Was ist Marketing Mix Modelling? MMM Basics leicht erklärt

Fragen Sie sich, wie Sie die Wirksamkeit Ihrer Marketingausgaben maximieren können? Mit Marketing Mix Modelling (MMM) können Sie wertvolle Erkenntnisse darüber gewinnen, welche Kanäle und Werbekampagnen für Ihre Marke am besten funktionieren, so dass Sie bei der Budgetallokation smarte, datengestützte Entscheidungen treffen können. Und es gibt noch mehr Vorteile. Lassen Sie uns durchstarten!

Inhalt

• Was ist Marketing Mix Modeling (MMM)?

• Warum sollten Marketer Marketing Mix Models einsetzen?

• Was sind die Grenzen des Marketing Mix Modelling?

• Wie wird ein Marketing Mix Modell aufgebaut?

Was ist Marketing Mix Modeling (MMM)?

Marketing Mix Modeling (MMM) ist ein leistungsstarkes Instrument zur Messung und Analyse der Wirksamkeit von Marketingaktivitäten. Es hilft Unternehmen zu verstehen, wie sich ihre Marketinginvestitionen auf ihre Ziel-KPIs auswirken, zu ermitteln, welche Marketingaktivitäten am effektivsten sind, und zukünftige Leistungen genau vorherzusagen. Das MMM ermöglicht es Marketingfachleuten, ihren Marketing-Mix zu optimieren, um eine maximale Rendite aus ihren Marketinginvestitionen zu erzielen.

Marketing Mix Modelle (MMM) basieren auf einer datengetriebenen, statistischen Analysetechnik. Data Scientists entwickeln fortschrittliche multivariate statistische Modelle, z. B. Bayesian Modelle, die den Beitrag zahlreicher Faktoren zu den Ziel-KPIs analysieren.

Um es einfach auszudrücken: Marketing Mix Modelling ist ein unverzichtbares Instrument für Marketingfachleute, die das Beste aus ihren Kampagnen herausholen wollen. Es hilft dabei, besser zu verstehen, wie verschiedene Elemente der Marketingstrategie wie Werbung, Social Media und Promotions mit externen Faktoren, z. B. Wetter, Saisonalität oder Aktivitäten der Konkurrenz, zusammenwirken.

Durch die Messung der Auswirkungen der einzelnen Marketingaktivitäten auf den ROI können Unternehmen intelligentere Entscheidungen darüber treffen, in welche Marketingaktivitäten sie investieren und welche sie streichen bzw. zurückfahren sollten. Ziel ist es, die Auswirkungen künftiger Kampagnen zu prognostizieren, Marketingbudgets neu zuzuweisen und den Media-Mix und die Werbetaktiken zu optimieren, um die angestrebten KPI, z. B. Umsatz oder Gewinn, zu maximieren.

Welche Verfahren werden im Rahmen des MMM eingesetzt?

Lineares Regressionsmodell

Das Lineare Regressionsmodell ist die einfachste Analyseform für das Marketing Mix Modelling. Es hilft, die Beziehung zwischen zwei Variablen zu untersuchen – zum Beispiel, wie sich der Umsatz (abhängige Variable) in Abhängigkeit von den Marketingausgaben (unabhängige Variable) verändert.

Unabhängige Variablen sind Faktoren wie die Höhe der Marketingausgaben, die als Einflussgröße betrachtet werden. Abhängige Variablen sind die Ergebnisse, die durch diese Einflussgrößen beeinflusst werden, wie z.B. der Umsatz.

Das Modell beschreibt die Beziehung zwischen den Variablen, indem eine gerade Linie durch die Datenpunkte gelegt wird. Diese Linie verdeutlicht den Zusammenhang zwischen der unabhängigen Variable und der abhängigen Variable . Eine steil ansteigende Linie deutet darauf hin, dass höhere Marketingausgaben tendenziell zu einem höheren Umsatz führen. Eine flach verlaufende Linie hingegen zeigt, dass die Marketingausgaben nur einen geringen Einfluss auf den Umsatz haben.

Das Lineare Regressionsmodell eignet sich besonders gut, um den direkten Einfluss einer einzelnen Marketingmaßnahme auf ein Geschäftsergebnis zu analysieren. Es ist besonders nützlich in Szenarien, in denen ein linearer Zusammenhang zwischen den Variablen erwartet wird.

Multiples Regressionsmodell

Das Multiple Regressionsmodell erweitert den Ansatz der linearen Regression, indem es den Einfluss mehrerer unabhängiger Variablen gleichzeitig auf eine oder mehrere abhängige Variablen analysiert. Dadurch wird es möglich, den kombinierten Effekt verschiedener Marketingaktivitäten wie TV-Werbung, digitale Kampagnen oder Promotionen auf den Umsatz oder andere KPIs zu verstehen. Dieses Modell bietet einen umfassenderen Überblick über den Marketing-Mix und eignet sich besonders für komplexere Szenarien, in denen mehrere Faktoren das Ergebnis beeinflussen.

Bayesian Modell

Das Bayesian Modell bezieht Vorwissen oder Annahmen in die Analyse ein und aktualisiert diese, sobald neue Daten verfügbar werden. Dies verleiht dem Modell besondere Stärke im Umgang mit Unsicherheit und Variabilität in den Marketingdaten. Diese Methode ermöglicht eine flexiblere und dynamischere Modellierung, insbesondere wenn die verfügbaren Daten spärlich oder unsicher sind. Das Modell eignet sich ideal, wenn bereits Vorwissen in die Modellierung einfließen kann oder wenn komplexe und unsichere Umgebungen vorliegen, in denen traditionelle Methoden möglicherweise an ihre Grenzen stoßen.

Hierarchisches Modell

Das Hierarchische Modell, auch bekannt als Mehr-Ebenen-Modell, analysiert Daten, die auf verschiedenen Ebenen strukturiert sind, wie z.B. Regionen, Filialen oder Kundensegmente. Es berücksichtigt Variationen auf jeder dieser Ebenen, wodurch detaillierte und segmentierte Einblicke möglich werden. Dieses Modell ist besonders nützlich für Unternehmen, die die Auswirkungen von Marketingmaßnahmen in unterschiedlichen Märkten oder Segmenten verstehen möchten und wie sich diese auf verschiedenen Ebenen unterscheiden und miteinander interagieren.

Welche Ziel-KPIs können mit MMM optimiert werden?

Marketing Mix Modeling ermöglicht die Optimierung einer Vielzahl von Key Performance Indicators (KPIs), die direkt mit der Effektivität von Marketingmaßnahmen in Verbindung stehen. Durch die Analyse und Anpassung dieser KPIs können Unternehmen ihre Marketingstrategien präzise ausrichten und bessere Geschäftsergebnisse erzielen.

• Umsatz
• Conversions
• Transactions
• App Installationen oder Downloads
• Registrierungen
• Leads
• Customer Lifetime Value
• Brand Awareness
• ROI (Return of Investment)
  
• Customer Acquisition Cost 

Warum sollten Marketer Marketing Mix Models einsetzen?

Marketing Mix Modelling ist ein unverzichtbares Werkzeug für Marketer, die datengestützte Entscheidungen auf der Grundlage wertvoller Erkenntnisse treffen möchten, um ihre Marketingstrategie zu optimieren und optimale Ergebnisse zu erzielen.

Mit einer MMM-Lösung können die effektivsten Kanäle identifiziert werden, die zu Umsatz, ROI oder anderen Ziel-KPIs beitragen. So können Marketingspezialisten bessere Entscheidungen über die Allokation von Mediabudgets treffen und ihren Marketing-Mix optimieren.

Mit dieser Technologie können Marketer ein klares Verständnis für die Wirksamkeit ihrer Werbemaßnahmen gewinnen. Die gelieferten Erkenntnisse können bei der Entwicklung neuer oder der Optimierung bestehender Kampagnen gewinnbringend eingesetzt werden. Darüber hinaus können Marketing Mix Modelle auch die kurz- und langfristigen Auswirkungen von Werbung messen.

Außerdem helfen MMM dabei die Auswirkungen externer Faktoren wie das makro- und mikroökonomische Umfeld, den Wettbewerb und die Saisonalität auf die Ziel-KPI zu verstehen.

Welche Vorteile bietet ein Marketing Mix Modelling

• Sie entwickeln ein Verständnis dafür, welche Einflussfaktoren ihre Ziel-KPI beeinflussen
• Sie können Marketing Budgets effizient allokieren
• Sie können aktuelle und zukünftige Marketingkampagnen optimieren

Was sind die Grenzen des Marketing Mix Modelling?

MMM ist zwar ein äußerst nützliches Instrument für Werbetreibende, hat aber auch einige Limitationen.

Erstens hängt die Genauigkeit der Ergebnisse stark von der Datenqualität und Vollständigkeit des verwendeten Datensatzes ab. Wenn die Daten ungenau oder unvollständig sind, kann das Ergebnis der Analyse verzerrt sein. Auch die Länge der Datenzeitreihe ist wichtig. Um ein hochwertiges Modell zu erhalten, reichen die Daten der letzten Monate nicht aus. Je nach Modell sollten durchschnittlich drei Jahre an Daten ausreichend sein.

Es ist auch wichtig, alle/die meisten relevanten Faktoren zu berücksichtigen. Wenn wir z. B. den Verkauf von Speiseeis modellieren und das Wetter nicht berücksichtigen, wird die Genauigkeit des Modells gering sein.

Außerdem ist die Modellierung nur so gut wie die für die Analyse verwendete Software und die Algorithmen. Wenn diese nicht regelmäßig mit neuen Techniken aktualisiert werden, können Marketer im Vergleich zu Modellen die fortschrittlichere Methoden wie maschinelles Lernen oder die Verwendung von Bayesian Modellen verwenden, eine unterdurchschnittliche Leistung feststellen.

Wie wird ein Marketing Mix Modell aufgebaut?

Schritt 1 - Ziele definieren: Der erste Schritt der Marketing Mix Modellierung besteht darin, die für Ihr Unternehmen relevanten Ziele zu definieren. Sie sollten sich überlegen, wie der Erfolg in Bezug auf Rentabilität und Umsatz aussehen soll.

Schritt 2 - Daten sammeln: Bevor Sie mit der Modellierung beginnen, müssen Sie genügend Daten sammeln, um die Ergebnisse genau messen zu können. Diese Daten sollten Verkaufszahlen, Aktivitäten der Wettbewerber, Mediavariablen (sowohl Kontakte, z. B. Reichweite, Impressionen als auch Kosten/Ausgaben), Werbeaktionen und externe Faktoren wie z. B. Wetter, Inflationsrate und Feiertage umfassen. Anhand dieser Daten können Sie Trends erkennen und Erkenntnisse über Ihre eigene Unternehmensleistung gewinnen.

Schritt 3 - Daten analysieren: Nun ist es an der Zeit, alle zuvor gesammelten Daten zu analysieren. Dieser Prozess umfasst in der Regel die Durchführung verschiedener Regressionsalgorithmen wie einfache lineare Modelle oder multiple Regressionen, um die Auswirkungen der einzelnen Komponenten des Marketing-Mix auf den Umsatz oder die Rentabilität in bestimmten Märkten oder Regionen zu isolieren.

Schritt 4 - Auswirkungen der Aktivitäten prüfen: Anhand der Analyseergebnisse können Sie nun verschiedene Hypothesen in Bezug auf Ihre Kampagnen testen, ohne tatsächliche Änderungen vornehmen zu müssen. Dieser Prozess hilft dabei festzustellen, welche Aktivitäten effektiv sind und welche nicht, so dass Sie Ihre Budgetallokation noch weiter optimieren können, um die Effektivität und den ROI über alle Kanäle hinweg zu maximieren.

Schritt 5 - Erkenntnisse generieren: Mit Marketing Mix Modeling können Marketingspezialisten Erkenntnisse darüber gewinnen, wie sie ihre Aktivitäten optimieren können, um mehr Leads zu generieren oder die Conversionsrate bei niedrigeren Kosten pro Akquisition (CPA) zu erhöhen.

Schritt 6 - Strategien überwachen und anpassen: Nach der Analyse der Auswirkungen einzelner Faktoren auf den Ziel-KPI ist es wichtig, die Leistung der Kampagnen im Vergleich zu den entsprechenden Zielen und Kennzahlen regelmäßig zu monitoren, damit Sie wissen, ob Ihre Strategien die gewünschten Ergebnisse erzielen oder aufgrund veränderter Bedingungen angepasst werden müssen.

Schritt 7 - Ziele neu bewerten: Sobald die Ergebnisse dieser Strategien über einen bestimmten Zeitraum verfolgt wurden, sollten die ursprünglichen Ziele auf der Grundlage der jüngsten Leistungskennzahlen neu bewertet werden, damit genaue Prognosen der Marketing-Rendite und der Wachstumsmöglichkeiten für die Zukunft erstellt werden können, um Führungskräfte und Stakeholder im Entscheidungsprozess zu unterstützen.

Was sind häufige Fragen zum Marketing Mix Modelling?

Historische Daten zu den Ziel-KPIs werden in Verbindung mit den relevanten Einflussfaktoren zu einem Modelling-Datensatz kombiniert. Jeder Eintrag in dem Datensatz entspricht einem Experiment mit Messwerten zu den Ziel-KPIs und den Einflussfaktoren (Je granularer die Daten vorliegen, desto mehr Experimente enthält der Datensatz, desto verlässlicher erlernt der Algorithmus die Wirkungszusammenhänge. Variablen werden analysiert.) Auf Basis des Datensatz werden mathematische Modelle trainiert, die die Wirkungszusammenhänge erlernen.

Ein Marketing-Mix-Modell (MMM) quantifiziert die Auswirkungen von Marketing-Aktivitäten auf KPIs wie Umsatz oder Marktanteil und optimiert die Budgetverteilung. Es analysiert Grenznutzenkurven, um zu zeigen, ab wann zusätzliche Ausgaben in einem Kanal weniger effektiv sind. Zudem berechnet es den ROI pro Kanal und hilft, die effizientesten ausfindig zu machen. Das MMM gibt Empfehlungen zur optimalen Budgetnutzung und simuliert verschiedene Budgetszenarien, um Umsatz und Gewinn zu maximieren. Es bietet datenbasierte Einblicke für zukünftige Kampagnen und Budgetentscheidungen.

Updates sind wertvoll, weil dadurch festgestellt werden kann, ob getroffene Maßnahmen zu einer höheren Media-Effizienz geführt haben oder nicht. Als Standard empfiehlt es sich mit quartalsweisen Updates zu starten. Je nach Marke, Geschäftsmodell und Datenlage kann es aber durchaus sinnvoll sein, die Modelle häufiger zu aktualisieren (z.B. monatlich, wöchentlich).

Es werden historische Daten für jede Woche mindestens zwei Jahre rückwirkend benötigt. Es werden dabei Daten für mindestens eine Ziel KPI benötigt und zu den relevanten Einflussfaktoren, insbesondere natürlich zu den Mediaaktivitäten, aber z.B. auch Vertriebsaktivitäten (Rabatte, Aktionen). Je nach Marke, Geschäftsmodell und auch Ziel KPI können sich die relevanten Einflussfaktoren stark voneinander entscheiden. Darüber hinaus gilt umso detaillierter Daten vorliegen, um so verlässlicher und wertvoller werden die darauf trainierten Modelle. Es ist z.B. besser, wenn die Daten je Tag vorliegen und nicht je Woche. Noch besser ist es, wenn die Daten z.B. je Tag und Bundesland vorliegen.

Die Kosten variieren je Umfang eines MMM-Projekts. Ein entscheidender Treiber ist meistens für viele verschiedene Marken und Länder modelliert werden soll. Als Faustregel kann man bei einem MMM-Projekt mit quartalsweisen Updates das für eine Marke und ein Land durchgeführt werden soll mit einem Preis von ca. 25-50T€ pro Jahr rechnen.

Letztlich können viele Branchen, die Mediaausgaben über mehrere Kanäle haben, MMMs effektiv zur Optimierung ihres Marketingansatzes nutzen. Jedoch steigt der Nutzen mit zunehmender Komplexität, also je mehr Budget, Kanäle oder Märkte involviert sind.

Hier finden Sie weitere Informationen zu: Die am häufigsten gestellten Fragen zum Marketing Mix Modelling.

Fazit

Marketing Mix Modelling ist ein leistungsfähiges Instrument zur Messung der Performance von Marketingaktivitäten. Mit der richtigen Modellen können Marketingexperten wertvolle Erkenntnisse über ihre Werbekampagnen gewinnen und auf der Grundlage der Daten fundierte Entscheidungen treffen. Die potenzielle Wirkung der Marketing Mix Modellierung ist enorm, und sie ist ein unverzichtbares Instrument für jeden Werbetreibenden, der den Wert seiner Marketingkampagnen maximieren möchte.