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Annas Reise: Die Customer Journey und das IHC Modell

Nichts wird so häufig thematisiert wie die Customer Journey. Wo stehen wir bei der Analyse welche Rolle spielen neue Technologien und IHC-Modelle?
Haensel AMS GmbH | 30.09.2019
Annas Reise oder Attribution auf den Punkt gebracht © Haensel AMS
 
– Attribution auf den Punkt gebracht

Bei Haensel AMS geht es um eine neue Art der Datenanalyse, auf die zahlreiche Partner wie Digitalagenturen oder Innovationseinheiten großer Konzerne setzen. Wie man Attribution auf den Punkt bringen kann?

Am Beispiel von Annas Reise wird dies deutlich: Es ist der 14. April um 21:50 Uhr. Anna klickt auf den Post eines Influencers und schaute sich danach ein Produkt an. Zwei Tage später um kurz nach 22 Uhr kommt sie zurück zur Website und suchte nach weiteren Informationen, salopp gesagt: sie klickt sich intuitiv durch die Angebote. Genau 38 Minuten später wird sie durch einen gezielten Post wieder auf die Seite gelenkt um eine Auswahl zu treffen. Am nächsten Morgen geht es in die finale Phase, eine Bestellung wird durch Anna ausgelöst. Ergebnis: Das Päckchen vom Logistikzentrum des Onlinehändlers ist auf dem Weg zu Anna.

Fazit: 1 Pageview, 4 Pageviews, 6 Pageviews und die gezielte Bestellung nach neun Stunden sind das Ergebnis der Datenanalyse. Das Interessante daran: hier geht es nicht nur um das Zählen der Pageviews, sondern die gezielte Auswertung, welchen Einfluss die Sessions auf die Customer Journey in bestimmten Phasen hatten.


Das IHC Modell ist also ein wesentlicher Erfolgsfaktor bei der Attribution.

5 gute Gründe für das IHC Modell

-1. Die Customer Journey ist viel zu komplex, um sich mit allgemeinen Auswertungen herumzuplagen (Last Click, First Click war gestern)
-2 IHC kann zeitpunktgenau und für alle Phasen im Conversion Prozess analysieren
-3 Kennziffern und Auswertungen: Eine gezielte Zuordnung zur Phase Initializer, Holder und Closer ist möglich und zeigt so im Detail das Consumerverhalten
-4. IHC Modelle sind im Endeffekt punktgenau und kosteneffizient, da der Mediamix entsprechend angepasst werden kann.
-5. datengesteuerte Multi-Touch Modelle und Dashboard sind leicht zu nutzen und bieten Actionable Insights, um die Performance deutlich zu verbessern und Effekte zu messen


Illustrieren lässt sich die Herangehensweise an den Marketing Mix und die Ergründung der Customer Journey auch gut in der folgenden Visualisierung:

Marketingkanäle im Marketing MIX und Attribution Modell im Video




Fallstudien:
I-H-C Attribution Modellerklärung
und I-H-C Attribution Kundenfallstudie

unter






Was man uns häufig fragt?

Frage: Was empfehlen Sie zur Steuerung von personalisierten Kampagnen?

Vor allem zwei Punkte: Kontinuierliches Messen und Evaluieren der Performance, zudem viele Tests. Bei letzteren ist gerade bei geringerem Traffic-Volumen folgendes zu beachten: A/B Tests brauchen oft viel Traffic, und erzeugen damit höhere Testkosten, um z.B. aussagen zu können, dass Version A eine Conversion Rate von 2,4 Prozent hat und B von 2,2 Prozent. Aber man kann oft schon relativ schnell aussagen, dass B wahrscheinlich nicht besser ist als A. Damit kann man den Test vorzeitig beenden und lieber eine andere Alternative zu Version A testen.

Frage: Die Vorlaufzeit und Realisierung stellen ja immer eine große Herausforderung dar? Was sind die Erfahrungen?
Das kommt ganz auf die Produkte und das Kaufverhalten der Kunden an. In den meisten Fällen reichen vier bis acht Wochen Vorlauf, um Trafficdaten für die ersten aussagekräftigen Analysen zu realisieren.


Weitere Infos und Fragen gerne unter: info@haensel-ams.com