Bester Leitfaden für den Aufbau einer CRO-Strategie für die Zukunft

Mit erhöhter Nachfrage nach Agilität in der Softwareentwicklung, müssen Vermarkter ihre Strategien zur Conversion-Rate-Optimierung (CRO) überdenken. Was in der Vergangenheit gut funktioniert hat, garantiert nicht die gewünschten Ergebnisse in der Zukunft.

Dies ist auf die Marktdynamik plus Verhaltensforschung zurückzuführen. Moderne Verbraucher sind intelligent und wissen, wie und wann sie sich an die Technologie anpassen müssen. Sie sind von Horden von Daten umgeben und können diese daher gut herausfiltern.

Um die Aufmerksamkeit dieser Verbraucher zu erregen, erhalten Sie nur minimale Zeit und so schnell sollte Ihre CRO-Strategie sein, um Ihre Leser zu führen deep in Ihren Verkaufstrichter.

In Zukunft wird die Forderung nach einer schnell greifenden CRO-Strategie wichtiger denn je.

Aber wie machen Sie Ihre CRO-Strategie so schnell?

Laut WordStream, Unternehmen, deren Konversionsraten sich verbessern, führen im Durchschnitt 50 % mehr Tests durch.

Das bedeutet, dass Sie zur Verfeinerung Ihrer aktuellen CRO-Strategie ständig Experimente durchführen müssen. In der schnelllebigen Zeit sind die routinemäßige Optimierung von Landingpages und multivariate Tests die einzigen Konstanten, die erforderlich sind, um ein erfolgreiches CRO-Modell zu entwickeln.

Um mit der modernen Zeit Schritt zu halten und eine zukunftsfähige CRO-Strategie vorzubereiten, empfehlen wir Ihnen, mit den folgenden Faktoren zu experimentieren. Sie entsprechen den heutigen und kommenden CRO-Herausforderungen und sind in naher Zukunft unerlässlich.

 

Grundlagen für die Entwicklung einer CRO-Strategie im Jahr 2021

Personalisierung

Laut dem Vordenker BCG, Verbraucher wissen, dass Unternehmen ihre Daten sammeln und erwarten im Gegenzug personalisierte Erlebnisse.

Darüber hinaus tendieren die Verbraucher immer mehr zu Convenience.

Darüber hinaus ist die Personalisierung der zuverlässigste Weg, um Ihre Botschaft zu übermitteln, wenn wir die immer kürzer werdende Zeit berücksichtigen, die eine Marke erhält, um ihre Aufmerksamkeit zu erregen.

Es ist das, was die Verbraucher verlangen, bietet Komfort und ist eine schnelle Möglichkeit, Ihre Marke mit Kundenproblemen in Verbindung zu bringen.

Man kann Informationen auf verschiedenen Ebenen personalisieren und die Omni-Channel-Implementierung bringt die besten Ergebnisse.

Um eine groß angelegte Personalisierung zu implementieren, stehen Unternehmen jedoch vor drei Hauptproblemen:

 

Informationsüberlastung

Aufgrund der übermäßigen Datensammlung wird es für Bands schwierig, eine Information über die andere zu priorisieren.

 

Mangel an Werkzeugen

Omni-Channel-Personalisierung erfordert eine strenge Überwachung. Unternehmen haben oft nicht so viele Tools oder Kenntnisse über Tools, um die Omni-Channel-Leistung zu überwachen und zu analysieren.

 

Schiefe Strategien

Nach der Datensammlung wird es schwierig, Strategien für jedes Benutzersegment zu entwickeln und umzusetzen.

Diese Strategien sind oft nicht zusammen anwendbar.

 

Wie kann man diese Probleme überwinden?

Intelligente Verbrauchersegmentierung ist ein Weg, um alle oben genannten Probleme zu überwinden.

Das Erstellen von Buyer-Personas ist eine weit verbreitete Praxis der Verbrauchersegmentierung.

Im Vergleich zur Neuzeit ist es jedoch zu generisch und wirkt blass.

Denn um die eben besprochenen Personalisierungsherausforderungen zu meistern, brauchen wir tiefgehende und präzise Informationen.

Abgesehen von der grundlegenden Demografie bieten allgemeine Buyer Personas nicht viel.

Vielleicht sind Personas, die auf der Grundlage der Verhaltenssegmentierung erstellt wurden, nützlicher.

Sie helfen Ihnen, Verbraucherinteressen zu gruppieren, eine praktikable Strategie zu entwickeln und können mit einfachen Tools überwacht werden.

Anstatt sich auf allgemeine demografische Merkmale zu konzentrieren, untersucht die Verhaltenssegmentierung die folgenden Kriterien auf breiter Ebene:

 

Vorteile gesucht

Dies ist eine Segmentierung, die auf den von den Verbrauchern angestrebten Vorteilen basiert.

Während beispielsweise ein Verbrauchersegment einer Haarölmarke das Produkt wegen seiner Anti-Schuppen-Eigenschaften kauft, kaufen andere möglicherweise wegen der Pflege.

Nachdem Sie die Vorteile erkannt haben, die die meisten Kunden von Ihrem Produkt erwarten, können Sie Ihre Zielseiten und E-Mail-Kampagnen personalisieren.

 

Kaufverhalten

Manche Verbraucher sind preisbewusst.

Sie kaufen nur, nachdem sie den besten Preis auf dem Markt erzielt haben.

Einige konzentrieren sich auf Verlustaversion, dh sie kaufen nicht ohne Produktgarantie oder Rückgaberecht.

In ähnlicher Weise erfordern einige eine soziale Prüfung und andere möchten vor dem Kauf gründlich recherchieren.

 

Kundentreue

Laut Bainkönnen Unternehmen Produkte in Loyalisten- und Repertoire-Kategorien einteilen, was im Allgemeinen angibt, wie wahrscheinlich es ist, dass Verbraucher bei jedem Kauf die Marke wechseln.

Für Unternehmen mit einer hohen Anzahl von Loyalisten werden sich die Werbeaktionen und das Kundenerlebnis ändern.

Sie müssen sich mehr darauf konzentrieren, bestehende Kunden anzusprechen, anstatt neue zu finden.

 

Nutzungshäufigkeit

Wenn Sie Produkte verkaufen, die Verbraucher häufig verwenden, z. B. Lebensmittel, haben Sie einen starken Kundenstamm.

Dies sind die Menschen, die Ihr Produkt routinemäßig kaufen.

Sie werden von Zeit zu Zeit Ihre Website besuchen.

Auf der anderen Seite bezieht sich ein Light-User-Kundenstamm auf diejenigen Personen, die ein Produkt nur einmal kaufen, wie beispielsweise Computer und Smartphones.

 

Basierend auf diesen Verhaltenssegmentierungskategorien können Sie Ihre verschiedenen Marketingkampagnen optimieren, die gesamte Landingpage ändern und effektive CTAs vorbereiten.

Finden Sie beispielsweise Verlustaversion ein häufiges Entscheidungskriterium bei Ihren Kunden? Heben Sie Ihre Rückgaberichtlinien im CTA hervor.

Wenn 50-60 % Ihrer Kunden Treuepunkte sind, geben Sie bei jedem Einkauf Bonuspunkte.

Die Personalisierung Ihres Kundenerlebnisses in mehreren Facetten kann zu einer erheblichen Steigerung der Conversion-Rate führen.

 

Website-Geschwindigkeit

Die Fortschritte in der Internettechnologie, wie der verbesserte Zugang zu Glasfasern, die weltweit etablierte 4G-Konnektivität und jetzt das allmähliche Aufkommen der 5G-Technologie führen zu mehreren Veränderungen in digitales Marketing.

Eine niedrige Website-Geschwindigkeit bedeutet nicht nur, dass Besucher schnell von Ihrer Website zurückkehren, sondern sie erhalten auch eine schlechte Kundenerfahrung von Ihrem Unternehmen.

Um es genauer auszuarbeiten, kann eine schlechte Seitengeschwindigkeit die folgenden Auswirkungen auf Ihre Website haben:

• Reduzieren Sie Ihren Gesamtverkehr, was sich auf alle auf Ihrer Website initiierten Affiliate-Marketing-Kampagnen auswirkt
• Beeinflussen Sie das mobile Surferlebnis und senken Sie Suchrankings (siehe Abschnitt „Mobile-First-Ansatz“ unten)
• Erhöhen Sie die Abbruchrate des Einkaufswagens, insbesondere wenn der Kunde versucht hat, die Checkout-Seite zu laden
• Verschlechterung der Benutzererfahrung durch Verlangsamung interaktiver Elemente
• Beeinflussen Sie Ihr gesamtes Markenimage

Google Page Insight ist ein hilfreiches Tool, mit dem Sie ständige Kontrollen durchführen können Website-Geschwindigkeitsleistung.

Es berechnet die Geschwindigkeitsbasis Ihrer Website auf Basis von Core Web Vitals:

 

Erster zufriedener Anstrich (FCP)

Dazu gehören die anfänglichen Inhalte, die der Browser auf einer Webseite lädt, wie Texte, Bilder und andere Hintergrundgrafiken.

 

Erste Eingangsverzögerung (FID)

Misst die Reaktionszeit einer Webseite, wenn ein Benutzer auf ein interaktives Element klickt.

 

Größte inhaltliche Farbe (LCP)

Zeit, die benötigt wird, um die größten Informationsmengen auf einer Webseite zu laden.

 

Kumulative Layoutverschiebung: (CLS)

Die Anzahl unnötiger Änderungen im Webseiten-Layout.

 

Sie können alle diese wichtigen Daten auf dem Tab "Felddaten" von Google Page Speed ​​anzeigen, der zuverlässiger ist als andere Tabs.

Die Registerkarte Felddaten misst die Site-Leistung in Bezug auf die Leistung, wenn jemand Ihre Website in Echtzeit besucht.

 

Verbessern Sie die Ladegeschwindigkeit Ihrer Webseite

Sie können die folgenden Maßnahmen ergreifen, um die Ladegeschwindigkeit Ihrer Webseite zu verbessern:

 

Verwenden Sie ein sauberes Design

Sie möchten nicht, dass zu viele Elemente die Benutzeroberfläche Ihrer Landingpage stören.

Ersetzen Sie große Elemente durch maximalen Stauraum und ersetzen Sie sie durch etwas Kompakteres.

Verwenden Sie auch komprimierte Bilder zur Anzeige.

Sie können hochauflösende Bilder bis zu 60 % komprimieren, ohne an Qualität zu verlieren.

 

Verwendung eines Content Delivery Network (CDN)

Content-Management-Systeme (CMS) wie WordPress verwenden ein CDN, um Inhalte an Webbrowser zu liefern.

CDNs arbeiten in einem Netzwerk von Servern und sind daher bei der Bereitstellung von Inhalten leistungsfähiger als Ihr regulärer Webhosting-Server.

 

Entfernen Sie Plugins von Drittanbietern

Während Erweiterungen und Integrationen von Drittanbietern (TPI) die Funktionalität Ihrer Website erhöhen, summieren sie sich auch zur Gesamtgröße einer Webseite.

Wenn die von Ihnen verwendeten TPIs wirklich wichtig sind, können Sie sie auf bestimmten Zielseiten deaktivieren, anstatt sie von Ihrer Website zu entfernen.

 

Cache verwenden

Cache sind die temporären Daten, die als spezieller Speicher auf dem System gespeichert werden.

Es handelt sich um eine Kopie von Daten, die häufig zwischen einem Browser und dem Server ausgetauscht wird.

Laienhaft gesprochen handelt es sich um einen kleinen Speicher Ihrer Website, der auf dem Server gespeichert wird, damit dieser nicht jedes Mal, wenn der Browser eine Übertragungsanfrage generiert, den gesamten Übertragungsvorgang von vorne beginnen muss.

 

Mobile-First-Ansatz

Google hat bereits im September 2020 auf Mobile-First-Indexierung umgestellt.

Das bedeutet, dass Websites jetzt nach ihrer Leistung auf mobilen Geräten eingestuft werden.

Mitte 2021 wird Google auch sein Seitenerlebnis-Update veröffentlichen, das das Surferlebnis insgesamt als wichtigen Rankingfaktor betrachtet.

Allein diese beiden wichtigen Updates erfordern einen Mobile-First-Entwicklungsansatz, wenn Sie Ihre Conversions in Zukunft erhalten und steigern möchten.

 

Doch was bedeutet Mobile-First-Ansatz eigentlich?

In der Geschichte der Webentwicklung wurden Websites immer für Desktop-Bildschirme konzipiert.

Nach ihrer Entwicklung haben die Entwickler sie für Mobiltelefone angepasst.

Das Aufkommen skalierbarer, reaktionsschneller und adaptiver Designs, die sich selbst an unterschiedliche Bildschirmgrößen anpassen, vereinfachte den Übergang von Desktop zu Mobilgerät weiter.

Im Gegensatz dazu erfordert der Mobile-First-Ansatz, dass Unternehmen ihre Websites zunächst für mobile Bildschirme entwickeln und diese Websites dann für Desktops anpassen.

So wird eine höhere Leistung und ein besseres Erlebnis auf mobilen Bildschirmen gewährleistet.

 

Beispiele für Mobile-First-Ansatzdesigns

Im Folgenden finden Sie einige gute Beispiele für Mobile-First-Ansatzdesigns:

 

Tesla Mobile-First-Design

Auf dem Handy

 

Auf dem Desktop

 

Apple Mobile-First-Design

Auf dem Handy

 

Auf dem Desktop

 

Evernote Mobile-First-Design

Auf dem Handy

 

Auf dem Desktop

 

Vorteile der Verwendung von Mobile First Approach sind:

• Klare, prägnante und verzögerungsfreie Designs
• Höhere Platzierungen in den Google-Suchmaschinenergebnissen
• Leicht zu handhaben
• Schnelle Ladegeschwindigkeit
• Attraktivität für eCommerce-Sites

 

Da der Mobile-First-Ansatz von Marken eine hohe Auswahl an Webseiteninhalten erfordert, wird er auch als Content-First-Ansatz bezeichnet.

 

Deskriptive Datenanalyse und Feature Engineering

E-Commerce-Unternehmen sammeln heute Tonnen von Daten.

Für jede einzelne Transaktion haben Sie einen Artikel-, Kategorie-, Preis-, Lieferantennamen, Bestelldatum, Lieferdatum usw.

Wenn so vielfältige Informationen in einer Datenbank zusammengetragen werden, nennen wir das Big Data.

Die sinnvolle Analyse dieser Daten, um Lösungen für verschiedene Probleme zu finden, wird als deskriptiv bezeichnet Datenanalyse, was derzeit nicht in großem Maßstab praktiziert wird.

Eine effiziente deskriptive Datenanalyse wird Marketern helfen, in Zukunft mehrere unvorhergesehene Konversionsprobleme zu lösen.

 

Deskriptive Datenanalyse vs. explorative Analyse

Die deskriptive Datenanalyse unterscheidet sich von der explorativen Analyse, die in Unternehmen auf breiter Ebene durchgeführt wird.

Die explorative Analyse umfasst die Darstellung wertvoller Erkenntnisse (wie Sie sie bei Hotjar und Google Analytics sehen), um Muster zu finden und visuelle Analysen vorzubereiten.

Eine explorative Analyse allein ist jedoch nicht sehr hilfreich bei der Vorbereitung einer effektiven CRO-Strategie, die datengestützte Antworten auf Ihre niedrigen Konversionsraten liefert.

Die Erfassung von Informationen wie Geschlecht, Alter und Abbruchrate des Einkaufswagens ist beispielsweise eine explorative Forschung, und Sie können diese Daten verwenden, um Buyer-Personas vorzubereiten und verschiedene Marketingkampagnen zu starten.

Wenn Sie jedoch noch einen Schritt weiter gehen und diese Daten verwenden, um die Frage zu beantworten, warum Sie eine hohe Warenkorbabbruchrate haben, ist die deskriptive Datenanalyse.

Möglicherweise ist die Abbruchrate des Einkaufswagens nur beim Einkaufen über Mobilgeräte hoch. Das bedeutet, dass Sie Ihre Conversion-Rate auf Mobilgeräten optimieren müssen.

 

Feature-Entwicklung

Feature Engineering bezieht sich auf das Extrahieren neuer Informationen aus den vorhandenen Rohdaten.

Sie wird normalerweise durch maschinelle Lernalgorithmen durchgeführt, kann aber auch durch explizite Programmierung verarbeitet werden.

Mithilfe von Feature Engineering können Unternehmen zuverlässige Vorhersageanalysen durchführen und ihre Websites für eine bessere Conversion optimieren.

Zum Beispiel die beiden Funktionen; A – die Zeit, die ein Besucher benötigt, um ein Produkt in seinen Warenkorb zu legen, und B – Die Checkout-Zeit sind Rohdaten, die durch explorative Analysen leicht gesammelt werden können.

Die Ableitung von Merkmal C, d. h. der Gesamtzeit, die der Besucher benötigt, um eine Transaktion abzuschließen, nachdem er ein Produkt in seinen Warenkorb gelegt hat, wird jedoch als Feature-Engineering bezeichnet.

Sie können Feature C berechnen, indem Sie Feature B von Feature A subtrahieren.

Diese Art von Feature Engineering ist sehr nützlich für die Optimierung der Conversion-Rate.

Beispielsweise kann das Unternehmen die Checkout-Schritte reduzieren, um die Zeit in Feature C zu verkürzen, oder univariate und bivariate Tests durchführen, um den Grund für die lange Checkout-Dauer zu finden.

 

Univariate und bivariate Tests

Univariate und bivariate Tests können bei der Optimierung einer Zielseite helfen.

Sie können beispielsweise die Positionierung von Verkaufsinformationen auf Ihrer Webseite testen oder den Zusammenhang zwischen Seitenlänge und Conversions ermitteln.

Riesige MNCs und große Unternehmen wie Amazon und Uber führen regelmäßig deskriptive Datenanalysen und Feature-Engineering durch.

Startups und kleine Unternehmen kommen jedoch oft zu spät zu diesen Praktiken.

In einigen Szenarien ist es einem Marketingexperten nicht möglich, eine komplexe Datenanalyse durchzuführen, und dafür müssen Sie möglicherweise einen Data Science-Experten einstellen.

 

Competitive Analysis

Wettbewerbsanalysen sind wichtig, um herauszufinden, was Ihre Wettbewerber tun, um hohe Einnahmen zu erzielen und ihren nächsten Schritt vorherzusagen.

Neben CRO hilft auch die Wettbewerbsanalyse bei der Verbesserung Ihrer verschiedenen digitalen Marketingkampagnen.

Um Ihre CRO-Strategie mit Wettbewerbsanalysen nachhaltig zu verbessern, müssen Sie Folgendes beachten:

1. Finden Sie heraus, wer Ihre wahren Konkurrenten sind
2. Lernen Sie von ihren Conversion-Praktiken
3. Implementieren Sie das Gleiche mit Bedacht auf Ihrer Website

Wenn Sie Kunden direkt nach dem Wettbewerb auf dem Markt fragen, können Sie viel über Ihre Wettbewerber sagen.

Sie können ähnliche Marken finden, die ähnliche Dienstleistungen für Ihre Zielregion oder Ihr Zielpublikum anbieten.

In geschützten Märkten finden Sie Konkurrenten aus entfernten geografischen Regionen, die dieselben Eigenschaften wie Ihre Zielgruppe haben.

Nur die Kenntnis der Wettbewerber und ihrer Marketingbemühungen kann Meilensteine ​​setzen, die Ihr Unternehmen erreichen muss.

 

Was kann man von Mitbewerbern lernen?

Alleinstellungsmerkmale

Zuallererst möchten Sie ihre Alleinstellungsmerkmale erkennen, um den Mehrwert zu verstehen, den Ihre Konkurrenz bietet, aber Sie tun dies nicht.

Es besteht keine Notwendigkeit, diese Verkaufsargumente zu kopieren, aber Sie können einen besseren Wert finden, um gegen diese zu konkurrieren.

 

Aktionen und Rabatte

Vielleicht bietet Ihre Konkurrenz sonntags einen Sonderrabatt oder einfach nur ein lukrativeres Angebot an Rabattgutscheinen.

Wenn dies hinter dem erhöhten Umsatz Ihres Konkurrenten der Fall ist, müssen Sie möglicherweise einige Rabattangebote einführen, um im Wettbewerb zu bestehen.

Dasselbe gilt für alle Werbeaktionen, wie z. B. Partnerschaften mit YouTube-Einflüssen und verbundenen Unternehmen.

 

Unterstützung Kanäle

Omni-Channel-Erfahrung ist die Nachfrage von heute.

Es ist möglich, dass Ihr Wettbewerber über verschiedene Kanäle bessere Unterstützung bietet als Ihr Unternehmen.

Wenn das stimmt, verlangen Ihre Kunden mehr Supportkanäle und Sie sollten darauf antworten.

 

Texten

Effektive CTAs sind mehr als attraktiv.

Sie erzählen den Lesern viel über Ihre Marke, Ihr Produkt und den Nutzen und bringen sie auch zum Klicken.

Zusammen mit CTAs beeinflussen Überschriften und Titel auf Ihrer Website den Entscheidungsprozess des Kunden.

Vielleicht können Sie ein oder zwei Dinge über das Verfassen von Texten lernen, indem Sie sich die Website Ihrer Konkurrenz ansehen.

 

Upselling und Produktbündelung

Vielleicht sind die Umsätze Ihres Konkurrenten hoch, weil er weiß, wie man Produkte upselling und bündelt, um mehr Gewinn zu erzielen.

Hier beziehen wir uns nicht auf die Produktempfehlungen, die am Ende der Produktseite erscheinen, sondern auf einige gut durchdachte Kombinationen und Upselling-Produkte, die Verbraucher eher kaufen.

Zum Beispiel Tinte mit Druckern.

Obwohl dies ein einfaches Beispiel ist, können Sie mit etwas Nachdenken und Wettbewerbsanalyse herausfinden, welche Ihrer Produkte am besten zusammenpassen.

 

Customer Experience

Sie können den Gesamtüberblick überprüfen Customer Experience Ihres Mitbewerbers durch eine Produktbestellung.

Behalten Sie im Auge, wie viele Zustellungs-Updates Sie erhalten oder ob Sie Folge-E-Mails erhalten.

War das Kundenerlebnis zu glatt oder klang es besser als Ihres? Vielleicht haben sie so eine loyalistische Kundengruppe entwickelt.

Nach Abschluss der Analyse müssen Sie schrittweise mit den Änderungen fortfahren, um die Einzigartigkeit Ihrer Website zu gewährleisten und den Verlust eines echten Wertes zu verhindern, den Sie von Anfang an auf Ihrer Website bereitgestellt haben.

 

Conversion-Attributionsmodell

Die Anerkennung der verschiedenen Berührungspunkte Ihres Verkaufstrichters kann Ihnen dabei helfen, den Wert Ihrer Marketingbemühungen zu ermitteln.

Eine einfache Marketingkampagne eines Unternehmens umfasst beispielsweise verschiedene Berührungspunkte und Kanäle, wie z.

Ohne zu wissen, welche Kanäle am meisten zu Ihren Conversions beitragen, ist es schwierig, den gesamten Verkaufstrichter zu optimieren.

Google Analytics unterstützt verschiedene Conversion-Attributionsmodelle, damit Sie den Wert jedes einzelnen Touchpoints oder Marketingkanals besser verstehen.

Sie können Ihren Funnel mit diesen Modellen vergleichen, um herauszufinden, welche Kanäle Sie überbewerten und auf welche Sie mehr achten müssen:

 

Attribution beim letzten Klick

Dieses Attributionsmodell gibt die ganze Ehre dem allerletzten Berührungspunkt.

Für Kampagnen mit mehreren Marketingkanälen und Interaktionen ist das Last-Click-Attributionsmodell höchst irrelevant.

Sie können es jedoch weiterhin verwenden, wenn Sie ausschließlich auf organische Ergebnisse oder PPC-Anzeigen angewiesen sind.

 

First-Click-Attribution

In diesem Modell erhält der erste Interaktionskanal die volle Anerkennung.

Dies ist der Kanal, der die Buyer Journey des Kunden beginnt und als wichtiger eingestuft werden kann.

Die Attribution des ersten Klicks ist relevanter als die des letzten Klicks, aber sie hilft Ihnen immer noch nicht, den Wert Ihrer anderen Berührungspunkte zu verstehen.

 

Lineare Attribution

Die lineare Attribution verteilt das Guthaben gleichmäßig auf alle Kanäle.

Obwohl dieses Modell jeden Berührungspunkt und Kanal berücksichtigt, ist es immer noch sehr unzuverlässig.

Es kann Ihnen nicht helfen, unterbewertete und überbewertete Kanäle zu finden.

 

Zeitverfall Attribution

Dieses Attributionsmodell erhöht die Gutschrift, die den verschiedenen Kanälen basierend auf der Reihenfolge der Interaktion zugeschrieben wird.

Zum Beispiel erhält der letzte Kanal das maximale Guthaben, während der erste Kanal das geringste erhält.

Das Attributionsmodell für den Zeitverfall ist ziemlich zuverlässig, da es Ihnen bei der Organisation Ihrer Marketingkanäle hilft, aber es kann immer noch nicht den wahren Wert der Kanäle darstellen.

 

Letztes nicht-direktes Attributionsmodell

Der letzte Touchpoint in den meisten Sales Funnels ist ein CTA oder Buy Button.

Die letzte nicht-direkte Attribution übersieht den letzten Touchpoint und gibt demjenigen vor dem letzten Klick maximale Anerkennung.

Dieses Modell stellt die Realität jedes Verkaufstrichters dar, vernachlässigt jedoch den Beitrag der ersten Kanäle.

 

Attribution des letzten Anzeigenklicks

 Die zuletzt im Verkaufstrichter platzierte Anzeige erhält die gesamte Gutschrift.

Sie können dieses Modell verwenden, wenn Sie stark von Werbung abhängig sind, es Ihnen jedoch nicht helfen kann, andere Marketingkanäle zu optimieren.

 

Positionsbasierte Attribution

Durch die positionsbasierte Attribution werden sowohl der erste als auch der letzte Touchpoint Ihrer Marketingkampagne zu 40 % angerechnet.

Es teilt die verbleibenden 20 % gleichmäßig auf alle Berührungspunkte auf, die zwischen dem ersten und dem letzten liegen.

Dieses Attributionsmodell repräsentiert das digitale Marketing genau und ist das am weitesten verbreitete Modell im Jahr 2021.

 

Benutzerdefinierte Attribution

Google Analytics ermöglicht es Unternehmen auch, benutzerdefinierte Attributionsmodelle basierend auf ihren Geschäftsanforderungen und Marketinginstinkten zu erstellen.

Es ist einfach, Ihre Marketingaktionen zu rationalisieren, indem Sie die wertvollsten bestimmen.

Durch die Hervorhebung der wichtigsten Touchpoints helfen Ihnen Conversion-Attributionsmodelle zudem, die Marketingressourcen eines Unternehmens zu reservieren und führen Sie so auf den Weg des smarten Marketings.

 

Fazit

Erwarten Sie als digitaler Vermarkter keine schnellen Ergebnisse von der Optimierung der Conversion-Rate.

Alles basiert auf Experimenten und es kann eine Weile dauern, bis Sie wissen, was am besten zu Ihrem Unternehmen passt.

Eine richtige Strategie kann Ihnen jedoch dabei helfen, bessere Experimente basierend auf tatsächlichen Fakten zu erstellen und mit jeder kleinen Optimierung schrittweise Fortschritte zu erzielen.

Zögern Sie auch nicht, eine neue Strategie zu entwickeln, wenn eine vorherige fehlschlägt.

Die Mindestzeit, in der Sie die Ergebnisse einer CRO-Strategie beobachten sollten, beträgt 1-3 Monate, bevor Sie sie ersetzen.