Was sind Multi-Channel-Trichter: Einblicke in die Customer Journey gewinnen

Multi-Channel-Trichter sind eine Reihe von Berichten innerhalb bestimmter Analysetools, die aufzeigen, wie Marketingkanäle interagieren, um zu Conversions zu führen. Conversions, egal ob es sich um Verkäufe oder andere Aktionen wie das Einreichen von Formularen handelt, sind selten das Ergebnis einer einzelnen Anzeige oder eines einzelnen Touchpoints. Stattdessen tragen mehrere Interaktionen oder „Berührungen“ mit verschiedenen Kanälen zum Endergebnis bei. Wenn wir diese Berührungspunkte von der ersten bis zur letzten Interaktion verstehen, können wir die gesamte Reise eines Kunden nachvollziehen und den Erfolg verschiedenen Marketingstrategien genau zuordnen.

Normalerweise durchläuft ein potenzieller Kunde mehrere Phasen, bevor er sich für einen Kauf oder eine Aktion entscheidet. Sie klicken möglicherweise zunächst auf eine Social-Media-Anzeige, dann einige Tage später auf eine Suchmaschinenanzeige und kehren schließlich direkt zur Website zurück, um ihren Kauf abzuschließen. Multi-Channel-Trichter helfen dabei, diese Touchpoints zu verfolgen und verdeutlichen die Rolle, die jeder Kanal im Conversion-Pfad spielt. Für Unternehmen ist diese Erkenntnis von größter Bedeutung, da sie sowohl strategische als auch taktische Entscheidungen beeinflusst und die Marketingbemühungen für eine höhere Effektivität und einen besseren ROI optimiert.

Wichtige Erkenntnisse

• Multi-Channel-Trichter bieten Einblick in verschiedene Touchpoints, die zu Conversions führen.
• Sie helfen dabei, Erfolge über verschiedene Marketingkanäle hinweg zuzuordnen.
• Diese Informationen fließen in Marketingentscheidungen für eine bessere Ressourcenzuteilung und einen besseren ROI ein.

Grundlagen von Multi-Channel-Trichtern

Multi-Channel-Trichter bieten ein tieferes Verständnis dafür, wie verschiedene Marketingkanäle zu Conversions beitragen. Sie ermöglichen es uns, das vollständige Bild der Reise eines Kunden zu sehen.

Definition und Bedeutung

Multi-Channel-Trichter (MCFs) sind Tools innerhalb von Analyseplattformen, die die verschiedenen Wege verfolgen, die Kunden einschlagen, bevor sie eine Conversion abschließen. Wir verwenden MCFs, um verschiedenen Marketingkanälen einen Wert zuzuordnen, da wir uns bewusst sind, dass die Customer Journey selten eine gerade Linie verläuft. Durch die Analyse von MCF-Daten können wir fundierte Entscheidungen darüber treffen, wo wir Ressourcen einsetzen und wie wir unsere Marketingbemühungen für bessere Konversionsraten optimieren können.

Kernkomponenten und Funktionalität

MCFs bestehen aus mehreren Schlüsselkomponenten:

• Kanäle: Dies sind die verschiedenen Medien, über die ein Kunde mit unserer Marke interagiert, wie z. B. organische Suche, bezahlte Anzeigen, soziale Medien, E-Mail und Empfehlungsverkehr.
• Pfadlänge: Dies gibt die Anzahl der Interaktionen oder Touchpoints an, die ein Kunde mit verschiedenen Kanälen hat, bevor er konvertiert.
• Zeitteam: Die Zeitspanne von der ersten Interaktion bis zur Conversion.
• Konvertierung: Das ultimative Ziel, etwa ein Verkauf oder eine Lead-Generierung, das wir über verschiedene Kanäle erreichen wollen.

Die Funktionalität von MCFs besteht darin, Daten über diese Komponenten hinweg zu sammeln und zu analysieren, um die effektivsten Wege zur Konvertierung zu ermitteln.

Datenattributionsmodelle

Datenattributionsmodelle innerhalb von MCFs helfen uns, die Auswirkungen verschiedener Kanäle auf Conversions zu verstehen. Hier sind einige gängige Modelle:

• Zuordnung des letzten Klicks: Die Conversion wird vollständig dem letzten Kanal zugeschrieben, über den der Kunde vor der Conversion interagiert hat.
• First-Click-Attribution: Ordnet die Conversion dem ersten Kanal zu, der die Customer Journey initiiert hat.
• Lineare Attribution: Verteilt die Gutschrift für die Conversion gleichmäßig auf alle an der Customer Journey beteiligten Kanäle.
• Zeitverfall-Zuschreibung: Weist Interaktionen, die zeitlich näher am Conversion-Ereignis stattfanden, mehr Anerkennung zu.

Diese Attributionsmodelle ermöglichen es uns, dem Beitrag jedes Kanals zur Conversion einen Wert zuzuordnen und so unsere Marketingstrategie genau zu optimieren.

Analyse von Multi-Channel-Trichtern in der Praxis

Bei unserer Analyse von Multi-Channel-Trichtern (MCF) konzentrieren wir uns auf die Konfiguration der Analysetools, die Analyse der resultierenden Daten und die Nutzung von Erkenntnissen zur Verbesserung unserer Marketingbemühungen.

Einrichten von Multi-Channel-Trichtern in Analysetools

Zunächst stellen wir sicher, dass unser Analysetool alle potenziellen Touchpoints korrekt verfolgt. Wir nutzen häufig Google Analytics, wo MCF-Konfigurationen erfordern eine Freigabe E-Commerce oder Zielverfolgung Setups zur Erfassung von End-to-End-Daten. Wir haben uns eingerichtet Zieltrichter um den Weg der Benutzer zur Konvertierung zu visualisieren und Benutzerdefinierte Kanalgruppierungen die Rolle verschiedener Kanäle in unserem Marketing-Mix zu erkennen.

Interpretieren von Multi-Channel-Berichten

Sobald die Einrichtung abgeschlossen ist, analysieren wir die Daten sorgfältig Top-Conversion-Pfade, Zeitteam, Und Pfadlänge Berichte, um die Interaktionen der Kanäle zu verstehen. Unser Fokus liegt auf der Entschlüsselung:

• Unterstützte Konvertierungen: Eine Aufschlüsselung, wie jeder Kanal vor dem letzten Klick beigetragen hat.
• Top-Conversion-Pfade kann die Abfolge von Kanalinteraktionen aufdecken, die zu Conversions führen.
• Zeitteam: Gibt die Anzahl der für die Konvertierung benötigten Tage an und gibt die Länge des Verkaufszyklus an.
• Pfadlänge: Zeigt die Anzahl der Interaktionen, die ein Kunde vor der Konvertierung hatte, und verdeutlicht die Komplexität unseres Verkaufszyklus.

Verbesserung von Marketingstrategien mit MCF Insights

Mithilfe der Erkenntnisse aus MCF-Berichten verfeinern wir unsere Marketingstrategien mit einem datenzentrierten Ansatz. Durch die Identifizierung der leistungsstarken Kanäle können wir unser Budget effizient einsetzen. Außerdem passen wir unsere Botschaften und Inhalte je nach Kanaleffektivität an und optimieren das Timing unserer Kontaktaufnahme auf der Grundlage dieser Zeitteam Daten zur Beschleunigung von Konvertierungen.