Multi-Touch Attribution

Definition

Multi-Touch Attribution (MTA) ist eine Methode der Marketing-Analyse, die den Wertbeitrag sämtlicher Touchpoints entlang der Customer Journey misst und gewichtet. Im Gegensatz zur Single-Touch Attribution, die nur den ersten oder letzten Kontakt berücksichtigt, erfasst MTA das gesamte Zusammenspiel aller Marketing-Interaktionen – vom ersten Blogbesuch über den Newsletter-Klick bis zur finalen Demo-Anfrage. Für B2B-Unternehmen mit komplexen, oft monatelangen Kaufentscheidungsprozessen ist diese ganzheitliche Betrachtung unverzichtbar.

Warum ist Multi-Touch Attribution wichtig?

B2B-Kaufentscheidungen involvieren durchschnittlich 6-10 Entscheider und erstrecken sich über Wochen oder Monate. In dieser Zeit interagieren potenzielle Kunden mit zahlreichen Marketing-Kanälen: Sie lesen Whitepaper, besuchen Webinare, klicken auf LinkedIn-Anzeigen und sprechen mit dem Vertrieb. Ohne Multi-Touch Attribution bleibt der tatsächliche Einfluss dieser Touchpoints im Dunkeln – Marketing-Budgets werden dann oft falsch allokiert.

Ein konkretes Beispiel: Ein Softwareunternehmen stellt fest, dass die meisten Deals über direkte Vertriebsgespräche abgeschlossen werden. Mit Last-Touch Attribution würde das gesamte Budget in den Vertrieb fließen. Die Multi-Touch-Analyse zeigt jedoch, dass 80 % dieser Leads zuvor mindestens drei Content-Pieces konsumiert haben. Ohne diese Awareness-Phase wären die Vertriebsgespräche nie zustande gekommen.

Darüber hinaus ermöglicht MTA eine datengestützte Optimierung der Marketing-Strategie. Teams erkennen, welche Kanal-Kombinationen besonders effektiv sind und wo Content-Lücken in der Journey bestehen. Das Ergebnis: höhere Conversion-Raten bei gleichem Budget und eine bessere Zusammenarbeit zwischen Marketing und Vertrieb.

Arten / Varianten

Bei der Multi-Touch Attribution existieren verschiedene Attributionsmodelle, die den Wert unterschiedlich auf die Touchpoints verteilen:

Lineares Modell: Jeder Touchpoint erhält den gleichen Anteil am Conversion-Wert. Bei fünf Kontaktpunkten bekommt jeder 20 % zugeschrieben. Dieses Modell ist einfach zu implementieren, unterscheidet aber nicht zwischen wichtigen und weniger wichtigen Interaktionen.

Time-Decay-Modell: Touchpoints, die näher am Conversion-Zeitpunkt liegen, erhalten mehr Gewicht. Die Logik: Je aktueller die Interaktion, desto relevanter war sie für die Entscheidung. Für B2B-Unternehmen mit kurzen Sales-Zyklen gut geeignet.

U-förmiges Modell (Position-Based): Der erste und letzte Touchpoint erhalten jeweils 40 % des Werts, die mittleren Kontakte teilen sich die restlichen 20 %. Dieses Modell würdigt sowohl die initiale Aufmerksamkeit als auch den finalen Conversion-Impuls.

W-förmiges Modell: Erweitert das U-Modell um einen dritten Schwerpunkt – typischerweise die Lead-Erstellung. First Touch, Lead Creation und Opportunity Creation erhalten jeweils 30 %, der Rest verteilt sich auf die übrigen Touchpoints.

Datengetriebenes Modell: Algorithmen und Machine Learning analysieren historische Daten, um die tatsächliche Wirkung jedes Touchpoints zu berechnen. Dieses Modell liefert die präzisesten Ergebnisse, erfordert aber große Datenmengen und entsprechende Tools.

Best Practices

• Konsistentes Tracking implementieren: Stellen Sie sicher, dass alle Kanäle – online wie offline – mit UTM-Parametern, CRM-Integration und einheitlichen Naming Conventions erfasst werden. Lückenhafte Daten führen zu falschen Schlussfolgerungen.

• Das passende Modell wählen: Analysieren Sie Ihren typischen Sales-Zyklus. Bei langen B2B-Zyklen mit vielen Stakeholdern eignen sich W-förmige oder datengetriebene Modelle besser als einfache lineare Ansätze.

• Online und Offline verbinden: Integrieren Sie auch Messen, Telefonate und persönliche Meetings in Ihr Attribution-Modell. Nutzen Sie dafür CRM-Daten und manuelle Touchpoint-Erfassung durch den Vertrieb.

• Regelmäßig validieren und anpassen: Überprüfen Sie quartalsweise, ob Ihr Modell die Realität noch abbildet. Neue Kanäle, veränderte Buyer Journeys oder Marktveränderungen erfordern Anpassungen.

Typische Benchmarks

Die Effektivität von Multi-Touch Attribution zeigt sich in verbesserten Marketing-KPIs. Unternehmen mit ausgereifter MTA berichten von einer 15-30 % höheren Marketing-Effizienz durch bessere Budget-Allokation. Der durchschnittliche B2B-Kunde hat vor einer Conversion 8-15 Touchpoints. Als Richtwert gilt: Wenn Ihr Modell weniger als 5 Touchpoints erfasst, fehlen wahrscheinlich wichtige Datenpunkte. Eine Attribution-Abdeckung von über 80 % aller Conversions sollte das Ziel sein.

Zusammenfassung

Multi-Touch Attribution ist für B2B-Marketer unverzichtbar, um den wahren Wertbeitrag aller Marketing-Aktivitäten zu verstehen. Durch die Wahl des richtigen Modells und konsequentes Tracking über alle Kanäle hinweg können Unternehmen ihre Budgets gezielter einsetzen und die Zusammenarbeit zwischen Marketing und Vertrieb auf eine datengestützte Grundlage stellen. Der erste Schritt: Evaluieren Sie Ihre aktuelle Datenlage und wählen Sie ein Attributionsmodell, das zu Ihrem Sales-Zyklus passt.