„Full Funnel“ Marketing: Was bedeutet das eigentlich?
Im modernen Marketing gewinnt der Begriff „Full Funnel“ zunehmend an Bedeutung. Doch was genau versteht man darunter, und warum ist dieser Ansatz so wirkungsvoll? Der Full-Funnel-Ansatz weitet das Performance-Marketing, das traditionell auf den unteren Funnel beschränkt war, auf alle Marketingmaßnahmen aus. Durch fortschrittliche Messmethoden und neue Technologien wird es möglich, die Wirkung auch im oberen Funnel sichtbar zu machen und fundiert zu bewerten. Hierbei spielt die ganzheitliche Messbarkeit eine zentrale Rolle: Dank der Kombination von Market Mix Modelling (MMM) und Machine Learning lassen sich die Effekte in allen Phasen des Funnels nachverfolgen und optimieren. Ein weiterer entscheidender Faktor ist die Inkrementalität – also die Fähigkeit, den tatsächlichen Einfluss jeder Maßnahme auf das Endergebnis zu messen. In diesem Artikel werfen wir einen Blick auf die Definition des Begriffs „Full Funnel“, die Prinzipien der umfassenden Messbarkeit und Inkrementalität sowie die Rolle des Market Mix Modelling (MMM) in diesem Prozess.
Was bedeutet „Full Funnel“?
Ein „Full Funnel“ bezeichnet eine ganzheitliche Marketingstrategie, die potenzielle Kunden durch alle Phasen der Customer Journey begleitet. Traditionell wird dieser Prozess in drei Hauptphasen unterteilt:
- Top of Funnel (ToFu) – Die Bewusstseinsphase, in der potenzielle Kunden erstmals auf die Marke aufmerksam werden.
- Middle of Funnel (MoFu) – Die Überlegungsphase, in der das Interesse der Kunden vertieft wird und sie die Marke besser kennenlernen.
- Bottom of Funnel (BoFu) – Die Entscheidungsphase, in der potenzielle Kunden zum Kauf oder einer anderen Zielhandlung geführt werden.
Ein echter Full-Funnel-Ansatz deckt den gesamten Trichter ab und sorgt dafür, dass alle Maßnahmen – von der ersten Aufmerksamkeit bis zum Kauf – aufeinander abgestimmt und messbar sind.
Die zentrale Rolle der Inkrementalität im Full Funnel
Ein wesentlicher Vorteil des Full-Funnel-Ansatzes ist die Möglichkeit, die Inkrementalität – also den tatsächlichen zusätzlichen Effekt jeder Marketingmaßnahme – zu messen. Inkrementalität bedeutet, dass wir nicht nur die Gesamtergebnisse betrachten, sondern genau analysieren, wie viel jeder einzelne Impuls (z. B. eine Kampagne, eine bestimmte Anzeige oder ein neues Medium) tatsächlich zur Conversion beigetragen hat.
Dadurch lässt sich erkennen, ob Maßnahmen im oberen Teil des Funnels (z. B. Awareness-Kampagnen) auch in späteren Funnel-Phasen zu messbaren Ergebnissen führen.
Warum ist Inkrementalität so wichtig?
Inkrementalität ermöglicht es, den Einfluss jeder Maßnahme im gesamten Funnel-Prozess nachzuvollziehen und gleichzeitig sicherzustellen, dass Ressourcen effizient eingesetzt werden.
Das bedeutet:
- Effektivität: Durch die Messung der Inkrementalität lässt sich feststellen, welche Maßnahmen tatsächlich Mehrwert schaffen, und welche lediglich „Rauschen“ erzeugen, ohne die Zielmetriken nachhaltig zu beeinflussen.
- Optimierung des Budgets: Marketingbudgets können so auf die Maßnahmen konzentriert werden, die den höchsten inkrementellen Effekt haben, statt auf solche, die zwar Reichweite generieren, aber wenig zur Conversion beitragen.
Messbarkeit und Market Mix Modelling (MMM) als Erfolgskriterien im Full Funnel
Für den Erfolg des Full-Funnel-Ansatzes spielt die Messbarkeit der Maßnahmen eine entscheidende Rolle. Eine der bewährten Methoden, um die Effektivität und die Inkrementalität im Full Funnel zu messen, ist das Market Mix Modelling (MMM).
Was ist Market Mix Modelling (MMM)?
MMM ist eine statistische Analyse, die den Einfluss verschiedener Marketingkanäle und -maßnahmen auf das Gesamtergebnis – in der Regel Umsatz oder Conversions – quantifiziert. Mithilfe von MMM kann man den Effekt jeder Phase im Full Funnel nachvollziehen, indem man berechnet, wie viel Umsatz auf bestimmte Kanäle und Aktivitäten zurückzuführen ist. MMM berücksichtigt sowohl direkte als auch indirekte Effekte, sodass man beispielsweise erkennen kann, ob eine Branding-Kampagne im ToFu sich später in gesteigerten Conversions im BoFu auszahlt.
Wie unterstützt MMM den Full-Funnel-Ansatz?
Durch MMM können Unternehmen das Marketingbudget gezielt auf Maßnahmen aufteilen, die im gesamten Funnel inkrementellen Mehrwert schaffen. Dabei hilft MMM, den „Nachhall“ jeder Maßnahme zu verfolgen – etwa, ob und in welchem Maß Awareness-Kampagnen dazu beitragen, dass in späteren Phasen mehr Leads zu Kunden konvertieren.
H4: Beispiel für Inkrementalität im Full Funnel durch MMM:
Angenommen, eine Marke führt eine großangelegte Social-Media-Kampagne im ToFu durch. Ohne Inkrementalität wäre es schwierig nachzuvollziehen, ob und wie diese Kampagne später tatsächlich zu gesteigerten Conversions beiträgt. Durch die MMM-Analyse lässt sich jedoch erkennen, dass eine gesteigerte Markenbekanntheit im ToFu tatsächlich zu einer höheren Conversion-Rate im BoFu führt. Diese Erkenntnis erlaubt eine gezielte Budgetzuweisung für zukünftige Kampagnen und sorgt dafür, dass Maßnahmen mit hohem inkrementellen Wert bevorzugt werden.
Wie Google P-Max den Full-Funnel-Ansatz revolutioniert hat
Google’s Performance Max (P-Max) Kampagnen haben den Begriff „Full Funnel“ im digitalen Marketing neu geprägt und in den Mittelpunkt moderner Strategien gestellt. Performance Max ist eine vollautomatisierte Kampagnenlösung von Google, die über maschinelles Lernen alle verfügbaren Google-Werbekanäle – wie Search, Display, YouTube und Discovery – kombiniert und darauf abzielt, über alle Phasen des Funnels hinweg ein konsistentes und messbares Kundenerlebnis zu bieten. Diesem Ansatz liegt die Grundidee des Full Funnels zugrunde: Maßnahmen und Kampagnen so zu integrieren, dass sie die gesamte Customer Journey abdecken und gezielt messbare Ergebnisse generieren.
Google P-Max als Full-Funnel-Lösung
Google P-Max unterscheidet sich von traditionellen Kampagnentypen dadurch, dass es nicht auf eine spezifische Funnel-Phase ausgerichtet ist, sondern als übergreifende Lösung für alle Phasen dient. Das Besondere an P-Max ist, dass maschinelles Lernen genutzt wird, um die passende Ansprache für jede Funnel-Phase zu optimieren, ohne dass die Kampagne ständig manuell angepasst werden muss. Dank der Nutzung von KI und Datenanalyse schafft P-Max somit eine nahtlose Verbindung von oberen und unteren Funnel-Maßnahmen und macht die Full-Funnel-Ansprache in einer einzigen Kampagne messbar und skalierbar.
Merkmale von Google P-Max im Full-Funnel-Kontext
Automatisierung durch KI und maschinelles Lernen
P-Max greift auf eine Vielzahl von Datenquellen zurück, um in Echtzeit zu lernen und zu optimieren. Mithilfe maschineller Lernalgorithmen analysiert das System das Verhalten und die Reaktionen der Zielgruppe und passt Anzeigenformate, Budgets und Zielgruppenansprache an. Diese Automatisierung ermöglicht eine gezielte Ausrichtung auf unterschiedliche Funnel-Phasen, vom Aufbau der Markenbekanntheit im oberen Funnel bis hin zur Conversion im unteren Funnel.
Zentralisierung aller Google-Kanäle
Ein weiteres zentrales Merkmal ist die Verbindung aller Google-Werbenetzwerke in einer einzigen Kampagne. Anstatt Kanäle wie YouTube, Display oder Search separat zu betreiben, integriert P-Max diese Plattformen zu einem kohärenten Werbeerlebnis. Dies macht den Full-Funnel-Ansatz wesentlich effizienter, da jeder Kanal den gesamten Funnel unterstützt und Synergien zwischen den Kanälen genutzt werden können.
Ganzheitliche und messbare Effektivität
Ein häufiges Problem in der Marketing-Messbarkeit war bislang die Herausforderung, die Effekte im oberen Funnel (wie Markenbekanntheit und -wahrnehmung) messbar zu machen und deren Einfluss auf spätere Conversion-Phasen zu erkennen. Hier setzt P-Max auf eine umfassende Datensammlung und Attribution, um die Effektivität der Kampagne über den gesamten Funnel hinweg zu verfolgen. Dies erfolgt unter anderem durch Market Mix Modelling (MMM) und Attributionstechniken, die in Kombination mit den lernenden Algorithmen von Google die Inkrementalität der Maßnahmen aufzeigen.
P-Max und die Messbarkeit im Full-Funnel-Ansatz
Durch die ständige Optimierung und Anpassung, die durch maschinelles Lernen ermöglicht wird, stellt P-Max sicher, dass Ressourcen optimal verteilt werden, um die gewünschten Ziele in jeder Funnel-Phase zu erreichen. Die Kampagne kann z. B. automatisch feststellen, ob eine Conversion im unteren Funnel das Ergebnis einer Videoanzeige im oberen Funnel war, und gibt Unternehmen damit eine präzise Grundlage für ihre Budgetverteilung und -optimierung.
P-Max leistet durch die Integration von Machine Learning und MMM wichtige Arbeit zur Messbarmachung aller Funnel-Phasen und gibt Marketern detaillierte Einblicke in die Inkrementalität. Dies ermöglicht:
- Verbesserte Attribution: Unternehmen können sehen, welche Maßnahmen im oberen Funnel eine langfristige Wirkung auf den unteren Funnel haben, und gezielt Kampagnen verfeinern.
- Optimierte Ressourcenverteilung: Mithilfe inkrementeller Analysen können Budgets auf die Bereiche verteilt werden, die im Full Funnel den größten Beitrag zur Performance liefern.
- Transparenz der Customer Journey: Durch die umfassende Messung und Optimierung kann der Einfluss von Awareness-Phasen auf Conversion und Kundenbindung nachvollzogen werden, was eine ganzheitliche und datengestützte Strategie ermöglicht.
P-Max als Vorbild für den Full-Funnel-Ansatz im digitalen Marketing
Google P-Max hat den Full-Funnel-Ansatz popularisiert und auf ein neues Level gehoben, indem es Messbarkeit, Inkrementalität und maschinelles Lernen in einer einzigen, vollautomatisierten Lösung vereint. Für Unternehmen bedeutet das, dass der gesamte Funnel durch eine einzige Kampagne abgedeckt werden kann, ohne manuelle Eingriffe oder separate Strategien für jede Funnel-Phase. P-Max zeigt dabei auch, wie wichtig es ist, Marketingmaßnahmen im digitalen Zeitalter ganzheitlich anzugehen und jede Phase der Customer Journey präzise messen zu können. So dient P-Max als Vorbild und Pionier für andere Full-Funnel-Strategien im digitalen Marketing.
Fazit: Warum Full Funnel und Inkrementalität im modernen Marketing unverzichtbar sind
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass der Full-Funnel-Ansatz eine entscheidende Entwicklung im modernen Marketing darstellt. Durch die umfassende Betrachtung aller Phasen der Customer Journey ermöglicht er es Unternehmen, ihre Marketingstrategien zu optimieren und gezielt auf die Bedürfnisse potenzieller Kunden einzugehen. Insbesondere die Prinzipien der Messbarkeit und Inkrementalität sind hierbei zentral, da sie die Evaluierung des Einflusses jeder Maßnahme auf die Endergebnisse erleichtern.
In diesem Kontext hat Google mit seiner Performance Max (P-Max) Kampagnenlösung den Full-Funnel-Ansatz revolutioniert. P-Max nutzt maschinelles Lernen und integriert alle Google-Werbekanäle in einer einzigen, automatisierten Kampagne. Dies ermöglicht eine nahtlose Ansprache der Zielgruppe über den gesamten Funnel hinweg und verbessert die Messbarkeit der Marketingaktivitäten. Durch die ganzheitliche Betrachtung der Customer Journey und die gezielte Attribution ermöglicht P-Max Unternehmen, die Effekte ihrer Maßnahmen in jeder Funnel-Phase zu analysieren und zu optimieren.
Durch die Kombination von Machine Learning und Market Mix Modelling (MMM) hat Google einen neuen Standard für die Messbarkeit im digitalen Marketing gesetzt. Unternehmen sind somit in der Lage, ihre Budgets effizienter zu verteilen und gezielte Maßnahmen zu ergreifen, um sowohl die Markenbekanntheit als auch die Conversion zu steigern. Insgesamt zeigt Google P-Max, wie ein moderner Full-Funnel-Ansatz nicht nur die Effizienz der Marketingstrategien erhöht, sondern auch die gesamte Customer Experience verbessert.