Begriffe wie click-through, conversion rate oder cost-per-click prägen bislang das Bild der Werbewirkungsmessung bzw. des Controllings von Online Ads. Click-Through Rates von unter 1% sind dabei eher die Regel als eine Ausnahme. Als Indikator für effektive Werbewirkung greifen diese Kennzahlen offensichtlich zu kurz. Das zeigt zumindest eine Studie amerikanischer Forscher, die den Einfluss von Online Ads auf die Verkaufszahlen anhand eines großangelegten Experiments nachgewiesen haben.
Randall Lewis und David Reiley haben dabei zusammen mit Yahoo und einer großen amerikanischen Einzelhandelskette zunächst 1,6 Millionen gemeinsame Kunden bzw. Nutzer identifiziert. Jeder dieser gemeinsamen Kunden nahm an dem Experiment teil. Gut achtzig Prozent der Teilnehmer bekamen bei ihren Besuchen auf der Yahoo-Website Online Ads der Einzelhandelskette angezeigt, die anderen zwanzig Prozent sahen diese Werbung nicht.
Die Ergebnisse sind beeindruckend:
Studienergebnisse: ROI für Online-Ad
- Der durch die Online Ads generierte zusätzliche Umsatz während der Kampagnenlaufzeit übersteigt die Kosten der Kampagne um mehr als das Dreifache.
- Dieser Effekt erhöht sich auf das Siebenfache, wenn man auch die Umsätze nach dem Ende der Kampagne berücksichtigt. Online-Maßnahmen wirken also nach.
- Mehr als 90% des durch die Online Ads generierten
zusätzlichen Umsatzes erfolgt offline im Geschäft. - Das vermutlich wichtigste Ergebnis ist jedoch Folgendes:
Mit 78% entfällt der größte Anteil des zusätzlichen Umsatzes auf diejenigen, die die Online Ads gesehen jedoch nicht darauf geklickt haben.
Und so konstatieren die beiden Forscher dann auch:
„Thus clicks, though the standard performance measure in online advertising, fail to capture the vast majority of the effects on sales.“
Bedeutet das nun das Ende der Click-Through-Rate-Messungen? Wohl kaum, aber zumindest schränkt es die Aussagekraft dieses Standardverfahrens ein. Online Ads haben ein weitaus größeres Wirkungsziel als nur Klicks auf Banner zu provozieren. Und diese Wirkung lässt sich durch intelligente Forschungsansätze besser messen. Und optimieren!
Denn warum soll ich mich mit einem ROI von $ 7 auf jeden eingesetzten Dollar zufriedengeben, wenn es aufgrund von Optimierungen auch zehn, fünfzehn oder sogar zwanzig sein können?
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