Alles, was Marketer über inkrementelle Tests wissen müssen

Wie erkennen Sie, dass Ihr Marketing-Budget gut angelegt ist? Woher wissen Sie, ob sich Ihre Werbung tatsächlich auf die Verbraucher:innen auswirkt? 

Die Wahrheit ist, dass es nur eine Art von Messung gibt, die diese Frage mit absoluter Klarheit beantworten kann.

Es handelt sich um inkrementelle Tests.

Inkrementelle Tests messen den wahren und oft versteckten ROI Ihrer Werbeausgaben. 

Warum versteckt?

Die Grenzen zwischen organischem Traffic und Paid Conversions sind oft verschwommen. Es ist durchaus möglich, dass Sie für Nutzer:innen zahlen, die ohnehin konvertiert hätten. Inkrementelle Tests sind der beste Weg, um diese verborgene Beziehung aufzudecken und letztendlich den wahren Wert des Marketings zu erkennen.

Bei der Inkrementalitätsmessung  geht es nicht nur darum, Ihre Paid-Media-Aktivitäten eine Woche lang auszusetzen und die Auswirkungen zu analysieren. Die Durchführung dieser Tests ist eine knifflige Angelegenheit. In diesem Blog zeigen wir Ihnen, wie Sie die Inkrementalität berechnen und wie Sie die Ergebnisse interpretieren können.

Wir werden auch einen Blick darauf werfen, wie es sich von der Last-Click-Attribution (durch Post-Install-Optimierung) unterscheidet, und Ihnen damit ein umfassendes Verständnis dieser immer bedeutenderen Form des Measurements vermitteln.

Wie wird die inkrementelle Wirkung bestimmt?

Inkrementelle Tests bestehen aus zwei Gruppen – Test und Kontrolle.

• Die Testgruppe wird der Werbung ausgesetzt
• Die Kontrollgruppe wird für die Analyse beiseite gehalten

Mit dem Measurement können Sie die Ergebnisse der einzelnen Gruppen ermitteln, welche Conversions – sei es im Zusammenhang mit der Nutzerakquise oder dem Remarketing – ohne Werbung nicht zustande gekommen wären. Dies wird als inkrementeller Lift bezeichnet.

Ein einfaches Beispiel: Marcos Pizzeria bringt eine neue Pizza mit dicker Kruste auf den Markt und möchte den Erfolg ihrer Werbekampagne ermitteln. Nach einem Monat, in dem die Coupons an Passanten verteilt wurden, wird gemessen, wie viele der neuen Pizzen mit und wie viele ohne den Rabatt-Coupon gekauft wurden.

Der Unterschied im Umsatz zwischen den beiden Kundengruppen ist der inkrementelle Lift.

Drei Arten von inkrementellen Effekten

Inkrementelle Experimente können eine Reihe von Ergebnissen liefern:

1. Positiver inkrementeller Lift 

Im ersten Beispiel können wir sehen, dass das Experiment zu einem positiven inkrementellen Anstieg geführt hat. Das bedeutet, dass Ihre Paid-Kampagne wirksam war, da sie zu einem Anstieg der Umsätze geführt hat.  

2. Neutral

Das zweite Beispiel zeigt keinen inkrementellen Lift und er bleibt neutral. Die Kampagne generiert zwar Umsätze, zeigt aber keinen inkrementellen Wert. Das Marketing-Team muss in Erwägung ziehen, die Kampagne zu pausieren oder einen anderen Ansatz zu testen (Änderung des Creative, Aktualisierung des Targetings usw.).

3. Negativer inkrementeller Lift

Im letzten Beispiel sehen wir einen negativen inkrementellen Lift. Auch wenn es selten vorkommt, ist es möglich, dass eine Werbekampagne mehr Schaden anrichtet als Nutzen bringt (z. B. eine übermäßige Exposition in einer Remarketing-Kampagne, die zu einer negativen Markenwirkung führt). 

Es lohnt sich auch, einen Blick auf den Test selbst zu werfen und sicherzustellen, dass er richtig konfiguriert ist.

Guide

Der ultimative Guide zu Inkrementalität für das Remarketing

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Wie funktionieren inkrementelle Tests eigentlich?

Zuerst gehen wir auf einige Grundbegriffe und Metriken ein. Im Folgenden finden Sie einige Definitionen der Terminologie, die die Inkrementalität beschreiben und Ihnen helfen wird, den Prozess noch besser zu verstehen.

Begriff	Definition
Key Performance Indikatoren (KPI)	Ein messbarer Wert, der zeigt, wie effektiv ein Unternehmen oder eine App seine KPI-Business-Ziele erreicht
Kontrollgruppe	Ein Segment von Nutzern, die Ads nicht sehen werden, die der Testgruppe in einer bestimmten Kampagne Zielgruppe angezeigt werden
Testgruppe	Ein Segment von Nutzern, die die Ads in einer bestimmten Kampagne sehen werden
Statistische Signifikanz	Ein Maß für die Wahrscheinlichkeit, dass der Unterschied in den Ergebnissen zwischen der Kontroll- und der Testgruppe kein Zufall ist
Inkrementeller Lift	Die prozentuale Differenz zwischen der Testgruppe und der Kontrollgruppe

Als nächstes besprechen wir den Prozess.

Fünf Phasen der inkrementellen Tests

Ein inkrementeller Test funktioniert ähnlich wie andere wissenschaftliche Experimente. Sie haben Ihre Hypothese, Methode, Sammlung und Analyse der Ergebnisse und Ihre Schlussfolgerung. 

Beim inkrementellen Test gibt es fünf verschiedene Phasen: Definition, Segmentierung, Umsetzung, Analyse und Maßnahmen. Schauen wir uns das genauer an.

1. Definieren Sie Ihre Ziele

Wenn Sie ein Inkrementalitätsexperiment starten, ist es wichtig, Ihre Hypothese zu definieren und alle wichtigen Business-KPIs zu ermitteln, die Sie näher analysieren möchten. Definieren Sie, was Sie mit dieser wissenschaftlichen Methode beweisen wollen. Untersuchen Sie zum Beispiel die Anzahl der Installationen, den ROI, den ROAS oder eine ganz andere Metrik?

2. Segmentieren Sie Ihre Zielgruppe

Wenn Sie einen inkrementellen Test mit einer Remarketing-Kampagne durchführen, wählen Sie die Zielgruppe aus, mit der Sie das Experiment durchführen möchten, und stellen Sie sicher, dass Sie einen Teil dieser Zielgruppe als Kontrollgruppe richtig segmentieren.

Profi-Tipp: Ihre Attribution-Plattform wird Ihnen dabei helfen, Ihre Zielgruppe nach Ihren Anforderungen zu segmentieren und Ihre Kampagnen entsprechend zu erstellen. 

Die Gruppen – Kontroll- und Testgruppe – sollten ähnliche Kriterien aufweisen, sich aber nicht überschneiden.

Dies kann bei UA-Kampagnen (User Acquisition) schwierig sein, da wir die Zielgruppe nicht kennen, weil wir keinen Unique Identifier haben. Zur Erklärung: Ein Unique Identifier ist genau das. Ein bestimmter Identifier, wie z. B. eine ID oder ein Code, der sich von anderen unterscheidet und einzigartig ist. Es gibt noch weitere Identifizierungsfaktoren, mit denen Sie Ihre Zielgruppe segmentieren können, wie z. B. geografische, zeitliche (ähnlich wie die drei oben genannten Arten des inkrementellen Wachstums), produktbezogene oder demografische Parameter.

3. Starten Sie das Experiment

Legen Sie die Dauer Ihres Tests und den Zeitraum fest, in dem er durchgeführt werden soll, und starten Sie ihn.

Best Practice zeigt, dass die Dauer Ihres Experiments mindestens eine Woche betragen sollte. Das Testfenster, d. h. die Tage, an denen der/die Nutzer:in vor dem Test aktiv ist, hängt vom Business-Zyklus Ihrer App und dem Datenvolumen ab, mit dem Sie arbeiten müssen.

Der Test und die Testphase sollten für einen Zeitpunkt geplant werden, an dem der Kalender frei ist, damit die Wirksamkeit Ihrer Kampagne möglichst genau dargestellt werden kann.

4. Analysieren Sie die Daten

Sobald Sie alle Daten Ihrer Kontroll- und Testgruppen erfasst haben, fassen Sie sie zusammen und vergleichen Sie sie, um den inkrementellen Lift bei einem bestimmten KPI entsprechend Ihren Zielen zu ermitteln.

Vergleichen Sie die Ergebnisse der Kontroll- und der Testgruppe. Dies wird helfen zu verstehen, warum es einen positiven, negativen oder neutralen inkrementellen Lift gab. Wenn Sie einen großen Unterschied zwischen der Kontroll- und der Testgruppe feststellen, kann das ein Anzeichen dafür sein, dass etwas mit der Konfiguration des Experiments nicht stimmt. Sie sollten dann den Test wiederholen.

Während es recht schwierig sein kann, inkrementelle Tests selbst einzurichten, gibt es Attributionsanbieter, die integrierte Tools für inkrementelle Tests anbieten. Nach dem Test können Sie alle Testdaten direkt von Ihrer Attributionsplattform in ein inkrementelles Dashboard einspeisen – ein wesentlicher Vorteil, der den Prozess strafft und effizienter macht. 

5. Maßnahmen ergreifen

Wenden Sie die gewonnenen Erkenntnisse auf Ihre Kampagnen an, um deren Wirkung zu maximieren. Dies kann das top-performende Messaging für jede Zielgruppe, der optimale Zeitpunkt für ein erneutes Engagement, oder die effektivste Medienquelle sein, um nur einige zu nennen.

Zwei wichtige Measurement-Methoden zur Inkrementalität

Wenn Sie die Daten erfasst und aggregiert haben, wie berechnen Sie dann den inkrementellen Lift?

Es gibt zwei Hauptmethoden:

1. Inkrementeller Gewinn

Messen Sie den Lift, indem Sie den inkrementellen Gewinn des tatsächlichen Werts eines bestimmten Medienkanals ermitteln. Dieser kann berechnet werden, indem der Gewinn der Kontrollgruppe vom Gewinn des Kanals abgezogen wird.

Gewinn des Kanals – Gewinn der Kontrollgruppe = zusätzlicher Gewinn 

Nehmen wir zum Beispiel an, Sie haben 2.000 US-Dollar für eine Kampagne ausgegeben. Medienkanal A brachte einen Gewinn von 5.000 US-Dollar und Medienkanal B 3.000 US-Dollar. Oberflächlich betrachtet sehen beide Kanäle profitabel aus. Ihre organische Kampagne generierte jedoch auch 3.000 US-Dollar, sodass der inkrementelle Gewinn auf Medienkanal B gleich Null war.

Kanal	Ausgaben	Gewinn	Inkrementeller Gewinn
Medienkanal A	2.000 USD	5.000 USD	2.000 USD
Medienkanal B	2.000 USD	3.000 USD	0 USD
Organisch	0 USD	3.000 USD	N/A

Wenn Sie verstehen, wie viel Gewinn Sie durch Ihre Kontrollgruppe erzielen, sehen Sie, dass alles, was unter diesem Wert liegt, Ihnen keinen zusätzlichen Gewinn bringt. Im Grunde genommen würden Sie den gleichen Gewinn erzielen, wenn Sie nicht werben würden. Sparen Sie also Ihr Budget und investieren Sie in einen Kanal, eine Aktivität, eine Medienquelle, eine Kampagne usw., die eine größere Wirkung erzielen können.

2. Inkrementeller Lift

Nutzen Sie die folgende Formel, um den inkrementellen Lift zu berechnen: Zur Verdeutlichung der Funktionsweise können wir Zahlenwerte angeben.

Nehmen wir also an, dass Ihre Testgruppe 10.000 Conversions und die Kontrollgruppe 8.000 Conversions erzielt hat.

(10.000 – 8.000) / 8.000 = 0,25 

Ein inkrementeller Lift von 25 % kann im Hinblick auf Ihre KPIs und ROAS positiv oder negativ bewertet werden.

Eine Methode, diese zu prüfen, ist die Messung der Kosten. Teilen Sie die Akquisitionskosten (CPA) durch den inkrementellen Lift, um zu ermitteln, ob dieser gleich oder höher als Ihr LTV ist.

Wenn Ihr CPA zum Beispiel 2 US-Dollar beträgt, teilen Sie das durch 0,25, was 8 US-Dollar ergibt. Wenn Ihr LTV höher als 8 US-Dollar ist, geht es Ihnen gut. Wenn dieser Wert niedriger ist, müssen Sie möglicherweise Ihre Kampagnenstrategie neu bewerten.

Inkrementalität vs. A/B-Tests

SSie haben jetzt die wichtigsten Aspekte der inkrementellen Tests kennengelernt und fragen sich vielleicht, ob der Unterschied zu A/B-Tests wirklich so groß ist?

Die Inkrementalität ist im Wesentlichen eine Art von A/B-Tests. Jede Zielgruppe sieht eine andere Version des Produkts oder der Kampagne, so dass Sie verstehen können, welche die besseren Ergebnisse liefert. Beim Standard-A/B-Testing wird Ihr Produkt oder Ihre Kampagne in zwei Gruppen unterteilt, A und B, und Ihre Zielgruppe wird in Zielgruppe 1 und Zielgruppe 2 aufgeteilt. Anschließend werden verschiedene Versionen des Produkts oder der Kampagne auf die verschiedenen Zielgruppen angewandt, um zu sehen, welche die besseren Ergebnisse liefern.

Die eine Zielgruppe sieht zum Beispiel ein Banner mit einer blauen Schaltfläche, die andere sieht denselben Banner, aber mit einer roten Schaltfläche. Die CTR des Banners für jede Zielgruppe zu vergleichen gehört zu den Standard-A/B-Tests im Marketing.

Der Unterschied zwischen A/B-Testing und Inkrementalität besteht in der Kontrollgruppe, in der einem Teil der Zielgruppe während dieser Zeit überhaupt keine Ads angezeigt werden.

Nehmen wir das obige Beispiel wieder auf, so gibt die Inkrementalität Aufschluss darüber, ob die Schaltung einer bestimmten Ad besser ist als die Nicht-Schaltung der Ad, im Vergleich dazu, ob eine Ad mit einer blauen Schaltfläche besser abschneidet als die gleiche Ad mit einer roten Schaltfläche.

Wie funktionieren die Kontrollgruppen?

Wie kann man einer Zielgruppe keine Ad zeigen, aber dennoch die Werbefläche „besitzen“?

Es gibt drei Methoden:

1. Intent-to-treat (ITT)

– bei dieser Methode werden die Ergebnisse des Experiments auf der Grundlage der anfänglichen Zuordnung zur Gruppe und nicht auf der schließlich erhaltenen Beteiligung berechnet (d. h. Sie markieren jede:n Nutzer:in im Voraus für die Test- bzw. Kontrollgruppe und stützen sich nicht auf Attributionsdaten). Sie haben die „Absicht“, ihnen Ads zu zeigen oder nicht, aber es gibt keine Garantie, dass dies auch geschieht.

2. Ghost Ads/Bids 

Dies ist ein weitereDie Ad wird dann der Kontrollgruppe vorenthalten, um den Prozess der Schaltung der Ad zu simulieren, der als Ad Serving bekannt ist, ohne für die Placebo-Ads zu zahlen. Diese Taktik wird vor allem von Werbenetzwerken angewandt, die ihre eigenen inkrementellen Tests durchführen.

3. Public Service Announcements (PSAs)  

hier werden sowohl der Test- als auch der Kontrollgruppe Ads gezeigt, wobei der Kontrollgruppe ein allgemeines PSA gezeigt wird, während der Testgruppe eine Variante gezeigt wird. Die Verhaltensweisen der Nutzer:innen in beiden Gruppen werden dann verglichen, um den inkrementellen Lift zu berechnen.

Inkrementalität vs. Attribution

Inkrementalität ist nicht dasselbe wie Attribution.

Die Attribution zielt darauf ab, zu zeigen, welcher bestimmte Kanal (oder „Touchpoint“) zu einer Conversion geführt hat: Hat der/die Nutzer:in einen Kauf getätigt, nachdem er/sie Ihre Bannerwerbung, Ihren Facebook-Post oder Ihr Suchergebnis gesehen hat? 

Natürlich ist das nicht immer so einfach, weshalb die Multi-Touch-Attribution entwickelt wurde: Sie ermöglicht es Ihnen, den Credit auf die verschiedenen Links aufzuteilen, denen ein:e Nutzer:in ausgesetzt war.   

Aber die Inkrementalität geht noch weiter: Was wäre ohne diesen Kanal passiert? Hätten Sie die Änderungen trotzdem vorgenommen? Wenn das der Fall ist, vergeuden Sie Ihr Budget. 

Inkrementalität vs. ROAS-Optimierung

Inkrementelle Tests sind kein Ersatz für traditionelle Attributionsmodelle. Sie arbeiten im Einklang mit der Attribution, um Ihnen zu helfen, Ihre Performance besser zu messen. Wenn Sie nur die Installationen messen, reicht dies nicht aus, um Ihre ROAS zu verstehen. Marketers müssen eine Reihe von Metriken nach der Installation messen und optimieren, und je tiefer die Nutzer:innen sich im Funnel befinden, desto besser.

Wenn Sie sich auf den LTV konzentrieren und vor allem Ihre Medienkosten berücksichtigen, sollten Sie erkennen, ob Ihr ROAS positiv ist. Die Inkrementalität arbeitet in diesem Rahmen und gibt Ihnen Aufschluss darüber, ob Sie einen noch besseren ROAS erzielen können, wenn Sie weniger Werbung ausgeben und dennoch die gleichen Umsätze mit organischen Nutzern erzielen.

Wie Sie Ihren iROAS berechnen

Die inkrementelle Auswirkung auf den ROAS (auch iROAS genannt) wird berechnet, indem die Differenz zwischen den Umsätzen der Testgruppe und der Kontrollgruppe durch die gesamten Werbeausgaben geteilt wird.

Wenn Sie die organischen Conversions aus der Gleichung herausnehmen, können Sie die tatsächliche Wirkung einer Kampagne berechnen und entsprechend optimieren.

WWenn Ihr iROAS zum Beispiel unter 100 % liegt, können Sie die Budgets auf Kampagnen und Kanäle mit besserer Performance übertragen. Wenn er gleich oder höher als 100 % ist, wissen Sie, dass Sie den organischen Traffic nicht kannibalisieren und dass Ihre Ads effektiv sind.

Mit dem Präfix der Inkrementalität haben Marketers eine zusätzliche und wichtige Informationsquelle, um das ROAS-Potenzial voll auszuschöpfen. Dies ist der Unterschied zwischen dem einfachen Measurement Ihres ROI / ROAS und dem Measurement des inkrementellen Lifts oder den Auswirkungen Ihrer Marketingkampagnen auf die Werbeausgaben.

Die Vorteile von inkrementellen Tests

Marketers, die inkrementelle Tests durchführen, können genau hervorheben, wie effektiv ihre Kampagne war.

• Sie haben nicht nur die Auswirkungen auf Ihren iROAS ermittelt, sondern können diese Erkenntnisse auch auf künftige Marketingstrategien anwenden.
• Inkrementelle Tests sind zum Beispiel sehr nützlich, wenn ein neuer Medienkanal getestet werden soll, bevor die Entscheidung getroffen wird, ob größere Investitionen getätigt werden sollen. Sie können auch inkrementelle Tests bei kleinen Medienkampagnen durchführen, um zu sehen, ob sich ein positiver ROAS ergibt. Wenn die Antwort „Ja“ lautet, können Sie Ihre Marketingaktivitäten in diesem Kanal getrost ausweiten.
• Ein weiteres Beispiel, bei dem sich inkrementelle Tests als nützlich erweisen, ist die Entwicklung einer Re-Engagement-Strategie. Inkrementelle Tests helfen dabei, den optimalen Tag nach der Installation herauszufinden, an dem die Nutzer:innen erneut angesprochen werden können, um den höchsten inkrementellen Gewinn aus Ihren Marketingmaßnahmen zu erzielen.
• Mit diesem Wissen sind Sie als Marketer in der Lage, fundierte Entscheidungen darüber zu treffen, welche Kanäle die größte („tatsächliche“) Wirkung erzielen und wo Sie Ihre Marketingbudgets investieren sollten.

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Herausforderungen von inkrementellen Tests

Natürlich hat jede Methode ihre Herausforderungen, und das ist bei der Inkrementalität nicht anders. Sie kann komplex sein, daher sollten Sie auf Folgendes achten:

• Bei der Erstellung der Kontroll- und Testgruppen ist es wichtig, dass Sie alle Störfaktoren, die das Nutzerverhalten beeinflussen können, entfernen. 
• Sie müssen auch Ihre Daten bereinigen und sicherstellen, dass es keine Überschneidungen zwischen den Zielgruppen gibt, da dies auch die Ergebnisse beeinträchtigen kann.
• Auch die Entscheidung über die Bedingungen für Ihr Experiment ist eine Herausforderung. Jede App hat ein unterschiedliches Nutzervolumen. Daher müssen Sie entscheiden, welches Segment Sie am besten testen, ohne Ihre bestehenden Marketingaktivitäten zu beeinträchtigen. Wenn Sie ein zu kleines Segment nehmen, werden Ihre Ergebnisse unbedeutend. Es ist also eine Abwägung zwischen den optimalen Ergebnissen, auf die Sie sich verlassen können, und den Kosten für einen langen Testzeitraum.
• Es ist nicht immer möglich, alle Ihre Marketingkampagnen für eine Woche oder einen Monat zu pausieren. Wenn Sie also Ergebnisse sehen wollen, ohne mehr Zeit zu investieren, empfiehlt es sich, die Marketingquelle mit der geringsten Performance zu pausieren und diese zu messen.
• Achten Sie auf die Saisonalität. Termine im Kalender wie Black Friday, Cyber Monday, Ostern und die Weihnachtszeit wirken sich alle auf das Nutzerverhalten aus. Daher ist es entscheidend, den richtigen Zeitpunkt für den Start des Tests zu wählen. Werden diese Ergebnisse mit ruhigeren Zeiten verglichen, ergeben sich sehr unterschiedliche Ergebnisse. Als App-Marketer können Sie den optimalen Zeitraum für die Durchführung eines inkrementellen Tests auf der Basis Ihres Business-Modells und typischer Nutzertrends bestimmen.
• Schließlich bringt das inkrementelle Testen einige technische Herausforderungen mit sich. Diese Experimente sind kompliziert und erfordern eine Vielzahl von Entwicklern und Fachleuten, um die Technologie zu entwickeln, die erforderlich ist, damit Sie wirkungsvolle Ergebnisse erzielen. Die Verbindung mit den APIs der einzelnen Werbenetzwerke, der Empfang und die Zusammenführung aller Rohdaten, das Entfernen von Ausreißern und die Berechnung der statistischen Signifikanz Ihrer Ergebnisse sind zum Beispiel eine Menge praktischer Arbeit. Eine Zusammenarbeit mit einem Attributionsanbieter, der inkrementelle Tools anbietet, hilft Zeit und Geld zu sparen. Die Daten sind alle in Ihrem Attributions-Dashboard vorhanden, so dass Sie diese Informationen leicht segmentieren und zu inkrementellen Experimenten aggregieren können.

Best Practices für inkrementelle Tests für Marketers

Inkrementalität ist ein effektives Instrument, das Ihnen tatsächliche Insights und Vertrauen in Ihre Kanalauswahl, Inzwischen wissen Sie, dass inkrementelles Testen enorm wichtig, aber auch potenziell komplex ist. Wenn Sie bereit sind, den Sprung zu wagen, finden Sie hier ein paar Best Practices, die Ihnen helfen, das Beste aus der Inkrementalität herauszuholen.

1. Seien Sie sich darüber im Klaren, worum Sie bitten

Messen Sie die Gesamtwirkung einer Kampagne oder sind Sie an einem bestimmten Zielgruppensegment interessiert? Wollen Sie die Wirksamkeit der Kanäle vergleichen oder herausfinden, wie viel Sie für einen Kanal ausgeben sollten? Es gibt viele Möglichkeiten, inkrementelle Tests durchzuführen, also seien Sie präzise.

2. Erinnern Sie sich an das Re-Engagement

Wir alle wissen, dass es günstiger und einfacher ist, bestehende Nutzer:innen wieder anzusprechen, als neue zu gewinnen. Aber wie geht man das am besten an? Wenn es um Remarketing-Kampagnen geht, können inkrementelle Tests ein entscheidender Faktor sein, wenn es darum geht, die besten Kanäle und Zeitpunkte für die Wiederansprache von Nutzern zu ermitteln. 

3. Weiter testen, weiter messen

Externe Faktoren ändern sich ständig, so dass Marketers es sich nicht leisten können, stillzustehen. Ihr bevorzugter Kanal könnte Nutzer:innen gewinnen oder verlieren, neue Konkurrenten oder Technologien könnten auftauchen, oder die wirtschaftlichen Bedingungen könnten sich auf die Ausgaben der Kundinnen und Kunden auswirken. Kontinuierliche Tests sorgen dafür, dass Sie immer am Puls der Zeit sind.  

4. Scheuen Sie sich nicht, um Hilfe zu bitten

Wie wir bereits erwähnt haben, können inkrementelle Tests zeitaufwändig und technisch anspruchsvoll sein. Überlegen Sie, ob ein Partner für Mobile Measurement Ihnen das Leben leichter machen könnte: Fragen Sie nicht nur nach den Kosten, sondern auch danach, welche Segmentierung er anbietet, welche Kanäle er messen kann und wann und wie er Ihre Ergebnisse präsentieren wird.   

Zusammenfassung

Inkrementalität ist ein effektives Instrument, das Ihnen tatsächliche Insights und Vertrauen in Ihre Kanalauswahl, Budgetzuweisung und ROAS-Measurement gibt und gleichzeitig sicherstellt, dass Ihre Marketingaktivitäten ihr volles Potenzial erreichen.

Hier sind die wichtigsten Punkte, die Sie sich merken sollten: 

1. Setzen Sie auf einen ganzheitlichen Ansatz und konzentrieren Sie sich sowohl auf Paid Traffic als auch auf organischen Traffic, wobei Sie die komplexe Beziehung zwischen beiden berücksichtigen.
2. Wenn Sie einen Inkrementalitäts-Test einrichten, müssen Sie zunächst Ihre Ziele und KPIs definieren und Ihre Zielgruppe segmentieren. Stellen Sie sicher, dass Ihre Daten sauber sind. Entfernen Sie die Störfaktoren, die Ausreißer und die sich überschneidenden Zielgruppen, um sicherzustellen, dass Ihr Experiment statistisch signifikante Ergebnisse liefert.
3. Optimieren Sie die Budgetzuweisung und maximieren Sie den ROAS mit einem besseren Verständnis dafür, welche Kanäle den höchsten inkrementellen Lift liefern, welche Kohorten für Werbung empfänglicher sind und wann der optimale Zeitpunkt für ein Re-Engagement der Nutzer:innen ist.
4. LTV- oder ROAS-gesteuerte Optimierungen sind unerlässlich, um den Wert Ihrer Kampagnen zu messen, aber erst durch die Hinzufügung der Inkrementalität erhalten Sie das ultimative Gütesiegel für die Kampagneneffizienz.

Finale Worte: Measurement im Zeitalter der Privatsphäre

Mit Apples ATT-Frameworks als Teil des datenschutzorientierten Ansatzes von iOS 14+ ist die Möglichkeit, über Device Matching zu messen, weitgehend begrenzt. 

Da Apples SKAdNetwork jedoch nur etwa 68 % der Installationen erfasst, die durch nicht-organische Aktivitäten ausgelöst werden, werden andere Measurement-Methoden immer wichtiger, um die Lücke zu schließen und smarte, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen – Methoden wie probabilistische Attribution, Web-to-App und – Sie ahnen es – Inkrementalität!