Der entscheidende Unterschied zwischen Attribution und Incrementality im Marketing

Marketingmetriken verstehen: Warum Attribution allein nicht genug ist

Im digitalen Marketingalltag begegnen uns ständig Begriffe wie Attribution (Zuschreibung) und Incrementality (Inkrementalität). Oft werden sie synonym verwendet oder ihre Unterschiede nicht ausreichend beachtet. Dabei ist das Verständnis der feinen, aber entscheidenden Unterschiede zwischen diesen beiden Metriken fundamental für jeden, der Marketingbudgets effizient einsetzen und nachhaltiges Wachstum erzielen möchte.

Attributionsmodelle sind weit verbreitet. Sie helfen uns zu verstehen, welche Berührungspunkte oder Kanäle zu einer bestimmten Konversion beigetragen haben. Ein Kunde kauft ein Produkt, und die Attribution zeigt uns die Reise, die er von der ersten Anzeige bis zum finalen Klick zurückgelegt hat. Eine sehr nützliche Anwendung, keine Frage. Doch sie beantwortet nicht die wichtigste Frage für Geschäftsinhaber: Hätten wir diesen Umsatz auch ohne diese spezifische Marketingmaßnahme erzielt?

Genau hier setzt Incrementality an. Incrementality misst den zusätzlichen oder inkrementellen Wert, den eine Marketingaktivität generiert, der über den Punkt hinausgeht, statt nur zu betrachten, was ohnehin passiert wäre (das sogenannte Basiswachstum). Es geht nicht darum, wer den letzten Klick gemacht hat, sondern darum, ob Ihre Marketingausgabe tatsächlich messbar neues Geschäft generiert hat, das ohne diese Ausgabe nicht entstanden wäre. Die Nichtbeachtung dieses Unterschieds kann unnötige Kosten verursachen und Ihr Marketingbudget ineffizient binden. Lassen Sie uns diesen Unterschied ergründen und aufzeigen, wie Sie durch die Integration beider Perspektiven Ihre Marketingstrategien optimieren und Ihr E-Commerce-Geschäft auf ein neues Level heben können.

Attribution: Was sie leistet und wo ihre Grenzen liegen

Attribution ist seit Langem ein Standardwerkzeug im digitalen Marketing. Sie ermöglicht es, bestimmte Marketingerfolge verschiedenen Kanälen zuzuordnen – sei es der Social-Media-Post, der erste Klick auf eine Anzeige oder der E-Mail-Newsletter, der zur Konversion führte. Modelle wie Last-Click, First-Click, Linear oder U-Shape versuchen, den Wert auf dieser Kundenreise fair zu verteilen.

Diese Modelle liefern wertvolle Einblicke in das Verhalten Ihrer Kunden über verschiedene Touchpoints hinweg. Sie zeigen auf, welche Kanäle im Verkaufstrichter eine Rolle spielen und wie Kunden mit Ihrer Marke interagieren. Für viele Marketingteams ist die Attribution der primäre Maßstab zur Bewertung der Kampagnenleistung. Sie beantwortet die Frage: Welche Kanäle waren an der Konversion beteiligt?

Doch hier liegt auch eine zentrale Schwäche: Attribution misst Korrelation, nicht Kausalität. Ein Kanal mag in der Kundenerfahrung eines konvertierenden Kunden vorhanden gewesen sein, aber hat er die Konversion verursacht oder wäre diese ohnehin passiert? Traditionelle Attributionsmodelle neigen dazu, bestimmte Touchpoints, insbesondere jene am Ende des Trichters, zu überschätzen. Das kann dazu führen, dass Budgets in Kanäle fließen, die zwar sichtbar sind, aber keinen relevanten inkrementellen Umsatz generieren.

Ein Beispiel: Eine Paid-Search-Anzeige erhält oft den Last-Click, obwohl der Kunde die Marke bereits durch eine Brand-Marketing-Kampagne kannte und gezielt danach gesucht hat. Die Attribution schreibt der Anzeige den vollen Wert zu, obwohl ihr inkrementeller Beitrag minimal war. Dieses Übersehen des Basiswachstums führt zu ineffizienten Ausgaben und einer verzerrten Sicht auf die tatsächliche Marketingeffektivität.

Incrementality: Den wahren Wert Ihrer Marketingausgaben messen

Incrementality ist das Gegenstück zur Attribution, das die entscheidende Frage nach dem tatsächlichen Mehrwert einer Marketingmaßnahme beantwortet. Anstatt zu fragen, welche Kanäle beteiligt waren, fragt Incrementality: Wie viel zusätzliches  Business wurde generiert, das ohne diese spezifische Aktivität nicht entstanden wäre?

Diese Metrik konzentriert sich auf die Kausalität. Sie isoliert den Effekt einer einzelnen Kampagne oder eines Kanals, indem sie ihn mit einer Kontrollgruppe vergleicht, die dieser Maßnahme nicht ausgesetzt war. Die Differenz zwischen der Performance der Gruppe, die der Maßnahme ausgesetzt war (Testgruppe), und der Kontrollgruppe ist der inkrementelle Effekt. Dies erfordert oft den Einsatz von kontrollierten Experimenten wie A/B-Tests, Geotests oder sogenannten Ghost Ads, bei denen Anzeigen nur für eine Kontrollgruppe ausgeblendet werden.

Für E-Commerce-Unternehmen ist die Messung der Incrementality besonders wertvoll. Sie offenbart, welche Kampagnen oder Kanäle tatsächlich neuen Umsatz oder neue Kunden bringen und welche lediglich bestehendes Interesse „abgreifen“. Studien und Praxiserfahrungen zeigen eine Steigerung um bis zu 20 % des Marketing-ROIs für die Markeneffektivität, wenn Unternehmen die Incrementality als primären Maßstab für die Marketingeffektivität nutzen. Dies liegt daran, dass sie ineffiziente Ausgaben identifizieren und Budgets gezielt in die Maßnahmen lenken können, die nachweislich zusätzliches Wachstum generieren.

Durch das Verständnis der Incrementality können Sie fundiertere Entscheidungen über die Budgetallokation treffen. Sie erkennen, ob Ihre Ausgaben auf Facebook, Google Ads oder per E-Mail tatsächlich neue Kunden gewinnen oder ob sie hauptsächlich Kunden erreichen, die sowieso gekauft hätten. Dieses Wissen ist der Schlüssel zu effizienterem Marketing und profitablem Wachstum.

Warum Incrementality Ihr Marketingbudget retten kann

Die Gefahr traditioneller Attributionsmodelle liegt in ihrer Tendenz, den Wert einiger Kanäle zu überschätzen. Wenn Ihr Attributionsmodell beispielsweise dem letzten Klick auf eine Brand-Search-Anzeige 100% des Umsatzes zuordnet, obwohl der Kunde Ihre Marke bereits aus anderen Kanälen kannte und gezielt danach gesucht hat, fehlen Ihnen entscheidende Informationen über den wahren Wert der Brand-Marketing-Maßnahmen, die dieses Interesse überhaupt erst geweckt haben.

Diese Fehlbewertung führt dazu, dass Budgets möglicherweise in Kanäle fließen, die laut Attributionsmodell performen, in Wirklichkeit aber nur bestehenden Bedarf bedienen und keinen zusätzlichen Umsatz schaffen. Sie zahlen für Konversionen, die Sie auch ohne diese spezifische Anzeige erhalten hätten. Das ist, als würden Sie Geld ausgeben, um Kunden in Ihr Geschäft zu locken, die ohnehin schon vor der Tür stehen.

Durch die Implementierung von Incrementality-Analysen können Sie solche ineffizienten Ausgaben aufdecken. Sie können testen, ob eine bestimmte Kampagne oder ein Kanal tatsächlich einen messbaren Unterschied im Umsatz oder Kundenwachstum macht, verglichen mit einer Situation, in der diese Maßnahme nicht durchgeführt wurde. Dieses Wissen ermöglicht es Ihnen, Budgets gezielt umzuschichten – weg von Kanälen mit geringer Incrementality, hin zu Maßnahmen, die tatsächlich neues Geschäft generieren.

Die Fokussierung auf Incrementality schützt nicht nur Ihr Marketingbudget vor Verschwendung, sondern gibt Ihnen auch ein klareres Bild davon, welche Strategien und Kanäle wirklich für die langfristige Effizienzsteigerung Ihres Unternehmens relevant sind. Es verschiebt den Fokus von der reinen Aktivität zur tatsächlichen Wirkung.

Incrementality in der Praxis: Methoden und Herausforderungen

Die Messung von Incrementality ist komplexer als die reine Attribution, aber die gewonnenen Erkenntnisse sind umso wertvoller. Es gibt verschiedene Methoden, um den inkrementellen Effekt Ihrer Marketingaktivitäten zu ermitteln:

1. Kontrollierte Experimente (A/B-Tests, Geotests): Dies ist oft der Goldstandard. Sie teilen Ihre Zielgruppe oder geografische Gebiete in eine Testgruppe (die der Maßnahme ausgesetzt ist) und eine Kontrollgruppe (die nicht ausgesetzt wurde) ein. Die Differenz in der Performance liefert den Mehrwert. Beispiel: Zeigen Sie eine neue Anzeigenkampagne nur in bestimmten Regionen (Test) und vergleichen Sie den Umsatz mit ähnlichen Regionen, in denen die Kampagne nicht lief (Kontrolle).

2. Ghost Ads: Hierbei wird eine „Geisterkampagne“ eingerichtet, die technisch läuft und Budget verbraucht, aber die Anzeigen werden nicht tatsächlich ausgeliefert. Die Performance der Gruppe, die die Ghost Ads nicht sieht, kann dann mit der Gruppe verglichen werden, die sie sehen würde, um den inkrementellen Beitrag zu schätzen.

3. Regressionsanalysen und Ökonometrische Modelle: Diese statistischen Methoden versuchen, den isolierten Effekt einer Marketingvariablen zu schätzen, während andere Faktoren konstant gehalten werden. Sie erfordern oft umfangreiche Daten und statistisches Know-how.

4. Natürliche Experimente: Manchmal ergeben sich Situationen, in denen eine Marketingmaßnahme aufgrund externer Faktoren (z.B. technische Probleme, plötzliche Budgetänderung) nur für eine bestimmte Gruppe von Nutzern oder in einem bestimmten Zeitraum ausgesetzt wird. Diese unfreiwilligen „Tests“ können ebenfalls zur Schätzung der Incrementality genutzt werden.

Die Herausforderungen bei der Implementierung von Incrementality liegen oft in der Notwendigkeit präziser Datenerfassung, der Auswahl geeigneter Testmethoden und der statistischen Auswertung. Es erfordert eine datengesteuerte Kultur im Unternehmen und die Bereitschaft, in entsprechende Tools und Know-how zu investieren. E-Commerce-Marken, die Incrementality-Reports und Analysen nutzen, berichten jedoch von einer deutlich besseren Ausrichtung ihrer Marketingstrategien an den tatsächlichen Wachstumsresultaten. Sie können Budgets flexibler anpassen und schnell auf Veränderungen reagieren, um nachhaltiges Wachstum zu sichern.

Fazit: Attribution und Incrementality Hand in Hand für messbares Wachstum

Das Verständnis des Unterschieds zwischen Attribution und Incrementality ist kein akademisches Detail, sondern eine Notwendigkeit für jedes E-Commerce-Unternehmen, das sein Marketingbudget effizient einsetzen und echtes, inkrementelles Wachstum erzielen möchte. Während Attribution eine wertvolle historische Perspektive auf die Customer Journey liefert und zeigt, was passiert ist, beantwortet Incrementality die entscheidende Frage nach dem tatsächlichen Wert und der Kausalität Ihrer Marketingbemühungen.

Die alleinige Fokussierung auf Attribution kann zu fehlgeleiteten Investitionen und einem verzerrten Bild der Marketingeffektivität führen, da sie Korrelation oft mit Kausalität verwechselt und das Basiswachstum ignoriert. Incrementality hingegen ermöglicht es Ihnen, den wahren Mehrwert Ihrer Kampagnen zu messen, ineffiziente Ausgaben zu identifizieren und Ihr Budget dorthin zu lenken, wo es nachweislich neues Geschäft generiert.

Um Ihre Marketingstrategien wirklich zu optimieren, ist die Integration beider Perspektiven der Schlüssel. Nutzen Sie Attribution, um die Touchpoints auf der Kundenreise zu verstehen, aber validieren Sie die tatsächliche Wirkung und den ROI Ihrer wichtigsten Kanäle und Kampagnen durch Incrementality-Messungen. Implementieren Sie regelmäßige Tests, schaffen Sie die notwendige Dateninfrastruktur und fördern Sie eine datengesteuerte Kultur in Ihrem Team.

Unternehmen, die diesen Schritt wagen, profitieren von erhöhter Budgeteffizienz, einem klareren Verständnis ihrer Wachstumstreiber und der Fähigkeit, schneller auf Marktveränderungen zu reagieren. Machen Sie den Unterschied zwischen Attribution und Incrementality zu einem integralen Bestandteil Ihrer Marketinganalyse und sehen Sie, wie Ihr E-Commerce-Geschäft nachhaltig wächst.

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