Kampagnen-Tracking - ein Job für IT und Marketing

25.03.2008
Von Andreas Quaisser und Oliver Schiffers

Stufe 2: Den Kunden verstehen

Die zweite Stufe zeichnet sich durch fortschrittlichere Analysemethoden und komplexere Erfolgskriterien aus. Ziel ist es, zu verstehen, wie Kunden konkret auf eine Kampagne reagieren, welche Aktionen sie ausführen und wie sie sich am Kontaktpunkt mit dem Unternehmen - beispielsweise der Website - verhalten.

Welcher Werbebanner wird wie oft geklickt? Erreicht er die gesetzten Ziele? Solche Fragen lassen sich unter Einsatz diverser Tools beantworten.
Welcher Werbebanner wird wie oft geklickt? Erreicht er die gesetzten Ziele? Solche Fragen lassen sich unter Einsatz diverser Tools beantworten.
Foto: Sapient

Daher werden für einzelne "Call to Actions" einer Kampagne Erfolgskriterien festgelegt, nach denen es dann zu messen gilt. Die Ziele sind dabei wesentlich konkreter als bei der einfachen Frage, ob ein Banner überhaupt angeklickt wird. Vielmehr geht es darum, herauszufinden, ob die Kampagne wirklich zum Erfolg führt, also beispielsweise Kunden-Leads generiert.

Um anhand dieser Kriterien messen zu können, muss über das reine Adserver-Tracking hinaus die komplette Architektur der Kampagne einbezogen werden. Notwendig ist ein enges Zusammenspiel zwischen den Daten des Adservers oder der Media-Agentur und dem internen Web-Analytics-System des Unternehmens. Der Adserver übergibt hierbei die Kampagnen-ID an die Landing-Page des Unternehmens, dann wird vom lokalen Web-Analytics-System ein Tracking-Cookie gesetzt, das den weiteren Weg des Kunden durch die Homepage verfolgt. Die einzelnen Details der Kampagne wie Creative, Platzierung, Targeting-Details und Call to Action können im Web-Analytics-System hinterlegt und einzeln in Bezug auf zuvor festgelegte Erfolgsfaktoren gemessen werden. Das Web-Analytics-System kann hierbei Verweildauern, das Aufsuchen bestimmter Schlüsselseiten, mehrfach wiederkehrende Besuche oder auch einzelne Transaktionen mit den dazugehörigen Kampagnendetails in Verbindung bringen.

Der höhere technische Aufwand für diese Lösung kann sich lohnen, da die gewonnenen Daten sehr konkret sind und dazu beitragen, das Verhalten der Kunden und ihre Beziehung zum Unternehmen und zur Marke besser zu verstehen.