Wir alle kennen die Herausforderung.
Mehrere Dashboards, inkonsistente Daten und fragmentierte Reports erschweren es zunehmend, wirklich zu verstehen, was Performance antreibt.
Gleichzeitig nehmen Tracking-Signale ab, Last-Click-Modelle ignorieren den gesamten Funnel und klassische MMM-Ansätze kommen mit der Geschwindigkeit moderner Marketingteams nicht mehr mit.
Das Ergebnis? Entscheidungen auf Basis von Halbwahrheiten statt echter Erkenntnisse.
Deshalb freuen wir uns, die Nexoya Attribution vorzustellen. Entwickelt, um objektive, handlungsorientierte Klarheit über alle Kanäle zu liefern und Teams zu befähigen, proaktive, datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Keine Pixel. Kein Warten. Kein Rätselraten.
Was ist Nexoyas Attribution?
Attribution bezeichnet die Praxis, zu verstehen, welche Marketingkanäle, Kampagnen und Interaktionen entlang der Customer Journey zu Conversions führen. Sie beantwortet eine einfache Frage: Was funktioniert tatsächlich?
Jahrelang verließen sich Marketer auf deterministische Attribution – die Rückverfolgung einzelner Nutzer über verschiedene Touchpoints mithilfe von Pixeln, Cookies und Multi-Touch-Modellen. Doch mit zunehmend strengeren Datenschutzvorschriften (DSGVO, iOS-Einschränkungen, Cookie-Abschaffung) und einem immer komplexeren Nutzerverhalten sind diese Methoden zunehmend unzuverlässig geworden. Heute kann eine einzige reale Conversion gleichzeitig von mehreren Plattformen beansprucht werden – was zu aufgeblähten Zahlen, widersprüchlichen Berichten und Entscheidungen führt, die auf Daten basieren, denen niemand wirklich vertraut.
Nexoyas Attribution löst dieses Problem mit einem grundlegend anderen Ansatz. Anstatt einzelne Nutzersignale zu verfolgen, die zunehmend nicht mehr verfügbar sind, setzt Nexoya auf regressionsbasierte, probabilistische Attribution – dieselbe statistische Methodik, die hinter fortschrittlichen Marketing Mix Models (MMMs) steckt, angewendet auf Kampagnenebene, in Echtzeit und ohne Abhängigkeit von Cookies oder Pixeln.
Das Ergebnis: klare, verlässliche Attributions-Insights, die zeigen, welche Kanäle und Kampagnen inkrementelle Geschäftsergebnisse erzielen – und ein System, das mit jeder Woche, in der Sie es nutzen, intelligenter wird.
Wie Nexoyas Attribution funktioniert
Nexoya verwendet regressionsbasierte Attribution (RBA) – eine schlanke, datenschutzkonforme Adaption der statistischen Methoden, die in traditionellen Marketing Mix Models eingesetzt werden. Das Regressionsmodell läuft in einem monatlichen Rhythmus und nutzt wöchentliche Budgetanpassungen als kontinuierliche Mikro-Experimente, um die Genauigkeit laufend zu verbessern.
So funktioniert es in der Praxis:
1. Datenaufnahme
Nexoya ruft täglich alle Performance-Daten (Impressionen, Klicks, Sessions usw.) von allen verbundenen Werbeplattformen ab – zusammen mit Ihren tatsächlichen Geschäftsergebnissen: Leads aus Ihrem CRM, Umsätze aus Ihrem ERP-System, Account-Erstellungen aus Ihrem Data Warehouse oder andere Conversion-KPIs, die Sie selbst definieren.
2. Statistische Regression
Das Modell führt eine Regressionsanalyse durch, um statistisch signifikante Zusammenhänge zwischen Ihrer Mediaaktivität auf Kampagnen-Taktik-Ebene und Ihren tatsächlichen nachgelagerten Ergebnissen zu identifizieren.
3. Attributionsfaktoren
Das Modell gibt für jeden Kampagnentyp (z. B. Meta Retargeting, Google Search Brand, TikTok Prospecting) einen Faktor aus, der dessen tatsächlichen Einfluss auf Ihren Conversion-KPI definiert. Beispiel: 1.000 Impressionen einer bestimmten Display-Taktik können einen messbaren, zurechenbaren Effekt auf eine nachgelagerte Account-Erstellung haben.
4. Kontinuierliche Verbesserung durch Mikro-Experimente
Jede Woche verschieben Nexoyas Optimierungs-Algorithmen die Budgets. Diese Budgetveränderungen beeinflussen das Impressionsvolumen über Kampagnen hinweg – und genau diese Veränderungen liefern die Varianz, die das statistische Modell benötigt, um seine Genauigkeit im Zeitverlauf zu verbessern. Das monatliche Regressionsmodell nutzt diese wöchentlichen Schwankungen als laufende Experiment-Inputs. Sie müssen keine aufwändigen manuellen Experimente durchführen. Der reguläre Optimierungsprozess ist das Experiment.
5. Attributionsgestützte Optimierung
Die Attributionsfaktoren fließen direkt in Nexoyas Vorhersagen ein. Budgetvorschläge und Szenario-Simulationen basieren auf zugerechneten Ergebnissen – nicht auf den von Publishern gemeldeten Zahlen. So können Budgets kanalübergreifend auf Basis einer einzigen, konsistenten Wirkungsmessung verschoben werden – anstatt sich auf die jeweils eigene, inkompatible Berichterstattung jedes Kanals zu verlassen.
Wichtige Konzepte erklärt
Attributed vs. Measured
In der Nexoya-Plattform sehen Sie für jeden Kanal und jede Kampagne zwei zentrale Kennzahlen nebeneinander:
- Measured: Die Conversions oder Umsätze, die vom Pixel des Publishers gemeldet werden (z. B. was Meta als seinen Beitrag ausweist) oder von Ihrer Analytics-Plattform (z. B. was GA4 berichtet hat). Sie können die aktuell angezeigte „Measured“-Quelle selbst definieren.
- Attributed: Die Conversions oder Umsätze, die das Regressionsmodell von Nexoya als inkrementellen Beitrag dieses Kanals berechnet hat.
Diese Zahlen werden selten übereinstimmen – und genau das ist der Punkt. In der Praxis kann es vorkommen, dass ein Kanal, dem Ihr Pixel 400 Leads zuschreibt, bei statistischer Modellierung anhand Ihrer tatsächlichen CRM-Daten tatsächlich nur für etwa 280 verantwortlich ist. Umgekehrt kann ein Kanal wie Display oder DOOH, der scheinbar null messbare Conversions erzielt, einen bedeutenden zugerechneten Beitrag leisten.
Baseline vs. inkrementeller Einfluss
Nexoya unterteilt Ihre gesamten Geschäftsergebnisse in zwei Komponenten:
- Baseline: Verkäufe oder Conversions, die unabhängig von bezahlter Werbung entstehen würden. Dazu zählen Faktoren wie organische Markenbekanntheit, Offline-Werbung, Direktzugriffe, Mundpropaganda, Affiliate- und Partnerkanäle sowie andere nicht-digitale oder nicht trackbare Touchpoints. Berechnet als: Gesamtergebnisse aus dem CRM minus zugerechnete Ergebnisse.
- Attributed: Der Anteil Ihrer Ergebnisse, der auf Basis des Attributionsmodells digitalen Werbeaktivitäten zugeordnet werden kann.
Diese Unterscheidung ist wichtig. Eine E-Commerce-Marke, die stark von Performance-Werbung abhängig ist, könnte 60 % ihres Umsatzes bezahlten Medien zuschreiben. Eine etablierte Versicherungsmarke mit starker Markenbekanntheit hat möglicherweise eine deutlich höhere Baseline. Das Verständnis dieser Aufteilung hilft Ihnen, Erwartungen realistisch einzuschätzen und klügere Investitionsentscheidungen zu treffen.
Nexoya Attribution in der Praxis
Bewährte Ergebnisse: Generali, eine führende Versicherungsmarke, erzielte +18,8 % mehr Online-Leads nach der Implementierung von Nexoya Attribution, um von fragmentiertem Multi-Plattform-Reporting zu einer einzigen, regressionsbasierten Single Source of Truth über alle digitalen Kanäle hinweg zu wechseln. Der Ansatz wurde auf der DMEXCO vorgestellt und ist als ausführlicher Masterclass-Replay verfügbar.
Häufig gestellte Fragen
Ist Nexoya Attribution dasselbe wie ein Marketing Mix Model (MMM)?
Nein – und diese Unterscheidung ist wichtig. Nexoya wendet dieselben Regressionstechniken an, die in MMMs verwendet werden, jedoch auf Kampagnen- und Ad-Set-Ebene, ausschließlich für digitale Kanäle und mit einem grundlegend anderen Output: wöchentliche, umsetzbare Empfehlungen für Performance-Marketing-Teams. Ein MMM ist für Analytics- oder BI-Teams konzipiert, die historische strategische Performance analysieren (z. B. „War unsere TV-Investition letztes Jahr sinnvoll?“). Nexoya beantwortet eine andere Frage: „Wie sollten wir das Budget nächste Woche auf unsere digitalen Kampagnen verteilen?“
Wenn Sie bereits ein MMM einsetzen, ergänzt Nexoya dieses – ersetzt es aber nicht. Behalten Sie Ihr MMM für das strategische Reporting auf Board-Ebene; nutzen Sie Nexoya für das wöchentliche Performance Management.
Wie unterscheidet sich Nexoya Attribution von der Attribution, die ich bereits von Meta, Google oder TikTok erhalte?
Die von Plattformen gemeldete Attribution ist selbstberichtet – und jeder Publisher hat einen Anreiz, sich so viel Credit wie möglich zuzuschreiben. Deshalb wird eine einzige reale Conversion häufig von drei verschiedenen Plattformen gleichzeitig beansprucht. Nexoya verwendet Ihre tatsächlichen CRM- oder Transaktionsdaten als Single Source of Truth und modelliert statistisch, welche Medienaktivitäten welche Ergebnisse erzielt haben – unabhängig von jedem Publisher-Pixel.
Was kann mit Nexoya attributiert werden?
Nexoya Attribution ist für bietbare, digitale Medien ausgelegt – also für Kanäle, bei denen Nexoya sowohl messen als auch aktiv Budgets verschieben kann.
Was Nexoya attributiert:
- Paid Social (Meta, TikTok, LinkedIn, Pinterest, Snapchat, X/Twitter)
- Paid Search (Google Ads, Microsoft Ads)
- Programmatic Display und Video (DV360, AdForm usw.)
- YouTube und Online-Video
- Digital Out-of-Home (DOOH)
Was Nexoya nicht attributiert:
- TV, Radio und Print (diese können nicht über Budgetverschiebungen optimiert werden)
- Affiliates und Influencer (keine dynamischen Budgetverschiebungen möglich)
- Organische Kanäle (SEO, organische Social Media)
Offline- und nicht bietbare Medien können jedoch als Special Events in der Plattform berücksichtigt werden. Wenn Ihre Marke regelmäßig TV-Kampagnen schaltet, können diese Kampagnenzeiträume als Events importiert werden – so kann das Attributionsmodell deren Einfluss auf die Baseline-Performance berücksichtigen, ohne sie als optimierbare Medien darzustellen.
Ist Nexoya Attribution das Richtige für Sie?
Nexoya Attribution funktioniert am besten, wenn Sie folgendes haben:
✅ 24 Monate tägliche historische Daten – das statistische Minimum, damit das Regressionsmodell zuverlässige Muster über Kampagnentypen und Saisonalitäten hinweg erkennen kann
✅ Aktive Ausgaben über mindestens 3 Kanäle – kanalübergreifende Präsenz ist die Voraussetzung für eine aussagekräftige und statistisch zuverlässige regressionsbasierte Attribution
✅ Ein CRM oder eine First-Party-Conversion-Metrik – Account-Erstellungen, Leads, Käufe oder Umsätze aus Ihrer eigenen Datenquelle (nicht aus Plattform-Pixeln)
✅ Upper- oder Mid-Funnel-Kampagnen – Attribution ist am wertvollsten für Marken mit Markenaufbau-Aktivitäten, nicht für rein transaktionale Bottom-Funnel-Kampagnen
✅ Eigenständigkeit bei der Budgetallokation – Nexoyas Optimierungsschleife setzt voraus, dass Budgets tatsächlich auf Basis von Empfehlungen zwischen Kampagnen und Kanälen verschoben werden können
❌ Nicht geeignet: rein transaktionale, Low-Funnel-Unternehmen, bei denen jeder Abschluss über direkte Branded-Suchanfragen kommt – Attribution liefert weniger Mehrwert, wenn keine kanalübergreifende Customer Journey zu modellieren ist
Wenn Ihre Organisation bereits ein MMM einsetzt, ersetzt Nexoya dieses nicht. Beide operieren auf unterschiedlichen Ebenen des Entscheidungsprozesses und bedienen unterschiedliche Teams mit unterschiedlichen Anforderungen.
Kann ich Attribution verwenden, wenn ich in mehreren Regionen tätig bin?
Ja. Nexoya unterstützt regionale Attributions-Splits, mit denen Sie unterscheiden können, wie derselbe Kampagnentyp in verschiedenen Märkten performt. Zum Beispiel kann eine Google Performance Max-Kampagne im Vereinigten Königreich ganz anders abschneiden als in den USA – da Markenbekanntheit, Zielgruppendemografie und Kanalnutzungsgewohnheiten je nach Markt variieren. Mit regionaler Attribution kann das Budget auf Basis der attributierten Performance jeder Region marktübergreifend verschoben werden.
Kann Nexoya den Einfluss digitaler Werbung auf den stationären Handel (Offline-Verkäufe) messen?
Ja. Für Marken mit Einzelhandelsstandorten und Zugang zu Point-of-Sale-Daten kann Nexoya digitale Medienaktivitäten sowohl Online- als auch Offline-Verkaufsergebnissen zuordnen. Dazu müssen Verkaufsdaten auf Store-Ebene in einem strukturierten Format bereitgestellt werden. Das Modell kann dann beispielsweise unterscheiden, dass ein Drittel der durch eine Meta-Kampagne gewonnenen Neukunden in ein physisches Geschäft gegangen ist, anstatt online zu konvertieren – eine Kennzahl, die den meisten digitalen Performance-Teams bisher nie zugänglich war.
Welche Datenanforderungen bestehen für die Attribution?
Um zuverlässige Ergebnisse sicherzustellen, benötigt Nexoya Attribution:
- Mindestens 24 Monate historische Daten
- Konsistente, strukturierte Performance-Daten
- Einen klar definierten Business-KPI (z. B. Leads, Verkäufe, Umsatz, Account-Erstellungen)
Das Modell benötigt ausreichend Datenpunkte, um Saisonalitäten und langfristige Muster abzudecken. Ohne ausreichende Datenbasis wird die statistische Modellierung unzuverlässig.
Möchten Sie die neue Attribution-Funktion ausprobieren? Kontaktieren Sie Ihren Customer Success Manager, um die nächsten Schritte zu definieren.
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Es ist Zeit, vom Datenchaos zu Klarheit zu wechseln, der Sie vertrauen können.