Business Case: Spillover-Analyse

Online-Marketing: Berücksichtigung der Spillover-Effekte von View-Kontakten bei der Attribution mittels Competing Risk Verfahren

Task

Ziel einer Attribution ist es, den Beitrag einzelner Marketing-Kanäle (SEO, SEM, Newsletter, Affiliate, …) an der Kaufentscheidung von Kund*innen herauszufinden. Über alle Kund*innen hinweg kann so das Budget für Online-Marketing optimal auf die verschiedenen Kanäle verteilt werden. Die gängige Praxis besteht darin, sich hierfür ausschließlich auf die Klick-Kontakte der Customer Journeys zu konzentrieren. Diese Herangehensweise ignoriert aber den Einfluss von View-Kontakten, wie beispielweise die Einblendung einer Banner-Werbung. Diese View-Kontakte lösen oft innerhalb eines bestimmten Zeitfensters zusätzliche Klick-Kontakte aus, die allerdings nicht aus einem Klick auf den eingeblendeten Banner bestehen, sondern einen sog. Spillover-Effekt in Nicht-Display-Kanäle induzieren.

Beispiel: Benni surft im Internet. Ihm wird in einem Forum die Banner-Werbung eines Modeanbieters zur neuen T-Shirt Kollektion eingeblendet. Nachdem Benni das Forum 10 Minuten später verlassen und seine E-Mails gecheckt hat, googelt er den Modeanbieter. Über eine Google-Anzeige gelangt er auf die Seite des Modeanbieters und kauft drei T-Shirts. Dieser Kauf würde unter normalen Umständen vollständig dem Kanal SEA zugeschrieben, obwohl die nicht-geklickte Banner-Werbung den relevanten Trigger zum Kauf darstellt.

Die Aufgabe besteht darin die Fehlverteilung des Marketing-Budgets aufgrund der Nichtberücksichtigung lediglich eingeblendeter, aber nicht geklickter View-Kontakte zu verhindern. Um dies zu erreichen muss der Spillover-Effekt zwischen View und nachgelagertem Klick bei der Attribution berücksichtigt werden.

Data

Basis für die Analyse sind Customer-Journey-Daten. Darunter versteht man detaillierte Daten über die unterschiedlichen Kontaktpunkte von potenziellen Kund*innen auf der Webseite: Das sind die Bewegungsdaten der Kund*innen auf der Webseite vom ersten Besuch an irgendeiner Stelle der Webseite bis hin zum Abschluss der Bestellung. Neben den üblichen Klick-Kontakten werden auch alle Kontaktpunkte mit eingeblendeter, aber nicht angeklickter Banner-Werbung benötigt. Entscheidend für die Analyse ist die Information zur zeitlichen Abfolge der Kontakte als auch die Charakteristika der Banner-Werbung, wie z.B. Format, Typ, Wochentag und Uhrzeit der Kontakte.

Analytics

Nach der passenden Vorbereitung und Validierung der Daten kann das Attributionsmodell um die Spillover-Analyse erweitert werden. Die Spillover-Analyse basiert auf dem Competing Risk Verfahren, das ursprünglich als Erweiterung der Überlebenszeitanalyse in der Biometrie entwickelt wurde. Im Rahmen dieses Verfahrens werden die relevanten Klick-Kanäle identifiziert, welche durch vorher eingeblendete Banner-Werbung zusätzlich geklickt werden. Für diese Kanäle wird der konkrete Beitrag der Views gemessen und ermittelt innerhalb welches Zeitrahmens die Views nach ihrer Einblendung "wirken". Es wird ebenfalls ermittelt, welche Charakteristika der Views für den Spillover-Effekt sowie seine Stärke verantwortlich sind. Die Identifikation der Wirkungszusammenhänge erlaubt es für jede ausgelieferte Banner-Werbung das Potenzial für das Auslösen eines nachgelagerten Klicks („Trigger-Potenzial“) zu berechnen.

Solution

Die Ergebnisse der Spillover-Analyse werden bei der automatisierten Attributionsberechnung berücksichtigt. Dadurch wird die systematische Unterschätzung der Banner-Werbung korrigiert. Die Differenz zwischen den Attributionsergebnissen mit und ohne Views wird explizit ausgewiesen. So können Kampagnen gezielt bezüglich ihrer Spillover-Performance bewertet werden. Unsere Erfahrung zeigt, dass die Erhöhung des Anteils im Kanal Display von 5% bis 20% reichen kann.