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Measurement.

Privacy-native Marketing Attribution für DACH B2B.

Wenn iOS14 Dein Tracking killt und der Cookie-Banner 40-70% Deiner Conversions versteckt. Statistical MMM auf aggregate-Daten — keine PII, keine User-IDs, keine Cookies. Channel-Contribution + Saturation-Curves messbar.

5+
Channels modelliert
Weekly
Model Refresh
0 PII
Privacy-native
~95%
Konvergenz-Rate
Wer kennt's

Was Du wahrscheinlich kennst.

  • Attribution-Tools zeigen die falschen Channels als Helden
  • GA4 + Cookie-Banner verlieren 40–70% Conversion-Daten
  • Marketing-Budget wird nach Bauchgefühl verteilt
  • iOS14 + GDPR killen Multi-Touch-Attribution
Wie wir's lösen

Wie wir das aufsetzen.

  • Bayesian MMM auf aggregate-Daten — kein PII-Risiko
  • Saturation-Curves pro Channel, klare Diminishing-Returns
  • Weekly Refresh, monthly Board-Update
  • Privacy-native by construction, GDPR-clean
Toolchain
PyMC-MarketingBigQueryAirbyteCloud RunLooker StudiodbtGeo-TestsBayesian InferencePyMC-MarketingBigQueryAirbyteCloud RunLooker StudiodbtGeo-TestsBayesian Inference
Saturation-Curves

Jede Kurve = ein Channel. Y-Achse: Beitrag zum Revenue. X-Achse: Spend. Flacher Bereich = diminishing returns, da ist das Geld verbrannt.

Beispiel-Workflow

Beispiel: Wöchentliches Modell-Update

  1. 01Daily Channel-Spend Sync (Fivetran/Airbyte → BigQuery)
  2. 02Wöchentlicher PyMC-Marketing-Job auf Cloud Run
  3. 03Saturation-Curves + Contribution-Plot generiert
  4. 04Looker-Dashboard für C-Level — neue Budget-Allokation

Sollen wir das für Dich bauen?.

30 Min Demo. Wir zeigen Dir den Aufbau live an einem realen Setup.