Die Messbarkeit des Internets und ihre Tücken

Der Schlüssel liegt darin, den Online-Kauf der korrekten Werbemaßnahme zuzuordnen. Doch ganz unterschiedlich sind die Wege, die ein User vor einem Kauf zurücklegt. Der eine kauft nach nur einem Klick, der andere nach dem Motto “Sehen-Gefallen-Klicken-Kaufen” und wieder ein anderer sucht, findet, sucht weiter, vergleicht, sucht wieder, findet nichts und kehrt zurück zum ersten Suchergebnis – aber diesmal per Bookmark. Als Werbetreibender fragt man sich, welche Werbemaßnahme den User zum Käufer gemacht hat? Oder spielen hier mehrere Disziplinen zusammen? Und spielt etwa auch die Reihenfolge der Kanäle (Banner, InText, E-Mail, etc.) eine Rolle, mit der der User Kontakt hatte? Eines wird schnell klar: Nur den letzten Klick zu bewertet, das letzte Cookie heranzuziehen, ist inadäquat – das vielfach geltende “Last-Cookie-Counts-Prinzip” trägt der Realität im Netz keine Rechnung. Es verschenkt den Vorteil der Messbarkeit.

So unübersichtlich die Realität sich auch präsentiert, mit der richtigen Software ist sie nachvollzieh- und messbar! Das Konzept der Customer Journey bildet den Weg des Users vom Nichtkunden zum Käufer (Konversion) ab. Im Gegensatz zum “Last-Cookie-Counts-Prinzip” wird hier geschaut, ob es eine Kontakthistorie gibt, die für den gesamten Entscheidungs- und Kaufprozess vielleicht von ausschlaggebender Bedeutung ist.

Die “Last-Cookie-Counts-Brille”

Wenn sich ein Werbetreibender nur auf den letzten Cookie konzentriert, kann es im schlimmsten Fall passieren, dass sich gerade die falschen Maßnahmen und Kanäle als ungemein relevant darstellen und man noch mehr Budget und noch mehr Ressourcen in sie steckt. Ein Teufelskreis beginnt: Der User wundert sich über noch mehr merkwürdige Banner, ganze Werbeseiten oder komische Suchergebnisse; währenddessen der Werbetreibende glaubt, durch richtigen Budgeteinsatz sein Werbepotenzial optimal auszunutzen. In Wahrheit aber lässt er die tatsächlich wirksamen Maßnahmen außer Acht und blickt auch künftig durch die verzerrende “Last-Cookie-Counts-Brille”.

Die finanziellen Folgen

Wenn der Kauf nicht korrekt einer Maßnahme zuzuordnen ist, hat dies auch Folgen für die Vergütung von Marketingmaßnahmen: Im einfachsten Falle bedeutet das für den Werbetreibenden, dass er für einen Erfolg zahlt, der ohnehin entstanden wäre, auch ohne bestimmte kostenpflichtige Maßnahmen: Der User war einfach “faul” und hat bei Google die URL “www.markenname.de” eingegeben. Schlimmer wird es, wenn ein User mehrere Werbekanäle benutzt und sich nun mehrere Anspruchsteller melden, die für ein und denselben Neukunden Provision haben möchten. Nämlich dann, wenn dieser mehrere kostenpflichtige oder sogar per CPO (Cost per order/Kosten pro Bestellung) berechnete Werbekanäle benutzt hat. Viele Werbetreibende merken dies nicht mal und ärgern sich daher auch nicht drüber. Es fehlt ihnen das Gesamtbild, das die Reise des Kunden bis zu ihrer Webseite abbildet.

Gegenmaßnahmen

Wie korrigiert man, als Werbetreibender, diese Fehlsichtigkeit? Wie erhält man ein Gesamtbild und kein Zerrbild?

Eine zentrale Auswertungsplattform ist vonnöten. Diese muss mit allen notwendigen und relevanten Daten versorgt werden. Man kann jetzt einwenden, dass viele Agenturen ein Erfolgs-Reporting anbieten und dass jede SEM-Agentur (SEM = Search Engine Marketing) ihren Kunden genau sagen kann, wie viele Neukunden sie durch ihre Maßnahmen bekommen hat. Aber meistens wird bei diesen Kontrollmessungen immer nur ein Kanal überwacht. Manchmal sicherlich auch zwei oder drei, aber nie alle möglichen Zugangskanäle und Marketingmaßnahmen. Dazu sind die Disziplinen inzwischen zu unterschiedlich und speziell, als dass eine Agentur alles ideal bedienen könnte.

Für den Werbetreibenden ist es entscheidend, die Unique Visitors auf der eigenen Webseite über beliebige Zeiträume hinweg und mit allen denkbaren Fragestellungen analysieren zu können – ohne Voraggregierung, bei der die Ergebnisse mehrerer Tage aggregiert und die Rohdaten gelöscht werden. Ein Beispiel zur Voraggregierung: An Tag 1 besuchen Daniel, Alex und Sebastian die Webseite. Es werden also drei Unique Visitors gezählt. An Tag 2 besuchen abermals Daniel und Alex die Seite und zudem Katja. Auch an Tag 2 werden drei Unique Visitors gezählt.

In dem gängigen Verfahren werden nun die Daten für Tag 1 und Tag 2 als voraggregierte Ergebnisse gespeichert und die Rohdaten gelöscht, um das Datenvolumen in Grenzen zu halten. Doch so lassen sich Besucher nicht identifizieren, die an beiden Tagen auf die Seite kamen – im Beispiel Daniel und Alex. Summiert man Tag 1 und Tag 2, ergibt sich 3 + 3 = 6. Doch Daniel und Alex waren an Tag 1 und Tag 2 auf der Webseite, was bedeutet, dass es insgesamt nur vier Unique Visitors gab und nicht sechs – eine Abweichung von 33 Prozent. Eine Customer Journey lässt sich anhand dieser Daten nicht abbilden. Moderne Technologien können die Daten vorangegangener Besuche des Users einfach und ohne Voraggregierung mit seinem aktuellen Kontakt verbinden und so ein umfassendes Gesamtbild liefern.