Customer Journey: Wie uns KPIs falsche Entscheidungen treffen lassen

Sonntag , 9, September 2018 Kommentare deaktiviert für Customer Journey: Wie uns KPIs falsche Entscheidungen treffen lassen

Alles ist relativ, wenn es etwas gibt, wozu es relativ sein kann. Wenn ich mich recht erinnere, habe ich das im Physikunterricht gelernt. Das gilt besonders für die Zahlen, die wir in Analytics-Werkzeugen anschauen können. Gerade bei der Analyse der Cutomer Journey und bei Attributionsmodellen treten immer wieder gravierende Probleme auf. Dabei ist es völlig gleich, ob es sich um Zahlen handelt, die aus den Werkzeugen der Web- bzw. Digital-Analytics gewonnen werden, oder ob es Werte sind, die von den mitunter etwas überheblichen Beratern eines Business-Analytics Dienstleisters präsentiert werden. Der Kontext ist immer entscheidend. Wurden die Zahlen richtig gewonnen? Sind diese vollständig? Sind Übertragungsfehler möglich? Etc. Ich glaube, dass die Herausforderungen an dieser Stelle letztlich allgemein bekannt sind. Jedoch wird wird diese Grundlagenarbeit leider zu oft nicht genügend gewürdigt, so dass es zu Fehler und damit falschen Entscheidungen kommt. Das gilt bei der Gewinnung von Nutzern und Kunden besonders dann, wenn Attributionsmodelle eingesetzt werden. Die richtige Beurteilung der Customer Journey und deren Interpretation ist eben keine einfache Nummer, sondern es handelt sich um eine große Kunst. Dabei geht es nicht nur darum, wie Zahlen korrekt und valide gewonnen werden können. Ausgesprochen relevant ist auch die verhaltenswissenschaftliche Bewertung der Zusammenhänge. Um es ganz klar auszudrücken: Alleine mit einem Mathematiker und einem Informatiker kommt man nicht weit! Und um das Ganze zu strukturieren, sind Sozialwissenschaftler mit ökonomischem Know-how mitunter ausgesprochen hilfreich. Doch dazu gleich.

 

Die Beurteilungsdimension

 

In Unternehmen spielen Conversion Rates eine gewichtige Rolle – also eine “Measure” im Sinne der Analytics Tools. Durch sie ist es möglich, die Kosten für eine Conversion aus verschiedenen Quellen zu berechnen. Grundsätzlich ist dies eine ausgesprochen sinnvolle Fragestellung. Natürlich sollten Mittel entsprechend der Erfolgswahrscheinlichkeit verteilt werden. Sie stimmen mir sicher zu, wenn ich behaupte, dass alles Geld in Retargeting zu stecken, weil die Klickpreise so schön günstig sind, unsinnig ist. Wenn Aggregatoren, Keyword-Advertising, sowie Display-Werbung verschiedener Ausprägung weggelassen werden, wird dies katastrophale Folgen haben. Ein Klick ist eben an dieser Stelle nicht nur ein Klick, sondern der Kontext ist für die Interpretation seiner Bedeutung ausgesprochen wichtig. Wir sind bei der Customer Journey angelangt – oder einem Trichter. Grundsätzlich ist dieses Verfahren an den Makro- und Mikro-Conversions angelehnt, das nach meinem Wissen vor etwa von zehn Jahren von Avinash Kaushik stark propagiert wurde. Die Makro-Conversion ist der Schritt oder die Handlung, die dem Entstehen von Umsatz direkt vorausgeht. Mikro-Conversions sind Goals, die für vorgelagerte Ziele gesetzt werden, beispielsweise Newsletter-Abonnements oder Produktansichten bestimmter Länge etc. Seit 2013 gibt es in Google-Analytics das Modellvergleichs-Tool. Darin kann man untersuchen, wie sich die Gewichtung von verschiedenen Kontakten mit der eigenen Website und deren Quellen, Kanälen und Medien auf die Zahl der zurechenbaren Goals auswirkt. Meistens werden diese noch genannt. Die offiziellen Informationen von Google zum Modellvergleichs-Tool sind eigentlich ziemlich gut.

Attribution der Customer Journey im Google Modellvergleichs-Tool

Google Modellvergleichs-Tool

Dann kommen wir jetzt zunächst zu einer ökonomischen Herangehensweise. Diese ist sozusagen die Schale, in der sich alles abspielt. Ziele sind – zumindest für Unternehmen – meistens etwas, das wenigstens mittelbar mit Geld zu tun hat. Es geht um Bewertung. Diese Bewertung richtet sich nach der Art des zu beurteilenden Objekts. Wenn es beispielsweise um eine E-Commerce Website geht, dürften die Ziel durchaus anders sein als bei dem Auftritt eines Markenartiklers. Bei einem Automobilhersteller sind diese anders als bei einem Hersteller von Verbrauchsartikeln, und Endverbraucher agieren anders als Unternehmen im B2B-Geschäft. Aufbau und Ablauf von Kommunikationsstrategien sind bei Unternehmen mit kleinen – sehr spitzen – Zielgruppen anders als bei Catch-All-Ansätzen. Außerdem spielt nicht zuletzt das Budget eine Rolle.

Ups – da haben wir ihn nun den Klick und das, was wir messen und beurteilen können. Sicher, aufgrund der Verschiedenartigkeit der Ziele sollten auch unterschiedliche Goals gesetzt werden und eben diese Goals müssen dann natürlich auch verschiedene Werte haben.

Der erste Schritt beginnt also mit der Zieldefinition. Darüber gibt es große Einigkeit. Allerdings fällt es immer wieder schwer, diese Ziele in Prozesse zu gießen. Natürlich soll hinten Geld rauskommen – was sonst. Aber wie soll der Weg dahin beschritten werden? Wie ist die Strategie des Unternehmens? Sicher, es mag manche Unternehmen wie z.B. Tesla geben, die völlig auf ihren Chef und dessen Medienpräsenz vertrauen. In Sachen SEO oder AdWords tat sich wenig, als ich mit entsprechenden Keywords den Möglichkeitsraum “Tesla” durchsucht habe.

Dann gibt es viele Unternehmen, die sich im Bereich der Suchmaschinenoptimierung abmühen. Oft gibt es nur zwei oder drei Plätze, die relatisch erreichbar sind, weil Google Ergebnisse zu den verschiedenen Dimensionen einer Suchanfrage ausspucken muss, um die Suchanfrage der Nutzer zu beantworten. Also wird das Unternehmen gezwungen sein, AdWords-Werbung zu schalten, wenn es besser gefunden werden möchte.

Was ich mit dieser Schilderung zeigen möchte: Mit unterschiedlichen Online-Werbeverfahren können Nutzer in verschiedenen Phasen der Customer Journey erreicht werden. Wenn nun alle Verfahren anhand der gleichen Goals bewertet werden, fallen solche Verfahren, mit denen Kunden zum Beginn der Customer Journey angesprochen werden, möglicherweise aus dem Mediamix heraus. Noch ein Stück tragischer wird die Angelegenheit durch die Tatsache, dass der Verzicht auf den Kanal erst verspätet auffallen wird. Hier ein Beispiel: Ich wurde einmal von einem Vorgesetzten – gegen meinen Rat – aufgefordert, auf die Ansprache einer Teilzielgruppe per AdWords zu verzichten. Erst zwei bis drei Monate später traten die messbaren negativen Effekte hinsichtlich der Conversions auf. Das war umso ärgerlicher, weil es dann leider zwei bis drei Monate dauerte, um die Verluste aus dem Kanal wieder auzuholen. Man kann dies natürlich durch einen Kanal versuchen, der die Conversion in einem zeitlich geringeren Abstand anspricht. Möglicherweise ist dies aber teurer oder funktioniert gar nicht.

 

Letztlich sollte man wohl folgendermaßen herangehen: Definieren Sie Ziele so, dass es messbare Goals für Mikro-Conversions gibt. Das können Abonnements von Newslettern, Visits bestimmter Länge, Nutzung von Service-Bereichen, wiederkehrende Besuche und viele andere Ereignisse sein. Möglicherweise helfen Ihnen diese Mikro-Conversions, die Attribution besser zu verstehen. Wenn ich nicht genug Daten zur Verfügung habe, pflege ich die Lage zunächst anhand einer Intra-Kanaloptimierung von verbessern. Diese beiden Dinge sollten Sie unbedingt tun – Mikro-Goals setzen und Ihre Kanäle intern optimieren.

 

Intra-Kanaloptimierung

Es ist also ausgesprochen wichtig, richtig zu bewerten. Dabei ist die Intra-Kanaloptimierung am einfachsten. Wenn Sie die Leistung von AdWords und Bing Ads vergleichen wollen, ist das nicht schwierig. Sie können dies sogar auf der Basis einzelner Keywords, Anzeigengruppen oder Kampagnen machen. Die Klicks kaufen Sie dann einfach dort, wo diese am günstigsten sind. Wichtig ist, dass Sie immer Kanäle optimieren, über die Sie Nutzer die auf der gleichen Ebene, des Funnels zuführen.

Funnel der Coustomer Journey nach Zielen

Funnel der Coustomer Journey nach Zielen

Ende der Customer Journey: Intra-Kanaloptimierung direkt vor dem Verkauf und im Bereich Kundenbindungsmaßnahmen

Bei Aggregatoren – also beispielsweise Preis- oder Jobsuchmaschinen – funktioniert das ähnlich.. Hier befinden wir uns in einem weitaus finaleren Stand der Customer Journey. Was davor liegt, ist erledigt; der Kunde möchte nun kaufen oder – bei Stellenbörsen – weiß, welche Art Job er haben möchte. Auch auf dieser Ebene ist es möglich, die Kosten einer Conversion zu bestimmen und den kostengünstigsten Dienstleister zu wählen. Aber Vorsicht – es ist nicht ganz  Die Kosten der Conversions sollten auf der Ebene von Produktklassen optimiert werden. Normalerweise sind die Dienstleister nicht über das gesamte Produktspektrum gleich gut. In Fall von Jobs unterscheiden sich diese hinsichtlich verschiedener Jobklassen. Im Jobmarkt gibt es bei den Aggregatoren Dienstleister, die lediglich einen Bewerben-Klick – das Goal – weitergeben, andere geben noch die Micro-Conversion davor, einen View, weiter. In diesem Fall müssen Sie überlegen, ob eine Korrektur des Conversion-Werts für das Bewerben-Goal notwendig ist. Wenn es um bepreiste materielle Produkte, geht ist die Lage übrigens nicht zwingend einfacher. Das betrifft gerade Hersteller. Wenn diese direkt über Aggregatoren verkaufen, setzen sie meist keinen sonderlich aggressiven Preis. Die Conversion Rates der Hersteller sind oft schlechter als die von Händlern. Das mag wohl darin begründet sein, weil Kunden beim Hersteller eine höhere Informationstiefe hinsichtlich des Produkts erwarten und den Kauf danach beim billigeren Händler tätigen.

Besonders kniffelig wird es, wenn wir kurz vor der Conversion verschiedene Kanäle vergleichen möchten. Dummerweise herrscht hier gewaltiges Gedränge. Neben Aggregatoren gibt es noch das Remarketing, welches sich hier als besonders kostengünstig verkaufen möchte. Aber Vorsicht: Job Boards mussten leidvoll feststellen, dass Remarketing lediglich ein kommunikatives Äquivalent für Jobs ist, die per Mail verschickt werden. Hier sollte man nur für solche Nutzer Remarketing betreiben, die nicht per Mail erreichbar sind, sonst sinkt die Conversion Rate für den Mail-Kanal. Sicher, man sollte natürlich die Kosten für die Gewinnung einer E-Mail-Adresse beachten und in die Analyse einbeziehen.

 

Der mittlere Bereich der Customer Journey: Intra-Kanaloptimierung für Maßnahmen im Bereich Bekanntheit und Auffindbarkeit

Maßnahmen dieser Kategorie sind beispielsweise SEO, Keyword-Advertising und Conversion-orientiertes Behavioural Targeting. SEO ist hierbei sehr viel schwieriger bewertbar, als es im ersten Moment erscheinen mag. Wenn es Dienstleister gibt, die nach Conversions bezahlt werden, dann ist die Herausforderung analytisch kaum bewältigbar: Für welche Keywords wollen Sie – abgesehen vom konkreten Messproblem – bezahlen? Selbst wenn der Name Ihres Unternehmens ausscheidet und Sie Goals nur dann bezahlen, wenn Nutzer über konkret vereinbarte Landing Pages auf Ihre Plattform gelangten, dann ist es alles andere als einfach und genug Stoff für einen eigenen Beitrag. Als Tipp kann ich an dieser Stelle nur die Vereinbarung von Landing Pages, Klick-Tiefen und Keyword Sets geben.

 

Wenn wir jetzt noch versuchen wollen, das Zusammenspiel verschiedener Zuleitungen zu optimieren, wird die Analyse unendlich komplex. Man spricht in diesem Fall von Attributionsmodellen, mit denen verschiede Kontaktzusammensetzungen richtig bewertet werden sollen. Manchmal beeindruckt der Begriff mehr als das Ergebnis. Die Badewanne ist wirklich sehr anschaulich. Dabei wird die Quelle des ersten Kontakts und und die letzte vor einer Conversion hoch gewertet und die übrigen gering. Wenn Sie nun an den ersten Kontakt denken: Google Analytics erlaubt es, verschiedene Zeiträume zu testen. Wenn SIe auf verschiedene Produktgruppen filtern, werden Sie unterschiedliche Ergebnisse bekommen. Ich kann nur dazu raten wirklich lange mit den entsprechenden Werkzeugen herumzuspielen. Testen Sie viele Modelle durch. Schauen Sie bitte auch welche Wege bzw. Kontakte mit kostenpflichtiger Werbung Ihre Nutzer haben. Mitunter hätte ich Bewerber am liebsten einen Screen gezeigt auf den steht: “Bleib bitte weg! Du kostest uns viel Geld und bist offensichtlich nicht in der Lage einen Job zu finden. Nimm bitte professionelle Hilfe in Anspruch!”

 

Marke, Bekanntheit & Reichweite

An dieser Stelle wird es sehr schwierig. Web Analytics funktioniert dann recht gut, wenn man selbst die Herrschaft über eine Website hat und einen Analytics Tag platzieren darf. Manchmal ist das ja auch fremden Plattformen möglich, dann aber nur indem beispielsweise lediglich die Tracking ID eingeben und das Basis Tracking auf der entsprechenden Plattform nutzen. OK, es ist das andere Ende, aber Eventbrite mag ich an dieser Stelle absolut überhaupt nicht. Hier sollte sich der Anbieter dringend optimieren. Schließlich ist es in diesem Fall die finale Konversion. Ansonsten ist alles auf die im Besitz befindlichen Plattformen mit vollem Zugriff zentriert. Dort passiert in dieser Stufe in vielen Fällen nicht sehr viel. Für Bekanntheit und Reichweite wird an anderer Stelle gesorgt.  

 

Wie würden Sie beispielsweise die Views auf Banner oder Videos bewerten? Als Daten gibt es die Kontaktmenge der jeweiligen Plattform. Hilfreicher ist es, die Cookie-Daten in einem Topf zu verarbeiten. Hier gäbe es dann Clients, die bekannt sind, bei denen der Client bereits auf die eigene Domäne zugegriffen hat. Daneben gibt es unbekannte Clients. Diese können in solche eingeteilt werden, deren Nutzer bekannt sind (und kein Zusammenhang herstellbar ist) und solche, die völlig unbekannt sind.

Grundsätzlich gibt es für alle drei Fälle demographische Daten sowie Daten hinsichtlich den Clients und ihren Nutzern zugeschriebenen Eigenschaften und Vorlieben. Es ist also möglich Segelinteressierte zu targeten. Wird diesen dann Werbung für Bootszubehör, Skipper-Bekleidung, Schuhe, Nautisches Gerät inklusive entsprechender Uhren etc. angezeigt, können bei einem Klick entsprechende Zusammenhänge hergestellt werden. Bedauerlich ist, dass der Effekt der werblichen Maßnahmen nicht zwingend in Online-Beschaffungsvorgängen mündet. Selbst die Information hinsichtlich der beworbenen Produkte und Leistungen muss nicht beim Absender der Botschaft erfolgen. Ganz banal: Schuhhersteller bewirbt sein neues Modell beispielsweise auf Instagram. Dem interessierten Nutzer ist die weitere Recherche auf seinem Mobilgerät viel zu hakelig. Wo sucht der Nutzer nun mit Alexa oder auf seinem MacBook? Auf Amazon, Zalando, bei decathlon oder doch lieber bei Timberland? Selbst wenn Hersteller Markenbildende Werbung im Netz oder auf mit dem Netz verbundenen Geräten schalten, finden selbst kurzfristige Beschaffungsvorgänge nicht zwingend bei diesen statt. Alleine mit Methoden der Digital Analytics kommt man nicht weiter. So geben die Verkäufe an Online-Händler schon einen gewissen Indikator. Also rein in SAP BW und Analysis. Hier noch ein kleiner Tipp am Rande. Einige Amazon Tool-Anbieter “messen” Umsätze von Amazon Händlern, indem sie grob gesagt deren Lagerbestände abfragen. Diese beziehen sich i.d.R. nicht nur auf Amazon. Es ist also grob möglich, kurzfristige Absatzerfolge zu beurteilen – allerdings nicht auf granularer Ebene.

Natürlich ist es möglich noch einen Schritt weiterzugehen: Wieso sollte es keine Verbindung zwischen stationärem Handel und dem Netz geben. Ansätze hierzu gibt es schon viele Jahre. Menschen die mit Werbung in Kontakt kamen, sind unter bestimmten Bedingungen in einem Laden identifizierbar. Allerdings ist das System löchrig. Es funktioniert dann am besten, wenn Marken den Absatz über den stationären Handel vollig in eigener Hand haben oder zumindest über Franchise-Systeme kontrollieren können. Bekleidungshersteller wie Zara oder H&M können hier als Beispiel dienen. Für die Systemgastronomie sind auch Ansätze vorstellbar.  Die Herausforderungen sind groß:

  • Es darf nur kontrollierbare Werbung platziert werden. Fernsehen bietet hier nur einzelne zaghafte Ansätze. Out of Home ist in seiner Struktur noch erheblich poröser und kaum flächendeckend einsetzbar.
  • Der Point of Sales muss unter der Kontrolle der Marke sein. Alternativ können auch die Besucher von triangulierbaren geographischen Einheiten mit werblicken Maßnahmen beballert werden. Die Besucher der CeBIT oder Hannover Messe sind hierbei allseits beliebt.
  • Es können i.d.R. nur ein Teil der Nutzer an den entsprechenden Positionen identifiziert werden, sodass die Durchoptimierung vor Konversion gefährlich ist. Empfehlenswert ist auch in diesem Fall die Intra-Kanaloptimierung.

 

Wichtig ist Folgendes: Unterschiede hinsichtlich kognitiver Effekte gibt es hierbei je nach der Plattform auf der der Kontakt geschah. Klicks und Käufe erfolgen schließlich in den meisten Fällen nicht direkt. Es ist eine Frage von Kontaktmengen, Kontakten auf verschiedenen Wegen u.s.w. Leider wird diese Erkenntnis-Klasse des Marketing nur zu oft vergessen. Der Klick alleine ist es wirklich nicht. Was davor passiert, was Menschen sehen, wenn sie einen PC nutzen oder vor dem Fernseher sitzen ist wichtig. Prinzipiell sollten sich die werbefinanzierten Fernseh- und Radiosender endlich bemühen, auf den Cookie der großen Systeme mitzureiten und weniger zaghaft vorzugehen. Dummerweise wird der Klick dann ja nicht auf dem Fernsehschirm oder in der Küche stattfinden.

Vor mehr als 20 Jahren diskutierte ich mit dem Vertriebsmitarbeiter von Net Gravity, einer AdServer-Lösung, die von DoubleClick übernommen wurde. Mir war es wichtig, dass regionales Targeting immer funktioniert. Der Kerl war sichtlich irritiert: Warum will dieser Deutsche eigentlich 100-prozentige Abdeckung? Sein Argument war ganz einfach: Nimm die 50 Prozent bei denen wir den Ort sicher wissen und beschicken den Rest mit General Rotation. Genauso könnte man auch mit Fernseh- und Hörfunk-Werbung verfahren. Es wäre dann nach und nach möglich die “Rezipienten” mit individuellen Kontaktmengen zu beschicken und auf dieser Ebene genauere Ergebnisse zu generieren als dies mit herkömmlichen Methoden der empirischen Sozialforschung erfolgen kann.  

Der Werbekontakt, der Klick und die Konversion

Web-Analytics alleine ist zu wenig. Digital Analytics geht weiter ist aber auch nicht umfassend genug. Im Marketing-Controlling und der daraus folgenden Optimierung müssen weitere Schritte unternommen werden, um sicher und stabil zu arbeiten. Der Durchgriff auf Werte aus dem klassischen Controlling ist genauso notwendig wie der vorsichtige Umgang mit Zahlen auf den unterschiedlichen Ebenen der Customer Journey.  Daher meine Empfehlung, zunächst immer auf der Ebene einzelner Kanäle zu optimieren. Die Gefahr von Erfassungsbrüchen ist zu hoch. Womöglich wird auf sinnvolle Werbemaßnahmen verzichtet weil diese nicht messbar sind oder weil bei der Beurteilung der Werbemaßnahmen fehlerhafte Einschätzungen durch methodische Fehler entstehen. Wir werden noch lange an der analyse und Optimierung der Customer Journey arbeiten müssen. Hoffen wir, dass uns der verantwortungsvolle Umgang mit der DSGVO nicht zu viele Steine in den Weg legt.