Marketing-Controlling mit Google Analytics

Google Analytics ist ein leistungsstarkes Tool mit zahlreichen Features für verschiedene Arten von Websites und Apps. Je nach Unternehmen können diese Funktionen mehr oder weniger relevant sein. Eine Funktion, die Google Analytics jedoch für jedes Unternehmen sehr wertvoll macht, ist das Controlling von Marketing-Investments.

Marketing-Budgets werden oft nach Bauchgefühl verteilt und selten durch Unternehmensumsätze gerechtfertigt, die sich den jeweiligen Investments direkt zuordnen lassen. Google Analytics kann hier Abhilfe schaffen, indem es das Zusammenspiel verschiedener Marketing-Kanäle darstellt. Es ermöglicht die Nachverfolgung der Nutzerreise vom ersten Kontakt bis zum Kaufabschluss.

Warum solltet ihr diesen Artikel lesen?

In diesem Artikel lernt ihr, wie ihr Google Analytics einsetzen könnt, um

• Marketing-Investments zu rechtfertigen,
• in Zukunft bessere Budgetentscheidungen zu treffen,
• den richtigen Mix von Marketing-Kanälen für euer Unternehmen zu finden.

Um diese Ziele zu erreichen, müsst ihr zunächst

• eure Website-Umsätze vollständig messen,
• alle Traffic-Quellen korrekt erfassen,
• eure individuellen Marketing-Kanäle definieren,
• ein für euer Unternehmen passendes Attributionsmodell definieren,
• eure Marketing-Investments identifizieren und zuordnen.

Diese Schritte werden in diesem Artikel und in den hier verlinkten weiterführenden Ressourcen ausführlich beschrieben. Am Ende solltet ihr in der Lage sein, für euer Unternehmen ein Dashboard zu erstellen, das jedem Marketing-Investment einen generierten Umsatz gegenüberstellt. Dabei berücksichtigt Google Analytics sämtliche Website-Besuche der Nutzer und verteilt die generierten Umsätze fair auf alle beteiligten Kanäle.

Das Marketing-Controlling-Dashboard von rankingCHECK

Beginnen wir mit dem Ziel, das wir erreichen möchten: eine regelmäßige Aufstellung aller Marketing-Investments in eurem Unternehmen. Dazu gehört auch die Erfassung der Umsätze, die durch diese Investments generiert wurden.

In diesem Artikel betrachten wir Beispiele von zwei Typen von Websites: Zum einen Online-Shops und zum anderen Unternehmenswebsites. Letztere haben als primäres Ziel die Lead-Generierung für einen nachgelagerten Sales-Prozess. Die hier beschriebenen Methoden lassen sich jedoch auf jeden weiteren Typ von Website oder App übertragen.

Um das Marketing-Controlling unserer Webanalyse-Kunden zu unterstützen, erstellen wir bei rankingCHECK Controlling-Dashboards, die Zahlen aus allen Marketing-Kanälen integrieren, die Traffic auf die Website generieren. Jedes Marketing-Investment wird dabei einem spezifischen Kanal oder einer Gruppe von Kanälen zugeordnet. Jedem Kanal wird zudem ein generierter Umsatz gutgeschrieben, der auf Basis eines individuellen Attributionsmodells berechnet wird. Die genaue Funktionsweise von Attributionsmodellen wird später in diesem Artikel beschrieben.

Schaut euch zunächst einmal in Ruhe dieses Beispiel für ein Marketing-Controlling-Dashboard eines Online-Shops an. Detaillierte Erläuterungen folgen, bevor wir zu einem Beispiel für eine Unternehmenswebsite übergehen, deren primäres Ziel die Lead-Generierung ist.

Wir unterteilen den Traffic, der auf die Websites unserer Kunden generiert wird, in drei Meta-Kanäle:

• Paid Traffic
• Brand / Community traffic
• Attracted traffic

Unter „Paid Traffic“ fassen wir Kanäle zusammen, in denen man direkt oder indirekt für Traffic bezahlt. Dazu gehören beispielsweise das CPC-Modell, bei dem man pro Klick zahlt, und das Affiliate-Modell, bei dem man eine Provision pro generiertem Sale bezahlt. Zu diesem Meta-Kanal gehören also unter anderem die folgenden Kanäle:

• Bezahlte Suche über AdWords, Bing und weitere Suchmaschinen
• Display-Kampagnen
• Remarketing
• Affiliate-Netzwerke
• Preisvergleichsportale

Der Meta-Kanal „Brand / Community Traffic“ fasst den Traffic zusammen, den ein Unternehmen erhält, weil es sich eine Marke oder eine Internet-Community aufgebaut hat. Zudem wird der Traffic berücksichtigt, der durch Investitionen in den Aufbau einer solchen Marke oder Community generiert wird. Hierunter fallen unter anderem die folgenden Kanäle:

• Organischer Suchtraffic über Brand-Suchanfragen
• Traffic, den offizielle Unternehmens-Posts in sozialen Medien generieren
• Allgemeiner Traffic aus sozialen Netzwerken (von Nutzern geteilte Inhalte)
• Newsletter-Traffic
• Direktzugriffe und „Dark traffic“

In diesen Meta-Kanal können auch Zugriffe einfließen, für die man direkt oder indirekt bezahlt hat. Dazu gehören beispielsweise gesponserte Meldungen in sozialen Netzwerken oder eingekaufte Newsletter-Verteiler.

Der dritte und letzte Meta-Kanal heißt „Attracted Traffic“ und umfasst den Traffic, den man sich durch eine inhaltlich hochwertige und technisch gut optimierte Internetpräsenz verdient. Dieser Kanal spiegelt die Zugriffe wider, die ohne direkte Werbemaßnahmen generiert wurden:

• Traffic über Nicht-Brand-Suchanfragen in der organischen Suche
• Traffic über Links von anderen Websites

Wie die verschiedenen Kanäle im Einzelnen definiert und gemessen werden, wird später in diesem Artikel im Abschnitt „Marketing-Kanäle in Google Analytics definieren“ beschrieben. Die Umsätze werden mithilfe eines für jede Website individuell entwickelten Attributionsmodells den beteiligten Kanälen gutgeschrieben. Dieser Prozess wird im Abschnitt „Attributionsmodelle in Google Analytics definieren“ genauer erläutert.

Die verschiedenen Online-Marketing-Investments lassen sich entweder direkt einem Kanal zuordnen, oder werden einer Gruppe von Kanälen, also einem der drei Meta-Kanäle, zugeordnet. Die Kosten für unsere Webanalyse-Dienstleistung werden dem gesamten Online-Marketing zugeordnet.

Mehr zur Identifizierung und Zuordnung der verschiedenen Online-Marketing-Investments gibt es gegen Ende dieses Artikels im Abschnitt „Marketing-Investments identifizieren und zuordnen“.

Bei dem oben betrachteten Beispiel handelt es sich um einen Online-Shop, dessen primäres Ziel es ist, Online-Verkäufe zu generieren. Entsprechend einfach ist es, die Website-Umsätze zu messen, da sie direkt auf der Website stattfinden. Diese Umsätze können mithilfe von Ecommerce-Tracking, einer Standardfunktion von Google Analytics, erfasst werden.

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Bei einer Unternehmenswebsite, die in erster Linie der Lead-Generierung dient, sieht die Situation natürlich etwas anders aus. Schauen wir uns daher als Beispiel ein Marketing-Controlling-Dashboard eines B2B-Unternehmens an. Dieses Unternehmen nutzt die Website in erster Linie zur Generierung von Leads, die anschließend in einem nachgelagerten Sales-Prozess in Kunden umgewandelt werden.

Auch hier werden alle Marketing-Kanäle in die drei oben beschriebenen Meta-Kanäle unterteilt. Einige Kanäle unterscheiden sich, da jedes Unternehmen und jede Website auf einen anderen Mix von Marketing-Kanälen setzt. In diesem Beispiel von einem B2B-Unternehmen spielen Affiliate-Marketing und Preisvergleichsportale keine Rolle, dafür ist jedoch der Website-Feed ein wichtiger Kanal zur Traffic-Generierung.

Der größte Unterschied zwischen dem oben diskutierten Dashboard für einen Online-Shop und dem hier betrachteten B2B-Dashboard liegt in der Natur der Ziele. Zudem unterscheidet sich auch die Art des erfassten Umsatzes erheblich. Das Unternehmen bietet Seminare an, die direkt auf der Website gebucht werden können. Zudem werden Dienstleistungen angeboten, die nach einer telefonischen oder schriftlichen Anfrage über die Website in einem Sales-Prozess ausgehandelt werden.

Der Wert der Seminaranmeldungen entspricht in diesem Fall dem tatsächlichen monetären Wert der Seminarteilnahme. Der Wert der Anrufe und Leads hingegen wird geschätzt und basiert auf dem durchschnittlichen Umsatz, der pro Lead generiert wird. In einer weiteren Entwicklungsstufe des Trackings wäre es natürlich wünschenswert, auch hier tatsächliche Umsätze anstelle von geschätzten Lead-Werten zu messen. Mehr dazu gibt es gleich im nächsten Abschnitt „Website-Umsätze vollständig messen“.

Das Marketing-Controlling-Dashboard von rankingCHECK lässt sich für jedes Unternehmen individuell anpassen. Es besteht immer aus den drei Meta-Kanälen „Paid Traffic“, „Brand / Community Traffic“ und „Attracted Traffic“. Diese enthalten jeweils die Kanäle, in denen das Unternehmen im Marketing aktiv ist. Die Ziele im Dashboard leiten sich direkt von den Unternehmenszielen ab, die auf der Website realisiert werden. Die Umsätze sind im Idealfall tatsächlich erfasste Werte, oder, wenn dies nicht möglich ist, prognostizierte Werte, die auf bisherigen Erfahrungen basieren.

Website-Umsätze vollständig messen

Der erste Schritt für ein erfolgreiches Marketing-Controlling mit Google Analytics ist die vollständige Erfassung der Umsätze, die über die Website generiert werden. Dieser Schritt bildet die Grundlage für alle weiteren Analysen und Optimierungen. Für Online-Shops ist dies ein relativ einfaches Unterfangen. Mithilfe von Ecommerce-Tracking, einer Standardfunktion von Google Analytics, kann jede Transaktion im Online-Shop erfasst und den vorherigen Interaktionen des Nutzers zugeordnet werden.

Unternehmen, die mit ihren Websites lediglich Aufmerksamkeit für ihre Produkte und Dienstleistungen erzielen möchten, ihre Verkäufe jedoch „offline“ abwickeln, stehen vor einer größeren Herausforderung. Diese erfordert spezielle Strategien zur Erfassung und Zuordnung der generierten Umsätze. Wie sollen diese Umsätze in Google Analytics erfasst werden, wenn sie nicht direkt auf der Website generiert werden?

Eine Lösung, die bereits angedeutet wurde und unseren Kunden oft sehr zufriedenstellende Ergebnisse gebracht hat, ist die Verwendung von geschätzten Zielwerten. Diese Methode ermöglicht es, auch „offline“ erzielte Umsätze effektiv in das Marketing-Controlling einzubeziehen. So weiß einer unserer Kunden zum Beispiel, dass er pro Lead, der bei ihm über die Unternehmenswebsite eingeht, durchschnittlich EUR 150 neuen Umsatz macht. Dementsprechend werden alle Leads in Google Analytics mit einem Wert von EUR 150 getrackt.

Ein anderer Kunde, den wir in der Webanalyse betreuen, erfragt bei jedem Lead direkt auf der Website die Unternehmensgröße. Auf Grundlage dieser Informationen wird für jeden Lead ein individueller Wert berechnet, der sich aus der Anzahl der Mitarbeiter und dem angefragten Produkt ergibt. Da der Umsatz bei diesen Produkten direkt von der Mitarbeiterzahl der Kunden abhängt, ist dieser Wert besonders relevant.

Die neuen Möglichkeiten, die Google Analytics insbesondere seit der Einführung von Universal Analytics bietet, erlauben uns, einen Schritt weiter zu gehen. Dadurch können wir auch Umsätze erfassen, die nach der Lead-Generierung „offline“ erzielt werden. Diese Art von Tracking für B2B-Unternehmen, die auch für Online-Shops relevant ist, haben wir bereits an anderer Stelle ausführlich behandelt. Besonders nützlich ist es für Shops, die neben dem Online-Geschäft auch telefonische Bestellungen oder Käufe in Filialen ermöglichen. Die Möglichkeiten und Vorteile dieses Ansatzes wurden dort im Detail beschrieben.

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Traffic-Quellen korrekt erfassen

Der Erfolg eines Marketing-Controllings mit Google Analytics steht und fällt natürlich mit der Qualität der Daten, die man verwendet. Google Analytics hat, wie alle anderen Webanalyse-Tools auch, erhebliche Probleme mit der automatischen Zuordnung von Traffic-Quellen.

Um seine Online-Marketing-Investments angemessen zu rechtfertigen und die generierten Umsätze den richtigen Kampagnen und Maßnahmen zuzuordnen, ist eine präzise Zuordnung jeder Nutzerinteraktion unerlässlich. Dabei ist es besonders wichtig, dass jede Interaktion der richtigen Traffic-Quelle und dem entsprechenden Marketing-Kanal zugewiesen wird.

Auch mit diesem Thema haben wir uns an anderer Stelle bereits ausführlich auseinandergesetzt. Wenn ihr bisher nur den automatisch von Google Analytics gelieferten Zahlen vertraut und eure Kampagnen-, Newsletter- und Social-Media-URLs noch nicht manuell getaggt habt, ist es Zeit, das zu ändern. Eine korrekte manuelle Tagging-Strategie sorgt dafür, dass ihr genauere und aussagekräftigere Daten erhaltet. Bevor ihr weitergeht, lest unbedingt den folgenden Artikel, um zu erfahren, wie ihr diese URLs korrekt in Google Analytics erfasst:

Wenn ihr nach der bisherigen Lektüre eure Website-Umsätze und Traffic-Quellen korrekt erfasst, habt ihr den größten und wichtigsten Teil der Arbeit bereits erledigt. Dann steht einem erfolgreichen Marketing-Controlling kaum noch etwas im Wege. In den nächsten beiden Abschnitten dieses Artikels befassen wir uns mit einigen notwendigen Konfigurationen im Google Analytics-Konto. Anschließend widmen wir uns der Identifizierung und Zuordnung der Investments.In einer laufenden Webanalyse-Beratung wird sichergestellt, dass die richtigen Zahlen und Kanäle erfasst werden.

Marketing-Kanäle in Google Analytics definieren

Jedes Unternehmen bedient einen ganz individuellen Mix von Marketing-Kanälen. Die Standard-Kanäle von Google Analytics können dieser Vielfalt natürlich nicht gerecht werden. Deshalb bietet Google Analytics die Möglichkeit, benutzerdefinierte Kanäle festzulegen.

Die Einstellungen hierfür findet ihr im Analytics-Konto unter „Verwalten > DATENANSICHT > Benutzerdefinierte Channel-Gruppierungen“. Hier könnt ihr eine neue Channel-Gruppierung anlegen und dann Regeln für jeden einzelnen Kanal definieren.

Wenn ihr den oben verlinkten Artikel zur korrekten Erfassung von Traffic-Quellen gelesen habt, seid ihr gut vorbereitet. Durch die Umsetzung der Lösungen mit UTM-Parametern und URL-Fragmenten habt ihr die Grundlage geschaffen, um eure Traffic-Daten genau zu analysieren. Die Erstellung einer Channel-Gruppierung für euer Unternehmen sollte euch nun keine allzu großen Schwierigkeiten bereiten. Wir zeigen euch hier anhand einiger Beispiele, wie wir die Kanäle definieren, die ihr bereits aus den oben diskutierten Dashboards kennt.

Den Channel „Brand / Community – YouTube“ definieren wir beispielsweise anhand des URL-Fragments, das wir auf YouTube verwenden, wenn wir auf Website-Inhalte verlinken:

Beim Kanal „Paid – Search“ können wir einfach die Standard-Definition von Google Analytics verwenden:

Im Kanal „Brand / Community – Social Posts“, der alle Zugriffe umfasst, die über Posts auf offiziellen Unternehmensprofilen in sozialen Netzwerken generiert wurden, verwenden wir in diesem Beispiel eine Mischlösung. Diese Kombination aus UTM-Parametern und URL-Fragmenten wird folgendermaßen abgebildet:

Nach diesem Schema könnt ihr nun jeden Zugriff in Google Analytics anhand individueller Regeln einem eurer Kanäle zuordnen. Wendet man dann seine benutzerdefinierten Kanäle in Google Analytics auf das Modellvergleichstool unter „Conversions > Attribution > Modellvergleichstool“ an, bekommt man folgendes Bild:

Diese Zahlen weisen bereits eine gewisse Ähnlichkeit mit dem Ziel auf, das wir am Anfang dieses Artikels in den Beispiel-Dashboards betrachtet haben. Sie nähern sich dem Ergebnis, das wir letztlich erreichen möchten. Wir sehen unsere individuell definierten Kanäle und wir sehen Zielerreichungen und Zielwerte pro Kanal.

Die Zielerreichungen und die Zielwerte werden jedoch in diesem Modell immer dem Kanal zugeordnet, über den die letzte Interaktion des Nutzers zustande gekommen ist. Angenommen, ein Nutzer kommt erstmals über eine AdWords-Kampagne auf die Website, kehrt einige Tage später über einen Facebook-Post zurück und wird anschließend durch eine Remarketing-Kampagne erneut angesprochen. In diesem Szenario wird der Nutzer über mehrere Kanäle hinweg begleitet, bevor er möglicherweise eine Kaufentscheidung trifft. Beim dritten Besuch entscheidet er sich dann für einen Kauf.

In diesem Fall würde sein Kauf und der gesamte damit verbundene Umsatz dem Kanal „Remarketing“ zugeordnet werden. Das wäre jedoch nicht ideal, da auch die AdWords-Kampagne und der Facebook-Post einen wichtigen Beitrag zum generierten Umsatz geleistet haben. Für ein korrektes Controlling müssen diese Beiträge ebenfalls berücksichtigt werden.

Um hier eine korrekte Zuordnung zu gewährleisten, kommen Attributionsmodelle ins Spiel, deren Funktionsweise im nächsten Abschnitt genauer erläutert wird.

Attributionsmodelle in Google Analytics definieren

Um das oben beschriebene Problem der unvollständigen Zuordnung von Umsätzen zu den beteiligten Kanälen zu lösen, bietet Google Analytics eine Reihe von Standard-Attributionsmodellen. Im folgenden Screenshot seht ihr einen Vergleich des Attributionsmodells „Letzte Interaktion“ mit dem Attributionsmodell „Linear“.

Wie oben bereits erläutert, weist das Attributionsmodell „Letzte Interaktion“ den gesamten Umsatz, den ein Nutzer auf einer Website generiert, immer der letzten Interaktion zu. Das bedeutet, dass nur der letzte Berührungspunkt vor dem Kaufabschluss berücksichtigt wird. In diesem Fall ist das in den meisten Fällen ein Direktzugriff oder ein Zufgriff, den Google Analytics keinem Kanal zuordnen kann, sogenannter „Dark traffic“.

Das Attributionsmodell „Linear“ hingegen verteilt den Umsatz, den ein Nutzer verursacht, auf alle Interaktionen, die dem Kauf vorangingen. Angenommen, der Nutzer, der zuerst über AdWords, dann über einen Facebook-Post und schließlich über eine Remarketing-Kampagne auf die Website gekommen ist, hat eine Bestellung im Wert von EUR 90 abgeschlossen. In diesem Fall wäre die Zuordnung des Umsatzes zu den beteiligten Kanälen entscheidend für das Controlling. Diese Bestellung wäre dann in der Analyse mit diesem Wert den jeweiligen Kanälen zuzuordnen. In diesem Fall würde jeder der Kanäle ein Drittel des Umsatzes, also EUR 30, gutgeschrieben bekommen.

Betrachtet man im Screenshot die Unterschiede zwischen den Umsätzen, die den Kanälen gutgeschrieben werden, wird die Bedeutung dieser Betrachtungsweise deutlich. Im Attributionsmodell „Linear“ erscheinen Kanäle, die im Modell „Letzte Interaktion“ vernachlässigt werden. Dadurch kann ihre Wichtigkeit im Modell „Letzte Interaktion“ nicht korrekt erfasst werden. Bei anderen Kanälen ändert die angepasste Betrachtungsweise die Gewichtung deutlich.

Allerdings ist auch das Standard-Attributionsmodell „Linear“ noch weit davon entfernt, wirklich geeignet zu sein, um das Zusammenspiel der verschiedenen Kanäle sinnvoll und fair abzubilden. Wir werden uns deshalb nun ein sehr einfaches benutzerdefiniertes Attributionsmodell als Beispiel anschauen. Dieses Modell berücksichtigt einige Überlegungen, die für die meisten Websites relevant sein dürften.

Zunächst stellen wir uns die Frage, ob alle Positionen innerhalb einer Interaktionskette gleich gewichtet werden sollten. Alternativ könnte es sinnvoll sein, die erste oder letzte Interaktion anders zu bewerten als die übrigen.

Im hier betrachteten Beispiel einer B2B-Unternehmensseite entscheiden wir uns dafür, dass die letzte Interaktion vor der Kontaktaufnahme abgewertet werden soll. Eine Analyse der Traffic-Daten dieser Website hat gezeigt, dass die letzte Interaktion vor der Kontaktaufnahme häufig eine bewusste Navigation zur Website darstellt. Dies erfolgt meist als Direktzugriff oder über eine Brand-Suche. Diese letzte Interaktion findet also statt, nachdem die Entscheidung, Kontakt aufzunehmen, bereits getroffen wurde, und soll demnach wesentlich geringer bewertet werden, als die anderen Interaktionen.

Die erste Interaktion hingegen stufen wir als sehr wertvoll ein. Sie stellt den ersten Kontakt des potenziellen Kunden mit der Unternehmenswebsite dar und ist daher besonders wichtig. In diesem konkreten Beispiel trägt sie erheblich mehr zur letztendlichen Kaufentscheidung bei als die weiteren Interaktionen.

Wir entscheiden uns in unserem individuellen Attributionsmodell, der letzten Interaktion 10% des Umsatzes gutzuschreiben und der ersten Interaktion 50%. Die verbleibenden 40% werden auf alle anderen Interaktionen dazwischen verteilt.

Benutzerdefinierte Attributionsmodelle lassen sich im Analytics-Konto unter „Verwalten > DATENANSICHT > Attributionsmodelle“ erstellen. Die hier beschriebene positionsbasierte Attribution lässt sich folgendermaßen einstellen:

Für das oben diskutierte Beispiel des Kunden, der zuerst über AdWords, dann über einen Facebook-Post und schließlich über eine Remarketing-Anzeige kommt, würde das bedeuten: Die EUR 90 Umsatz werden folgendermaßen aufgeteilt. EUR 9 gehen an die Remarketing-Kampagne, EUR 45 an AdWords, und die verbleibenden EUR 36 an den Facebook-Post.

Zusätzlich entscheiden wir uns, alle Interaktionen, die eine bewusste Navigation zur Website darstellen, wie Direktzugriffe und Suchzugriffe über Brand-Anfragen, komplett abzuwerten. Diese Abwertung erfolgt unabhängig von ihrer Position im Conversion-Pfad, wenn sie zusammen mit anderen Interaktionen in einer Conversion-Kette vorkommen. Wenn eine solche bewusste Navigation zusammen mit anderen Kanälen in der Interaktionskette vorkommt, wird sie ausgeklammert. Die bereits definierte Verteilung wird dann auf die verbleibenden Interaktionen angewandt.

In der Attributionsmodell-Definition in Google Analytics sieht die Einstellung für das hier beschriebene Beispiel folgendermaßen aus:

Das hier beschriebene Attributionsmodell wirkt sich folgendermaßen auf die Anzahl und den Wert der Zielerreichungen aus, die den jeweiligen Kanälen gutgeschrieben werden:

Erfreulich ist hier vor allem, dass deutlich weniger Umsatz dem Kanal „Dark traffic“ gutgeschrieben wird. Direktzugriffe und Zugriffe, die Google Analytics keiner Quelle zuordnen kann, sollten im Controlling nicht überbewertet werden. Schließlich wird in diese Zugriffe nicht direkt investiert. In diesem Beispiel fällt zudem auf, welchen Wert die organische Suche über Nicht-Brand-Anfragen und der Traffic über Links von anderen Websites tatsächlich haben. Dies wird besonders deutlich, wenn man den Blickwinkel über die letzte Interaktion hinaus erweitert.

Schauen wir uns zum Vergleich noch das benutzerdefinierte Attributionsmodell eines Online-Shops an, welches ebenfalls verdeutlicht, wie wichtig diese Art der Betrachtung ist.

Das hier eingesetzte Attributionsmodell wurde ähnlich definiert wie das oben im Detail beschriebene. Der entscheidende Unterschied ist, dass es auf einer linearen Verteilung basiert, statt auf einer Position basierten. Interessant und wenig überraschend ist hier, dass der Kanal „Paid – Affiliate“ schlechter abschneidet, als im Modell „Letzte Interaktion“. Affiliate-Programme sind dafür bekannt, Kunden, die sich bereits zum Kauf entschlossen haben, kurz vor dem Abschluss noch auf ihre Seiten zu locken. Dies geschieht oft durch Angebote wie Rabatt-Gutscheine.

Auch der Kanal „Paid – Search“ schneidet in diesem Fall schlechter ab. Dies liegt daran, dass hier fast ausschließlich Brand-Anfragen bedient werden. Diese Abwertung ist also ganz im Sinne des Attributionsmodells. Die Wichtigkeit von Kanälen, in die erhebliche Investments fließen, wird durch dieses ausgewogene Attributionsmodell erst richtig sichtbar. Besonders Preisvergleichsportale und Google Shopping gewinnen dadurch an Bedeutung.

Wir hoffen, dass diese einfachen Beispiele euch das Konzept der Attribution nähergebracht haben. Nun solltet ihr in der Lage sein, ein passendes Attributionsmodell für eure eigene Website in Google Analytics zu erstellen. Die Zahlen, die ihr im Modellvergleichstool bekommt, nachdem ihr eure benutzerdefinierten Kanäle und euer individuelles Attributionsmodell auf den Bericht angewandt habt, können eins zu eins in euer Controlling-Dashboard übernommen werden. Im nächsten und letzten Schritt müsst ihr euch nur noch um die Identifizierung und Zuordnung der Marketing-Investments kümmern.

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Marketing-Investments identifizieren und zuordnen

Bei einigen Marketing-Investments ist die Zuordnung zu einem bestimmten Kanal sehr einfach und erfordert keine großen Überlegungen. Klickbudgets in AdWords, Bing und Co. werden direkt dem jeweiligen Kanal zugeordnet. Andere Investments gehören eher übergreifend auf die Meta-Kanal-Ebene, wie zum Beispiel Agenturvergütungen für die Betreuung der Paid-Kanäle. Aufwände für die Content-Erstellung und für SEO-Beratung und -Maßnahmen sollten hingegen dem Meta-Kanal „Attracted traffic“ zugeordnet werden.

Die Art und Natur der Investments unterscheidet sich stark von Unternehmen zu Unternehmen. Wer viel mit Agenturen arbeitet, hat viele direkte Investments, die er in sein Controlling einbeziehen kann. Wer hingegen die meisten Aufgaben „inhouse“ löst, sollte die eingesetzte Manpower in einen monetären Wert umrechnen.

Wichtig ist, dass man bei den Marketing-Investments ein möglichst umfassendes Bild zeichnet und eine möglichst genaue Zuordnung vornimmt. Hierfür gibt es kein pauschales Vorgehen und auch keine perfekte Lösung. Bei der Auswertung und Gegenüberstellung ist es wichtig zu beachten, dass nicht jedes Investment direkt zur Umsatzgenerierung beiträgt. Einige Investments zielen eher auf langfristige Ziele ab und sollten entsprechend bewertet werden. Schön ist es aber natürlich, wenn man aufzeigen kann, dass das Gesamtverhältnis von Investments und generierten Umsätzen stimmt und dass das Marketing erfolgreich arbeitet.

Zum Abschluss könnt ihr euch noch einmal die hier behandelten Beispiel-Controlling-Dashboards anschauen und euch überlegen, wie sich diese Methode auf euer Unternehmen übertragen lässt.

Wir hoffen, dass wir euch mit diesem Artikel helfen konnten, einen Schritt in Richtung eines erfolgreichen Marketing-Controllings mit Google Analytics zu unternehmen. Wenn ihr Fragen oder Anregungen habt, meldet euch wie immer gerne.