.webp)
.webp)
.webp)
.webp)
Quickly create, send, and track invoices in one place, so billing feels smooth and professional without extra admin.
x
x
x
Quickly create, send, and track invoices in one place, so billing feels smooth and professional without extra admin.
x
x
x
Quickly create, send, and track invoices in one place, so billing feels smooth and professional without extra admin.
x
x
x
MER-Steigerung – doppelt so effizientes Marketing
CPO auf Meta gesenkt
ROI auf Tracify-Kosten
MER-Steigerung
Meta Ad Spend skaliert
ROI auf Tracify-Kosten
Kanalübergreifender ROAS
Neue Bestellungen (total)
Gesamtzuwachs an neuem Demand-Gen-Umsatz
Mit einer Anzeige pro Tag
Transparenz nach dem Blindflug
Skalierung mit Echtzeitdaten
ROAS
Neukundenquote
Jahresumsatz
Budget für neue Launches
Kommunikation mit ihren Agenturen
von Überattribution
Mehr Umsatz
Insgesamt mehr Verkäufe
Mehr Umsatz über Google Ads
Reduzierter CPO
Effizienz in der Zusammenarbeit mit Agenturen
Manuelle Arbeit pro Woche eingespart
Daily Native Ad Spend
Gesteigerte Profitabiliät
Native Ad Spend nach wenigen Monaten
Gesenkter CPO
Gesenkter CAC
Vertrauen in Tracify-Daten
MER-Steigerung
Neukunden-Anteil (profitabler Erstkauf)
Customer Acquisition Cost
Tägliche Werbeausgaben
Wöchentlicher Output erfolgreicher Creatives
Vertrauen in Tracify
Profitabilität
Budgetallokation
Effizienz
Ad Spend
Profitabel
Gesteigert
Ad Spend
Monatlicher Ad Spend
Jahresumsatz
In einem Monat skaliert
Jahresumsatz
Datenabweichung identifiziert
Ad Spend
Verständnis der Customer Journey
Auf mehrfach sechsstellige Ad Spend
Zertifiziert. Consentfrei. Made in Germany.
Last Click schreibt 100 % der Conversion dem letzten Touchpoint zu. Multi-Touch-Attribution verteilt sie auf alle Touchpoints der Customer Journey. Entscheidend ist, wie verteilt wird: nach einer starren Regel oder nach dem tatsächlichen Impact jedes Touchpoints.
Tracifys AI Attribution ist auf Millionen realer Customer Journeys trainiert und bewertet für jeden Touchpoint, wie viel Anteil er tatsächlich an der Kaufentscheidung beigetragen hat. Grundlage ist das tatsächliche Userverhalten in jeder Customer Journey, einschließlich sämtlicher verfügbarer Customer-Journey-Merkmale.
Linear verteilt den Wert gleichmäßig auf alle Touchpoints. U-Shape gibt dem ersten und dem letzten Touchpoint je 40 % und verteilt die übrigen 20 % auf die Touchpoints dazwischen. Beide Modelle verteilen statisch, unabhängig davon, was in der Customer Journey tatsächlich passiert ist.
Nein. Bei der AI Attribution legst Du weder Regeln noch Prozentwerte fest. Das Modell leitet den Impact jedes Touchpoints aus dem Userverhalten in Deinen Customer Journeys ab.
Für Performance-Marketer in E-Commerce, Lead-Gen und Agenturen, die ihr Marketing über mehrere Kanäle steuern und Budget nach dem tatsächlichen Impact jedes Touchpoints innerhalb der Customer Journeys verteilen wollen statt nach einer starren Regel.
