Cross-Device-Matching von Web- und App-Daten: Steinig, aber möglich.

von Gastautor am 02.Oktober 2018 in App Business, Mobile Insiders, News

Quelle: Branch

Von Christian Eckhardt (Customlytics)

Wer kennt es nicht? Man wartet auf die Bahn oder daddelt beim morgendlichen Kaffee auf dem Smartphone. Ein paar Tage später steht der Paketdienst mit den neuen Gadgets vor der Tür. Bei mir persönlich fällt diese Ausbeute immer zu groß aus. Wie konnte es soweit kommen?

Durch eine Verkettung von Umständen wie: Werbung für Produkt X in der Instagram App gesehen – an das Plakat erinnert, das man gestern von Shop X gesehen hat – mobile Produktseite aufgerufen und was Schönes erspäht – am Abend auf dem Sofa noch einmal auf der Webseite gucken – da gibt es eine App? Runterladen – am nächsten Morgen durch die Produktseite auf der App scrollen – sich später ein Herz fassen, zuschlagen und bestellen – via Desktop.

Ich bin in guter Gesellschaft: Laut einer Studie von Criteo sind bei rund einem Drittel aller Onlinekäufe mittlerweile mindestens zwei Geräte involviert. Touchpoint und Geräte Multitasking. Bei den Marketing Manager der Anbieter rauschen die Köpfe, wenn Nutzer nahtlos zwischen Geräten hin und herwechseln. Welcher Kanal war denn jetzt entscheidend für die Conversion meiner Kunden? Mobil oder Desktop? Mehr Marketingbudget zur Webseite, mobilen Webseite oder doch zur App allokieren? Was denn nun? Mit dem Matching von mobilen und Web-Daten erhält man darüber Aufschluss. Der Weg dahin ist herausfordernd, aber machbar. Schauen wir uns an, wie man hier vorgehen kann.

Step by Step zum Attribution Modeling

Die Antwort lautet: Die Customer Journey mit Attribution Modeling analysieren. Also Touchpoints kombinieren, den jeweiligen Käufen und Conversions eine Wertigkeit zuordnen und dementsprechend budgetieren. Hört sich erst einmal plausibel an, bietet aber einiges an Herausforderungen. Welches Attributions Modell ist sinnvoll für mich? Last-Click oder doch Multi-Touch Ansatz? Das hört sich nach einer enormen Datenerfassung an. Richtig. Hier sind wir dann beim Web und App Tracking. Die Unterschiede hierzu haben wir letztens in einem Artikel beleuchtet. Durch die schlussendliche Zusammenführung von Web- und App Daten ergeben sich dann ausführliche Zusammenhänge.

  • STEP 1: Schaffen einer sauberen Datengrundlage, die identifiziert, welche Berührungspunkte es mit den Kunden gab.
  • STEP 2: Identifier auf den unterschiedlichen Plattformen definieren.
  • STEP 3: Wertigkeit der Conversions auf die Touchpoints des Kunden verteilen.

Quelle: Nimble

Cross-Device Tracking: Hört sich einfach an, als es ist

Wenn Kunden Bäumchen wechsel dich auf ihrer Journey hin zum Kauf spielen, hilft eine Cross Device Attribution, also eine Geräte-übergreifenden Analyse. Daten aus dem App Tracking werden mit Daten aus dem mobilen und stationären Web, TV als auch Out of Home Formaten (Plakate etc.) verbunden. Diese Daten liefern euch dann ein genaues Verhaltensmuster von Nutzern und können die Customer Journey mit all ihren Berührungspunkten konzipieren.

Es geht darum, Nutzer über verschiedene Geräte hinweg zu identifizieren. Allerdings ist die Auswertung mit Cookies nicht wasserdicht. Cookies liegen im Web, identifizieren nicht den Nutzer und haben eine begrenzte Lebenszeit. Für das Tracking innerhalb von mobilen Apps sind sie nicht nützlich. Wie identifiziert ihr eure User eindeutig über mehrere Devices hinweg? Das ist eine Herausforderung für die es eine Lösung in zwei Schritten.

Schritt 1: In allen Channels möglichst viele Device IDs erfassen

Zuerst will ich sicherstellen, dass ich (zumeist mit der Hilfe von Tools) erst einmal möglichst viele eindeutige User Identifier an den verschiedenen Touchpoints abgreife. Der Klassiker ist hier der Cookie aus dem Web. Im App-Umfeld werden dann auch die von Apple und Google bereitgestellten device-spezifischen Werbe-Identifier genutzt: IDFA & GPS ADID. Das grundlegende Bestreben hierbei ist, jedem Device Identifier am Ende einen User zuordnen zu können, was uns direkt zu Schritt 2 bringt.

Schritt 2: Userprofile bilden

Im zweiten Schritt will ich mit diesen ganzen Device IDs dann eine Device-übergreifende Identifizierung ein und desselben Benutzers basierend auf Login Daten erreichen. Dann kann man die Daten, die mit dem Cookie gesammelt wurden, und die Daten, die mit der User ID verbunden sind, miteinander kombinieren. Das funktioniert auch cross-device, wenn der User mehrere Devices nutzt. Das cross-device Tracking per Login ist generell ein zuverlässiger Verfahrensansatz, um User kanalübergreifend zu erfassen und eindeutig wiederzuerkennen. Google, Facebook oder auch Twitter haben hier einen Trumpf in der Hand. Sie sind reichweitenstark, werden auf unterschiedlichen Geräten mit ein und demselben Account genutzt. Natürlich rücken Google & Co. ihre Daten bereitwillig nicht heraus.

Quelle: Braze

Viele Touchpoints und Daten. Wie kombinieren?

Wir kennen das von unseren Kunden. Viele wünschen sich die Daten gesammelt an Ort und Stelle zu haben. Mit Google Analytics ist es machbar, Web- und App-Daten gesammelt in einem Report zu sehen. Der Nachteil, der sich hier ergibt ist, dass Google Analytics Mobile (Attribution) nicht beherrscht. Es ist möglich, Daten von einem MMP (Mobile Measurement Partner) wie Adjust an Google Analytics zu überspielen, aber die zur Verfügung gestellten Methoden sind leider mangelhaft. Im schlimmsten Fall sorgen sie für eine Doppelung der Daten. Als gute Alternative am Markt kann je nach Anwendungsfall der Deeplinking Ansatz von Branch sein sein, wenn es um das Merging der Daten und Tracking aller Touchpoints geht.

Web- und App-Daten-Matching: Die Champions League der App Analytics

Speziell im E-Commerce ist das Matching von Web- und App-Daten essentiell, um die User Journey ganzheitlich über alle Kanäle hinweg zu konzipieren. Auch Banken können so Entscheidungsprozess von Kunden, und wie diese cross-device konvertieren, besser verstehen lernen. Nicht selten werden Marketingbudgets der App zugesprochen, da man auf Seiten der App eine bessere Retention hat. Womöglich hat der Nutzer aber vorher die mobile Webseite intensiv genutzt. So verbrennt man Budget indem man man eventuell mehr in die App steckt als nötig wäre.

Um zu dieser Erkenntnis zu kommen, müssen Unternehmen aber erst einmal das Attribution Modelling meistern und Userprofile bilden. Für viele eine Challenge, die keine Universallösung bereithält und auf dem jeweiligen Business Modell beruht. Um das für euch passende Modell zu finden und das Daten-Matching zu bewerkstelligen, helfen wir euch gerne weiter. Entweder in unserem mobilbranche.de-Seminar „Mit App Tracking & Analytics zum Erfolg“ am 6.11.2018 in Berlin oder direkt unter info@customlytics.com.

Über den Autor:

Christian Eckhardt gründete nach mehreren Jahren in der Berliner Startup-Szene zusammen mit seinem früheren Delivery-Hero-Kollegen Raul Truckenbrodt die Unternehmensberatung Customlytics. Für Unternehmen und Startups bietet Customlytics seit 2016 Hands-on-Hilfe zu allen Themen rund um App Marketing, Analytics und Technologie.

Seminartipp

„Mit App Tracking und Analytics zu mehr Erfolg“ am 6. November 2018
Ein gut konfiguriertes Setup fürs App Tracking und Analytics mit Third-Party Tools ist die notwendige Grundlage, damit App Publisher einerseits an unabhängige Daten gelangen und andererseits Marketingkampagnen überhaupt erst effektiv aussteuern können. Trotzdem wird das Thema in der Branche noch sehr stiefmütterlich behandelt. Im Rahmen eines interaktiven mobilbranche.de-Workshops zeigen die Customlytics-Gründer Christian Eckhardt und Raul Truckenbrodt am 6. November 2018 in Berlin deshalb, wie Sie mit App Tracking und Analytics Ihr mobiles Business erfolgeicher machen können.
Infos & Anmeldung zum Seminar „App Tracking und Analytics“ hier!

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