Die Kausalitätslücke im Marketing: Warum kausale KI entscheidend ist

In der heutigen komplexen Marketinglandschaft ist die präzise Messung der Auswirkungen verschiedener Marketingmaßnahmen entscheidend, um Strategien zu optimieren und den Return on Investment (ROI) zu maximieren. Im Laufe der Jahre haben Marketer mehrere Messmethoden entwickelt und sich auf diese verlassen, um die Effektivität von Kampagnen zu bewerten. Jedoch fehlt diesen Ansätzen oft ein kritisches Element: die wahre Kausalität.

Gängige Marketing-Messmethoden und ihre Grenzen

1. Last-Click-Attribution

Definition: Weist den gesamten Verdienst für eine Conversion dem letzten Marketing-Touchpoint zu, mit dem ein Kunde vor dem Kauf interagiert hat.

Kausalitätslücke: Diese Methode ignoriert alle vorherigen Marketinginteraktionen, die die Entscheidung des Kunden beeinflusst haben könnten. Es ist, als würde man nur den Spieler loben, der das Tor erzielt hat, und die Teammitglieder übersehen, die den Spielzug vorbereitet haben.

2. Multi-Touch-Attribution (MTA)

Definition: Verteilt den Verdienst über mehrere Marketing-Touchpoints basierend auf vordefinierten Regeln, wie gleichmäßiger Verteilung oder zeitlichem Verfall.

Kausalitätslücke: Obwohl MTA mehrere Einflüsse anerkennt, stützt es sich oft auf willkürliche Regeln, ohne zu bestimmen, ob jeder Touchpoint die Entscheidung des Kunden tatsächlich kausal beeinflusst hat.

3. Marketing-Mix-Modellierung (MMM)

Definition: Verwendet statistische Regression, um zu analysieren, wie Variationen im Marketingbudget über verschiedene Kanäle die Gesamtsales beeinflussen, unter Berücksichtigung von Faktoren wie Saisonalität und wirtschaftlichen Bedingungen.

Kausalitätslücke: Obwohl MMM versucht, Kausalität durch Kontrolle bekannter Variablen abzuleiten, kann es wahre Ursache-Wirkungs-Beziehungen aufgrund von Einschränkungen wie dem Auslassen relevanter Variablen, der Möglichkeit von Scheinkorrelationen durch versteckte Störvariablen, der Annahme linearer Beziehungen und der Abhängigkeit von historischen Daten, die sich möglicherweise nicht auf veränderte Marktbedingungen übertragen lassen, nicht vollständig etablieren.DataCamp

4. Inkrementalitätstests

Definition: Bezieht sich auf das Aussetzen einer Gruppe gegenüber einer Marketingkampagne, während eine andere Gruppe davon ausgeschlossen wird, um das Verhalten zu vergleichen und die Auswirkungen der Kampagne zu bewerten.

Kausalitätslücke: Obwohl dieser Ansatz der Etablierung von Kausalität näher kommt, testet er typischerweise nur eine Marketingaktivität gleichzeitig, was möglicherweise die synergistischen Effekte mehrerer gleichzeitiger Marketingmaßnahmen übersieht.

5. Analyse des Customer Lifetime Value (CLV)

Definition: Prognostiziert den Gesamtwert, den ein Kunde während seiner gesamten Beziehung zu einem Unternehmen bringen wird, und unterstützt bei Akquisitions- und Bindungsstrategien.IT BOLTWISE® x Artificial Intelligence+1Wikipedia+1

Kausalitätslücke: Die CLV-Analyse stützt sich oft auf vergangenes Verhalten, ohne zu berücksichtigen, wie spezifische Marketingaktionen zukünftiges Kundenverhalten verändern könnten, und fehlt daher an kausalen Einblicken.

Die Bedeutung von kausaler KI im Marketing

Traditionelle Marketing-Messmethoden, obwohl informativ, reichen oft nicht aus, um wahre Ursache-Wirkungs-Beziehungen zu etablieren. 

Kausale KI nutzt fortschrittliche Methoden, um echte kausale Beziehungen innerhalb von Marketingdaten aufzudecken und ermöglicht genauere und umsetzbare Erkenntnisse.

Hauptvorteile der kausalen KI:

• Kontrafaktische Analyse: Bewertet "Was-wäre-wenn"-Szenarien, sodass Marketer die tatsächlichen Auswirkungen vergangener Maßnahmen verstehen können.
  
  
• Prädiktive Szenarienplanung: Simuliert zukünftige "Was-wäre-wenn"-Szenarien, um potenzielle Ergebnisse verschiedener Marketingstrategien vor der Umsetzung vorherzusagen.
  
  
• Handhabung komplexer Interaktionen: Berücksichtigt Interaktionen zwischen verschiedenen Marketingkanälen und deckt synergistische Effekte auf, die traditionelle Modelle möglicherweise übersehen.
  
  
• Anpassung an versteckte Störfaktoren: Identifiziert und kontrolliert versteckte Variablen, die sowohl Marketingaktionen als auch Ergebnisse beeinflussen können, um genauere kausale Schlussfolgerungen zu gewährleisten.

Implementierung von kausaler KI im Marketing

Die Einführung von kausaler KI erfordert sorgfältige Planung und die richtigen Werkzeuge. Hier sind einige Ressourcen und Methoden, die Sie in Betracht ziehen sollten:

Python-Pakete:

• DoWhy: Ein Framework von Microsoft für kausale Inferenz, das einem vierstufigen Prozess folgt: Modellierung, Identifikation, Schätzung und Widerlegung.
  
  
• CausalImpact: Entwickelt von Google, verwendet dieses Paket Bayes'sche strukturelle Zeitreihenmodelle, um kausale Effekte in Zeitreihendaten zu schätzen.
  
  
• CausalML: Erstellt von Uber, konzentriert sich auf Uplift-Modellierung und die Schätzung heterogener Behandlungseffekte, nützlich für personalisierte Marketinginterventionen.
  
  
• EconML: Ein weiteres Paket von Microsoft, das verschiedene kausale maschinelle Lern- und ökonometrische Methoden implementiert und sich für die Schätzung von Behandlungseffekten im Marketing eignet.
  
  
• PyMC: Eine probabilistische Programmbibliothek, die für Bayes'sche Modellierung und kausale Inferenz verwendet werden kann und es Marketern ermöglicht, entscheidende kausale Fragen zu ihren Strategien zu beantworten.
  
  
• Robyn: Facebooks Open-Source-Tool für Marketing-Mix-Modellierung, das automatisierte Hyperparameter-Optimierung und Ridge-Regression für zuverlässigere kausale Schätzungen integriert.

Fortgeschrittene Methoden:

• Uplift-Modellierung: Schätzt die inkrementellen Auswirkungen von Marketinginterventionen auf individueller Ebene und unterstützt personalisierte Marketingstrategien.
  
  
• CATE (Conditional Average Treatment Effect): Schätzt, wie sich Behandlungseffekte über verschiedene Kundensegmente hinweg unterscheiden, und ermöglicht gezielte Marketingmaßnahmen.
  
  
• Synthetische Kontrollmethoden: Erstellt künstliche Kontrollgruppen für Szenarien, in denen traditionelle A/B-Tests nicht durchführbar sind, und erleichtert kausale Inferenz in komplexen Situationen.
  
  
• Propensity Score Matching: Gleicht Behandlungs- und Kontrollgruppen aus, um Selektionsverzerrungen zu reduzieren und die Validität kausaler Schlussfolgerungen zu verbessern.

Die Zukunft der kausalen KI im Marketing

Mit der Weiterentwicklung der Marketingmessung ist kausale KI bereit, eine transformative Rolle zu spielen:

• Automatisierte Entscheidungsintelligenz: KI-Systeme werden Echtzeitdaten analysieren, um Marketingausgaben zu optimieren und Kundenerlebnisse basierend auf echten kausalen Beziehungen zu personalisieren und so die Lücke zwischen Messung und Aktion zu schließen.
  
  
• Einheitliches Kanalverständnis: Durch die Kombination von kausaler KI mit fortschrittlichen Datenerfassungsmethoden wird das Rätsel der Online-Offline-Messung gelöst und aufgezeigt, wie verschiedene Kanäle zusammenwirken, um Kaufentscheidungen zu beeinflussen.
  
  
• Demokratisierte kausale Analyse: Mit zunehmender Zugänglichkeit von Tools werden Marketer auf allen Ebenen in der Lage sein, anspruchsvolle Ursache-Wirkungs-Analysen ohne tiefgreifende statistische Expertise durchzuführen und das Marketing in eine wahrhaft wissenschaftliche Disziplin zu verwandeln.