Warum Attributions- und Kostendaten kombiniert werden sollten, um einen wahren ROI zu erhalten
Der ROI ist im Mobile Marketing eine schwer zu fassende Kennzahl. Wenn Sie Ihre Gesamtausgaben und Gesamtumsätze kennen, ist es scheinbar einfach. In Wirklichkeit ist es aber so, dass Ihre ROI-Statistiken auch falsch sein könnten.
Die Genauigkeit Ihrer ROI-Daten hängt in erster Linie von akkuraten Attributionsdaten ab, die wiederum zu akkuraten Umsatz- und Kostendaten führen.
Die Genauigkeit von Kostendaten ist besonders heikel, weil es zahlreiche Kostenquellen gibt, aber keine wirkliche Standardisierung.
Hinzu kommt, dass die Zusammenarbeit mit verschiedenen Kosten- und Attributionsanbietern zu allen möglichen Problemen führt, die wir in diesem Blog behandeln werden.
ROI haben wir intensiv in unserem neuen Guide zu App-Marketing behandelt: Finden Sie Ihren Nordstern: Messen Sie den wahren ROI Ihres App-Marketings
Warum die Trennung von Attributions- und Kostenanbietern riskant ist
Es gibt mehrere Gründe, weshalb die Zusammenarbeit mit zwei Anbietern – einem für die Kostenaggregation und einem für die Attribution – eine schlechte Praxis ist. Das Ergebnis kann schnell zu falschen oder unvollständigen Daten führen, die dann Ihr Marketingbudget aufzehren und sogar Ihr Business gefährden können.
Gehen wir der Frage nach, warum das so ist:
1. Unzureichende Lösung für die Attribution:
Es gibt keine Abkürzungen für die jahrelange Arbeit, die für den Aufbau einer robusten Attributionsplattform erforderlich ist. Wenn dies nicht der Fall ist, kann man den Attributionsdaten nicht voll vertrauen.
Die Präzision der Daten.
Müll rein, Müll raus. Wenn die Eingabeparameter für Ihre Entscheidungen falsch sind, werden auch die Ergebnisse Ihrer Entscheidungen falsch sein. Im modernen Marketing sind Attributionsdaten die Quelle für die wichtigsten Marketingentscheidungen.
Das Endergebnis: Marketers treffen oft schlechte Entscheidungen, ohne es zu wissen.
Dafür gibt es zwei Hauptgründe: Mobile Ad Fraud und falsche Attribution
In beiden Fällen scheint das Measurement korrekt zu sein, was Ihnen zeigt, dass Sie die richtigen Entscheidungen getroffen haben. In Wirklichkeit ist es aber oft so, dass Sie organischen Nutzer:innen und betrügerischen Traffic kaufen. Wenn Sie diesen Fehler immer wieder machen, laufen Sie Gefahr, in einen finanziellen Engpass zu geraten.
In diesem Zyklus führt eine starke Performance dazu, dass die Marketer ihren CEO um mehr Budget bitten, und der CEO stimmt zu, weil es funktioniert. Die Zahlen sind jedoch falsch, und das Unternehmen steckt am Ende mehr Geld in die falschen Quellen.
2. Datenabweichungen:
Wenn der Kostenanbieter nicht der Eigentümer der Attributionsdaten ist, besteht eine große Herausforderung darin, diese Daten mit seinen eigenen Kostendaten zu verbinden.
Eine angemessene Attribution-/Kosten-Integration muss für jedes Werbenetzwerk individuell erstellt werden, nicht durch den Aufbau einer generischen Kostenintegration.
Nehmen wir folgendes Szenario an: Eine mit der API von Netzwerk A erstellte Integration umfasst das Feld X, dass der Werbetreibende für die Creatives nutzt, aber das Netzwerk, das mit dem Attribution-Anbieter zusammenarbeitet, leitet die Creatives an das Feld Y weiter. In einem solchen Fall sieht Ihre Excel- oder BI-Plattform zwei getrennte Zeilen:
Insgesamt ist eine große Anzahl von Kosten-/Attributionsdaten, die hätten abgeglichen werden sollen, nicht vorhanden, so dass viele leere Zeilen übrig bleiben. Das Endergebnis: Die Entscheidung stützt sich auf ungenaue Daten.
Andererseits kann der Anbieter von Attributionsdaten, wenn er über ganzheitliche Kostendaten verfügt, beide Datensätze leicht zu einem „kohärenten“ Datensatz aggregieren, normalisieren und standardisieren.
3. Datenschutz und Sicherheitsrisiko:
Einige Marketers stellen die Dashboard-Anmeldedaten ihrer Attributionsplattform ihrem Kostenanbieter zur Verfügung, der dann einen als „Data Scraping“ bekannten Prozess durchführt, um die Attributionsdaten zu erhalten.
Beachten Sie, dass diese Methode sowohl fehleranfällig ist als auch ein ernsthaftes Sicherheitsrisiko darstellt, wenn Anmeldeinformationen weitergegeben werden, die den Zugang zu Ihren 1st-Party-Daten ermöglichen.
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4. Mangelnde Granularität führt zu unzureichender Optimierung:
Theoretisch kann ein Marketer viele dieser leeren Zeilen füllen, indem er sich auf den kleinsten gemeinsamen Nenner einigt – oft auf der Medienquellenebene oder sogar auf der Medienquelle und der Kampagnenebene – und dabei jede sinnvolle Granularität verliert. Das bedeutet, dass die Daten auf Creative-Ebene im obigen Beispiel nicht zur vollständigen Optimierung der Kampagne genutzt werden können.
Welches Maß an Granularität ist erforderlich, um Fortschritte zu erzielen? Ihre Daten sollten bis auf die Ebene von Creative, Geo, Site-ID und Keyword reichen.
Das Fazit: (Robuste) Attribution und Kostenaggregation sind untrennbar miteinander verbunden.
