Nutzung von Modellings zur effizienten Kampagnenplanung

Nutzung von Modellings zur effizienten Kampagnenplanung

Wie erzielt eine Kampagne eine möglichst hohe Wirkung? Wie sollte das Marketingbudget auf verschiedene Kanäle und über einen geplanten Zeitraum verteilt werden? Vor diesen Herausforderungen stehen Marketingmanager und Mediaplaner regelmäßig, um Zielstellungen wie Markenaufbau, Erzielung von Aufmerksamkeit für bestimmte (Werbe-) Inhalte oder Abverkäufe zu erreichen.

Wie können Media Mix Modellings bei der Kampagnenplanung helfen?

Dem Zugrunde liegt die Frage: Wie kann der Effekt von Marketing abgeschätzt und direkt in die Kampagnenplanung integriert werden? Einen Lösungsansatz bieten Media Mix Modellings oder Sales Modellings. 

Was sind Media Mix Modellings?
Media Mix Modellings sind statistische Modelle, die einen Zusammenhang zwischen der eingesetzten Medialeistung und einer Zielkennzahl herstellen. Marketer können Media Mix Modellings nutzen, um die Auswirkungen ihrer Marketing- und Werbekampagnen zu messen und festzustellen, wie verschiedene Elemente zu ihrem Ziel beitragen. Die aus der Modellierung des Medienmix gewonnenen Erkenntnisse ermöglichen es Marketern, ihre Kampagnen auf der Grundlage einer Vielzahl von Faktoren zu optimieren.


Genutzt werden für ein solches Modelling Vergangenheitsdaten zu der gewünschten Zielkennzahl und den möglichen Einflussfaktoren, wobei die Daten für die interessierende Marke, eine vergleichbare Marke oder verschiedene Wettbewerbsmarken in das Modell einfließen können. Zunächst wird der Zeitverlauf der verfügbaren Daten deskriptiv mit dem Ziel betrachtet, den Zusammenhang zwischen Media und der Zielkennzahl aufzuzeigen. Zu unterscheiden ist dabei beispielsweise, ob es sich um eine Traditionsmarke oder eine neue im Aufbau befindliche Marke handelt. Auf dieser Basis werden die relevanten Einflussfaktoren definiert. Wichtig ist, dass langfristige Trends oder saisonale Einflüsse Berücksichtigung finden. Während Media Mix Modellings den Zusammenhang zwischen Medialeistung wie Kontaktanzahl, Gross Rating Point, Impressions, Budget und Markenentwicklung zum Beispiel Werbe- oder Markenbekanntheit darstellen, beschreiben Sales Modellings den Einfluss von Faktoren wie Preis, Promotion, Distribution und Medialeistung auf den Absatz.

Mercury Media Technology_Media Mix Modelling_Zeitverlauf

Abbildung 1

Mittels eines statistischen Schätzverfahrens wird der Einfluss der verschiedenen Faktoren auf die Zielkennzahl quantifiziert. Durch die beschreibenden Faktoren lässt sich deren Verlauf im betrachteten Zeitraum erklären (Abbildung 1). Somit lässt sich bewerten, wie sich eine gewisse Medialeistung beispielsweise auf die Werbewahrnehmung einer Marke oder auf den Absatz auswirkt. Es lässt sich abschätzen, wie stark der Anstieg für eine gegebene Medialeistung ist. Diese Einschätzung der Effektstärke von Media stellt die Basis dar, um eine Budgetverteilung über verschiedene Mediakanäle mit möglichst hoher Werbewirkung oder eine Werbedruckableitung, das heißt die Verteilung der Medialeistung über die Kampagnenwochen, vorzunehmen. Somit stellen Modellings Analyseverfahren dar, die nicht nur Insights zur Wirksamkeit von Media generieren, sondern im Planungsprozess einer Kampagne wertvolle Unterstützung liefern.

Mercury Media Technology_Media Mix Modellings_Media Share

Abbildung 2

Wie hilft MMT Kunden mit Modellings?

Bei MMT erstellt das Data-Analytics-Team regelmäßig Modellings als Ausgangspunkt für die Mediaplanung unterschiedlicher Kunden. Basierend auf der Effektstärke der einbezogenen Kanäle werden zunächst verschiedene Szenarien für die Budgetverteilung entwickelt. Die Kanäle werden dabei derart kombiniert, dass die resultierende Verteilung bei einem gegebenen Budget die Wirksamkeit der Kampagne maximiert (Abbildung 2). 

Mercury Media Technology_Media Mix Modellings_Kampagnenplanung_1

Abbildung 3

Anschließend erfolgt die Planung des Werbedrucks im Kampagnenzeitraum. Das bestehende Modelling wird genutzt, um den Effekt der eingesetzten Medialeistung pro Woche auf die Zielvariable zu prognostizieren. Somit kann die Verteilung über die Kampagnenwochen gefunden werden, welche den gewünschten Werbedruck erzielt (Abbildungen 3 & 4).

Mercury Media Technology_Media Mix Modellings_Kampagnenplanung_2

Abbildung 4

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