Ich möchte mitteilen, wie wir das Problem mit der Bewertung der Wirksamkeit des Marketings gelöst und als Ergebnis unser eigenes Attributionsmodell entwickelt haben.
Die Zuordnung gibt an, wie Conversions und der Wert dieser Conversions auf verschiedene Verkehrsquellen verteilt werden. Beispielsweise verwendet Google Analytics standardmäßig das letzte indirekte Klickzuweisungsmodell. Das heißt, 100% des Werts werden dem letzten Kanal in der Interaktionskette zugewiesen, der vor dem direkten Übergang vorhanden war. Der Nachteil dieses Modells ist, dass wir nicht wissen, wie wichtig die Rolle anderer Kanäle ist. Wenn wir sie ablehnen, mit welcher Wahrscheinlichkeit wird der Kauf dann noch stattfinden?
Unser Unternehmen ist ein typischer Vertreter von SaaS für B2B. Das heißt, Testversion, monatliches Abonnement, mehrere Tarife. In solchen Unternehmen ist der Trichter, dem der Benutzer folgt, nicht linear. Viele Schritte können auf der Site nicht verfolgt werden. Zum Beispiel Demos, persönliche Briefe, Anrufe, Besprechungen, Konferenzen. Ein Teil der Aufgaben aus dieser Liste wird von der Verkaufsabteilung geschlossen, ein Teil vom Marketing oder vom Kundensupport, und es ist wichtig, den Beitrag jedes einzelnen von ihnen zu bewerten. Wir haben fünf Hauptverantwortungsbereiche identifiziert:
- Marketing
- Ereignisse
- Vertrieb
- Kundenunterstützung (Kundenerfolg und Support)
- Produktentwicklung
Es war notwendig zu verstehen, wie viel Gewinn jede Abteilung bringt, was nötig ist, um mehr Zeit und Geld bereitzustellen und was abzulehnen ist. Bewerten Sie dazu die Wirksamkeit der Bemühungen. Unter Bemühungen verstehen wir absolut alle Maßnahmen zur Erzielung von Einkommen: Platzierung von Kontextwerbung, Durchführung von Webinaren, Besprechungen mit Kunden usw.
Was ist zuzuschreiben?
B2C-Projekte haben eine offensichtliche Antwort auf diese Frage. Wenn das Geschäft eine Transaktion ist, werden die Einnahmen aus jeder Transaktion zugeordnet. Wenn nicht transaktional, die Anzahl der Conversions.
Bei der Entscheidung, was zugeordnet werden soll, haben wir uns verschiedene Optionen angesehen:
Erste Zahlung
Diese Option wurde aufgegeben, da sie nicht für einen Abonnementdienst geeignet ist. Dies ist wichtig, um nicht nur die erste, sondern auch alle nachfolgenden Zahlungen zu berücksichtigen. Darüber hinaus liegen die Bemühungen zur Kundengewinnung (Erstzahlungen) und Kundenbindung (Wiederholungszahlungen) in den Verantwortungsbereichen verschiedener Teams, die wir separat bewerten möchten.
LTV oder vorhergesagter LTV
Diese Optionen sind besser, aber LTV wird erst dann zuverlässig bekannt, wenn der Client den Dienst nicht mehr nutzt. Der prognostizierte LTV ist ein instabiler und nicht ganz genauer Indikator. Er hängt stark von der Größe des Unternehmens und dem Tarifplan ab, den der Kunde wählen wird. Daher haben wir uns für die dritte Option entschieden.
Prognostizierter LTV abzüglich aller erhaltenen Zahlungen
Wir nehmen den projizierten LTV und subtrahieren davon die Werte der bereits erhaltenen Zahlungen. Wenn der geplante LTV des Kunden beispielsweise 1000 US-Dollar beträgt, er uns 100 US-Dollar pro Monat zahlt und bereits dreimal bezahlt hat, beträgt der Wert der ersten Zahlung 700 US-Dollar, d. H. $ 1000 - (3x $ 100). Nach 6 Monaten werden für denselben Kunden 400 USD der ersten Zahlung zugeordnet, d. H. $ 1000 - (6x $ 100).
Was und wie zuordnen?
Eine wichtige Prüfung für jedes Attributionsmodell: Das
gesamte zugeordnete Einkommen sollte dem Einkommen entsprechen, das das Unternehmen tatsächlich erhalten hat .
Zugeordnete Nachteile haben beispielsweise die damit verbundenen Conversions oder die gleichzeitige Verwendung von Attributionsmodellen für den ersten und den letzten Klick: Das gleiche Einkommen wird mehrmals zugeordnet. Daher war es uns vor der Bewertung wichtig, alle Anstrengungen des Unternehmens zu bündeln und ihnen bereits reales Einkommen zuzuweisen.
Es wäre falsch, separate Modelle zu erstellen, die den Umsatz zwischen dem Vertrieb, dann zwischen dem Marketing usw. verteilen. Weil der Leiter der Verkaufsabteilung Einnahmen aus angezogenen Transaktionen unter seinen Mitarbeitern und dem Marketingmanager verteilen kann - ganz nach seinen eigenen Vorstellungen. Infolgedessen alles gut gemacht, nur wieder mehr als verdient zugeschrieben.
Ich musste die Bemühungen innerhalb der Verantwortungsbereiche und für jede der Zonen klassifizieren, um alle Ereignisse aus dem Leben des Kunden hervorzuheben. Das Ergebnis waren ungefähr vierzig Veranstaltungen in fünf Kategorien - hier einige Beispiele:
Marketing : SMM, Content Marketing, Webinare, bezahlte Werbung, E-Mail-Marketing, PR
Veranstaltungen : Tickets kaufen, Website besuchen
Verkauf : Demos, persönliche Briefe, Anrufe, Besprechungen, Chats
Produkt : Testversion, Freemium, unsere anderen Produkte
Kundenunterstützung : persönliche Briefe, Antworten auf Kundenanfragen, Chats, Besprechungen
So sieht ein Trichterfragment in unserem Attributionsmodell aus:
Technisch gesehen ist die Datenaggregation die schwierigste Phase, da die von uns hervorgehobenen Ereignisse nicht nur in Google Analytics, sondern in einer Vielzahl von Systemen erfasst werden: SalesForce, Intercom, Google Mail, Kalender, Konferenzseiten.
Wir haben diese Frage folgendermaßen gelöst:
- Wir haben bereits Daten von all diesen Systemen in einem einzigen Google BigQuery-Repository gesammelt.
- Wir haben ein Cross-Site-Cookie, mit dem Sie den Schnittpunkt der Zielgruppe zwischen verschiedenen Websites - Produktseiten, Marketing-Seiten, Konferenzseiten - verfolgen können, auch wenn es keinen direkten Übergang von einer Website zur anderen gab.
- Es ist möglich, Ereignisse auf Projektebene zu analysieren (kontobasiert oder benutzerbasiert). Zusätzlich zur Benutzer-ID verfolgen wir die Projekt-ID und sammeln aufeinanderfolgende Ereignisketten innerhalb des Projekts. Denn im B2B-Geschäft kommt es häufig vor, dass sich ein Benutzer durch den Trichter bewegt, ein anderer eine Verbindung herstellt und ein dritter kommt und bezahlt.
Für die Logik der Wertverteilung haben wir unser trichterbasiertes Attributionsmodell verwendet. Sie legt sich gut auf Eventketten. Kurz gesagt, wir sammeln alle möglichen Optionen für das Passieren des Trichters. Dann betrachten wir die Wahrscheinlichkeiten aller möglichen Übergänge zwischen Ereignissen (Trichterschritte) und verteilen den Wert nach dem Prinzip: Je schwieriger der Schritt ist, desto wertvoller sind die Anstrengungen, die der Benutzer durch ihn unternommen hat.
Was ist das Ergebnis?
Als Ergebnis formulierten wir die Antworten auf die Frage „Wie wirken sich die angewandten Anstrengungen auf das aktuelle Ergebnis aus?“. in Form mehrerer Tabellen und eines Dashboards.
Um den ROI aller Richtungen mit Ausnahme des Werts zu berechnen, benötigten wir Kosten. In den Aufwendungen haben wir Gehälter und Aufwendungen erfasst. Im Marketing ist dies beispielsweise bezahlte Werbung, und in einem Produkt verfügt es über eine technische Infrastruktur.
Wir haben auch erkannt, dass es notwendig ist, prognostizierte Einnahmen und Ausgaben zu berücksichtigen. Tatsache ist, dass der Verkaufszyklus im B2B-Bereich sehr lang ist - in vielen Fällen vergehen Monate von der ersten Berührung bis zur Umstellung. Wenn Sie sich also den Wert der Bemühungen der letzten Monate ansehen, könnten Sie den Eindruck gewinnen, dass alles schlecht ist. Dieser Eindruck ist falsch, da ein großer Teil dieser Bemühungen zu noch nicht erfolgten Conversions beigetragen hat.
Hier sind die Berichte, die wir als Ergebnis erhalten haben. Alle Zahlen in den Screenshots sind zum Beispiel und nicht real.
1. Einnahmen und Ausgaben nach Verantwortungsbereichen und Monaten:
Diese Übersichtstabelle zeigt, wie Ausgaben, geplante Ausgaben, Einnahmen und prognostizierte Einnahmen nach Verantwortungsbereich und Monat verteilt sind. Für uns ist es wichtig, das prognostizierte Einkommen zu berücksichtigen, da der Verkaufszyklus lang ist. Ohne dies wäre der Beitrag der Bemühungen, Benutzer an die Spitze des Trichters zu locken, immer stark zu unterschätzen.
Diese Tabelle hilft beim Vergleich des prognostizierten Einkommens und des tatsächlich erhaltenen Einkommens. Je höher der Aufwand entlang des Trichters ist, desto mehr projiziertes Einkommen bringt es.
2. ROI nach Verantwortungsbereich:
In einer anderen Pivot-Tabelle, die auf denselben Daten basiert, sehen wir zusätzlich zu den Gesamteinnahmen und -ausgaben den ROI jeder Abteilung. Der ROI zeigt die Rentabilität jeder Richtung basierend auf ihrer Registerkarte im Verkaufstrichter. In unserem Beispiel war der ROI der Vertriebsmitarbeiter negativ. Vor diesem Hintergrund können Sie die Investition in diese Abteilung überdenken.
Diese Berichte helfen zu sehen, wie viel wir verdienen werden, wenn wir uns um Marketing, Vertrieb usw. bemühen. Dank dessen können Sie die Ergebnisse je nach Budget simulieren. Es gibt einige Einschränkungen, zum Beispiel können wir nicht weniger für ein Produkt ausgeben.
3. Tatsächlicher und prognostizierter Wert der Bemühungen:
Dieses Dashboard sammelt Informationen aus vorherigen Tabellen. Daraus sind alle wichtigen Kennzahlen ersichtlich: Einnahmen, prognostizierte Einnahmen, Ausgaben, geplante Ausgaben und ROI. Die obige Grafik zeigt die gleichen Metriken (außer ROI) nach Monat. Kreisdiagramme zeigen die Einkommensverteilung nach Verantwortungsbereichen. Das Balkendiagramm macht deutlich, wie der ROI auf die Verantwortungsbereiche verteilt wurde.
Bitte beachten Sie, dass in jedem nächsten Monat der Anteil des prognostizierten Einkommens (hellgrün in der oberen Grafik) größer ist. Mit der Zeit werden die Daten jedoch verfeinert und das tatsächliche Einkommen wird einen größeren Anteil haben.
Zusammenfassung
- Wir haben ein Attributionsmodell, das die Effektivität aller Geschäftsanstrengungen bewertet: Marketing, Vertrieb, Produkt, Veranstaltungen und Kundenerfolg. Dies ist wichtig, denn wenn wir jede Richtung einzeln bewerten (nur Marketing oder nur Vertrieb), wird mehr Umsatz zugeordnet, als wir tatsächlich erhalten. Gleichzeitig können Sie mit einem Modell ein Bild auf hoher Ebene sowie Details für jede Abteilung anzeigen.
- Wir haben dafür gesorgt, dass nur das Auswertbare ausgewertet werden kann. Zum Beispiel haben die ersten Versionen unseres Modells einige der Bemühungen des Verkaufsteams unterschätzt, die nicht verfolgt wurden. Infolgedessen haben wir die meisten Aktionen dieser Abteilung digitalisiert: alle Briefe an Kunden, Besprechungen und Telefonanrufe.
- Wir sind zu dem Schluss gekommen, dass es aufgrund des langen Verkaufszyklus und der monatlichen Zahlung wichtig ist, die prognostizierten Gewinne zu berücksichtigen. Denn die aktuellen Aktionen führen erst nach einer Weile zum Ergebnis. Wir geben uns viel Mühe, auf die erste Zahlung umzusteigen, aber dann bleiben die Kunden lange bei uns.
- Nach der Bewertung der Effektivität der Abteilungen ist es wichtig, die Kapazität der Kanäle zu berücksichtigen, um zu verstehen, wo weiterhin Geld und Zeit investiert werden müssen und wo nicht. Wenn sich eine der Richtungen als kostengünstig herausstellt, müssen Sie sich fragen, wie viel sie skaliert, dh wie viel Kapazität dieses Kanals jetzt erschöpft ist. In unserem Fall gibt es genau wie bei der klassischen Bewertung der Marketingbemühungen einen Punkt, nach dem eine Erhöhung der Kosten eines Kanals keine zusätzlichen Einnahmen mehr liefert und nur noch zu einer Erhöhung der Kosten dieses Kanals führt.