Mehrere regelbasierte und algorithmische Attributionsansätze liefern eine verlässliche Analyse des Kundenverhaltens. Unter Berücksichtigung der Muster der tatsächlichen Kundeninteraktion erhalten Sie das beste Modell pro Kanal.
Durch Marketing-Attribution können Sie die Anforderungen Ihrer Kunden besser verstehen und fundiertere Entscheidungen für die Ausgabenplanung treffen. Attribution hilft Ihnen zu verstehen, wie sich verschiedene Interaktionen auf die Customer Journey auswirken. Die Priorisierung der richtigen Inhalte und Kanäle wird somit erleichtert.
Adobe Analytics bietet eine große Vielfalt an Attributionsmodellen, die sich in Ihren täglichen Analysen einfach verwenden lassen. Ob First- und Last-Touch, Partizipation, Zeitverlauf oder algorithmische Attribution mithilfe von fortschrittlichem maschinellen Lernen: Unsere Attributionsmodelle erzeugen ein klares Bild davon, wo sich sinnvolle Marketing-Touchpoints befinden, wie Anwender mit Ihrem Messaging über Kanäle hinweg in Berührung kommen und welche optimalen Budgetverteilungen innerhalb dieser Kanäle stattfinden sollten.
Unsere Modelle umfassen First- und Last-Touch, Partizipation, U-Form, (umgekehrte) J-Kurve, letzter nicht direkter Klick und Zeitverlauf sowie algorithmische und lineare Modelle.
Nennen Sie Interaktionen, die aufgrund von realisierten Umsätzen oder der Partizipation im Verlauf der Customer Journey hervorzuheben sind.
Führen Sie Besucherprofile zusammen, nachdem sie mit derselben Besucher-ID-Variable verknüpft wurden, sodass sich die Attribution im historischen Datensatz nicht ändert.
Erfahren Sie, wie Marketing-Attribution in Analysis Workspace funktioniert.
Informieren Sie sich auf unseren Hilfeseiten ausführlich über algorithmische Attribution, inklusive der Erstellung von Modellen.
Mit unserer Funktion „Analysis Workspace“ erhalten Sie ein zuverlässiges, flexibles Tool für die Erstellung benutzerdefinierter Analyseprojekte. Platzieren Sie eine beliebige Anzahl von Datentabellen, Visualisierungen und Komponenten (Kanäle, Dimensionen, Kennzahlen, Segmente und zeitliche Kriterien) mittels Drag-and-Drop in einem Projekt.
Wir bieten erweiterte Funktionen für Speicherung, Datenaufbereitung und Reporting für Kundendaten in unserem Data Warehouse. Darüber hinaus liefern unsere Daten-Feeds Rohdaten nach einem täglichen oder stündlichen Wiederholungszeitplan.
Lassen Sie versteckte Muster in Ihren Daten aufspüren, um statistische Anomalien zu erklären. Korrelationen hinter unerwarteten Kundenaktionen, außergewöhnlichen Werten und plötzlichen Spitzen/Abfällen bei Kennzahlen der Zielgruppensegmente werden aufgedeckt.