Eine der häufigsten Fragen, die uns als Agentur gestellt wird, ist, wie man nachweisen kann, dass das Sehen einer Anzeige tatsächlich einen Einfluss auf die Kunden hat und die Wahrscheinlichkeit einer Konversion erhöht.
Am besten lässt sich diese Frage mit einem Placebo-Test beantworten: Man teilt die Zielgruppe in eine Behandlungsgruppe (Personen, die Ihre Anzeigen sehen) und eine Kontrollgruppe (Personen, die eine Anzeige einer anderen Wohltätigkeitsorganisation sehen) auf. Der Leistungsunterschied zwischen den beiden Gruppen sollte dem tatsächlichen Effekt der Display-Werbung auf die Kunden entsprechen (unter Berücksichtigung saisonaler Schwankungen); anders ausgedrückt: dem zusätzlichen Wert der Display-Werbung.
Placebotests können jedoch zeit- und kostenintensiv sein. Je nach Art Ihres Unternehmens und der durchschnittlichen monatlichen Konversionsrate muss der Test zwischen einigen Wochen und einigen Monaten laufen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Ihr Unternehmen muss außerdem die Kosten für den Test tragen, sodass Sie sowohl Ihre eigenen als auch die Anzeigen der Wohltätigkeitsorganisation bezahlen.
Deshalb ist die Möglichkeit, den inkrementellen Wert der Display-Werbung ausschließlich mit Google Analytics 360 und DoubleClick Campaign Manager zu berechnen, so wertvoll.
Methodik
Die ideale Kennzahl zur Messung des inkrementellen Werts ist die Pfadkonversionsrate, da sie erfasst, wie wahrscheinlich eine Conversion ist, nachdem ein Nutzer eine bestimmte Kombination von Kanälen durchlaufen hat. Um Pfadkonversionsraten zu berechnen, benötigen wir sowohl konvertierende als auch nicht-konvertierende Nutzerpfade, d. h. wie oft jeder Pfad mit einer Conversion und wie oft mit einem reinen Website-Besuch endete.
Anschließend betrachten wir Pfade mit und ohne Display und vergleichen diese mit identischen Pfaden ohne Display. Die durchschnittliche Differenz zwischen den beiden Pfadgruppen entspricht dem durchschnittlichen zusätzlichen Wert, den das Display für die Konversionsrate hat, d. h. dem durchschnittlichen Anstieg der Konversionswahrscheinlichkeit durch das Display.
Überlegungen
Es ist wichtig, neben dem durchschnittlichen Aufschwung auch die Varianz der positiven Auswirkungen eines Kanals auf die Pfadkonversionsraten zu berücksichtigen. Denn ein Kanal kann zwar für bestimmte Pfade einen sehr hohen Aufschwung aufweisen, sich aber negativ auf andere Pfade auswirken.
Diese Analyse gibt außerdem nicht Aufschluss darüber, wie viele Besucher die Website ausschließlich aufgrund der Darstellung aufgesucht haben.
Insights
Diese Analyse zeigt nicht nur die genauen Auswirkungen von Display-Werbung auf, sondern auch, unter welchen Umständen sie eine hohe und unter welchen nicht hohe Wirkung erzielt. Wir können analysieren, in welcher Phase der Customer Journey sie am besten funktioniert, in welcher Kanalkombination und wie viele Display-Anzeigen Nutzer sehen müssen. Dies kann Aufschluss geben. MessagingWelche Kampagnen/Anzeigengruppen müssen wir mit einer einheitlichen Botschaft versehen? Targeting: In welcher Phase der Customer Journey Remarketing am besten funktioniert; und HäufigkeitsbegrenzungAb wie vielen Impressionen steigt die Pfadkonversionsrate nicht mehr an?
Darüber hinaus können wir diese Analyse mit verschiedenen Kanälen oder auf einer höheren Granularitätsebene (Kampagne, Werbemittel, Schlüsselwort usw.) durchführen, was es uns ermöglicht, die Kanalwirkungen fair zu vergleichen und optimale Budgets zuzuweisen oder eine optimale kanalübergreifende Nachrichtensequenzierung zu finden.
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by Nam-anh Tran
Quelle: DIE TROMMEL
