Cross-Channel-Kampagnen: Eine neue Messgröße muss her

Welcher Kanal performt am besten? Wie ist das Budget optimal verteilt und welche Anzeige konvertiert gut bzw. schlecht? Auf diese Fragen möchte jeder Marketer Antworten haben, um die eigenen Marketing-Kampagnen optimieren zu können. Besonders im Handel gewinnt die Messbarkeit von Kampagnen an Bedeutung, um die Auswirkung auf Ladenbesuche und den ROI bewerten zu können. Dabei stehen den Marketern allerdings einige Herausforderungen im Weg. 

Online vs. Offline: Die Herausforderung der Werbewirkungsanalyse

Die Online-Werbewirkung reflektiert nicht direkt, wie sich Marketing-Kampagnen auf das Kaufverhalten offline auswirken, denn Marketer können den Werbeerfolg auf digitalen Kanälen nicht eins zu eins mit der Werbewirkung in der realen Welt vergleichen. Die Herausforderung für Werbetreibende besteht also darin, den Erfolg ihrer Online-Maßnahmen in Bezug auf den stationären Handel richtig zu analysieren und zu bewerten.

Marketer greifen wegen dieser Schwierigkeit häufig auf die sogenannte Store-Visit-Rate zurück. Diese Metrik gibt an, wie viele Konsument:innen ein Geschäft besucht haben, nachdem sie online Werbeanzeigen des Unternehmens wahrgenommen haben. Die Store-Visit-Rate hat sich bereits plattformübergreifend etabliert und soll die Online-Welt mit Offline-Effekten verbinden. So soll sie Händlern die Möglichkeit bieten, den ROI einer kanalübergreifenden Kampagne zu ermitteln.

Das große ABER: Es gibt keinen Standard. Der Metrik mangelt es an Einheitlichkeit der Parameter, aus denen sie sich zusammensetzt, wie die Berechnungsgrundlage (z. B. Post-View vs. Post-Click-Tracking), die Frage nach Store-Visits oder Store-Visitor, die unterschiedlichen Zeiträume, die betrachtet werden, sowie die schiere Varietät an Tracking-Technologien. Das hat zur Folge, dass jede Plattform die Metrik auf unterschiedliche Weise berechnet.  Die Store-Visit-Rate ist also keine zuverlässige Messgröße, um die Werbewirksamkeit von Cross-Channel-Kampagnen zu berechnen und ungeeignet, um die Performance verschiedener Kanäle zu vergleichen und zu bewerten. Marketer müssen also andere Wege finden, um herauszufinden, ob und wie erfolgreich ihre Kampagnen plattformübergreifend waren.

Werbewirksamkeit reloaded

Marketer sollten nicht mehr nur auf Hilfsmessgrößen vertrauen, denen es häufig an der Grundlage auf wichtigen realen Daten mangelt. Stattdessen ist die Analyse von Umsatzdaten eine geeignete Herangehensweise, um valide Aussagen hinsichtlich der Werbewirkung treffen zu können. Hierzu sind genauere Messmethoden auf Basis von Data Science in Verbindung mit den Kassendaten des jeweiligen Handelsunternehmens nötig. Von Vorteil ist, dass die Werbewirkung verschiedener Kanäle bis an die Kasse sowohl für Markenhersteller als auch für Einzelhändler durchgemessen werden kann. 

Eine fortschrittliche Methode, um den Werbeerfolg am Point of Sale zu messen, nutzt Data Science und künstliche Intelligenz und basiert auf echten Kassendaten. Dabei werden während der Setup-Phase Test- und Kontrollgruppen gebildet, die in ihrer Struktur ähnlich sind. So kann sichergestellt werden, dass externe Faktoren wie sozio-ökonomische oder regionale Unterschiede, filialspezifische Besonderheiten und saisonale Schwankungen keinen Einfluss auf die Ergebnisse haben. Ziel ist es, optimale Bedingungen für den Test zu schaffen und strukturgleiche Filialen miteinander zu vergleichen.

Effektivität der Media-Kanäle bis zum Umsatz an der Kasse verfolgen

Durch diese Herangehensweise können in der Analyse Effekte, die nichts mit den digitalen Marketingaktionen zu tun haben, von den tatsächlichen Wirkungen getrennt werden. Dies ermöglicht es den Marketern, genaue und verlässliche Aussagen über die Effektivität der Werbung zu treffen und den Return on Investment (ROI) präzise zu berechnen.

Folgende Auswirkungen können beispielsweise analysiert werden:

• Absatz-Uplift eines Produkts oder einer Produktgruppe
• Umsatz-Uplift im Store
• Umsatz-Uplift pro Produkt oder Produktgruppe
• Effekt von Marketingkanal X auf Umsatz und Absatz in Filiale Y

Die Kombination aus modernen Algorithmen, experimentellen Methoden und detaillierten Kassendaten bietet Marketern die Möglichkeit, die Effektivität einzelner Media-Kanäle bis hin zum tatsächlichen Umsatz an der Kasse zu verfolgen und zu messen. Diese Herangehensweise ermöglicht es, den Uplift-Effekt – also die direkte positive Auswirkung einer Kampagne auf den Umsatz – genau zu bewerten. Darüber hinaus kann dieser Effekt durch fortlaufende Analysen und Anpassungen kontinuierlich verbessert werden.

Um ein tieferes Verständnis für die hinter dem Umsatz-Uplift stehenden Treiber zu bekommen, sind zusätzliche Messmethoden sinnvoll. Hier kommen sowohl implizite als auch explizite Techniken infrage, wie beispielsweise Eye-Tracking, das Aufschluss über die visuelle Aufmerksamkeit der Kundschaft gibt, kombiniert mit direkten Kundenbefragungen am Point-of-Sale. Diese Ansätze ermöglichen es, ein umfassendes Bild der Kundenerfahrungen und -reaktionen zu gewinnen. Die gesammelten Daten bieten wertvolle Einsichten, mit denen Werbetreibende ihre Kampagnenziele noch zielgerichteter und erfolgreicher umsetzen können. Insgesamt führt dieser integrierte Ansatz, der sich auf die Analyse realer Daten stützt, zu einer verbesserten Kampagneneffizienz und einem optimierten Marketing-ROI.

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Über die Autorin

Als Chief Marketing Officer (CMO) trägt Nicole Bucher maßgeblich zur strategischen Ausrichtung und Entwicklung aller Marketingaktivitäten der Offerista Group GmbH bei.

Als erfahrene Expertin gibt sie Einblicke in die Markenentwicklung, erfolgreiche Strategien im Digital Marketing, Leadership und Business Development.