Innerhalb der Customer Journey gibt es immer mehrere Touchpoints die zu einem Kaufabschluss führen. Attributionsmodelle sollen helfen den Erfolg der unterschiedlichen Touchpoints und Kanäle besser zu beurteilen.

Um Marketing-Kanäle nach ihrer Effektivität zu messen unterscheidet man grundlegend zwischen statischen und algorithmischen Attributionsmodelle.

Statische Attributionsmodelle haben immer feste Zuordnungen. Zum Beispiel beim „First Click“ Modell wird immer dem ersten Kanal 100% des Erfolges zugeschrieben, welcher von einem Besucher seinen Weg zur Conversion in Kontakt gekommen ist.

Das populärste Attributionsmodell ist das „Last-Click“ Modell, nachdem eine erzielte Conversion dem letzten Click also der letzten User Interaktion zugeordnet wird. Problematisch ist es jedoch den Erfolg der Kanäle nach diesem Modell zu beurteilen, da eine Conversion fast immer in einem Zusammenspiel mehrerer Werkekontakte (Touchpoints) zustande kommt.

Damit man nun nicht dem letzten Click den Erfolg einer Conversion alleine zuspricht, gibt es unterschiedliche Attributionsmodelle, die es einem ermöglichen den Erfolg der unterschiedlichen Kanäle besser zu beurteilen und demnach die Budgetverteilung sinnvoller allokieren kann.

Keine Verteilungsregeln verfolgen die Algroithmischen Attributionsmodelle, sie berücksichtigt die Besucher, die nicht konvertiert werden. Die Zuordnung erfolgt durch die Basis von Webseiten-Daten und Customer Journeys. Sie verlangen eine größere Datenmenge und erfordern umfangreiches analytisches Fachwissen.

Abhängigkeiten und Wechselwirkungen von Kanälen werden bei der algorithmischen Attribution ebenfalls berücksichtigt. Diese Attributionsmodelle verlangen nach einer deutlich größeren Datenmenge als statische Modelle, um aussagekräftige Ergebnisse zu liefern, und erfordern umfangreiches analytisches Fachwissen.

Die Wahl des richtigen Attributionsmodells gilt als Königsweg im Online-Marketing da es der Schlüssel zum Erfolg sein kann.