Die regelrechte Medienkanalexplosion der vergangenen Jahre hat dazu geführt, dass das Wissen um Werbewirkung und Effektivität der unterschiedlichen Kanäle im Hinblick auf Kosten-/ Nutzenverhältnisse zunehmend zum Wettbewerbsvorteil geworden ist. Dabei geht es insbesondere um das Wirken in medialen Brüchen entlang der Customer Journey und damit verbunden um die alles entscheidende Frage, wie das zur Verfügung stehende Mediabudget optimalerweise auf die unterschiedlichen Medienkanäle zu verteilen ist, um eine größtmögliche Wirkung zu erzielen. Zudem beschleunigen ein hoher Kostendruck (z. B. im Bereich Print durch steigende Papierpreise und Mindestlöhne) sowie schrumpfende Werbeelastizitäten im Laufe der Zeit die Notwendigkeit eines geschärften Blicks auf die Wirkungsmechanismen – hier setzt die Marketing-Mix-Modellierung an. Die Marketing-Mix-Modellierung (MMM) ist eine datenbasierte statistische Analyse, die den inkrementellen Einfluss von Marketing- und Nicht-Marketing-Aktivitäten auf einen vordefinierten KPI (wie z. B. Umsatz oder Websitebesuche) messbar macht. Es handelt sich um ein holistisches Modell, das hilft, zu verstehen, wie ein Marketingbudget auf verschiedene Kanäle, Produkte und Regionen verteilt werden sollte, und das helfen kann, die Auswirkungen zukünftiger Ereignisse oder Kampagnen vorherzusagen.
MMMs existieren seit vielen Jahren und bieten einige entscheidende Vorteile:
1. Ganzheitlichkeit:
MMM ist die etablierte Messlösung für ganzheitliche, kanalübergreifende Absatzmessung. Es misst die Verkaufsergebnisse für alle Marketingkanäle in einer Analyse. MMM berücksichtigt die Auswirkungen von Marketingaktivitäten (online und offline) und Nicht-Marketingaktivitäten (wie Preis, Promotion, Saisonalität und Distribution) auf die Ergebnisse.
2. Flexibilität:
MMM ist ein flexibles Modell, das je nach Geschäftsart (z. B. Spiele, Digital Native, reiner E-Commerce, etc.) und
Geschäfts-KPIs (z. B. Umsatz, verkaufte Einheiten, Website-Aktivität, etc.) angepasst werden kann.
3. Datenschutzfreundlichkeit und Robustheit:
Eine der Hauptstärken von MMM ist die Überwindung von Signalverlusten. Andere Modelle wie Multi-Touch-Attribution sind stark von Online-Signalen abhängig, während MMM keine Daten auf Nutzerebene benötigt und stattdessen auf aggregierten Daten (z. B. auf Kampagnenebene) basiert.
Was ist OPTIMEDIA?
Die von IFH MEDIA ANALYTICS angebotene Lösung „OPTIMEDIA“ basiert im Kern auf einem Marketing-Mix-Modellierungsansatz. Dabei werden verschiedene Techniken des Machine Learnings verwendet, um die Effizienz und Effektivität von Medienkanälen zu definieren und Anzeigenraten und Sättigungskurven zu untersuchen. Die eingesetzte Software wurde für granulare Datensätze mit vielen unabhängigen Variablen entwickelt und eignet sich daher besonders für digitale und Direct-Response-Werbende mit umfangreichen Datenquellen. Subjektive Verzerrungen im Modellierungsprozess werden dadurch verringert und intuitive Modellvergleiche über automatisch generierte Modell-One-Pager ermöglicht.
Der eigentliche Mehrwert von OPTIMEDIA in Abgrenzung zu anderen Lösungen zeigt sich über das Zusammenwirken von Wissenschaft und Praxis unter dem Dach des Instituts für Handelsforschung (IFH KÖLN) – dazu gehört:
- Die exklusive Verfügbarkeit von regionalen Branchen und Wettbewerbsdaten, die in das Modell einfließen.
- Methodische und erfahrene Expertise in der Herangehensweise und im Umgang mit großen Datenmengen,
sowie in der Analyse und Modellkalibrierung. - Praxisrelevante Interpretation der Ergebnisse zur Ableitung von Handlungsempfehlungen.
Dabei gilt:
Je umfangreicher und genauer die Datensammlung ist, desto valider ist das Ergebnis. Damit dies gelingt, sind ebenfalls
- ein gutes Projektmanagement,
- Unterstützung im Rahmen der Datenaufbereitung oder auch bei erforderlicher Ergänzung der Daten,
- sowie ein beratendes Umfeld in einem weit verzweigten Netzwerk des IFH KÖLN
weitere entscheidende Erfolgsfaktoren für das Gelingen und die Validität derartiger Datenprojekte!
Im Ergebnis entstehen datenbasiert abgeleitete Handlungsempfehlungen, die valide Erkenntnisse liefern zu Fragestellungen wie beispielsweise:
- Wie verteile ich das Werbebudget bestenfalls auf die unterschiedlichen Kanäle?
- Welches Werbebudget ist erforderlich, um ein bestimmtes Umsatzziel zu erreichen?
- Oder, wie stehen meine Ausgaben für einen Werbekanal im Verhältnis zu dessen Effektivität?
