Die Berechnung des inkrementellen Lifts beinhaltet die Isolierung der Anzahl der Conversions, die spezifisch aufgrund einer Anzeige stattgefunden haben, anstatt derer, die ohnehin passiert wären. Marketingteams erreichen dies, indem sie eine Testgruppe, die Anzeigen ausgesetzt ist, mit einer Kontrollgruppe vergleichen, die dies nicht ist. Indem Sie den Unterschied in den Conversion-Raten zwischen diesen beiden Kohorten messen, bestimmen Sie den tatsächlichen kausalen Einfluss Ihrer Marketingausgaben, was eine präzisere Budgetallokation ermöglicht.
Warum ist der inkrementelle Lift für die Performance unerlässlich?
Die meisten Standard-Reporting-Plattformen ordnen Conversions auf Basis von Last-Click- oder View-through-Modellen zu, was den wahrgenommenen Erfolg einer Anzeige oft aufbläht. Diese Modelle zählen eine Conversion, selbst wenn der Kunde das Produkt ohnehin kaufen wollte. Wenn Sie sich ausschließlich auf diese Metriken verlassen, könnten Sie die Effizienz Ihrer Display- oder Social-Media-Kanäle überschätzen. Das Verständnis des inkrementellen Lifts verlagert den Fokus von Vanity-Metriken auf tatsächliches Geschäftswachstum, indem geklärt wird, ob Ihr Werbebudget wirklich neue Verkäufe antreibt.
Zum Beispiel könnte in einem typischen Konto für eine E-Commerce-Website, die Bekleidung verkauft, eine hohe Anzahl von Conversions in Ihrem Dashboard nach einer Retargeting-Kampagne erscheinen. Wenn diese Nutzer jedoch bereits aktive Website-Besucher waren, die ihren Kauf auch ohne die Retargeting-Erinnerung abgeschlossen hätten, bietet die Kampagne keinen großen inkrementellen Wert. Die Berechnung des Lifts hilft Ihnen, diese Szenarien zu identifizieren und verhindert, dass Sie Ressourcen an Zielgruppensegmente verschwenden, die höchstwahrscheinlich auch ohne zusätzliche Werbeeinblendung konvertieren würden.
Wie richtet man eine Lift-Studie ein?
Eine erfolgreiche Lift-Studie erfordert ein rigoroses experimentelles Design, das Ihre Zielgruppe in zwei unterschiedliche Gruppen aufteilt. Die Testgruppe wird Ihrer Werbekampagne ausgesetzt, während die Kontrollgruppe davon ausgeschlossen wird, diese spezifischen Anzeigen zu sehen. Um die Integrität Ihres Tests zu wahren, muss die Plattform sicherstellen, dass die Aufteilung randomisiert ist, um zu verhindern, dass demografische oder verhaltensbezogene Verzerrungen die Ergebnisse verfälschen. Dieses Setup ist in den meisten großen Werbeplattformen, die automatisierte Lift-Messwerkzeuge anbieten, Standard.
Wichtige Schritte zur Organisation Ihres Experiments
- Definieren Sie ein spezifisches Ziel oder eine Conversion-Aktion, wie einen Kauf oder eine Newsletter-Anmeldung.
- Stellen Sie sicher, dass Ihre Zielgruppengröße groß genug ist, um innerhalb der Kampagnendauer statistische Signifikanz zu erreichen.
- Wählen Sie das integrierte Lift-Messwerkzeug Ihrer Plattform aus dem Reporting- oder Experiment-Dashboard.
- Legen Sie den Holdout-Prozentsatz fest, typischerweise zwischen 10% und 20% Ihrer gesamten Zielgruppe.
- Lassen Sie die Kampagne mindestens zwei bis vier Wochen laufen, um eine ausreichende Datenerfassung zu ermöglichen.
Was ist die Formel zur Berechnung des inkrementellen Lifts?
Die Kernberechnung für den inkrementellen Lift ist unkompliziert. Sie subtrahieren die Conversion-Rate Ihrer Kontrollgruppe von der Conversion-Rate Ihrer Testgruppe. Das Ergebnis ist der absolute Lift, der den Anstieg der Performance in Prozentpunkten darstellt, der Ihren Anzeigen zuzuschreiben ist. Um die gesamten inkrementellen Conversions zu berechnen, multiplizieren Sie diesen Prozentsatz mit der Gesamtzahl der Personen in Ihrer Testgruppe oder folgen Sie dem automatisierten Reporting, das das Dashboard Ihrer Werbeplattform bereitstellt.
Betrachten Sie ein Szenario, in dem Sie eine Kampagne für einen Abonnementdienst durchführen. Wenn die Testgruppe eine Conversion-Rate von 5% und die Kontrollgruppe eine Conversion-Rate von 3% hat, beträgt der absolute Lift 2%. Wenn Sie 10.000 Personen in der Testgruppe erreicht haben, können Sie 200 Conversions direkt Ihren Werbemaßnahmen zuschreiben. Diese Berechnung bietet ein viel klareres Bild Ihres Return on Ad Spend als Standard-Attributionsmodelle, da sie das Rauschen des organischen Website-Traffics herausfiltert.
Wie interpretieren Sie die Daten?
Sobald die Studie abgeschlossen ist, müssen Sie die Ergebnisse anhand Ihrer anfänglichen Geschäftsziele bewerten. Ein positiver Lift zeigt an, dass Ihre Kampagne effektiv bei der Neukundengewinnung ist. Wenn der Lift nahe Null liegt, werden Ihre Anzeigen wahrscheinlich Personen gezeigt, die bereits treue Kunden sind oder ohnehin zum Kauf Ihres Produkts neigen. In solchen Fällen sollten Sie Ihre Targeting-Parameter oder Botschaften anpassen, um eine neue, inkrementelle Zielgruppe zu erreichen, die mehr Überzeugung benötigt, um zu konvertieren.
Achten Sie bei der Analyse der Daten auf Segmente, die einen höheren Lift zeigen. Vielleicht haben mobile Nutzer besser auf Ihre Videoanzeigen reagiert als Desktop-Nutzer, oder spezifische Interessenkategorien zeigten höhere inkrementelle Gewinne. Nutzen Sie diese Erkenntnisse, um Ihre Kampagnenstruktur zu verfeinern und sicherzustellen, dass Ihr Budget auf die Segmente gelenkt wird, die die höchste Reaktionsfähigkeit zeigen. Alien Road-Profis empfehlen oft, diese Studien vierteljährlich durchzuführen, um sicherzustellen, dass Ihre Strategie mit den sich ändernden Marktbedingungen im Einklang bleibt.
Häufige Fallstricke, die es zu vermeiden gilt
Ein großer Fehler ist es, die Studie zu früh zu beenden. Wenn Sie nicht genügend Zeit für das Schließen des Conversion-Fensters lassen, werden Ihre Ergebnisse unvollständig und irreführend sein. Ein weiterer häufiger Fehler ist es, externe Faktoren wie saisonale Trends oder große Werbeaktionen, die gleichzeitig stattfinden, nicht zu berücksichtigen. Wenn Ihr Geschäft während der Lift-Studie einen standortweiten Sale durchführt, könnte das Verhalten sowohl der Test- als auch der Kontrollgruppe stark durch den Rabatt beeinflusst werden, was den wahren Einfluss der Anzeigen maskiert.
Checkliste für Ihre erste Lift-Analyse
- Überprüfen Sie, dass während des Testzeitraums keine anderen größeren Änderungen an Ihrer Website vorgenommen werden.
- Stellen Sie sicher, dass die Werbeplattform ausreichenden Zugriff auf Ihr Conversion-Tracking-Pixel oder Ihre serverseitige API hat.
- Überprüfen Sie, ob Ihr Budget hoch genug ist, um eine statistisch signifikante Anzahl von Conversions zu generieren.
- Dokumentieren Sie die spezifischen Kreativ- und Zielgruppeneinstellungen, die im Test verwendet wurden, für zukünftige Referenzzwecke.
- Überprüfen Sie das von der Plattform bereitgestellte Konfidenzintervall, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse zuverlässig sind.
Wo man diese Woche anfangen kann
Beginnen Sie mit der Prüfung Ihrer aktuellen Kampagnen, um zu identifizieren, welche das höchste Volumen an Conversions erzielen. Wählen Sie eine Kampagne als Testobjekt für eine inkrementelle Lift-Studie aus. Loggen Sie sich in Ihren Anzeigenmanager ein, suchen Sie den Bereich für Experimente oder Lift-Tests und richten Sie eine kleine Holdout-Gruppe ein. Halten Sie die Experimentdauer auf mindestens 14 Tage, um genügend Daten für eine fundierte Entscheidung zu erfassen. Sobald die Studie abgeschlossen ist, vergleichen Sie die Lift-Ergebnisse mit Ihren standardmäßig gemeldeten Conversion-Zahlen, um zu sehen, ob Sie bestimmte Kampagnen überbewertet haben.
Sobald Sie die Ergebnisse haben, nutzen Sie diese, um Ihre Gebotsstrategie anzupassen. Wenn eine Kampagne einen niedrigen inkrementellen Lift zeigt, ziehen Sie in Betracht, das Gebot zu reduzieren oder sie zu pausieren, um das Budget auf leistungsstärkere Aktivitäten umzuverteilen. Setzen Sie diesen Prozess für Ihre anderen Kanäle fort, um ein genaueres Bild Ihres Marketing-Ökosystems zu erstellen. Indem Sie diese Überprüfungen konsequent durchführen, bewegen Sie sich über einfaches Reporting hinaus hin zu einem datengesteuerten Ansatz, der tatsächliches Wachstum über einfache Plattform-Attributionsmetriken stellt.
Denken Sie daran, dass inkrementeller Lift ein kontinuierlicher Prozess und kein einmaliges Projekt ist. Da sich die Vorlieben der Zielgruppe ändern und neue Produkte auf den Markt kommen, wird sich die Basis-Conversion-Rate Ihrer Nutzer verschieben. Sie sollten darauf abzielen, Ihre Annahmen alle paar Monate neu zu validieren, um die Nase vorn zu haben. Diese disziplinierte Gewohnheit des Testens und Lernens wird es Ihnen ermöglichen, ein hohes Maß an Effizienz in Ihren digitalen Marketingkampagnen aufrechtzuerhalten, ohne sich auf veraltete Reporting-Modelle zu verlassen, die oft die Wahrheit über die Werbewirksamkeit verschleiern.
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