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Heutzutage werden Marketingentscheidungen längst nicht mehr aus dem Bauch heraus getroffen. Marketer steuern datenbasiert, und damit ist die Messung der Marketing-Performance zu einer der größten Prioritäten in der Marketinglandschaft geworden. Im Laufe der Jahre sind unzählige neue Quellen, Plattformen und Tools hinzugekommen, die versuchen, diese Daten zu interpretieren – jedoch alle mit einer anderen Antwort.
Dies führt eigentlich nur zu mehr Unsicherheit bei Entscheidungen und es entsteht eine neue Form des Bauchgefühls – welchen Quellen vertraut man und welchen nicht? Dabei erhält man immer noch keine Antwort auf die wichtigsten Fragen:
Warum beansprucht die eine Plattform dreimal so viele Credits für eine Konversion wie die andere? Welcher Kanal hat eigentlich für den Umsatzhöhepunkt im letzten Monat gesorgt? Hat diese Offline-Kampagne wirklich zusätzliche Kunden gebracht, oder hätte ich diese Konversionen auch ohne sie gehabt?
Performance-Daten sind über mehrere Systeme verteilt, und jedes System verwendet seine eigene Logik. GA4 zeigt eine Konversionsgesamtzahl, die von dem abweicht, was die Anzeigenplattform beansprucht; die Plattform beansprucht mehr, als das CRM registriert, und in der Zwischenzeit müssen Budgetentscheidungen auf der Grundlage dieser widersprüchlichen Informationen getroffen werden.
Das eigentliche Problem bei der Bestimmung des Marketing-Impacts ist also nicht ein Mangel an Daten oder Messmethoden, sondern das Fehlen eines klaren Rahmens, um zu bestimmen, welche Frage man eigentlich stellt und welche Methode am besten dazu passt.
Warum werden diese Fragen überhaupt gestellt? Das liegt an den vielen Veränderungen in der Landschaft: Die Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Daten hat in den letzten Jahren strukturell abgenommen. Datenschutzgesetze, Consent-Einstellungen und das Verschwinden von Third-Party-Cookies haben zu strukturellen Lücken in Clickstream-Daten geführt, die in traditionellen Berichten nicht sichtbar sind. Individuelles Tracking, die Grundlage vieler gängiger Messmethoden, ist dadurch als Fundament für Entscheidungen weniger zuverlässig geworden.
Gleichzeitig agieren große Anzeigenplattformen als separate Systeme, die Konversionen auf Basis ihrer eigenen Attributionslogik beanspruchen. Das führt zu einem bekannten Muster: Die Summe aller Plattformansprüche übersteigt das tatsächliche Umsatzwachstum. Die Frage, welcher Plattform man vertrauen soll, wird dann schnell zum Ratespiel.
Schlussfolgerungen über Budgets und Kampagnen-Impact werden nun oft auf Basis einer eigenen Arbeitsweise gezogen, wobei ein Marketer bestimmt, welche Plattform (oder welche Kombination davon) am plausibelsten erscheint.
Das Problem ist, dass Entscheidungen, die auf unzuverlässigen Messungen oder undifferenzierten Annahmen basieren, in alle zukünftigen Entscheidungen und damit auch in die Performance selbst durchsickern.
Um zu wissen, welche Quelle oder Methode man konsultieren sollte, muss man zuerst einen Schritt zurücktreten: Was möchte man eigentlich genau wissen? Nicht jede Frage lässt sich mit demselben Ansatz beantworten, und nicht jede Frage zieht man aus derselben Plattform.
So bieten Attributionsmodelle nützliche Informationen für die tägliche Optimierung, nur sagen sie einem nicht ob eine Kampagne etwas verursacht hat oder einfach nur auf dem Weg zu einer Konversion präsent war, die ohnehin stattgefunden hätte. Aber auch strategische Budgetfragen zu Sättigung, dem richtigen Kanalmix oder langfristigen Investitionen werden damit ebenso wenig beantwortet. Dafür benötigt man andere Methoden.
Welche Methoden benötigt man, um seine Fragen zu beantworten?' Mit diesem Gedanken haben wir bei Yellowgrape die Measurement Toolbox: drei komplementäre Methoden, die jeweils unterschiedliche Arten von Fragen beantworten und zusammen ein ganzheitliches Bild Ihrer Marketingaktivitäten zeichnen.
Das Attributionsmodell von Yellowgrape hilft bei der operativen Frage: Wie steuere ich täglich auf Kampagnen- und Kanalebene? Indem es mehrere Datenquellen zusammenführt und auf Backend-Umsatz normalisiert, liefert es ein realistischeres Bild als Last-Click, nutzbar für kontinuierliche Optimierung.
Incrementality Testing beantwortet die kausale Frage: Hat diese Aktivität tatsächlich etwas Zusätzliches gebracht, oder wäre der Umsatz auch ohne sie entstanden? Durch einen kontrollierten Testaufbau messen wir den tatsächlichen Effekt, unabhängig von Plattformlogik oder Attributionsmodellen.
Marketing Mix Modeling gibt Antwort auf die strategische Frage: Welche Kanäle tragen auf Gesamtebene zum Umsatz bei, wie steht es um die Kanalsättigung und wie teile ich mein Budget für die kommende Periode auf? Da MMM mit aggregierten Daten arbeitet und kein individuelles Tracking benötigt, ist es auch in einem Privacy-First-Umfeld eine robuste Grundlage für die Budgetplanung.
Zusammen ergeben sie ein vollständigeres Bild als jede Methode einzeln. Nicht als Ersatz füreinander, sondern als drei Linsen, die jeweils einen anderen Aspekt der Marketingeffektivität beleuchten.
In unserem Webinar am 9. Juli gehen wir näher darauf ein, wie jede Methode Ihre Fragen beantwortet und wie Sie morgen damit beginnen können, Ihre Marketingaktivitäten zuverlässig zu messen.
Möchten Sie am 9. Juli dabei sein? Dann senden Sie eine E-Mail an berend.jonckers@yellowgrape.io.
