Kostenlose Musterlektion: Marketing messen mit Matze

EINFACH MIT MATZE · KOSTENLOSE MUSTERLEKTION

Marketing-Auswertung mit Matze: fiktive Klicks und Käufe vergleichen

1 Eine messbare Frage festlegen

Du definierst Kennzahlen bevor du Zahlen vergleichst.

Beginne mit einer Entscheidung: Möchtest du wissen, ob ein Beitrag überhaupt zum Angebot führt, oder ob ein Angebotsbesuch zu einer bestätigten Bestellung wird? Diese Fragen benötigen unterschiedliche Daten. Impressionen beschreiben Ausspielungen, Reichweite beschreibt je nach Plattform erreichte Konten, Linkklicks beschreiben Klickereignisse. Keine dieser Größen ist automatisch die Anzahl interessierter Käufer.

Schreibe zu jeder Kennzahl Zähler, Nenner, Zeitraum und Quelle auf. Eine Link-Klickrate aus Linkklicks geteilt durch Impressionen ist etwas anderes als eine Kaufquote aus Käufen geteilt durch Sitzungen. Vermische die Nenner nicht. Auch die Definition von Klicks kann zwischen Plattformen variieren; wähle gezielt ausgehende oder Linkklicks, sofern verfügbar.

Unser Übungsfall betrachtet 14 fiktive Tage. Pinterest zeigt 8.000 Impressionen, 120 Linkklicks und drei zugeordnete Käufe. Instagram zeigt 6.000, 90 und null. Der Newsletter hat 40 Linkklicks und zwei zugeordnete Käufe, aber keine vergleichbaren Social-Impressionen. Die Zuordnung ist im Beispiel vorgegeben. In realen Daten muss sie nachgewiesen sein. „Nicht bekannt“ bleibt leer oder wird ausdrücklich als unbekannt geführt; es wird nicht zu null.

So setzt du es um

  1. Formuliere eine Entscheidung für genau ein Angebot.
  2. Lege einen abgeschlossenen Zeitraum und eine Zeitzone fest.
  3. Notiere Datenquelle und Definition jeder benötigten Größe.
  4. Trenne unbekannte Werte von tatsächlich gemessenen Nullen.
  5. Speichere den Ausgangsexport unverändert und arbeite in einer Kopie.

Deine Aufgabe

Du hast 10.000 Impressionen, 2.000 erreichte Konten und 100 Linkklicks. Berechne die Link-Klickrate auf Impressionen. Warum darfst du 2.000 nicht unbemerkt als Nenner einsetzen?

Musterlösung ansehen

100 ÷ 10.000 = 1 %. Mit 2.000 wäre das Ergebnis 5 %, aber es würde eine andere Kennzahl mit anderem Nenner beschreiben. Wiederholte Ausspielungen und Klicks sind möglich. Ohne passende Personenzuordnung ist das keine individuelle Kaufwahrscheinlichkeit.

Dein Wissenscheck

Frage: Sind fehlende Verkaufsdaten null Verkäufe? Antwort: Nein. Fehlende Daten erlauben keine solche Aussage.

Dein Arbeitsblatt

Fragestellung
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Zeitraum und Zeitzone
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Kennzahl und Definition
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Datenquelle
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Zuordnung verfügbar
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Grenzen
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Nutze die Druckfunktion deines Browsers oder übertrage die Fragen in dein Textprogramm. Fiktive Beispiele; keine Ergebnisgarantie.