Kennzahlen im Performance Marketing

Die Auswahl der Kennzahlen hängt nicht unwesentlich davon ab, ob wir uns im B2B-Bereich beim Verkauf einer Dienstleistung, oder im E-Commerce Bereich bei der SEA-Strategie eines Onlineshops bewegen. Im Produktlebenszyklus kann es Sinn machen auf unterschiedliche Kennzahlen zu optimieren. Grund hierfür kann sein, dass wir uns zwar in einer spezifischen Branche mit Branchenkennzahlen bewegen, tiefergehende Analysen wie eine KUR Optimierung oft aber erst nach einigen Monaten möglich sind, wenn erste Erfahrungswerte und belastbare Datenbasen zur Verfügung stehen. Im Folgenden eine Übersicht über gängige Kennzahlen im B2C/B2B Bereich:

B2C Online Marketing Kennzahlen

Gängige B2C Kennzahlen zur Erfolgsmessung der Werbekampagne können sein:

  • Kosten pro Conversion (CPO)
  • Kosten/Umsatz Relation (KUR)
  • Kosten pro Klick (CPC)
  • Qualitative Merkmale wie z.B. ein Anteil an Impressionen im Suchnetzwerk

B2B Online Marketing Kennzahlen

Da im B2B-Bereich häufig Dienstleistungen angeboten werden, kann die Kampagnen-Performance nur schwer monetär erfasst werden.
Gängige B2B Kennzahlen zur Erfolgsmessung der Werbekampagne können sein:

  • Engagement-Rate bzw. Absprungrate, Interaktionsdauer
  • Scrolltiefe auf der Landingpage
  • Anzahl Anfragen über ein Kontaktformular
  • Anzahl Anrufe
  • Newsletter-Anmeldungen
  • Interaktionen über ein Chat-Modul

Vorteile und Nachteile unterschiedlicher Performance Kennzahlen im Online-Marketing

KennzahlCPOKosten pro ConversionKURKosten-Umsatz-RelationCPCKosten pro KlickTKPTausenderkontaktpreisVerweildauerVerweildauerAbsprungrateAbsprungrateKey EventsSchlüsselereignissein GA4Wichtige Kennzahlen im Performance MarketingBezeichnung
Die wichtigsten Performance-Marketing-Kennzahlen im Überblick

Kosten pro Conversion (CPO)

Hier werden die Kosten erfasst, die für eine Transaktion anfallen. Das kann ein erster grober Messwert bei der Kampagnenoptimierung sein. Gerade wenn die Anzahl an Conversions gering ist können im Ecommerce-Bereich branchenübergreifende Erfahrungswerte als Benchmark herangezogen werden. Einflussfaktor sind hier der Klickpreis, Anzahl an Klicks und der Güterwert. E-Commercehändler können mit Kosten pro Conversions für Neukunden von 10-20 € durchaus zufrieden sein. Autohändler oder Versicherungsmakler werden diese Werte wohl nicht erreichen können.

KUR-Optimierung

Mit einer Optimierung auf KUR-Basis lässt sich der ROI auf Kampagnenebene/Anzeigengruppen und sogar Keyword-Ebene berechnen. Voraussetzung hierfür ist ein geeignetes Tool zur Berechnung der KUR-Werte, die technische Implementierung und Übergabe der Werte aus dem Webshop und die Einberechnung von Retouren und Logistik-Kosten. Die Verwendung eines geeigneten Attributionsmodells hilft dabei Kampagnenfaktoren richtig einzuschätzen. Eine KUR-Optimierung ist aufwendig in der Einrichtung und benötigt eine größere Datenbasis, um statistische Test-Fehler zu minimieren.

Kosten pro Klick (CPC)

Im Online-Marketing ist es üblich, dass Kosten pro Klick bezahlt werden. Das bedeutet, dass nur dann gezahlt wird, wenn Nutzer auf die Werbeanzeige klicken. Möchte man aus irgendeinem Grund reinen Traffic auf der Webseite kann diese Kennzahl herangezogen werden. Ansonsten ist diese eher unterstützend und sollte sich im B2C Bereich unter einem Euro pro Klick bewegen.
Für Dienstleistungen können schnell mehrere Euro pro Klick anfallen und auch tatsächlich noch wirtschaftlich sein.

Tausenderkontaktpreis (TKP) / (CPM)

Im Display-Advertising wird oft auf Basis von Kosten pro 1000 Einblendungen gerechnet und muss daher als Richtwert herangezogen werden. Plattformen nehmen inzwischen oft Umrechnungen auf CPC-Basis vor. Übliche Preise bewegen sich ab 0,20 € für Broad & Retargeting bis mehreren Euro für 1000 Einblendungen bei der Verwendung von Third Party Data in speziellen Nischen.

Absprungrate, Seitenverweildauer

Nach der Verknüpfung von Web-Analytics Tools mit der Kampagnenauslieferung können Kennzahlen wie Absprungrate, durchschnittliche Verweildauer, Seiten pro Sitzung in Abhängigkeit vom Klick auf eine Werbeanzeige oder einem anderen Online-Kanal analysiert werden. Dies können ergänzende Kennzahlen bei Kampagnenstart sein, um die Performance schnell und nach wenigen Klicks einschätzen zu können. Zudem sind dies Kennzahlen für den Fall, dass keine monetären Produkte auf der Zielseite erworben werden. Fallstricke liegen hier allerdings in der Messtechnik. Im alten Universal Analytics, das Google 2023 abgeschaltet hat, war bsp. die Absprungrate bei One-Pagern oft sehr hoch, weil nur ein Seitenaufruf erfasst wurde. Google Analytics 4 zählt stattdessen Sitzungen mit Interaktion (standardmäßig mindestens 10 Sekunden, ein Schlüsselereignis oder zwei Seitenaufrufe); die Absprungrate ist dort der Anteil der Sitzungen ohne Interaktion. Zudem erhalten wir in der Google Auswertung Durchschnittswerte, die uns bei wenigen Klicks das Ergebnis gewaltig verfälschen können. Bleiben 9 von 10 Nutzern null Sekunden auf der Webseite und einer 20 Minuten, erhält man ohne weitere Einstellung als durchschnittliche Kennzahl in der Google Auswertung eine mehrminütige Verweildauer. Besser wäre hier doch eine Auswertung über die tatsächliche Nutzerzahl, oder?

Kennzahlen richtig lesen
Die Durchschnitts-Falle bei der Verweildauer
Das Rechenbeispiel aus diesem Artikel: 10 Besucher nach einem Anzeigenklick
Verweildauer je BesucherSkala bis 20 min
–
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0 min10 min20 min
Die Auswertung zeigt: Ø Verweildauer
0:00minklingt gut
Summe aller Sekunden ÷ 10 Besucher
Tatsächlich passiert
9 von 10 Besuchern blieben null Sekunden. Die zwei Minuten stammen von einer einzigen Person.
Besser nach tatsächlicher Nutzerzahl auswerten – und Erfolg zusätzlich an Handlungen messen:
ScrolltiefeKontaktformularAnrufe über eigene NummerNewsletter-Anmeldung
Grafik zum Rechenbeispiel aus diesem Artikel: 9 Besucher mit 0 Sekunden und einer mit 20 Minuten ergeben im Durchschnitt 2 Minuten Verweildauer. Die Zeit läuft in der Animation stark beschleunigt.

Schlüsselereignisse (früher Zielvorhaben)

Eine erweiterte Analyse der Onsite-Daten ist z.B. die Scroll-Tiefe nach Klick auf eine Werbeanzeige. Hier sollten individuelle Faktoren festgelegt werden, die ein reines Erfassen von Absprungraten etc. übersteigen und Bots ausschließen. In Google Analytics 4 lassen sich beliebige Ereignisse als Schlüsselereignisse (Key Events) markieren – bis März 2024 hießen sie dort „Conversions“, in Universal Analytics „Zielvorhaben“. Damit lassen sich Kampagnenerfolge in der Regel sinnvoll messen. Hier muss man kreativ sein, was man tatsächlich messen möchte.

Über Schlüsselereignisse können eine Vielzahl an Aktivitäten auf der Webseite zur Erfolgsmessung einer Kampagne eingerichtet werden: Downloads, Newsletter-Anmeldungen, E-Mail-Anfragen oder z.B. auch das Absenden eines Kontaktformulars. Die Einrichtung erfolgt über Google Analytics 4 und den Google Tag Manager; für die Gebotssteuerung importieren Sie die Schlüsselereignisse als Conversions in Google Ads. So können im B2B Bereich Ziele definiert werden und Kampagnen effektiv ausgesteuert werden.

Anzahl Anrufe über eine spezielle Telefonnummer auf einer Landingpage

Relativ einfach in der Umsetzung ist die Verwendung einer speziellen Durchwahl, die nur auf der Landingpage angezeigt wird (oder direkt in der Anzeige). Rufen Kunden über diese Nummer an, sollte klar sein, dass diese über eine Kampagne auf das Unternehmen aufmerksam geworden sind. Anzahl/Dauer und Ergebnis der Anrufe sollte natürlich festgehalten werden.

Interaktionen über ein Chat-Modul

Chat-Module können mittlerweise zu äußerst günstigen Preisen auf der Webseite eingebunden und von einem Moderator (oder Chatbot) bedient werden. Hiermit lassen sich Kampagnenerfolge ebenso messen. Einflussfaktor ist hier allerdings die Akzeptanz eines Chats durch den Nutzer. Diese ist erfahrungsgemäß sehr variabel.

Welche qualitativen Performance Kennzahlen sind realistisch?

Eine rein Performance-orientierte Arbeit wird in ihrer Reichweite allerdings beschränkt sein und wir dürfen nicht vergessen, dass wir stets neue Nutzer ansprechen sollten. Bei der Ansprache von neuen Nutzern werden wir zwangsläufig Streuverluste haben. Diese Nutzer sind in ihrem Kontaktpunkt mit der Dienstleistung noch einen Schritt vor dem Interesse und werden meist mittels emotionaler Werbebotschaften abgeholt. Netzwerke können hier Real-Time-Bidding Netzwerke, das Google Display Netzwerk, Facebook, oder Werbung in Apps wie Instagram & Co. sein. Performance-Kennzahlen sind hier eher qualitativer Natur wie z.B.:

Marketing-Arbeitsplatz mit Monitor und Analytics-Dashboard mit Diagrammen zur Erfolgsmessung
Dashboards machen Performance-Kennzahlen auf einen Blick sichtbar
  • Seiten-Verweildauer >=60-90 Sekunden
  • Absprungrate <=50 %
  • Anzahl unterschiedlicher besuchter Unterseiten >=3,5
  • CTR Rate von 0,1 bis 0,3
  • Leadrate 0,01 bis 0,1

Verwendung eines geeigneten Attributionsmodells

Damit die Ergebnisse korrekt und der richtigen Kampagne und Kanal zugeordnet werden können, sollte ein geeignetes Attributionsmodell verwendet werden. In Google Ads und Google Analytics 4 ist heute standardmäßig die datengetriebene Attribution eingestellt; früher war es Last Click. Da Erfolge besser im Multi-Channel Tracking im Hinblick auf die User-Journey erfasst werden sollten, sollten zur Auswertung von Werbeaktionen geeignete Modelle herangezogen werden.

Hier geht es zum entsprechenden Artikel: Das geeignete Attributionsmodell

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Fazit: Kennzahlen sind Ihr Steuerungsinstrument

Ob CPO, KUR oder qualitative Ziele wie Verweildauer – entscheidend ist, dass Ihre Kennzahlen zu Ihrem Geschäftsmodell passen. Gerade im B2B-Umfeld lohnt sich der Blick über den reinen Conversion-Wert hinaus.

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