Kennen Sie diese Situation? Das Board fragt nach dem ROI Ihrer Marketing-Investitionen. Sie zeigen MQLs, Website-Traffic, Engagement-Raten. Das Board nickt höflich. Und kürzt trotzdem das Budget.
Nicht weil Ihr Marketing schlecht ist. Sondern weil die Zahlen, die Sie zeigen, nicht die Fragen beantworten, die das Board stellt.
47% der B2B-Marketer im DACH-Raum können den Pipeline-Beitrag ihrer Maßnahmen nicht quantifizieren. Das ist kein individuelles Versagen. Es ist ein systemisches Problem. Und es hat einen konkreten Grund.
Das Attribution-Dilemma
Die meisten B2B-Marketing-Teams messen mit Modellen, die für einen anderen Markt gebaut wurden. Last-Click-Attribution, First-Touch-Modelle, UTM-Parameter-Tracking: Das funktioniert für E-Commerce mit linearen Customer Journeys und 48-Stunden-Kaufzyklen.
Im B2B-Bereich sieht die Realität anders aus. Ein typischer Enterprise-Deal im DACH-Raum durchläuft 15 bis 30 Touchpoints über 8 bis 13 Monate. Davon sind vielleicht 20% trackbar. Der Rest passiert in Meetings, Telefonaten, Slack-Kanälen und persönlichen Empfehlungen.
Die Konsequenz: Ihr Attribution-Modell sieht den letzten Klick auf eine Google-Ad. Aber es sieht nicht die sechs Monate LinkedIn-Präsenz, die drei weitergeleiteten Artikel und das Gespräch auf der Konferenz, die den Klick erst möglich gemacht haben.
Warum klassische Attribution im B2B versagt
Drei strukturelle Gründe machen klassische Attribution im B2B-DACH-Markt unbrauchbar.
1. Dark Social: Die 84%-Lücke
84% der Buyer Journey findet in Kanälen statt, die nicht trackbar sind. Der Entscheider liest einen LinkedIn-Post, bespricht ihn mit einem Kollegen, der den Anbieter dann googelt. Im CRM steht: “Quelle: Organic Search”. Die wahre Quelle, nämlich Social Selling über LinkedIn, wird nie erfasst.
Dark Social ist kein Bug. Es ist die Realität der B2B-Kommunikation. Menschen empfehlen Lösungen in Gesprächen, nicht in klickbaren Links. Und je komplexer und teurer die Kaufentscheidung, desto mehr findet offline und in geschlossenen Kanälen statt.
2. Multi-Stakeholder Journeys: 4,7 Pfade gleichzeitig
Wenn 4,7 Stakeholder an einer Kaufentscheidung beteiligt sind, gibt es nicht eine Buyer Journey. Es gibt 4,7 parallele Journeys, die sich gegenseitig beeinflussen.
Der CMO wurde über einen Fachartikel aufmerksam. Der CFO hat einen ROI-Kalkulator heruntergeladen. Der IT-Leiter hat die Integrationsseite gelesen. Der Fachbereich wurde vom CMO intern empfohlen. Klassische Attribution weist den “Gewinn” einem dieser Touchpoints zu. Und ignoriert die anderen vier.
3. Lange Zyklen: 8 bis 13 Monate zwischen Ursache und Wirkung
In einem Sales Cycle von 8 bis 13 Monaten liegen zwischen dem ersten Touchpoint und dem Abschluss Quartale. Das bedeutet: Das Marketing, das heute Pipeline generiert, wurde vor 6 bis 12 Monaten investiert. Und das Marketing, das Sie heute messen, zeigt Ergebnisse erst in 6 bis 12 Monaten.
Wer Marketing-ROI quartalsweise misst, misst systematisch das Falsche. Sie optimieren auf kurzfristige Metriken (MQLs, Downloads) und unterinvestieren in langfristige Pipeline-Arbeit (Thought Leadership, Community, Buyer Enablement).
Pipeline-Influence: Das bessere Modell
Die Lösung ist nicht besseres Tracking. Es ist ein anderes Modell. Statt zu fragen “Welcher Kanal hat diesen Deal gebracht?” fragen Sie: “Welche Aktivitäten haben diesen Deal beeinflusst?”
Pipeline-Influence Attribution funktioniert grundlegend anders als klassische Attribution:
Klassisch: Ein Deal wird einem Kanal zugeordnet. Gewinner: Google Ad (Last Click). Verlierer: Alles andere.
Pipeline-Influence: Ein Deal wird allen Aktivitäten zugeordnet, die den Account berührt haben. Touchpoints werden gewichtet, nicht exklusiv zugewiesen.
Das klingt unscharf? Ist es auch. Aber es ist ehrlicher als ein Modell, das 80% der Einflussfaktoren ignoriert und dem verbleibenden 20% die gesamte Wirkung zuschreibt.
Vier Metriken, die tatsächlich zählen
Verabschieden Sie sich von MQLs als primärem Marketing-KPI. MQLs messen Marketing-Aktivität, nicht Marketing-Wirkung. Vier Metriken bilden den tatsächlichen Pipeline-Beitrag ab:
1. Pipeline Influence Rate
Wie viel Prozent der qualifizierten Pipeline hatte mindestens einen Marketing-Touchpoint? Diese Metrik zeigt, ob Marketing überhaupt in der Buyer Journey präsent ist. Zielwert: 60 bis 80%.
2. Account Engagement Score
Wie aktiv sind Ihre Zielaccounts mit Ihren Inhalten? Gemessen über alle Stakeholder eines Accounts aggregiert. Nicht als absolute Zahl, sondern als Trend: Steigt das Engagement bei den richtigen Accounts über Zeit?
3. Pipeline Velocity
Wie schnell bewegen sich Deals durch die Pipeline, die Marketing-Touchpoints hatten, verglichen mit Deals ohne? Wenn Marketing den Sales Cycle verkürzt, ist das ein messbarer ROI-Beitrag.
4. Self-Reported Attribution
Die einfachste und oft wertvollste Metrik: Fragen Sie jeden Inbound-Lead “Wie sind Sie auf uns aufmerksam geworden?” Die Antworten zeigen, was Dark Social verbirgt.
Klingt unwissenschaftlich? Vielleicht. Aber wenn 15 von 20 Inbound-Leads sagen “Über Ihre LinkedIn-Beiträge”, ist das ein stärkeres Signal als jedes UTM-Tracking.
Der Reporting-Shift: Vom Kanal zum Account
Der größte Mindset-Shift in der Pipeline-Attribution ist der Wechsel von kanalbasiertem zu accountbasiertem Reporting.
Vorher: “Google Ads hat 47 MQLs generiert. LinkedIn hat 23 MQLs generiert. Content Marketing hat 12 MQLs generiert.”
Nachher: “Von unseren 50 Tier-1-Accounts sind 34 im aktiven Engagement. 12 haben Meeting-Stage erreicht. Die durchschnittliche Engagement-Intensität ist um 40% gestiegen.”
Der erste Report beantwortet die Frage “Was tut Marketing?” Der zweite beantwortet die Frage “Wirkt Marketing?” Raten Sie, welchen das Board hören will.
Was das für Ihr Team bedeutet
Pipeline-Influence Attribution erfordert drei Veränderungen:
Erstens: CRM-Disziplin. Jeder Touchpoint wird erfasst, nicht nur digitale. “Gespräch auf dem Event”, “Empfehlung von Bestandskunde”, “LinkedIn-DM-Austausch” müssen genauso dokumentiert werden wie Website-Besuche.
Zweitens: Sales-Marketing-Alignment. Attribution funktioniert nur, wenn Sales und Marketing dieselbe Sprache sprechen. Account-Listen, Engagement-Definitionen und Pipeline-Stages müssen gemeinsam definiert werden.
Drittens: Geduld. Pipeline-Influence-Daten brauchen 2 bis 3 Quartale, um statistisch aussagekräftig zu werden. In den ersten Monaten werden Sie mehr Fragen haben als Antworten. Das ist normal.
Fazit
47% der B2B-Marketer können ihren ROI nicht messen. Nicht weil sie schlechtes Marketing machen, sondern weil sie das falsche Messinstrument verwenden.
Last-Click-Attribution in einem Markt mit 4,7 Stakeholdern, 8 bis 13 Monaten Sales Cycle und 84% Dark Social ist wie ein Thermometer, das nur die Lufttemperatur misst, aber Wind, Feuchtigkeit und Sonnenstrahlung ignoriert. Es zeigt eine Zahl an. Aber nicht die Wahrheit.
Pipeline-Influence ist kein perfektes Modell. Aber es ist ein ehrlicheres. Und ein ehrliches Modell, das 70% der Realität abbildet, ist unendlich wertvoller als ein präzises Modell, das 80% der Realität ignoriert.