sinn.
Es zeigt mir, welche Kanäle bei der Kundengewinnung eine Rolle spielen und was funktioniert.
Um dieses Attributionsmodell zu nutzen, musst Du Google Analytics aufrufen und im Bereich „Conversions“ unter „Multi-Channel-Trichter“ auf „Modellvergleichstool“ klicken.
Wähle jetzt “Linear” aus.
Scroll nach unten, um einen Blick auf die Tabelle, die alle Kanäle und Quellen enthält, zu werfen.
“Direkt” steht noch immer ganz oben. Kannst Du Dir vorstellen, wie das Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ aussieht?
In diesem Fall würden alle Conversions den direkten Zugriffen zugeordnet werden. Warum? Wenn der Kunde bereits mit Deinem Unternehmen und Deinen Angebot vertraut ist, dann sucht er nicht auf Google nach Dir.
Er gibt Deine Webseite direkt in den Browser ein!
Wenn Du Dir einen besseren Überblick verschaffen willst, solltest Du die primäre Dimension ändern.
Mit dem Attributionsmodell ‚Linear‘ kannst Du herausfinden, welche Kanäle an der Conversion beteiligt waren, doch leider weißt es den direkten Zugriffen noch immer zu viel Wichtigkeit zu.
Hier ist ein weiteres Modell, mit dem Du dieses Problem überwinden kannst.
2. Attributionsmodell ‚Letzter indirekter Klick‘
Um die Probleme zu umgehen, die bei den Attributionsmodellen ‚Letzte Interaktion‘ und ‚Linear‘ oft auftreten, musst Du das Modell ‚Letzter indirekter Klick‘ nutzen.
Bei diesem Modell wird der direkte Traffic komplett außen vor gelassen.
Hier ist das entsprechende Symbol:
Mit diesem Attributionsmodell kannst Du die direkten Zugriffe herausfiltern.
Der Verkauf wird zu 100 % dem letzten Kanal zugeordnet, über den der Kunde vor der Conversion auf Deine Webseite gelangt ist.
Die direkten Zugriffe sind nicht wirklich aussagekräftig.
Sie zeigen Dir nur, dass bereits markenbewusste Nutzer konvertieren, weil diese vor dem Kauf Deine Webseite in den Browser eingeben.
Aber wie sind diese Nutzer zu markenbewussten Nutzern geworden? Welche Kanäle waren am Verkauf beteiligt? Welche Prozesse spielen eine entscheidende Rolle im gesamten Prozess?
Das alles kannst Du mit den Attributionsmodell ‚Letzter indirekter Klick‘ herausfinden.
Öffne dafür wieder das Modellvergleichstool in Google Analytics und wähle dieses Mal “Letzter indirekter Klick“ aus.
Schau mal was passiert, wenn ich dieses Attributionsmodell auswähle:
Jetzt sehe ich, dass die organische Suche für einen Großteil meiner Conversionen verantwortlich ist!
Woher weiß ich das? Nun, ich weiß, dass meine Conversionen fast ausschließlich „direkt“ wären, wenn ich ‚Letzte Interaktion‘ auswählen wurde.
Ich will aber wissen, wie die Kunden auf meine Webseite gelangt sind und meine Marke entdeckt haben.
Ich möchte wissen, welches Medien direkt vor dem Verkauf Einfluss auf die Kaufentscheidung genommen hat.
Dafür benutze ich das Attributionsmodell ‚Letzter indirekter Klick‘. Jetzt weiß ich, dass meine Kunden über meine Inhalte und die organische Suche auf mein Angebot aufmerksam werden und diese maßgeblich am Endergebnis beteiligt sind.
3. Attributionsmodell ‚Positionsbasiert‘
Das Attributionsmodell „Positionsbasiert“ versorgt Dich mit weiteren hilfreichen Informationen, die genutzt werden können, um herauszufinden, welche Kanäle eine wichtige Rolle im Conversionprozess gespielt haben.
Da das Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ nicht zuverlässig ist, brauchst Du aussagekräftige Daten.
Beim Attributionsmodell ‚Positionsbasiert‘ werden der ersten und der letzten Interaktion jeweils 40 % zugeordnet, während die verbleibenden 20 % gleichmäßig auf die dazwischenliegenden Interaktionen verteilt werden.
So sieht das Modell in der Praxis aus:
Nehmen wir einfach mal an, dass der Kunde zum ersten Mal über eine Werbeanzeige auf Google auf Dein Angebot aufmerksam wurde.
Dieser Touchpoint ist demnach zu 40 % am Verkauf beteiligt.
Dann hat der Kunde in den sozialen Medien oder über die organische Suche mit Deinem Angebot interagiert. Diesen Kanälen wird jetzt jeweils 10 % zugeordnet, also 20 % insgesamt.
Der Kauf kam dann letztendlich über den E-Mail-Newsletter zustande, dem dann wiederum 40 % des Erfolges zugeordnet werden.
Mit diesem Attributionsmodell kannst Du Dir einen noch besseren Überblick über die Kanäle und deren Rolle im Kaufprozess verschaffen.
Wähle das Attributionsmodell in Google Analytics aus.
Jetzt siehst Du den ersten und den letzten Touchpoint Deiner Kunden vor dem Kauf.
In meinem Fall sind es die organische Suche und der direkte Traffic.
Der bezahlen Suche, Referral und Remarketing werden jeweils gleiche Anteile am Erfolg zugeschrieben.
Meine Remarketing-Anzeigen sind zwar nicht direkt an der Kundengewinnung beteiligt, spielen jedoch eine wichtige Rolle im Prozess und der Stärkung des Markenbewusstseins.
Referrals bringen zwar keine Kunden, schicken diesen jedoch auf meine Webseite.
Ich nutze dieses Attributionsmodell, um herauszufinden, welche Kanäle (erste und letzte Interaktion) maßgeblich an der Kundengewinnung beteiligt sind und um die Zwischenschritte zu verstehen.
Mit diesem Modell kannst Du herausfinden, wie Deine Conversions zu Stande kommen.
4. Attributionsmodell ‚Zeitverlauf‘
Jetzt fehlt noch das Attributionsmodell ‚Zeitverlauf‘.
Bei diesem Modell wird den Touchpoints der größte Wert zugeordnet, die zeitlich dem Verkauf oder der Conversion am nächsten sind.
Die anderen Touchpoint werden aber trotzdem berücksichtigt.
Hier ist eine Grafik, die zeigt, wie das Modell funktioniert:
Ich möchte Dir dazu jetzt ein Beispiel geben.
Nehmen wir mal an, dass Du viel organischen Traffic gewinnst. Die Nutzer lieben Deine Blogbeiträge.
Dann schaltest Du Remarketing-Kampagnen auf Facebook und verschickst Newsletter.
Die Wochen ziehen ins Land und nichts passiert. Keine Conversions, keine neuen Kunden.
Doch dann, plötzlich, klickt ein Nutzer auf einen Deiner Beiträge in den sozialen Medien und kauft Dein Produkt.
Beim Attributionsmodell ‚Zeitverlauf‘ wird dem direkten Zugriff und den sozialen Medien ein Großteil des Erfolg zugewiesen, jedoch ohne die anderen Kanäle, die ebenfalls am Verkauf beteiligt waren, zu vernachlässigen.
Das Modell ermöglicht eine ausführlichere Analyse, weil es den Kanälen, die zeitlich näher an der Conversion liegen, einen größeren Wert zuweist.
Klick auf “Zeitverlauf”, um dieses Attributionsmodell auszuwählen.
Hier ist das Ergebnis:
Der organischen Suche und den direkten Zugriffen wird ein höherer Wert zugewiesen, weil diese zeitnah erfolgt sind.
Die bezahlte Suche, Referrals, sozialen Medien und Remarketing werden jedoch ebenfalls berücksichtigt.
Mit diesem Attributionsmodell kannst Du Dir einen kompletteren Überblick verschaffen und herausfinden, wo Dein Werbebudget eingesetzt werden sollte.
Wenn Du ein anderes Attributionsmodell benutzen würdest, könntest Du schnell dem Irrglauben verfallen, dass Remarketing, Social Media und PPC-Werbung nicht funktionieren.
Da sie nicht in direkter Weise am Verkauf beteiligt waren, würdest Du weniger Geld in diese Kanäle investieren, obwohl sie eine kritische Rolle im Verkaufsprozess gespielt haben.
Das Attributionsmodell ‚Zeitverlauf‘ zeigt Dir, wie die Kunden über einen längeren Zeitraum mit Deinem Unternehmen und Deiner Marke interagieren.
5. Mehrere Modelle miteinander vergleichen
Jetzt müssen wir das neu gewonnenen Wissen einem Praxistest unterziehen.
Mit den Attributionsmodellen kann man zwar Daten sammeln, diese sind aber nicht immer aussagekräftig.
Da auch Daten nicht perfekt sind, kannst Du Dich nicht ausschließlich auf eins dieser Attributionsmodelle verlassen. Du musst die Daten mehrerer Modelle miteinander vergleichen, um Dir einen besseren Überblick zu verschaffen.
Öffne Google Analytics und wähle dann im “Modellvergleichstool” zwei Attributionsmodelle aus.
Die untere Tabelle zeigt, wie die ausgewählten Modelle im Vergleich miteinander abschneiden.
‚Zeitverlauf‘ und ‚Linear‘ sind sich recht ähnlich, da beide Modelle alle Kanäle berücksichtigen.
Da diese Daten allein nicht aussagekräftig genug sind, müssen wir alle Attributionsmodelle berücksichtigen.
Jetzt fügen wir die Attributionsmodelle ‚Positionsbasiert‘ und ‚Letzte indirekter Klick‘ dem Vergleich hinzu.
Die Daten zeigen mir Folgendes:
Und was heißt das jetzt? Anhand der neuen Auswahl kann ich erkennen, dass mehr Conversions über die organische Suche und Remarketing zustande kommen.
Wenn die direkten Zugriffe aus der Gleichung entfernt werden, kann ich sehen, dass auch Remarketing und organische Zugriffe am Verkauf beteiligt sind.
Das sagt mir wiederum, dass diese Kanäle maßgeblich am Verkauf beteiligt und somit wichtig sind.
Indem man unterschiedliche Attributionsmodelle miteinander vergleicht, kann man erkennen, welche Kanäle am Gesamtprozess beteiligt sind und Dinge erkennen, die man sonst vielleicht übersehen hätte.
Mit dieser Strategie kannst Du tiefer in die Daten von Google Analytics eintauchen und herausfinden, welche Kanäle ihre Zeit und ihr Geld wert sind.
Wenn Du herausfindest, dass ein Kanal nicht am Verkaufsprozess beteiligt ist, solltest Du weder Zeit noch Geld mit diesem Medium verschwenden.
Wenn dieser Kanal nicht mal im linearen Attributionsmodell auftaucht, ist er nutzlos.
Also, nicht vergessen, das Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ ist nicht zuverlässig. Du musst tiefer in die Daten von Google Analytics eintauchen, wenn Du Deine Ergebnisse verstehen willst.
6. Nutze ein CRM-System für eine komplette Datenübersicht
Wenn alle Stricke reißen und Du einfach nicht herausfinden kannst, wie die Conversions Zustandekommen, hast Du noch eine letzte Chance.
In diesem Fall musst Du auf ein CRM-System, z. B. HubSpot, zurückgreifen.
HubSpot versorgt Dich mit vielen hilfreichen Daten und Statistiken.
Es zeigt jeden Schritt, den ein Nutzer vor dem Kauf tätigt.
Es sagt also nicht einfach, dass der Lead-Magnet für Verkauf verantwortlich war, es zeigt Dir auch alle anderen Schritte, die vor dem Lead-Magneten stattgefunden haben.
HubSpot ist der heilige Gral der Kundengewinnung.
Es macht keinen Sinn Geld in eine Werbekampagne zu investieren und sich dann über die niedrige Conversion-Rate zu wundern, weil diese wahrscheinlich gar nicht so gering ausfällt.
Wenn Du eine Werbekampagne für eine Hotelkette schaltest, würdest Du im Normalfall viele neue Kunden erwarten.
Das ist aber nicht immer das Fall. Ich meine, wie viele Hotels vergleichst Du miteinander, bevor Du eins buchst?
Ich verbringe mindestens fünf Minuten mit der Suche und vergleiche in dieser Zeit bis zu 15 Hotels miteinander.
Ich klicke zwar auf die Werbeanzeige, führe die Buchung aber nicht sofort durch, komme aber vielleicht später auf das Angebot zurück, indem ich die URL direkt in den Browser eingebe.
Hast Du jetzt verstanden, warum der gesamte Prozess wichtig ist? Mit HubSpot kannst Du den gesamten Conversionprozess betrachten.
Hier ist einer der ausführlichen Berichte zur Lead Attribution:
Man kann sofort erkennen, dass die Kanäle organische Suche, direkter Traffic, E-Mail-Marketing und weitere maßgeblich am Prozess beteiligt sind.
Auf HubSpot findest Du alle wichtigen Daten.
Darüber hinaus zeigt Dir das Tool, wie die jeweiligen Kanäle und Medien am Kaufprozess beteiligt waren.
Das ist aber noch nicht alles. Zu meinen Lieblingsfunktionen in Bezug auf das CRM-System von HubSpot und die Attributionsmodellierung gehört die Möglichkeit herauszufinden, welche Links am Kaufprozess beteiligt waren.
Ich kann auf einen Blick erkennen, welche Blogs neue Kunden auf meine Webseite geschickt haben.
Wenn ein Artikel an der Kundengewinnung beteiligt war, kann ich sehen, welche Rolle dieses Medium im Gesamtprozess gespielt hat.
Falls Du keine geeigneten Daten auf Google Analytics finden kannst, solltest Du HubSpot (oder ein anderes CRM-System) kaufen.
Ohne ein CRM-System ist das Sammeln aussagekräftiger Daten fast unmöglich. Kostenlose Systeme bieten oft nur oberflächliche Daten, mit einem CRM-System kannst Du Deine Kundendaten jedoch gezielt auswerten.
Nutze also nicht ausschließlich Google Analytics, um Deine Verkaufsdaten zu analysieren und Entscheidungen zu treffen.
Fazit
Google Analytics ist nicht immer zuverlässig.
Das gilt nicht nur für Traffic oder Interaktionen, es gilt auch für Conversions.
Google Analytics weißt oft der letzten Interaktion des Nutzers vor dem Kauf den gesamten Erfolg zu und das kann zu Problemen führen.
Mal angenommen, Du investierst viel Geld in PPC-Werbung, schaltest aber keine Werbung in den sozialen Medien.
Dann siehst Du, dass Deine PPC-Anzeigen nicht gut konvertieren. Google Analytics zeigt, dass die Kunden über direkte Zugriffe und Social Media Zustandekommen.
Aufgrund dieser Daten würdest Du jetzt wahrscheinlich weniger Geld in PPC-Werbung investieren und es lieber für Social-Media-Kampagnen ausgeben. Dann stellst Du plötzlich fest, dass Du jetzt gar keine Kunden mehr gewinnst.
Was ist passiert? Du hast das Attributionsmodell ‚Letzte Interaktion‘ benutzt und nicht erkannt, dass die PPC-Kampagne Traffic auf Deine Webseite geschickt hat, der später zu zahlenden Kunden wurde.
Google Analytics zeigt Dir nur die halbe Wahrheit und darum ist die Attributionsmodellierung ist mit Vorsicht zu genießen.
Zum Glück gibt es eine Lösung für dieses Dilemma.
Fang am besten mit dem Attributionsmodell ‚Linear‘ an. Es zeigt Dir, welche Kanäle am Verkauf beteiligt waren.
Wirf dann einen Blick auf das Attributionsmodell ‚Letzter indirekter Klick‘, um die direkten Zugriffe aus der Gleichung zu entfernen.
Mit dem Attributionsmodell ‚Positionsbasiert‘ kannst Du herausfinden, welches der erste und der letzte Touchpoint des Kunden ist, ohne die anderen Schritte, die auch am Prozess beteiligt sind, zu vernachlässigen.
Mit dem Attributionsmodell ‚Zeitverlauf‘ siehst Du, welche Kanäle zeitnah vor dem Verkauf am Endergebnis beteiligt waren.
Und wenn alle Stricke reißen, kannst Du mehrere Attributionsmodelle miteinander vergleichen oder ein CRM-System, beispielsweise HubSport, kaufen, um Zugriff auf weitere Daten zu erhalten.
Mit den neu gewonnenen Erkenntnissen und Daten musst Du mehr herumraten sondern kannst endlich erkennen, welche Kanäle maßgeblich an der Kundengewinnung beteiligt sind.
Wie nutzt Du die Attributionsmodellierung, um aussagekräftige Daten zu sammeln?
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