Im Marketing-Mix werden die einzelnen Marketing-Instrumente koordiniert und aufeinander abgestimmt. Dabei stellt sich immer dieselbe Frage: Wie wirken die einzelnen Marketing-Instrumente/Aktivitäten? Diese Antwort kann das Marketing Mix Modelling liefern.
Beim Marketing Mix Modelling werden mit statistischen Analysen wie beispielsweise mit multivariaten Regressionen der Einfluss von den einzelnen Faktoren des Marketing Mixes herausgehoben. Die Modelle zeigen auf, welche Werbung auf welchen Kanälen und mit welchem Budget die beste Wirkung erzielt.
Um die Wirkung zu messen, muss als erstes ein messbares Ziel bzw. eine Konversion festgelegt werden. Dies wird idealerweise in der Kampagnenplanung gemacht und die Kampagne konsequent darauf ausgerichtet. Eine Konversion kann zum Beispiel der Verkauf eines Produktes (Umsatz oder Stückzahl), ein Webseitenbesuch, eine Kontaktaufnahme, die Probefahrt eines Autos und/oder auch eine Veränderung in den klassischen Werbe-KPIs sein, wie beispielsweise Image oder Werbeerinnerung.
Bereits während oder spätestens nach der Durchführung der Kampagne geht es an die Auswertung. Zuerst müssen die relevanten Daten zusammengetragen werden. Diese bestehen aus Analytics Daten der Onlinemassnahmen, Kontaktzahlen von Offline-Medien sowie die Preise der jeweiligen Massnahmen. Je detaillierter die Daten sind, desto genauer ist die Auswertung. Diese Daten können nun mit weiteren Einflussfaktoren angereichert werden, wie Wetterdaten, Konkurrenz-Werbedaten oder Corona-Daten.
Alle diese Daten und Einflussfaktoren fliessen in die Modelle ein. Diese berechnen den Einfluss der einzelnen Kampagnen oder Kanäle auf die definierten KPIs, beispielsweise auf das Verkaufsergebnis. Dafür wird in einem ersten Schritt eine «Baseline» berechnet, die aus den Verkäufen besteht, die auch ohne die Marketing-Aktivitäten getätigt worden wären. Die Differenz ergibt dann den Kampagneneffekt.
Spannend ist nun aber die Frage, welches Element der Kampagne die Konversionen wie stark getriggert hat. Hierfür gibt es sehr viele verschiedene Methoden. Die Modelle von Signifikant arbeiten mit den Schwankungen im Mediamix über den Kampagnenzeitraum auf der einen Seite und dem unterschiedlich hohen Kampagneneffekt über die Zeit auf der anderen Seite. Aus diesen Informationen können die Algorithmen den Effekt der einzelnen Kanäle und Werbeträger ermitteln – dies immer unter Berücksichtigung aller zusätzlichen Einflussfaktoren ausserhalb der Kampagne, sofern dafür Daten vorliegen.
Intelligente Algorithmen sind eine Grundvoraussetzung für ein verlässliches Marketing Mix Modelling. Das Ganze fängt aber schon viel früher an. Eine möglichst saubere Datengrundlage ist das A und O. Dies beginnt damit, dass man sicherstellt, dass alle relevanten Informationen in die Modelle einfliessen und geht so weit, dass man Daten von ungenügender Qualität durch entsprechendes Data Cleaning und wo nötig mittels Anreicherung von zusätzlichen Informationen verbessert. Am Ende braucht es zudem immer eine umfassende Plausibilitätsprüfung. Unsere Erfahrung zeigt, dass all diese teils sehr aufwendigen Arbeiten durch Automatisierungen bzw. klar definierte Prozesse auf ein sehr überschaubares Mass reduziert werden können. Sinnvoll ist auch eine Verifizierung der Resultate durch weitere Analysen von ähnlichen Kampagnen oder nachfolgenden Flights.
Beachtet man diese Punkte hat man am Ende verlässliche Resultate und wichtige Learnings, dank denen sich die Effizienz künftiger Kampagnen deutlich steigern lässt.
Wenn Sie Interesse am Marketing Mix Modelling haben, beraten wir Sie gerne.
