Die Wahrheit über Marketing Mix Modelling: Q&A

Marketing Mix Modelling (MMM) ist ein leistungsfähiges Instrument für Marketingexperten und Entscheidungsträger, das auf fortschrittlichem maschinellem Lernen und prediktiven Algorithmen basiert. Seine Ergebnisse helfen, Antworten auf viele Marketingfragen zu finden - aber nicht auf alle. Lassen Sie uns tiefer in dieses Thema einsteigen und diskutieren, wo MMM mit seinen Erkenntnissen wirklich helfen kann und wo nicht.

Nachfolgend finden Sie Fragen zum Marketing Mix Modeling, die wir häufig von unseren Kunden und Interessenten gestellt bekommen, sowie unsere Antworten darauf. Wir hoffen, Sie finden sie hilfreich!

Die am häufigsten gestellten Fragen zum Marketing Mix Modelling

Ich bewerte die Leistung meiner aktuellen Kampagne und möchte wissen, wie viel jeder Kanal zu den Einnahmen beigetragen hat. Ist das mit MMM machbar?

Natürlich - dies ist einer der wesentlichen Ziele des Marketing Mix Modellings. Die Ergebnisse der Modellierung enthalten Gewichtungen, die jedem relevanten Kanal oder Publisher zugewiesen werden. Außerdem ist es möglich zu sehen, wie sich dieser Beitrag im Laufe der Zeit verändert, insbesondere wenn bestimmte Kanäle oder Publisher inaktiv sind. Der Umsatz ist nicht der einzige Ziel-KPI, der in der Modellierung verwendet werden kann - es ist möglich, den Beitrag zu jeder Ziel-KPI zu bewerten, der von Ihren Werbeaktivitäten betroffen und für Ihr Unternehmen wichtig ist. Durch die Verknüpfung von Beitrag und Höhe der Werbeausgaben hilft MMM auch bei der Bewertung der Auswirkungen der einzelnen Kanäle auf den ROI.

Ist es möglich, sowohl digitale als auch klassische Marketingkanäle in ein Marketing Mix Modell einzubeziehen?

Die Antwort ist ja - aber es gibt bestimmte Voraussetzungen. Um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten, benötigen Sie die Ausgaben und Reichweiten (oder Kontakte/Impressionen - je nach Kanal) sowie Ihre Ziel-KPI-Daten über den gleichen Zeitraum und mit der gleichen Granularität. Wenn Sie z. B. tägliche Umsätze haben, sollte Ihr Werbebudget auch täglich verfügbar sein - und dasselbe gilt für die Kontakte. Bei digitalen Kanälen sollte dies recht einfach sein; bei klassischen Medien gibt es jedoch einige Herausforderungen zu bewältigen: Wenn Sie beispielsweise Ihre Anzeigen in einer Zeitschrift schalten und auf Tagesbasis modellieren, wissen Sie nicht genau, wie viele Menschen Ihre Anzeige jeden Tag sehen, so dass Sie eine Lösung finden müssen, wie Sie die Zahlen auf der Grundlage der Gesamtauflage über die Zeit verteilen.

Ich betreue einen Online-Shop. Unser Ziel-KPI ist der Umsatz und wir werben nur in digitalen Kanälen. Reicht es für MMM aus, wenn ich die Einnahmen, das Werbebudget und die Impressionen angebe?

Sie müssen auch externe Faktoren einbeziehen. Es ist schwer vorstellbar, dass ein Unternehmen völlig frei von externen Einflüssen ist, z. B. von den Aktivitäten der Konkurrenz oder dem Wetter.

Die Einbeziehung solcher Faktoren in das Modell und damit die Erfassung zusätzlicher Einflussquellen auf Ihren Ziel-KPI trägt dazu bei, die Genauigkeit des MMM zu verbessern und ein tieferes Verständnis dafür zu gewinnen, wie diese externen Faktoren mit den Werbemaßnahmen interagieren, um Ergebnisse zu erzielen.

Aufgrund Ihrer Erfahrung sollten Sie in der Lage sein, zu erkennen, welche externen Faktoren sich auf Ihre Verkäufe, Einnahmen oder andere Ziel-KPIs auswirken. Erstellen Sie eine Liste dieser Faktoren und erfassen Sie die Daten über denselben Zeitraum wie die Ziel-KPI und die Werbedaten. Dies verbessert die Fähigkeit des Modells, die Beiträge der verschiedenen Kanäle genau zuzuordnen, und trägt dazu bei, einen ganzheitlicheren Blick auf die Marketinglandschaft zu werfen, was zu einer fundierteren Entscheidungsfindung und optimierten Marketingstrategien führt.

Ich bewerte die Wirksamkeit meiner digitalen Kampagnen bereits auf der Grundlage der Attribution des letzten Klicks. Macht es Sinn, MMM auszuprobieren - ich werde sowieso die gleichen Ergebnisse erzielen?

Die Last-Click-Attribution ist ein weit verbreitetes Modell, aber es berücksichtigt nur den letzten Schritt des Trichters, der zur Konversion führt - und auch nur, wenn dieser Schritt zu einem digitalen Kanal gehört. Wissen Sie noch, wie oft Sie online konvertiert haben, nachdem Sie zum ersten Mal eine Anzeige gesehen haben? Wahrscheinlich nicht sehr oft, wenn überhaupt. Die Entscheidungsfindung ist ein komplizierter Prozess, der normalerweise mehrere Berührungspunkte und einige Zeit dazwischen umfasst. Oft können wir uns nicht einmal daran erinnern, wie oft wir die entsprechenden Anzeigen gesehen haben, bevor wir die Entscheidung getroffen haben, oder wo und wann wir diese Anzeigen gesehen haben. Infolgedessen wird die Wirkung des letzten Schritts im Trichter tendenziell überschätzt, während die Wirkung der unterstützenden Kanäle unterschätzt oder völlig vernachlässigt wird. Außerdem ist es mit der Last-Click-Attribution unmöglich, die Wirkung von Offline-Medien zu bewerten.

Das Kernstück von MMM ist, dass es die Dynamik des Ziel-KPIs - das können Verkäufe oder App-Installationen oder Registrierungen oder andere Konversionen sein - mit der Dynamik der Werbeaktivitäten und des Budgets vergleicht und die Korrelationen ableitet, wobei alle beteiligten Kanäle sowie externe Faktoren, die den Ziel-KPI beeinflussen könnten, berücksichtigt werden. MMM-Ergebnisse zeigen das gesamte Bild und bewerten die indirekten Effekte und Zusammenhänge, was bei Last-Click-Modellen nicht möglich ist.

Und was passiert, wenn Cookies von Drittanbietern deaktiviert werden? Ist die Modellierung des Marketing-Mix dann immer noch möglich?

Ja! Und Marketing-Mix-Modellierung ist tatsächlich eine der ersten Alternativen zu Leistungsbewertungsmethoden, die auf Cookies von Drittanbietern basieren. Das bevorstehende Ende der Cookies von Drittanbietern ist einer der Gründe, warum MMM so populär geworden ist. Wenn Sie noch keine Erfahrung mit MMM haben und nicht auf der Strecke bleiben wollen, ist es höchste Zeit, auf den Zug aufzuspringen!

Unsere Führungskräfte wollen die TV-Werbung einschränken, weil sie sich auf Last-Click-Daten konzentrieren und glauben, dass nur digitale Kanäle funktionieren, aber ich habe das starke Gefühl, dass TV-Werbung auch zum Umsatz beiträgt. Gibt es eine Möglichkeit herauszufinden, wer Recht hat?

Marketing Mix Modelling sollte der Schlüssel zur Lösung Ihres Dilemmas sein. Mit Hilfe der Modellierung lässt sich herausfinden, wie viel jeder Kanal zum gesetzten KPI beiträgt. Um genauere Ergebnisse zu erhalten, ist es wichtig, dass Ihre Daten Zeiträume abdecken, in denen nur digitale Werbung und keine TV-Werbung geschaltet wurde, sowie Zeiträume mit TV-Werbung und keiner oder nur geringer digitaler Aktivität. Optimalerweise sollten Sie auch Zeiträume ohne jegliche Werbung einbeziehen, um eine Basis für das Modell zu haben.

Durch die Analyse der relativen Leistung von TV-Werbung im Vergleich zu anderen Kanälen und die Berücksichtigung verschiedener kontextbezogener Faktoren ermöglicht das MMM eine solide Schätzung ihres tatsächlichen Beitrags zu Ihrem Ziel-KPI. So können Sie fundierte Entscheidungen über die Zuweisung Ihres Werbebudgets treffen und Ihre Marketingstrategie auf der Grundlage datengestützter Erkenntnisse optimieren.

Ich möchte einen neuen Flight meiner Kampagne durchführen, der der vorherigen Kampagne ähnlich ist, aber ich möchte mit demselben Werbebudget mehr Wirkung erzielen. Kann MMM mir dabei helfen?

Auf jeden Fall, das ist ein perfekter Anwendungsfall für Marketing Mix Modeling. Auf der Grundlage der Ergebnisse des vorherigen Flights können Sie Ihr Budget effektiver umverteilen. Ein weiterer Anwendungsfall ist, wenn Sie einen optimalen Allokationsplan mit einem höheren oder niedrigeren Budget erstellen müssen - und auch das ist mit MMM möglich. Letztendlich kann die Modellierung dabei helfen, den optimalen Anteil jedes Kanals an der Budgetzuweisung zu bestimmen. Auf diese Weise können Sie datengestützte Entscheidungen treffen, die sicherstellen, dass Ihr Budget auf die effizienteste und effektivste Art und Weise zugewiesen wird, was zu einer höheren Investitionsrendite und besseren Ergebnissen für Ihre Marketingkampagnen führt.

Wir planen, nächsten Monat eine Out-of-Home-Kampagne zu starten. Wir haben noch keine Erfahrung mit OOH-Werbung. Können wir MMM nutzen, um das optimale Budget und die erwartete Reichweite abzuschätzen?

Nein, Marketing Mix Modeling wurde entwickelt, um die Wirkung von Werbemitteln zu bewerten, die bereits Teil der Kampagnen des Unternehmens waren. Wenn es keine Daten aus der Vergangenheit gibt, kann der Kanal nicht in die Modellierung einbezogen werden.

Unsere Kampagne begann vor einem Monat. Können wir MMM bereits nutzen, um die Ergebnisse zu bewerten, wenn wir das Budget umverteilen wollen, bevor es zu spät ist?

Selbst wenn Sie eine tägliche Aufschlüsselung vornehmen, reichen 30 Tage nicht aus, um MMM anzuwenden und aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. Entweder muss man sich auf die Ergebnisse früherer Kampagnen stützen oder warten, bis eine ausreichende Menge an Daten zusammengekommen ist. Bei einer wöchentlichen Aufschlüsselung wird beispielsweise empfohlen, mindestens 2 Jahre an Daten zu verwenden - was bedeutet, dass Sie aus Ihren bisherigen Erfahrungen lernen müssen.

Besteht die Möglichkeit, dass die MMM-Ergebnisse zeigen, dass alle Kanäle ineffizient sind und die Werbung keine zusätzlichen Einnahmen bringt?

Es ist nicht sehr wahrscheinlich, dass eine Werbekampagne völlig ineffizient ist, aber dieses Szenario kann nicht völlig ausgeschlossen werden - also ja, es ist möglich. Aber wenn das passiert, muss es einige wirklich offensichtliche Anzeichen und Gründe geben: Sie werden zum Beispiel sehen, dass Ihre Umsätze nicht oder zu langsam wachsen. Es ist auch möglich, dass einige externe Faktoren die Wirkung der Werbung aufheben. Denken Sie zum Beispiel an die armen Fluggesellschaften, die bei Ausbruch der COVID-Pandemie kräftig geworben haben.

Wir sind neu auf dem Markt und wollen unser Werbebudget planen, aber wir haben keine Ideen, welche Kanäle wir nutzen und wie viel Geld wir ausgeben sollen. Kann uns das MMM helfen?

Zu diesem Zeitpunkt nicht. Marketing Mix Modeling stützt sich auf frühere Daten und Ergebnisse und funktioniert nicht von Grund auf. Sie müssen mit einigen Versuchen und Fehlern beginnen. Eine Möglichkeit wäre, von den Erfahrungen der Wettbewerber zu lernen - wenn Sie Zugang zu deren Daten über Ausgaben und Umsätze haben, vielleicht in anonymisierter Form. Je nachdem, welcher Branche Ihr Unternehmen angehört, können Sie vielleicht einen Partner finden, der bereits MMM in dieser Branche betreibt und weiß, welche Kanäle besser oder gar nicht funktionieren.

Wir sind uns nicht sicher, welche Ziel-KPI wir wählen sollen, um unsere Werbemaßnahmen zu optimieren. Kann MMM uns entsprechende Empfehlungen geben?

Nein, der Zweck von Marketing Mix Modeling ist es, eine optimierte Budgetzuweisung zu erstellen, je nachdem, welcher KPI als Ziel ausgewählt wurde. Die Allokation kann drastisch variieren, wenn Sie für verschiedene KPIs modellieren - selbst wenn die Budget- und Reichweitendaten gleich bleiben. Die Wahl des geeigneten Ziel-KPIs sollte auf Ihren Prioritäten, Ihrer Geschäftserfahrung und Ihrem Verständnis des Marktes basieren.

Marketing Mix Modelling ist ein wertvolles Instrument, aber um wirklich davon zu profitieren, ist es wichtig, seine Möglichkeiten und Grenzen zu kennen. Schließlich ist jedes Tool nur für seinen Zweck gut und nur, wenn es richtig angewendet wird.

Der MMM-Prozess basiert auf komplexen Algorithmen des maschinellen Lernens, und daher kann es für Geschäftsleute ohne fundierte mathematische Kenntnisse entmutigend sein, sich allein auf diese Reise zu begeben - und noch entmutigender ist es, tatsächliche Entscheidungen auf der Grundlage der Ergebnisse des MMM zu treffen. Deshalb ist es wichtig, einen erfahrenen Navigator zu haben, der Sie auf diesem Weg begleitet und Ihnen hilft, Ihr eigenes Fachwissen in diesem Bereich aufzubauen.

Wenn Sie in unserem Artikel keine Antwort auf Ihre Frage gefunden haben oder wenn Sie sich immer noch nicht sicher sind, ob Marketing Mix Modeling Ihnen bei der Bewältigung Ihrer Herausforderungen helfen kann, können Sie uns gerne direkt kontaktieren!