Wie Konvertierungsmodellierung dabei hilft, verlorene Daten wiederherzustellen – Hallam

Written by: Francis

Seien wir ehrlich: Sie können nicht mehr 100 % der Benutzer zu 100 % verfolgen.

Die Liste der Tracking-Hürden, mit denen Vermarkter heute konfrontiert sind, wird immer länger, darunter:

  • Internationale Datenschutzgesetze für Cookies
  • Browser, die die Verwendung von Cookies einschränken
  • Apps blockieren Daten von Drittanbietern
  • Benutzer deaktivieren Tracking-Tools
  • Multi-Touch- und Multi-Device-Pfade zur Konvertierung

Glücklicherweise können Sie mit der Konvertierungsmodellierung beginnen, fehlende Konvertierungsdaten aufzudeckenta und treffen Sie dennoch fundierte digitale Marketingentscheidungen.

Was ist Conversion-Modellierung?

Kurz gesagt: Bei der Conversion-Modellierung werden fehlende Conversion-Daten ermittelt, indem die verfügbaren Conversion-Daten mit anderen verfügbaren Informationen gemischt werden.

Schauen wir uns ein sehr einfaches Beispiel an, wie die Conversion-Modellierung funktionieren könnte:

  • Eine Website verfügt über Conversion-Daten für die Kampagnen A, B und C
  • Nur 50 % der Website-Benutzer akzeptieren Marketing-Cookies
  • Daher sollte es im Durchschnitt doppelt so viele Gesamtkonversionen für die Kampagnen A, B und C geben, da wir nur die Hälfte der tatsächlichen Gesamtzahl sehen

In Wirklichkeit betrachtet die Conversion-Modellierung jede Datensegmentierung wie Browser, Gerät, Tageszeit, Standort usw. und wendet dann maschinelles Lernen an, um abzuschätzen, wo die fehlenden Daten liegen und wie viele modellierte Conversions wieder in das System eingegeben werden müssen.

Durch die Wiederherstellung verpasster Conversion-Daten können Paid-Media-Werbetreibende ihren Return on Investment klarer messen, was zu effizienteren Werbeausgaben führen kann. Es zeigt auch den wahren Wert von E-Mail, organischen und anderen Online-Kanälen, in die Sie investieren können.

Google gibt an, dass sein Conversion-Modellierungssystem übertreibt nicht die Anzahl der modellierten Konvertierungen und verwendet keine Verschiebungen digitaler Fingerabdruck Taktik.

Als Randnotiz, Metaund einige andere Werbeplattformen führen eine Conversion-Modellierung mit ihren internen Daten durch und können dennoch einige verlorene Conversion-Daten wiederherstellen.

Erschließen Sie die Conversion-Modellierung mit dem Einwilligungsmodus

„Consent Mode“ ist der Name von Google für die Bereitstellung von Web- und App-Daten über Nutzer, die beantragt haben, nicht online verfolgt zu werden.

Online-Datenschutzgesetze besagen, dass Benutzer nicht von Seite zu Seite einer Website verfolgt werden können, aber Der Einwilligungsmodus von Google kann weiterhin anonyme Daten über einzelne besuchte Seiten und auf der Website durchgeführte Aktionen bereitstellen.

Der Einwilligungsmodus lässt sich problemlos in Google Tag Manager und mehrere Cookie-Kontrollplattformen integrieren. wir empfehlen Cookiebot als einfachste Lösung in diesem Fall.

Google hat eine veröffentlicht ausführliche Anleitung zur Implementierung des Einwilligungsmodus in Google Analytics 4 und Google Ads, um Ihnen den Einstieg zu erleichtern. Wenn Sie Unterstützung bei der Einrichtung Ihrer Werbekanäle und der Nutzung der Daten für strategische Geschäftsentscheidungen benötigen, nehmen Sie bitte Kontakt mit uns auf.

Reporting mit Conversion-Modellierung

Eine der einfachsten Möglichkeiten, Conversions zu modellieren, besteht jedoch darin, dies außerhalb von Google Analytics, Werbeplattformen usw. zu tun Google Tag Manager. Richten Sie stattdessen ein automatisiertes Berichtssystem über ein Tool wie Google Looker Studio ein und Sie können dort einfach Ihre eigenen Änderungsfaktoren anwenden.

Wenn Sie beispielsweise in Ihr Customer-Relationship-Management-System (CRM) oder Content-Management-System (CMS) schauen und darauf klicken, um die Anzahl der in einem festgelegten Zeitraum erreichten Formularausfüllungen anzuzeigen – sagen wir, es sind 120 –, und vergleichen Sie sie dann mit der Anzahl Formular ausfüllt GA4 erfasste Post-Cookie-Blockierung, Sie werden in Google Analytics wahrscheinlich eine niedrigere und weniger genaue Zahl sehen. Wenn GA4 im gleichen Zeitraum 90 Formularausfüllungen erfassen würde, wäre dies ein Modifikationsfaktor von 120/90 = 1,33.

Um die Daten in Ihren Berichten zu modellieren, erstellen Sie ein einfaches berechnetes Feld in Google Looker Studio (GLS), um die Anzahl der GA4-Conversions mit 1,33 zu multiplizieren, und schon haben Sie modellierte Conversions, die genauere Berichte liefern und verwendet werden können um kalkuliertere Entscheidungen zu treffen.

Herausforderungen

Teilkredit: Möglicherweise stellen Sie fest, dass Sie bei der Umsetzung dieses Modellierungsansatzes Dezimalstellen in Ihren Zahlen erhalten. Es mag manchmal etwas verwirrend sein, zu behaupten, dass ein Kanal 12,64 Conversions hervorgebracht hat (was zum Teufel sind schon 0,64 Conversions?), aber denken Sie daran, dass es bei der Marketing-Attribution darum geht, Daten zu nutzen, um nützliche Entscheidungen zu treffen und die Komplexität der realen Welt zu vereinfachen Problem, um diese Entscheidungen zu treffen.

Ändert sich mit der Zeit: Seien Sie sich bewusst, dass sich Ihr Änderungsfaktor ändern kann, wenn sich die Verbrauchergewohnheiten ändern – oder auch nur die Einrichtung Ihres Einwilligungsbanners. Sie sollten den tatsächlichen Änderungsfaktor kontinuierlich überwachen und Ihre Formeln entsprechend anpassen. Ändern Sie den Modifikationsfaktor nicht einfach blind, sondern erstellen Sie stattdessen eine komplexere Formel – wie unten gezeigt –, um verschiedene Faktoren für verschiedene Zeiträume anzuwenden und sicherzustellen, dass Sie immer Äpfel mit Äpfeln vergleichen.

Diese Formel berücksichtigt, als ein Cookie-System erstmals im Juni mit einem Datenverlust von 10 % implementiert wurde und dann im November verschärft wurde und ein Datenverlust von 33 % eintrat. Indem wir diese anstelle der rohen GA4-Zahl verwenden, können wir eine YoY-Analyse sicher und zuverlässig durchführen.

Zusammenfassung

Obwohl die Conversion-Modellierung keine einfache Aufgabe ist, ist sie sicherlich nicht so komplex, wie sie auf den ersten Blick erscheinen mag – und was noch wichtiger ist: Sie führt nirgendwo hin. Vermarkter müssen damit rechnen, dass sie sich zunehmend damit auseinandersetzen müssen, nur mit einer Teilmenge der Gesamtdaten zu arbeiten – Modellierung wird eine Schlüsselmethode sein, um diesem wachsenden Problem entgegenzuwirken.

Traditionelle Medien verfolgen seit Jahrzehnten einen Konversionsmodellierungsansatz, daher ist es vielleicht an der Zeit, von der alten Garde zu lernen. Brauchen Sie Hilfe beim Einstieg? Lass uns reden.

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