# Attributionsmodelle, durchgerechnet an einem B2B-Deal

> Was First Touch, Last Touch, lineare, Time-Decay-, positionsbasierte, W-förmige und datengetriebene Attribution jeweils leisten, durchgerechnet an einem Deal, und wie Self-Reported Attribution sie ergänzt.

Ein Attributionsmodell ist eine Regel, nach der der Anteil an einer Conversion auf die Touchpoints davor verteilt wird. Kein Modell ist objektiv richtig. Jedes beantwortet eine andere Frage, und entscheidend ist, dass Sie wissen, welche Frage Sie gerade stellen. Dieser Ratgeber rechnet eine Opportunity über 30.000 € mit sechs regelbasierten Modellen durch und behandelt danach datengetriebene Modelle und Self-Reported Attribution.

## Was ein Modell leistet

Nehmen wir einen Account, der eine LinkedIn-Anzeige gesehen, einen Post gelesen, sich für ein Webinar angemeldet, auf eine Nurturing-E-Mail geklickt und schließlich nach Ihnen gesucht und eine Demo angefragt hat. Der Vertrieb hat eine Opportunity über 30.000 € angelegt. Jeder Touchpoint hat etwas beigetragen, und kein Protokoll kann Ihnen sagen, wie stark jeder einzelne das Ergebnis verändert hat.

Ein regelbasiertes Modell verteilt die Anteile nach Position oder Zeitpunkt. Ein datengetriebenes Modell schätzt sie aus dem Unterschied zwischen Pfaden mit und ohne Conversion. Keines von beiden misst Ursache und Wirkung. Dafür brauchen Sie einen Holdout-Test, bei dem eine zufällig ausgewählte Gruppe die Kampagne nicht zu sehen bekommt.

Zwei Entscheidungen wiegen so schwer wie das Modell selbst. Der Betrachtungszeitraum (Lookback Window) legt fest, wie alt ein Touchpoint sein darf, um noch einen Anteil zu erhalten; im B2B sind 90 Tage ein üblicher Standardwert. Die Bezugseinheit legt fest, wessen Touchpoints zählen. Zählen Sie im B2B jeden Touchpoint aller Personen im Account, denn wer die Demo bucht, hat die Anzeige selten als Erster gesehen.

## Ein Deal, sechs Modelle

Die Touchpoints in zeitlicher Reihenfolge, mit der Zahl der Tage bis zur Anlage der Opportunity und dem Betrag, den jedes Modell dem jeweiligen Touchpoint von den 30.000 € zuschreibt.

| Touchpoint | Tage davor | First Touch | Last Touch | Linear | Time Decay | Positionsbasiert | W-förmig |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Klick auf LinkedIn-Anzeige | 30 | 30.000 € | 0 € | 6.000 € | 800 € | 12.000 € | 9.000 € |
| Klick auf organischen Post | 21 | 0 € | 0 € | 6.000 € | 1.950 € | 2.000 € | 1.500 € |
| Webinar-Anmeldung (Lead angelegt) | 14 | 0 € | 0 € | 6.000 € | 3.890 € | 2.000 € | 9.000 € |
| Klick in Nurturing-E-Mail | 7 | 0 € | 0 € | 6.000 € | 7.790 € | 2.000 € | 1.500 € |
| Suchanzeige und Demo-Anfrage (Opportunity) | 0 | 0 € | 30.000 € | 6.000 € | 15.570 € | 12.000 € | 9.000 € |

Time Decay mit einer Halbwertszeit von sieben Tagen. Berechnet mit dem Attributionscode, den Demander verwendet, gerundet auf 10 €.

## Wofür sich welches Modell eignet

- **First Touch.** Der gesamte Anteil geht an den Touchpoint, über den der Account Sie kennengelernt hat. Gut, um zu beurteilen, welche Kanäle neue Nachfrage erzeugen. Blind für alles, was den Deal danach vorangebracht hat.
- **Last Touch.** Der gesamte Anteil geht an den letzten Touchpoint. Gut, um zu beurteilen, was kaufbereite Interessenten zur Conversion bringt. Im B2B überbewertet das Modell Suchen nach Ihrem Markennamen und direkte Besuche, die oft nur eine Entscheidung festhalten, die anderswo gefallen ist.
- **Linear.** Gleicher Anteil für jeden Touchpoint. Ein fairer Standard, wenn Sie keinen Grund haben, eine Position zu bevorzugen, und leicht zu erklären. Das Modell belohnt Kanäle, die viele Touchpoints erzeugen, ob diese nützlich sind oder nicht.
- **Time Decay.** Der Anteil halbiert sich mit jeder Halbwertszeit, die ein Touchpoint vor der Conversion liegt. Passt zu kurzen, vertriebsgetriebenen Zyklen, in denen der jüngste Kontakt die meiste Arbeit leistet, und unterbewertet die Awareness, mit der der Pfad begonnen hat.
- **Positionsbasiert (U-förmig).** 40 Prozent an den ersten Touchpoint, 40 an den letzten und 20 verteilt auf die Touchpoints dazwischen. Das entspricht der verbreiteten Ansicht, dass Einstieg und Abschluss am meisten zählen. Die Aufteilung 40/20/40 ist eine Konvention: gewählt, nie gemessen.
- **W-förmig.** Je 30 Prozent an den ersten Touchpoint, an den Touchpoint, der den Lead erzeugt hat, und an den, der die Opportunity erzeugt hat, und 10 Prozent an die übrigen. Unter den regelbasierten Modellen passt es am besten zu einem B2B-Funnel, vorausgesetzt, Ihre Meilensteine werden zuverlässig erfasst.

## Datengetriebene Attribution

Datengetriebene Modelle lernen die Gewichtungen aus Ihren eigenen Daten. Jede Werbeplattform bietet ein solches Modell an, doch jede sieht nur ihre eigenen Touchpoints und schreibt sich deshalb tendenziell selbst den größten Anteil zu. Für ein Modell über alle Kanäle brauchen Sie eigene Pfaddaten.

Ein transparentes Verfahren ist die Markov-Kette mit Removal-Effekten. Dabei wird jeder Pfad als Kette von Schritten betrachtet, die an einem Startpunkt beginnt und entweder mit einer Conversion oder ohne Ergebnis endet, und für jeden Schritt wird die Wahrscheinlichkeit geschätzt, zum nächsten überzugehen. Dann entfernen Sie einen Kanal, sodass jeder Pfad, der durch ihn führt, ohne Ergebnis endet, und messen, wie stark die Gesamtwahrscheinlichkeit einer Conversion sinkt. Dieser Rückgang, der Removal-Effekt, ist die Bedeutung des Kanals. Skalieren Sie die Effekte so, dass sie zusammen eins ergeben, und Sie haben die Anteile.

Das Verfahren braucht Pfade ohne Conversion ebenso wie Pfade mit Conversion: Ein Kanal, der in verlorenen Deals genauso oft auftaucht wie in gewonnenen, hat sich kaum einen Anteil verdient. Außerdem braucht es Volumen. Bei ein paar Dutzend Opportunities pro Quartal sind die Schätzungen verrauscht, und ein regelbasiertes Modell, das Sie verstehen, hilft Ihnen dann womöglich mehr.

## Self-Reported Attribution

Bei der Self-Reported Attribution fragen Sie Interessenten, wie sie auf Sie aufmerksam geworden sind, meist in einem offenen Feld im Demo-Formular oder im ersten Vertriebsgespräch. So erfassen Sie, was das Tracking nicht sieht: einen Podcast, die Empfehlung eines Branchenkollegen, einen Post in einer geschlossenen Community, einen Vortrag auf einer Veranstaltung.

Ihre Schwächen sind das Spiegelbild der Stärken des Trackings. Menschen nennen den Touchpoint, der den stärksten Eindruck hinterlassen hat, und das kann der letzte sein oder der fünfte; außerdem fassen sie Monate in einer einzigen Antwort zusammen. Die Antworten müssen bereinigt werden, bevor man sie zählen kann, und die Form der Frage prägt die Antwort: Freitext ist meist ehrlicher als ein Drop-down mit vorgegebenen Optionen.

Nutzen Sie beide Sichtweisen. Wo sie übereinstimmen, können Sie sich Ihrer Sache sicher sein. Wo sie auseinandergehen, ist die Abweichung selbst eine Information: Nennen viele Interessenten einen Kollegen, während das Tracking als Erstes einen direkten Besuch zeigt, wirkt Mundpropaganda an einer Stelle, die Ihre Berichte nicht erfassen. Demander erhebt die Antwort nicht selbst. Halten Sie sie im CRM-Datensatz neben der Opportunity fest und vergleichen Sie.

## Attribution in Demander

Der Tracker erfasst einen Touchpoint pro Besuch samt Quelle: die Kampagne und die Anzeige hinter einem bezahlten Klick, den organischen Post, den E-Mail-Schritt oder die verweisende Website. Versendete E-Mails, Antworten und Direktnachrichten sind ebenfalls Touchpoints. CRM-Meilensteine wie die Anlage einer Opportunity, Phasenwechsel und Meetings erscheinen auf der Account-Zeitleiste, erhalten selbst aber nie einen Anteil. Impressionen werden zusammengefasst neben den Pfaden angezeigt, weil die Plattformen sie nicht pro Person melden.

Die Berichte zeigen First Touch, Last Touch, linear, Time Decay, positionsbasiert und W-förmig nebeneinander, dazu eine Markov-Ansicht der Removal-Effekte über Account-Pfade mit und ohne Conversion. Die Anteile lassen sich nach Kanal, Kampagne, Persona, Botschaft oder Creative zusammenfassen, und jede Zeile lässt sich bis zu den Conversions aufklappen, zu denen sie beigetragen hat. Der Pfad-Explorer zeigt, welche Abfolgen von Touchpoints konvertieren und welche nie. Der Betrachtungszeitraum beträgt standardmäßig 90 Tage und lässt sich pro Conversion einstellen.

Der Starter-Tarif enthält First Touch und Last Touch. Multi-Touch-Modelle kommen mit Growth hinzu, Holdout-Tests zur Inkrementalität mit Scale. Mehr dazu unter [Preise](https://demander.to/de/pricing/).

## Fehler, die das Bild verzerren

- **Awareness nach Last Touch bewerten.** Kanäle, die Pfade anstoßen, sehen unter Last Touch immer schwach aus. Streichen Sie sie aus diesem Grund, zeigt sich der Verlust ein Quartal später in der Pipeline, wenn niemand mehr den Zusammenhang herstellt.
- **Zeitraum kürzer als der Zyklus.** Ein Betrachtungszeitraum von 30 Tagen bei einem Vertriebszyklus von 120 Tagen gibt den gesamten Anteil an späte Touchpoints und nichts an das, was das Gespräch in Gang gebracht hat.
- **Personen statt Accounts bewerten.** Bei einem Kauf, an dem vier oder fünf Personen beteiligt sind, zerlegt eine Sicht auf Personenebene einen Pfad in mehrere kurze und verliert die frühen Touchpoints ganz.
- **Das Modell mitten im Streit wechseln.** Jeder Kanalverantwortliche findet ein Modell, das seinen Kanal begünstigt. Einigen Sie sich auf das Modell, bevor die Budgetrunde beginnt.

> **Ein Modell für Entscheidungen festlegen.** Mehrere Modelle nebeneinander helfen Ihnen, Ihren Funnel zu verstehen. Wer mit mehreren gleichzeitig entscheidet, landet im Streit. Wählen Sie eines für Budgetentscheidungen, halten Sie die Begründung schriftlich fest und prüfen Sie es mit den anderen.

## Fragen

**Welches Attributionsmodell sollte ein B2B-Unternehmen verwenden?**

Wenn Sie die Anlage von Leads und Opportunities zuverlässig erfassen, passt W-förmig unter den regelbasierten Modellen am besten zu einem B2B-Funnel. Wenn nicht, ist positionsbasiert ein solider Standard. Prüfen Sie das gewählte Modell gegen First Touch, das zeigt, wo Nachfrage entsteht, und testen Sie die wichtigsten Kanäle mit einem Holdout.

**Warum melden die Werbeplattformen mehr Conversions als mein CRM?**

Jede Plattform zählt jede Conversion, die sie mit ihren eigenen Anzeigen verknüpfen kann, mit ihrem eigenen Zeitfenster und oft einschließlich View-through- und modellierter Conversions. Addiert man die Plattformen, wird derselbe Deal mehrfach beansprucht. Kanalübergreifende Attribution rechnet jeden Deal genau einmal zu.

**Wie lang sollte der Betrachtungszeitraum sein?**

Länger als die typische Zeit vom ersten Touchpoint bis zur Opportunity. Bei vielen B2B-Produkten decken 90 Tage die meisten Pfade ab, deshalb verwendet Demander diesen Wert als Standard. Bei Enterprise-Deals mit langen Recherchephasen stellen Sie ihn länger ein.

**Sagt mir die Attribution, was passiert, wenn ich einen Kanal streiche?**

Nicht zuverlässig. Attribution beschreibt, wer an den gewonnenen Deals beteiligt war. Ob diese Deals ohnehin zustande gekommen wären, ist eine Frage nach Ursache und Wirkung, und die beantwortet nur ein Experiment, etwa ein Holdout nach Zielgruppe oder Region.

## Verwandte Seiten

- [Attribution](https://demander.to/de/features/attribution/)
- [Thompson Sampling für Budgets](https://demander.to/de/resources/thompson-sampling-budget-allocation/)
- [Offline-Conversions](https://demander.to/de/resources/offline-conversions/)
- [Website-Tracking](https://demander.to/de/features/website-tracking/)
- [Preise](https://demander.to/de/pricing/)

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Quelle: https://demander.to/de/resources/attribution-models-explained/ · Demander · geprüft am 2026-10-02