Ein Marketingteam war überzeugt, dass sein E-Mail-Programm unterdurchschnittlich performte. Öffnungsraten waren solide, Klickraten okay, aber sie konnten nicht nachweisen, dass E-Mails Umsatz generierten. Als sie schließlich eine saubere Attribution einführten, entdeckten sie, dass E-Mail ihr kanal mit dem höchsten ROI war—sie hatten es nur nicht korrekt gemessen.
Attribution ist die Brücke zwischen E-Mail-Metriken und Geschäftsergebnissen. Ohne sie weißt du, wie viele Leute geklickt haben, aber nicht, wie viele konvertiert sind. Du kannst keinen ROI berechnen, Investitionen nicht rechtfertigen oder auf das optimieren, was wirklich zählt. Mit korrekter Attribution wird E-Mail zu einem messbaren, optimierbaren Umsatztreiber.
Was Attribution für E-Mail bedeutet
Attribution beantwortet eine einfache Frage: Hat diese E-Mail dieses Ergebnis bewirkt?
Wenn jemand deine E-Mail erhält, durchklickt und einen Kauf tätigt, verbindet Attribution diese Ereignisse. Sie sagt: "Dieser $50-Kauf kam aus dem Dienstags-Newsletter" oder "Diese Anmeldung kam aus der Willkommensserie."
Die Herausforderung ist, dass Kundenreisen selten linear sind. Jemand erhält deine E-Mail, klickt nicht, erinnert sich aber an deine Marke und besucht später direkt. Oder sie klicken, stöbern, gehen, und kommen über eine Google-Suche zurück, um zu kaufen. Welchem Touchpoint wird die Conversion zugeschrieben?
Attributionsmodelle liefern Rahmen, um diese Fragen zu beantworten. Verschiedene Modelle vergeben Credit unterschiedlich, und das "richtige" Modell hängt von deinem Geschäft und deinen Zielen ab.
UTM-Parameter: die Grundlage
UTM-Parameter sind Tags, die URLs hinzugefügt werden und in Analytics-Tools Traffic-Quellen identifizieren.
Wenn du einen Link in deiner E-Mail einfügst, fügst du Parameter wie utm_source=email, utm_medium=newsletter, utm_campaign=summer_sale hinzu. Wenn jemand klickt und auf deiner Seite landet, erfasst dein Analytics-Tool diese Parameter und schreibt den Besuch (und jede nachfolgende Conversion) dieser E-Mail zu.
Standard-UTM-Parameter umfassen source (wo der Traffic herkommt—email, social, etc.), medium (die Art des Kanals—newsletter, promotional, etc.), campaign (der spezifische Kampagnenname), content (welcher Link innerhalb der E-Mail) und term (bei E-Mail selten genutzt, eher für paid search).
Konsequente Namenskonventionen sind wichtig. Wenn eine Kampagne "email" nutzt, eine andere "Email" und wieder eine andere "e-mail", behandelt dein Analytics diese als unterschiedliche Quellen. Etabliere Konventionen und setze sie durch.
UTM-Parameter funktionieren mit jeder Analytics-Plattform—Google Analytics, Mixpanel, Amplitude, etc. Sie sind die universelle Sprache der digitalen Attribution.
Klickbasierte vs. View-basierte Attribution
Attribution kann Conversions basierend auf Klicks, Views oder beidem gutschreiben.
Klickbasierte Attribution vergibt Credit, wenn jemand auf einen E-Mail-Link klickt und später konvertiert. Das ist der üblichste Ansatz und am besten zu verteidigen—der Nutzer hat eine klare Handlung vorgenommen, die zur Conversion führte.
View-basierte (oder Impression-basierte) Attribution vergibt Credit, wenn jemand eine E-Mail erhält oder öffnet und später konvertiert, sogar ohne zu klicken. Das erfasst Einfluss, der nicht zu sofortigen Klicks führt, aber dennoch Conversions treiben kann.
View-basierte Attribution ist umstritten. Hat die E-Mail den Kauf wirklich beeinflusst, oder wäre er ohnehin passiert? Die Verbindung ist weniger direkt als bei klickbasierter Attribution. Aber für markenbildende E-Mails oder E-Mails, die Ladenbesuche statt Online-Conversions fördern, kann View-basierte Attribution echte Wirkung erfassen.
Die meisten E-Mail-Programme konzentrieren sich auf klickbasierte Attribution wegen ihrer Klarheit und Verteidigbarkeit. View-basierte Attribution kann ergänzen, sollte aber die klickbasierte Messung nicht ersetzen.
Attributionsfenster
Attributionsfenster definieren, wie lange nach einer E-Mail-Interaktion eine Conversion dieser E-Mail zugeschrieben werden kann.
Ein 7-tägiges Klickfenster bedeutet: Wenn jemand auf deine E-Mail klickt und innerhalb von 7 Tagen konvertiert, bekommt die E-Mail den Credit. Konvertiert er am Tag 8, zählt es nicht.
Die Länge des Fensters erfordert Abwägungen. Längere Fenster erfassen mehr Conversions, riskieren aber, E-Mails für Conversions zu kreditieren, die sie nicht wirklich beeinflusst haben. Kürzere Fenster sind konservativer, können aber legitime verzögerte Conversions verpassen.
Typische Fenster reichen von 1 Tag bis 30 Tagen, wobei 7 Tage bei klickbasierter Attribution üblich sind. Das richtige Fenster hängt von deinem Sales Cycle ab—ein schneller Impulskauf könnte ein 1-Tages-Fenster rechtfertigen; ein überlegter B2B-Kauf eher 30 Tage.
Verschiedene Conversion-Typen können unterschiedliche Fenster rechtfertigen. Eine Newsletter-Anmeldung könnte ein 1-Tages-Fenster haben (wenn sie sich nicht sofort anmelden, war die E-Mail wahrscheinlich nicht die Ursache). Ein größerer Kauf könnte ein 14-Tages-Fenster haben (Menschen recherchieren vor dem Kauf).
Attributionsmodelle
Wenn mehrere Touchpoints einer Conversion vorausgehen, bestimmen Attributionsmodelle, wie Credit verteilt wird.
Last-Click-Attribution gibt 100% Credit an den letzten geklickten Touchpoint vor der Conversion. Wenn jemand eine E-Mail klickt, dann eine Facebook-Ad, und dann konvertiert, bekommt Facebook den gesamten Credit. Das ist einfach, unterschätzt aber frühere Touchpoints, die die Journey initiiert haben.
First-Click-Attribution gibt 100% Credit an den ersten Touchpoint. Die E-Mail, die jemanden erstmals mit deiner Marke bekannt macht, bekommt Credit, selbst wenn die Conversion über einen anderen Kanal erfolgt. Das betont Awareness, ignoriert aber, was den Abschluss tatsächlich herbeigeführt hat.
Lineare Attribution verteilt den Credit gleichermaßen auf alle Touchpoints. Gab es vier Touchpoints, bekommt jeder 25%. Das anerkennt, dass mehrere Berührungen zählen, unterscheidet aber nicht deren relative Bedeutung.
Time-Decay-Attribution vergibt mehr Credit an Touchpoints näher an der Conversion. Der letzte Touchpoint bekommt am meisten; frühere immer weniger. Das balanciert die Anerkennung der gesamten Journey mit der Betonung dessen, was den Deal geschlossen hat.
Positionsbasierte (U-förmige) Attribution gibt den ersten und letzten Touchpoints signifikanten Credit (oft je 40%), der Rest wird auf die mittleren Touchpoints verteilt. Das wertschätzt sowohl die Einführung als auch die Conversion und erkennt das Nurturing dazwischen an.
Datengetriebene Attribution nutzt Machine Learning, um Credit basierend auf tatsächlichen Conversion-Mustern in deinen Daten zu bestimmen. Das ist der anspruchsvollste Ansatz, erfordert aber signifikantes Datenvolumen und fortgeschrittene Analytics-Fähigkeiten.
E-Mail-Attribution implementieren
Die praktische Umsetzung umfasst mehrere Bausteine.
Kennzeichne alle E-Mail-Links mit UTM-Parametern. Jeder Link in jeder E-Mail sollte passende Tags haben. Die meisten E-Mail-Plattformen können das basierend auf Templates oder Regeln automatisch erledigen.
Konfiguriere deine Analytics-Plattform, um UTM-Daten zu erfassen und zu reporten. Stelle sicher, dass Conversion-Tracking eingerichtet ist, damit du Traffic-Quellen mit Ergebnissen verbinden kannst.
Definiere dein Attributionsmodell und die Fenster. Dokumentiere diese Entscheidungen, damit das Reporting konsistent ist. Verschiedene Stakeholder möchten vielleicht unterschiedliche Sichten, aber habe ein primäres Modell für die Entscheidungsfindung.
Erstelle Reports, die E-Mail-Kampagnen mit Conversions und Umsatz verknüpfen. Die nativen Analytics deiner E-Mail-Plattform zeigen Öffnungen und Klicks; deine Web-Analytics zeigen Conversions. Du musst beides verbinden—entweder über Plattform-Integrationen oder manuelle Analyse.
Ziehe eine Customer Data Platform (CDP) für fortgeschrittene Attribution in Betracht. CDPs vereinheitlichen Kundendaten über Touchpoints hinweg und ermöglichen anspruchsvolle Attributionsmodellierung. Für komplexe, multikanalige Unternehmen zahlt sich diese Investition oft aus.
Häufige Herausforderungen bei der Attribution
Mehrere Themen erschweren die E-Mail-Attribution in der Praxis.
Cross-Device-Journeys unterbrechen das Tracking. Jemand öffnet E-Mail auf dem Handy, klickt, stöbert, und konvertiert später am Desktop. Ohne Cross-Device-Tracking erscheinen das als unterschiedliche Nutzer, und die E-Mail bekommt keinen Credit.
Ad-Blocker und Privacy-Tools können UTM-Parameter entfernen oder Analytics-Tracking blockieren. Ein Teil deiner E-Mail-getriebenen Conversions wird unabhängig von deiner Implementierung nicht getrackt.
Offline-Conversions sind schwer zu attribuieren. Wenn deine E-Mail jemanden dazu bringt, einen physischen Store zu besuchen, erfasst Standard-Digital-Attribution das nicht. Online und Offline zu verbinden erfordert zusätzliche Infrastruktur.
Mehrere E-Mails in einer Journey erzeugen Attributionsfragen. Wenn jemand fünf E-Mails erhält, bevor er konvertiert—welche bekommt den Credit? Dein Attributionsmodell sollte das adressieren, aber die Antwort ist nie perfekt befriedigend.
Attribution und Inkrementalität sind unterschiedliche Fragen. Attribution fragt "welchem Touchpoint wird Credit gegeben?" Inkrementalität fragt "würde diese Conversion ohne diesen Touchpoint passiert sein?" Attribution kann die Wirkung von E-Mail überschätzen, wenn Conversions ohnehin passiert wären.
Attributionsdaten nutzen
Attributionsdaten sollten Entscheidungen steuern, nicht nur Berichte füllen.
Identifiziere leistungsstarke Kampagnen und verstehe, warum sie funktionieren. Welche Inhalte, welcher Zeitpunkt oder welche Zielgruppe haben starken zugeschriebenen Umsatz getrieben? Mache mehr von dem, was funktioniert.
Identifiziere schwache Kampagnen und entscheide, ob du sie verbessern oder einstellen solltest. Niedriger zugeschriebener Umsatz kann bedeuten, dass die Kampagne nicht funktioniert—oder dass die Attribution ihre Wirkung nicht erfasst.
Berechne den E-Mail-ROI anhand des zugeschriebenen Umsatzes. Gesamtumsatz, der E-Mail zugeschrieben wird, minus Kosten des E-Mail-Programms ergibt den E-Mail-Gewinn. Das rechtfertigt Investitionen und lenkt die Budgetallokation.
Optimiere auf zugeschriebene Ergebnisse, nicht nur auf Klicks. Eine Kampagne mit geringeren Klicks, aber höherem zugeschriebenem Umsatz ist wertvoller als eine mit vielen Klicks und wenig Umsatz.
Frequently asked questions
Welches Attributionsmodell sollte ich verwenden?
Beginne mit Last-Click – einfach und gut zu verteidigen. Mit wachsender Reife kannst du Time-Decay oder positionsbasierte Modelle erwägen, um die gesamte Customer Journey abzubilden. Datengetriebene Attribution ist ideal, wenn du genug Volumen und die nötigen Fähigkeiten hast.
Wie schreibe ich Umsatz einer bestimmten E-Mail zu?
Nutze UTM-Parameter auf allen Links, konfiguriere Conversion-Tracking in deinen Analytics und erstelle Reports, die Kampagnenparameter mit Conversion-Werten verknüpfen. Die meisten Analytics-Plattformen unterstützen das nativ.
Welches Attributionsfenster sollte ich verwenden?
7 Tage sind ein gängiger Ausgangspunkt für klickbasierte Attribution. Passe je nach Sales Cycle an—kürzer bei Impulskäufen, länger bei überlegten Käufen. Teste verschiedene Fenster, um zu sehen, wie sich Ergebnisse ändern.
Wie gehe ich mit Attribution über E-Mail und andere Kanäle hinweg um?
Nutze konsistente UTM-Konventionen über alle Kanäle. Wähle ein Multi-Touch-Attributionsmodell, das den Credit angemessen verteilt. Ziehe eine CDP oder eine Marketing-Attribution-Plattform für anspruchsvolle Cross-Channel-Analysen in Betracht.