Multi-Touch Attribution (MTA) ist eine fortgeschrittene Analysemethode, die den Einfluss verschiedener Marketing-Touchpoints auf Konversionen bewertet und Credit fair verteilt. Im Gegensatz zu Single-Touch-Modellen erkennt MTA die Realität moderner, komplexer Customer Journeys. Attribution-Modelle umfassen Linear (gleiche Gewichtung aller Touchpoints), Time-Decay (neuere Interaktionen gewichtet höher), U-Shaped (Fokus auf First und Last Touch), W-Shaped (inkludiert Opportunity-Creation) und Data-Driven (Machine Learning-basiert). CRM-Systeme mit MTA bieten Cross-Channel Tracking, Flexible Modellierung, Visualisierung von Attribution-Pfaden, ROI-Berechnung per Kanal und Budget-Optimierungsempfehlungen. Die Implementierung erfordert umfassende Datenintegration, Identity Resolution über Kanäle und statistisches Verständnis. Herausforderungen umfassen Offline-Attribution, Cross-Device-Tracking und Modell-Bias. Use Cases sind Marketing-Mix-Optimierung, Budget-Allokation und Campaign-Performance-Bewertung. Best Practices beinhalten Modell-Validierung, Berücksichtigung von Incrementality und transparente Kommunikation der Methodik. MTA transformiert Marketing von Gefühl zu Wissenschaft.