Zeitreihen-Uplift-Modell — wie Sie mit regionalen Testszenarien den Erfolg neuer Medienkanäle vorhersagen können

Zeitreihen-Uplift-Modell — wie Sie mit regionalen Testszenarien den Erfolg neuer Medienkanäle vorhersagen können

Bei der Planung von Innovationen im Mediabereich, wie z. B. der Nutzung neuer Channel, fragen sich viele Marketer: "Wird mein Plan aufgehen? und "Wie hoch wird der ROI sein?". Die Investition großer Geldbeträge in Innovationen mag aufregend klingen, aber risikoscheue Marketingvorstände und unsichere Rahmenbedingungen haben viele werbetreibende Unternehmen dazu veranlasst, von drastischen Innovationen Abstand zu nehmen.

Wie können Marketing Innovationen sicher getestet werden, um die Ergebnisse bei einer Skalierung vorhersehen zu können? Wir möchten Ihnen hier einen äußerst nützlichen Ansatz vorstellen, den das data driven Marketing innovativen Vermarktern bieten kann.

Ein Zeitreihen-Uplift-Modell — unter Verwendung regionaler Testszenarien zur Vorhersage des Erfolgs neuer Mediakanäle — kann helfen, von einer innovativen Strategie zu überzeugen.

Dieser Ansatz bietet einen klaren Blick auf die Auswirkungen eines bestimmten Mediums auf Ihre KPIs und somit Ihren Geschäftserfolg und hilft bei der Entscheidung, ob eine Investition in größerem Maßstab erfolgversprechend wäre.

Definition Zeitreihen-Uplift-Modelle (Time Series Uplift Modeling)
Zeitreihen-Uplift-Modelle nutzen die Zeitreihenanalyse, um die Auswirkungen eines neuen Einflussfaktors in Kombination mit einem klassischen Testdesign zu bewerten, indem die vorhergesagten erwarteten Werte mit den tatsächlich beobachteten Werten für ein Testgebiet verglichen werden.

Wie funktionieren Zeitreihen Uplift Modelle?

  1. Zunächst wird die Entwicklung der relevanten KPIs in verschiedenen Regionen analysiert.
  2. Die Ergebnisse dienen dazu, die Basislinie zu definieren, auf der ein Test stattfinden kann: Es werden zwei ähnlich ausgestattete Regionen ausgewählt, in denen sowohl die Mediaaktivität als auch die KPIs gemessen werden können.
  3. Die Kampagne wird ausschließlich in einer der beiden Regionen durchgeführt, wobei die zweite Region als Kontrollgruppe dient.
  4. Am Ende der Laufzeit kann die erwartete Entwicklung ohne Mediaaktivität mit den tatsächlichen Ergebnissen verglichen und die Wirksamkeit des getesteten Kanals berechnet werden.

Die Nutzung dieser Lösung für Tests in kleinerem Maßstab ist sowohl für die Werbetreibenden als auch für den Markt von Vorteil.

  • Sie bietet die Möglichkeit, neue Trends zu testen, ohne das gesamte Mediabudget zu riskieren.
  • Sie liefert Marketern nachgewiesene Ergebnissen, wenn sie intern Innovationen präsentieren.
  • Sie ermöglicht es flexiblen Publishern und Mediavendors, ihre positive Wirkung auf die KPIs nachzuweisen, um die Vielfalt auf dem Markt zu fördern.

Welche Informationen sind erforderlich, damit die Analyse funktioniert?

  • Um ein aussagekräftiges Ergebnis zu erhalten, sollten idealerweise Daten für 1 oder 2 Jahre zur Verfügung stehen. Zumindest sind einige Monate Mediaaktivität erforderlich, um die Korrelation zwischen Werbung und dem Hauptindikator für den Geschäftserfolg herzustellen.
  • Ein KPIs, die kurzfristig greifen und sowohl auf regionaler Ebene als auch über einen bestimmten Zeitraum hinweg genau verfolgt werden können.
  • Zwei ähnliche Regionen in Bezug auf die Geschäftsentwicklung.

Fertig!

Regional Forecast time series uplift modelling MMT

Es sei denn, Sie verfügen nicht über ein internes Datenanalyseteam. In diesem Fall können wir helfen! Wir bei MMT bieten Ihnen ein Time Series Uplift Modeling innerhalb unserer MMT Scope Umgebung an. Der gesamte Prozess, von der Erstellung des Testszenarios bis zur Modellierung und Präsentation der Ergebnisse, wird von unserem erfahrenen Data Intelligence Team beratend begleitet und umgesetzt.

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