Marketing-Attributionsmodelle: Wie wählt man das richtige im Jahr 2025?

Attribution: Dieses Wort lässt Marketingfachleute auf der ganzen Welt zittern. Es ist das Kopfzerbrechen, das in den Marketing-Communities am meisten diskutiert wird. Jeder hat seine Meinung, oder auch nicht, aber jeder stellt sie auch häufig in Frage. Ein Marketing-Attributionsmodell ist eine Methode, mit der die Gutschrift einer Konversion auf die verschiedenen Kontaktpunkte der Customer Journey aufgeteilt wird. Im Prinzip ist es also recht einfach, das Attributionsmodell beantwortet die Frage: Welche(r) Hebel hat/haben tatsächlich zur Konversion beigetragen?
In einem Kontext, in dem die Wege über mehrere Kanäle führen (Search, Social, E-Mail, Web Push, Display usw.), wird das Attributionsmodell unerlässlich, um die Wirksamkeit jedes Kontaktpunkts zu messen und die Marketinginvestitionen besser zu steuern. Wir alle kennen also die Modelle first touch, last touch, linear, zeitlich abgeschwächt, U-förmig, W-förmig. Ja, aber, Spoileralarm: 2025 drängt Google eindeutig auf die datengetriebenen Attribution (oder Data-Driven Attribution – DDA) als Standard, insbesondere in Google Ads und GA4, da sie das Guthaben nach den tatsächlich beobachteten Beiträgen (und nicht nach festen Regeln) verteilt.

Was ist ein Marketing-Attributionsmodell?

Ein Marketing-Attributionsmodell ist eine Regel (oder ein Algorithmus), die das Guthaben einer Konversion auf die Touchpoints einer Strecke (Klicks, Ansichten, Interaktionen) verteilt. Ziel: Messen, um besser entscheiden zu können (Strategie, Budgetberichte, Gebote, Inhalte).

Warum ist das wichtig?

• Um die tatsächliche Rolle jedes Hebels im Funnel zu verstehen.
• Um zu vermeiden, dass einige Kanäle überfinanziert und andere unterfinanziert werden.
• Um strategische Entscheidungen zu beleuchten: Budget, Gebote, Inhalte, Botschaften, Wege.

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Vorteile in Marketingstrategien:

• Beleuchtet die verwendeten Hebel.
• Ermöglicht eine Objektivierung von Budgetentscheidungen.
• Erleichtert die Ausrichtung von Marketing- und Medienteams sowie des Managements auf klare KPIs.

Grenzen und Fallstricke:

• Unzureichendes Datenvolumen: Einige Modelle wie DDA erfordern eine robuste Historie.
• Doppelzählungen möglich, wenn die Deduplizierung zwischen Tools (Ads, GA4, CRM) falsch eingestellt ist.
• Zunehmende Komplexität: Je fortgeschrittener das Modell ist, desto mehr Fachwissen und Wartung erfordert es.

Historisch gesehen verließen sich Marketingfachleute auf einfache, leicht anzuwendende Modelle: Last-Click (100% des Guthabens beim letzten Klick) oder First-Click (100% beim ersten Klick). Diese Ansätze, die häufig mit Universal Analytics und in Werbetools verwendet wurden, beruhigten durch ihre Einfachheit, verschleierten aber die Komplexität der Kundenreise.
Nach und nach wurden andere regelbasierte Modelle (linear, time-decay, position-based in U oder W) vorgeschlagen, um ein ausgewogeneres Bild zu vermitteln.
Im Jahr 2025 ist der Trend jedoch klar: Google forciert DDA als Standard in GA4 und Google Ads. Dieser algorithmische Ansatz verteilt die Gutschrift auf der Grundlage der tatsächlich beobachteten Beiträge, anstatt sich auf willkürliche Regeln zu stützen.

Es gibt nun also zwei Arten von Zuweisungsmodellen: regelbasierte und algorithmische Zuweisungsmodelle.

Regelbasierte Zuweisungsmodelle

Letzte Berührung

Das Last-Touch-Modell weist dem letzten Kontaktpunkt vor der entscheidenden Aktion 100% der Gutschrift für die Konversion zu.

👉 Beispiel: Ein Nutzer entdeckt eine Marke über eine Facebook-Anzeige, erhält einen Newsletter, klickt auf einen Web Push und konvertiert dann, indem er den Markennamen in Google eingibt und auf eine Anzeige klickt → Google Ads erhält 100% des Kredits.

Vorteile des Last-Touch-Modells

• Ultra einfach zu verstehen und zu implementieren.
• Stabilität: immer das gleiche Messkriterium (der letzte Klick).
• Historisch der Standard in Google Analytics (Universal Analytics) und immer noch oft Standard in einigen CRM- oder Werbeplattformen.
• Nützlich für die Messung von Abschlusskanälen (Retargeting, letzte E-Mail, Web Push zur Wiederholung).

Grenzen des Last-Touch-Modells

• Größter Bias zum unteren Ende des Funnels: Es macht die Hebel für Entdeckung und Nurturing völlig unsichtbar.
• Fördert Überinvestitionen in Retargeting und Search Branding auf Kosten der Kanäle, die Nachfrage schaffen.
• Spiegelt nicht die Realität einer Multi-Touch-Journey wider (insbesondere im Jahr 2025, in dem Nutzer mehrere Kontaktpunkte durchlaufen, bevor sie kaufen).
• Wenig kompatibel mit Cookieless- oder Cross-Device-Strategien (Verlust des Trackings).

Wann sollte man das Last-Touch-Modell verwenden?

• Als Vergleichsmodell (Basis-Benchmark in GA4).
• Bei geringem Datenvolumen, wenn die DDA noch nicht verfügbar ist.
• Für ein schnelles und minimalistisches Reporting bei Direktionen, die eine vereinfachte Lesart wünschen.
• Als Ergänzung zu einem anderen Modell, um Closing-Hebel zu identifizieren.

Adrena’tip – Der Last Touch kann als Sicherheitsnetz nützlich bleiben, wenn die Daten für ein algorithmisches Modell nicht ausreichen. Er sollte jedoch nie das einzige Prisma sein, um die Daten zu lesen, da sonst die Gefahr besteht, dass strategische Kanäle wie Content, Social oder Web Push unterfinanziert werden.

First touch

Das First-Touch-Modell schreibt dem ersten Kontaktpunkt zwischen einem Interessenten und der Marke 100 % des Kredits für die Konversion zu.

👉 Beispiel: Ein Nutzer entdeckt eine Marke über eine Facebook-Anzeige, erhält einen Newsletter, klickt auf einen Web Push und konvertiert dann, indem er den Markennamen in Google eingibt und auf eine Anzeige klickt → Facebook erhält 100% des Kredits.

Vorteile des First-Touch-Modells

• Extreme Einfachheit: leicht zu verstehen und zu erklären.
• Wertet die Entdeckungsphase und damit die Bekanntheitskanäle auf (organische Suche, soziale Netzwerke, Display, Web Push…).
• Kann nützlich sein, um die Wirkung von Top-of-Funnel-Kampagnen in Akquisitionsstrategien zu messen.
• Interessant für Branding-Teams, die ihre Rolle bei der Leadgenerierung nachweisen wollen.

Grenzen des First-Touch-Modells

• Ignoriert die Nurturing- und Closing-Phasen völlig: Nachfass-E-Mails, Retargeting, Web Push nach dem Panner usw.
• Sehr einseitige Sichtweise: wertet die Entdeckung auf, macht aber die Hebel, die tatsächlich transformieren, unsichtbar.
• Kann zu Überinvestitionen in unrentable Kanäle am oberen Ende des Funnels führen, wenn sie allein für die Budgetreallokation verwendet wird.
• Wird immer seltener nativ in Tools wie GA4 angeboten (ersetzt durch DDA).

Wann sollte man das First-Touch-Modell verwenden?

• Um die Wirksamkeit von Kampagnen zur Steigerung des Bekanntheitsgrades zu analysieren (z. B. Display-Kampagnen, soziale Netzwerke, Web Push).
• Um den Eintritt in den Funnel zu kartografieren und zu identifizieren, welche Hebel den Erstkontakt auslösen.
• In einer Strategie, in der das Hauptziel die Gewinnung neuer Leads/Besucher ist.
• Als Vergleichsmaßstab (aber nicht als alleiniges Steuerungsmodell).

Adrena’tip – Verwenden Sie den First Touch nur als ergänzende Lektüre. Er ist nützlich, um zu beweisen, dass Branding-Investitionen Wert schaffen, sollte aber immer einem ausgewogeneren Modell (U, W oder idealerweise DDA) gegenübergestellt werden.

Linear

Das lineare Attributionsmodell verteilt die Gutschrift der Konversion gleichmäßig auf alle Kontaktpunkte der Kundenreise.

👉 Beispiel: Wenn ein Nutzer nach 4 Interaktionen (Search → Social → Web Push → Email) konvertiert, erhält jeder Hebel 25% des Kredits.

Vorteile des linearen Modells

• Einfach und allen Beteiligten leicht zu erklären.
• Wertet die gesamte Kundenreise auf: kein Hebel wird unsichtbar gemacht.
• Ideal, um einem Team, das noch an den Last-Click gewöhnt ist, die Multi-Touch-Logik zu zeigen.
• Fördert eine kollaborative Sichtweise zwischen Teams und Marketingkanälen.

Grenzen des linearen Modells

• Verwässert die Bedeutung der wichtigsten Touchpoints: Entdeckung oder endgültige Umwandlung erhalten das gleiche Gewicht wie ein geringfügiger Klick.
• Willkürlich: Die 100%ige Gleichverteilung entspricht nicht unbedingt der Realität der Beiträge.
• Kann entscheidende Kanäle unterbewerten (letzter Klick, Warenkorbwiederholung, direkter Call-to-Action).
• Nicht relevant in sehr langen Journeys, in denen Dutzende von Interaktionen stattgefunden haben (z. B. komplexer B2B-SaaS).

Wann sollte man das lineare Modell verwenden?

• Für interne Pädagogik: Konkret zeigen, dass mehrere Hebel zur Konversion beitragen.
• Für kurze Wege mit wenigen Kontaktpunkten (2 bis 5 Interaktionen).
• In einer explorativen Phase, in der das Ziel darin besteht, die Investitionen zu testen und auszugleichen, bevor ein fortgeschritteneres Modell (DDA) eingeführt wird.

Adrena’tip – Das lineare Modell kann als Vergleichspunkt in GA4 nützlich sein (über Modellvergleichsberichte). Verwenden Sie es aber nicht allein zur Steuerung Ihres Budgets, da es die Realität der wirklich erfolgreichen Kanäle verschleiern kann.

Time-decay

Das Time-Decay-Modell weist den Interaktionen, die zeitlich am nächsten an der Konversion liegen, mehr Kredit zu. Das Prinzip ist ähnlich wie eine“Vergessenskurve”: Ältere Interaktionen verlieren an Bedeutung.

👉 Beispiel: Je näher man dem Kaufakt oder der Konversion kommt, desto höher ist die Gewichtung, die dem Kontaktpunkt zugewiesen wird. Klick bei T-30 → 10 % Gutschrift / Klick bei T-7 → 20 % Gutschrift / Klick bei T-1 → 40 % Gutschrift / Konversion → 30 % Gutschrift.

Vorteile des Time-decay-Modells

• Spiegelt die Realität vieler Journeys gut wider, bei denen die letzten Interaktionen oft entscheidend sind.
• Wertet Nurturing- und Nachfasskanäle auf (z. B. Retargeting, Erinnerungs-E-Mail, Web Push für Re-Engagement).
• Nuancierter als der Last-Click, da er einen Teil des Kredits für den oberen Teil des Funnels beibehält.
• Leicht zu verteidigen in kurzfristigen Optimierungskontexten (saisonale Kampagnen, Flash-Promotions).

Grenzen des Time-decay-Modells

• Unterbewertet die Entdeckungspunkte (Top of Funnel), die jedoch für die Akquisition entscheidend sein können.
• Wie alle regelbasierten Modelle bleibt es willkürlich: Die Verteilung hängt von einer standardmäßig festgelegten Abklingregel ab, nicht vom tatsächlichen Beitrag.
• Weniger relevant bei sehr langen oder komplexen Journeys (B2B, SaaS).
• Wird immer seltener als Standard in Plattformen angeboten (GA4 bevorzugt DDA).

Wann sollte man das Time-decay-Modell verwenden?

• Wenn der untere Teil des Funnels kritisch ist (z. B. E-Commerce mit vielen Warenkorb-Relaunches, zeitlich begrenzte Werbeaktionen).
• Um Reaktivierungsinteraktionen wie automatische E-Mails, SMS oder Web Push zur Erinnerung aufzuwerten.
• In einem Kontext mit kurzen bis mittleren Konversionszyklen (einige Tage bis Wochen).

Adrena’tip – Der Time Decay ist interessant, um den Wert von Wiederholungskanälen (E-Mail, SMS, Web Push) aufzuzeigen, aber er sollte nicht allein zur Arbitrage von Akquisitionsbudgets verwendet werden. Kombinieren Sie ihn mit Inkrementalitätstests oder vergleichenden Analysen (DDA vs. Time Decay), um ein ausgewogeneres Bild zu erhalten.

Position-based (U-shaped)

Das U-shaped (oder position-based) Attributionsmodell verteilt die Gutschrift einer Konversion auf zwei Schlüsselmomente:

1. Den ersten Kontaktpunkt (die Entdeckung der Marke).
2. Den letzten Kontaktpunkt (die entscheidende Aktion vor der Konversion).

Jeder erhält in der Regel 40 % der Gutschrift.
Die restlichen 20 % werden gleichmäßig auf alle dazwischen liegenden Kontaktpunkte verteilt.

👉 Optisch bildet es ein “U”: viel Gewicht am Anfang und am Ende, weniger in der Mitte.

Vorteile des U-Modells

• Wertet die Entdeckung und den Abschluss auf: nützlich, um die Bedeutung von Kampagnen zur Steigerung des Bekanntheitsgrades UND von Abschlusskanälen zu zeigen.
• Ausgewogener als Last-Click oder First-Click, die die Hälfte der Reise unsichtbar machen.
• Einfach zu verstehen und den Marketingteams zu erklären.

Grenzen des U-Modells

• Unterbewertet den Mid-Funnel (Nurturing, Mahnungen, Bildungsinhalte, intermediäre Web Push).
• Willkürlich: Die 40/40/20 beruhen nicht auf realen Daten, sondern auf einer festen Regel.
• Kann zu einer verzerrten Sicht führen, wenn Ihr Funnel lang und komplex ist (Kaufzyklen von mehreren Wochen wie bei SaaS oder B2B).
• Immer seltener nativ zugänglich: GA4 hat dieses Modell zugunsten von DDA aus seiner Schnittstelle entfernt.

Wann sollte man das U-Modell verwenden?

• Wenn man pädagogisch die Bedeutung des Bekanntheitsgrades (oberer Teil des Funnels) und des Abschlusses (unterer Teil des Funnels) aufzeigen will.
• Bei nicht zu langen Laufwegen, bei denen Zwischenschritte eine untergeordnete Rolle spielen.
• In Unternehmen, die gerade beginnen, vom Last-Click wegzukommen und einen Zwischenschritt brauchen, bevor sie DDA einführen.

Adrena’tip – Wenn es Ihr Ziel ist, das Management davon zu überzeugen, sowohl am oberen Ende des Funnels (Bekanntheitsgrad) als auch am unteren Ende (Retargeting, CRM, Web Push für Re-Engagement) zu investieren, ist das U-Modell eine gute pädagogische Option. Sobald das Datenvolumen es zulässt, sollten Sie jedoch auf DDA umsteigen, um den tatsächlichen Wert der dazwischen liegenden Touchpoints zu erfassen.

Positionsbasiert (W-shaped)

Das W-shaped Attributionsmodell verteilt die Gutschrift einer Konversion hauptsächlich auf drei Schlüsselmomente der Customer Journey:

1. Der erste Kontaktpunkt (Entdeckung).
2. Der Kontaktpunkt, der den Lead / die Qualifikation generiert hat (oft ein Formular oder eine Anmeldung).
3. Der letzte Kontaktpunkt vor der Konversion (Closing).

Jeder dieser drei Punkte erhält in der Regel 30 % der Gutschrift. Die restlichen 10 % werden gleichmäßig auf die anderen Interaktionen auf der Strecke verteilt.

Vorteile des W-Modells

• Wertet den Mid-Funnel auf, der in anderen Modellen oft unterschätzt wird (insbesondere den Kontakt, der einen qualifizierten Lead generiert).
• Ausgewogener High-, Mid- und Low-Funnel: Anerkennung der Hebel für Bekanntheit, Nurturing und Konversion.
• Ansatz eignet sich für B2B oder lange Zyklen, in denen die Leadgenerierung (MQL/SQL) eine Schlüsselphase darstellt.

Grenzen des W-Modells

• Willkürlich: Wie U-Shaped beruht es auf einer vorab festgelegten Regel (30/30/30/10) und nicht auf dem tatsächlich gemessenen Beitrag.
• Nicht geeignet für kurze Strecken (nur 1-2 Interaktionen).
• Kann die Rolle einiger wichtiger Touchpoints verwässern, wenn sie nicht den drei festgelegten Meilensteinen entsprechen.
• Nicht nativ in GA4 oder Google Ads verfügbar (es sind Tools von Drittanbietern oder spezielle Einstellungen erforderlich).

Wann sollte man das W-Modell verwenden?

• In B2B-SaaS: Wenn die Leadgenerierung (Formular, angeforderte Demo) ein strategischer Schritt im Funnel ist.
• In komplexen Journeys (Multiinteraktionen über mehrere Wochen/Monate).
• In der pädagogischen Phase: um den Teams zu zeigen, dass die Mitte des Funnels ein echtes Gewicht für die Konversion hat.

Adrena’tip – Wenn Sie dem Mid-Funnel (wie der Aktivierungs-E-Mail, dem Post-Test-Web Push oder einer Content-Kampagne) Sichtbarkeit verleihen wollen, aber noch nicht genug Daten haben, um die (DDA) zu aktivieren, ist das W-Modell eine gute, zeitlich begrenzte Alternative.

Algorithmische Zuweisungsmodelle

• Data-Driven Attribution (DDA): Berechnung auf der Grundlage der tatsächlichen Beiträge, die in den Journey-Daten gemessen werden.
• In manchen Fällen: Rückgriff auf globalere Methoden wie das Marketing Mix Modeling (MMM) für eine aggregierte Sicht (Jahresbudget, Offline/Online-Arbitrage).

Wie wählt man das richtige Zuweisungsmodell?

Der komplizierteste Teil ist nun die Wahl des richtigen Attributionsmodells, das für Ihr Geschäftsmodell am relevantesten ist. Welche Auswirkungen hat eine falsche Wahl? Überinvestitionen in Kanäle am unteren Ende des Funnels, unterfinanzierte Inhalte & Social Media, unsichtbarer Web Push, verzerrter ROAS. Hier einige Denkanstöße:

• Datenvolumen: gering → temporärer Last-Click+ Tests (Kontrolle/Exposure) für Schlüsselkanäle; ausreichend → DDA.
• Viel Offline → QR/Coupons, Importe von Conversions + aggregierte Ansicht (MMM) für die jährliche Arbitrage.
• Marketingziele: Bekanntheit, Konversion, Retention.
• Komplexität der Reise: Mono-Touch → einfach; Multi-Touch → algorithmisch.
• Geschäftliche Herausforderungen: E-Commerce, Einzelhandel, B2B SaaS haben nicht die gleichen Einschränkungen.
• Testfähigkeit: Möglichkeit, Exposé-/Kontrollgruppen zu starten, QR-Codes, Inkrementalität.

Um jedoch tiefer in die Praxis einzutauchen, ist es hilfreich, die verschiedenen Marketingattributionsmodelle nebeneinander zu stellen, um ihre Stärken und Grenzen besser zu verstehen. Mit diesem zusammenfassenden Vergleich können Sie auf einen Blick erkennen, wie jedes Modell funktioniert, welche Vor- und Nachteile es hat und in welchen Kontexten es am sinnvollsten ist.

Adrena’tip – Ein gutes Modell entschuldigt niemals die Überbelichtung: Setzen Sie einen kanalübergreifenden Kurs (E-Mail/SMS/Web Push).

Konkrete Anwendungsfälle

E-Commerce: Das Budget zwischen Search und Social/Web Push neu ausbalancieren

“Der letzte Klick täuscht mich”: Ein E-Commerce-Händler stellt fest, dass im Last-Click die bezahlte Suche den gesamten Kredit einnimmt. In der DDA fallen soziale Netzwerke und Web Push endlich ins Gewicht: 15-20% des Budgets werden in Mid-Funnel-Strategien umgeschichtet = Content & Push, die die Konversion vorbereiten. (Methodik: Modellvergleich + Kontroll-/Exposé-Test).

Drive-to-Store: QR-Codes und Offline-Zuweisung

Ein Einzelhändler setzt einen geolokalisierten Push + einen QR-Coupon ein, um die Besuche offline zu messen . DDA-Zuweisung in GA4 + lift geo side Ads: Anpassung des lokalen Werbedrucks nach definierten Kriterien (z. B. Wetter).

B2B-SaaS: Die Rolle des Onboardings beleuchten

In DDA stechen Aktivierungs-E-Mail und Web Push nach dem Test als kritische Hebel hervor; man priorisiert Aktivierungsinhalte und In-App-Nachrichten, anstatt die Ausgaben am unteren Ende des Funnels zu erhöhen.

Adrena’tip – Ein Inkrementalitätstest sollte immer mit einer Budgetumstellung verbunden werden (Geotest, Kontrollgruppen).

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FAQ – Marketing-Attributionsmodell

Wie wählt man das passende Attributionsmodell für Marketingkampagnen?

• Analysieren Sie Ihre Daten: Volumen, Attributionsfenster, Customer Journey.
• Kartieren Sie Ihre Kanäle: Search, Social, Web Push, E-Mail.
• In Analytics (GA4) nutzen Sie die Berichte Modellvergleich, um den Einfluss auf Conversion und CPA/ROAS zu bewerten.
• Wählen Sie nach Verkaufszyklus: kurz → temporär Last-Click; Multi-Touch → Data-Driven.
• Dokumentieren Sie die Deduplizierung: Regeln zwischen Kanälen/Plattformen.
• Übersetzen Sie dies in Maßnahmen: Budgetumverteilung, neue Zielgruppen, neue Botschaften.

Wie implementiert man Attribution in GA4 und gleicht es mit HubSpot (oder CRM-Tools) ab?

• In GA4: Markieren Sie Ihre Conversions, aktivieren Sie den Modellvergleich, richten Sie die Fenster aus und prüfen Sie die UTMs.
• In HubSpot (oder CRM): Synchronisieren Sie Ereignisse & Kampagnen, um First-Party-Daten (Formulare, E-Mails, Deals) zu nutzen.
• Richten Sie Attributionsregeln (Fenster, Deduplizierung) zwischen Tools aus.
• Erstellen Sie gemeinsame Berichte: Pipeline, Quellen, ROAS, um Akquise → Conversion zu verknüpfen.
• Ergebnis: eine einheitliche Sicht, die die Strategie nach Kanal, Botschaft und Segment beleuchtet.

Wie setzt man Attribution in GA4 um?

• 1. Zugriff auf Einstellungen: Admin → Attributions-Einstellungen (Reporting). Wählen Sie Data-Driven.
• 2. Attributionsberichte: Werbung → Attribution → Modelle zum Vergleich.
• 3. Markieren Sie „Schlüsselereignisse“ (z. B. Conversions) und verknüpfen Sie Google Ads; GA4 empfiehlt DDA für Multi-Channel-Performance.
• 4. Export zu Google Ads: Erstellen Sie Google Ads Conversions basierend auf GA4-Ereignissen, um Messung und Smart Bidding abzugleichen.
• 5. Stabilität: Beachten Sie, dass GA4 einige Wochen benötigt, um Modellierung & Attribution für neue Signale zu stabilisieren.

Wie wird man in 30 Tagen attributionseinsatzbereit?

• Woche 1 — Kartieren & bereinigen: Journeys, Fenster, Deduplizierung, Ads↔GA4-Links. Deliverables: Attributionsdokument + Vergleichstabelle Last-Click vs DDA. KPI: Konsistenz der Conversions.
• Woche 2 — Wechsel zu DDA & 1 Test starten: DDA aktiviert, Geo-Test Kontrolle/Exposed auf einem Medienkanal (z. B. Web Push Network) + QR im Geschäft. KPI: Inkrementeller Lift, bestätigte Store-Besuche.
• Woche 3 — Mid-Funnel beleuchten: Web Push-Szenarien (Post-Purchase J+7, Back-in-Stock), Mapping der Zwischen-Conversions (Warenkorb-Add, Produktansichten). KPI: Mid-Funnel-Credit-Anteil.
• Woche 4 — Entscheiden & Q+1 planen: Tabelle „DDA vs Inkrementalität“ pro Kanal; wenn Lift < X %, reduzieren. Start eines Mini-MMM (aggregierte Sicht) für das Quartalsbudget.