Marketing Mix Modeling: Was es ist und warum MMM die Zukunft gehört

Führungskräfte haben schon immer von einer "Single Source of Truth" geträumt, um die Marketingleistung zu messen und die Verschwendung von Werbebudgets zu vermeiden. Dann kam der Weckruf mit iOS14, als Apple es den Nutzern ermöglichte, das Tracking zu deaktivieren. In der Post-iOS14-Ära geht es bei der Marketing-Attribution um die Kombination von Methoden zur Kalibrierung deines Geschäftsmodells, damit du weißt, welche Hebel die Leistung steigern und Wachstumsziele erreichbar machen (Return on Investment).

In diesem Artikel teile ich das Wissen und die Erfahrungen aus meinem Marketing Mix-Modeling-as-a-Service Angebot.

Inhaltsverzeichnis

Was ist Marketing Mix Modeling?

Warum Marketing Mix Modeling?

Und was ist mit Google Analytics 4?

Die Schwierigkeiten von Marketing Mix Modelling

Welche Möglichkeiten zur Umsetzung gibt es?

Das können die neuen MMM-SaaS-Lösungen

Nachteile von Lightweight MMM und Robyn MMM

Hybride Attribution und Triangulation als Wege in die Zukunft

Häufige Fragen zu Marketing Mix Modeling

Was ist Marketing Mix Modeling?

Marketing-Mix-Modellierung (MMM) ermöglicht es, die Ergebnisse deiner Marketing- und Werbekampagnen zu messen und auf Basis ökonometrischer Modelle deiner historischen Daten zu bestimmen, wie verschiedene Kanäle zu deinem Ziel (z. B. Umsatz) beitragen.

Marketing Mix Modellierung ist ein etablierter Ansatz, der lange vor dem digitalen Marketing von Medienhäusern angewandt und optimiert wurde. Dies jedoch, du ahnst es schon, in manueller, zeitaufwendiger und damit kostenintensiver Handarbeit. Auch heutzutage sind es meistens noch Agenturen, die über lange Zeiträume Daten sammeln und in Modelle überführen.

Dabei werden die Geschäftskennzahlen aufgeschlüsselt, um zwischen den Beiträgen von Marketing- und Werbeaktivitäten (inkrementelle Faktoren) und anderen Faktoren (Basisfaktoren) zu unterscheiden. Diese Faktoren, die den Marketing-Mix beeinflussen, können wie folgt definiert werden:

• Inkrementelle Faktoren: Geschäftsergebnisse, die durch Marketingaktivitäten wie TV- und Printanzeigen, digitale Ausgaben, Preisnachlässe, Werbeaktionen usw. erzielt werden.
  
  
• Basis-Treiber: Das Basisergebnis wird ohne jegliche Werbung erzielt. Es ist auf den über Jahre hinweg aufgebauten Markenwert zurückzuführen. Basisergebnisse sind in der Regel fest, es sei denn, es gibt wirtschaftliche oder umweltbedingte Veränderungen. Auch Saisonalität und andere nicht marktbezogene Faktoren wie BIP, Wachstumsrate, Verbraucherstimmung können hierunter subsumiert werden.
  
  
• Andere Treiber: Sie sind eine Unterkomponente der Basisfaktoren und werden als der Markenwert gemessen, der sich über einen bestimmten Zeitraum aufgrund der langfristigen Auswirkungen von Marketingaktivitäten angesammelt hat.

Die statistische Analyse im Rahmen der Media-Mix-Modellierung verwendet eine multi-lineare Regression, um die Beziehung zwischen der abhängigen Variable, z. B. dem Umsatz oder dem Engagement, und den unabhängigen Variablen, z. B. den Werbeausgaben in den verschiedenen Kanälen, zu bestimmen.

Für Unternehmen, die Marketing Mix Modelling einsetzen, ist es wichtig, bei der Auswahl der Daten, die sie messen möchten, und der Daten, die sie messen können, kritisch zu sein. Die Datenqualität darf nicht vernachlässigt werden, daher müssen Unternehmen Zeit für die Aggregation und Bereinigung von Daten aus internen Datenbanken, Drittquellen oder beidem aufwenden. Media-Mix-Modelle verwenden oft Daten aus zwei bis drei Jahren, die es erlauben, Faktoren wie Saisonalität zu berücksichtigen.

Warum Marketing Mix Modeling?

Ein Bild spricht mehr als tausend Worte:

(Grafik von Sellforte.)

Marketing Mix Modeling ermöglicht daher folgendes:

Marketing Mix Modellierung erlaubt dir also eine höhere Genauigkeit bei der Budgetzuteilung. Die präzisen Daten-Analysen, die du mit MMM durchführen kannst, helfen dir, das Budget optimal zu nutzen und ineffiziente Marketingstrategien zu erkennen.

Für weitere Einblicke in die Bedeutung und Vorteile des Einsatzes von Marketingtechnologien, besuche auch unseren Artikel über die Reise von Rügenwalder Mühle zu pflanzlichen Proteinen.

Doch nur ein knappes Viertel aller Werbetreibenden nutzt Marketing Mix Modelling, nach einer Umfrage der DMA:

Und was ist mit Google Analytics 4?

Google Analytics 4 (GA4) ist die neueste Version der Google-Analysetools, die Event-Tracking anstelle von Sitzungsdaten verwendet. Während GA4 fortschrittliche Analysemöglichkeiten bietet, einschließlich maschinellen Lernens, ist es nicht in der Lage, Marketing-Kanäle in der Tiefe zu analysieren, die MMM ermöglicht. GA4 bietet tiefere Einblicke auf der Benutzer- und Ereignisebene, während MMM die Auswirkung von Marketingmaßnahmen auf Gesamtumsätze und -gewinne berücksichtigt.

GA4 kann wertvolle Daten für MMM liefern, aber für umfassende Analysen und Budgetzuteilungen sind umfassendere MMM-Modelle erforderlich. Weitere Informationen zu den Herausforderungen und Möglichkeiten von Geo-Lift-Tests in der Marketingstrategie findest du in unserem Artikel Verständnis von Geo-Lift-Tests.

Die Schwierigkeiten von Marketing Mix Modelling

Marketing Mix Modeling steht nicht ohne Herausforderungen da:

• Komplexität der Modelle: Die Erstellung und Interpretation der Modelle kann komplex und zeitaufwendig sein. Die statistischen Methoden erfordern Expertenwissen.
• Datenqualität und -verfügbarkeit: Die Effektivität von MMM hängt stark von der Qualität und Konsistenz der Daten ab. Daten müssen aus verschiedenen Quellen aggregiert und bereinigt werden.
• Langfristigkeit: MMM benötigt historische Daten, um fundierte Prognosen zu erstellen, was bedeutet, dass es für schnelllebige Märkte schwieriger sein kann, aktuelle Trends abzubilden.
• Integration in bestehende Systeme: Die Integration von MMM in bestehende Marketing- und Geschäftssysteme kann Herausforderungen darstellen.

Welche Möglichkeiten zur Umsetzung gibt es?

Es gibt mehrere Möglichkeiten, wie Unternehmen Marketing Mix Modellierung umsetzen können:

• In-House-Entwicklung: Unternehmen können ein eigenes Team aufbauen, um MMM zu entwickeln und zu betreiben. Dies kann jedoch hohe Kosten und eine lange Entwicklungszeit erfordern.
• Agenturen und Berater: Viele Unternehmen engagieren externe Berater oder Agenturen, die über die Expertise und die erforderlichen Werkzeuge verfügen, um MMM durchzuführen.
• Softwarelösungen: Der Markt bietet spezialisierte Softwarelösungen für MMM, die eine vereinfachte und automatisierte Umsetzung ermöglichen.

Das können die neuen MMM-SaaS-Lösungen

Die neuesten Software-as-a-Service (SaaS) Lösungen für Marketing Mix Modeling bieten einige bedeutende Vorteile:

• Automatisierung: SaaS-Lösungen automatisieren viele Aspekte der MMM, von der Datenaggregation bis zur Modellentwicklung und -analyse.
• Benutzerfreundlichkeit: Diese Plattformen sind oft benutzerfreundlicher als traditionelle Modelle, was es Marketing-Teams erleichtert, direkt mit den Ergebnissen zu arbeiten.
• Skalierbarkeit: SaaS-Lösungen sind skalierbar und können an die Größe und Komplexität des Unternehmens angepasst werden.
• Integration: Viele SaaS-Plattformen bieten Integrationen mit anderen Marketing-Tools und -Datenquellen, was die Datenanalyse und -nutzung erleichtert.

Nachteile von Lightweight MMM und Robyn MMM

Lightweight MMM und Robyn MMM bieten viele Vorteile, aber es gibt auch einige Nachteile:

• Begrenzte Flexibilität: Diese Modelle können in ihrer Anpassungsfähigkeit eingeschränkt sein und möglicherweise nicht alle spezifischen Bedürfnisse eines Unternehmens abdecken.
• Datenschutz und Sicherheit: Die Nutzung von SaaS-Modellen kann Datenschutz- und Sicherheitsbedenken aufwerfen, da Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
• Abhängigkeit von Anbietern: Unternehmen könnten von den Anbietern abhängig werden, was potenzielle Probleme bei der Weiterentwicklung oder Unterstützung betrifft.

Hybride Attribution und Triangulation als Wege in die Zukunft

In der Zukunft könnte eine Kombination aus verschiedenen Attributionstechniken und -methoden, wie der Hybriden Attribution und der Triangulation, die Lösung sein:

• Hybride Attribution: Diese Methode kombiniert verschiedene Attributionstechniken, um eine umfassendere Sicht auf die Marketingeffektivität zu bieten.
• Triangulation: Triangulation verwendet mehrere Datensätze und Methoden, um die Validität der Ergebnisse zu erhöhen und die Verlässlichkeit der Analysen zu verbessern.

Die Kombination dieser Methoden könnte dazu beitragen, die Einschränkungen einzelner Ansätze zu überwinden und genauere Einblicke zu liefern.

Häufige Fragen zu Marketing Mix Modeling

• Wie lange dauert es, ein Marketing Mix Modell zu erstellen? 
  Die Erstellung eines MMM kann je nach Umfang und Komplexität mehrere Wochen bis Monate in Anspruch nehmen.
  
  
• Wie viel kostet Marketing Mix Modeling? 
  Die Kosten können stark variieren, je nachdem, ob du In-House-Entwicklung, Berater oder SaaS-Lösungen nutzt.
  
  
• Wie oft sollte das Modell aktualisiert werden? 
  MMM sollte regelmäßig aktualisiert werden, um sicherzustellen, dass es die aktuellen Marktbedingungen widerspiegelt. Dies könnte vierteljährlich oder jährlich sein.

• Welche Datenquellen werden für Marketing Mix Modeling benötigt?
  Für MMM werden in der Regel historische Daten aus verschiedenen Marketingkanälen benötigt, wie TV, Radio, Online-Werbung, sowie externe Datenquellen wie wirtschaftliche Indikatoren, Wettbewerbsdaten und Saisonalität. Die Qualität und Konsistenz dieser Daten sind entscheidend für die Genauigkeit des Modells.
  
  
• Kann Marketing Mix Modeling für kleine Unternehmen nützlich sein?
  Ja, auch kleine Unternehmen können von MMM profitieren, besonders durch den Einsatz von leichteren MMM-Tools oder SaaS-Lösungen, die kostengünstiger und einfacher zu implementieren sind. Diese Modelle können helfen, begrenzte Budgets effizienter zu nutzen.
  
  
• Wie unterscheidet sich MMM von Multi-Touch-Attribution (MTA)?
  MMM betrachtet den gesamten Marketingmix auf makroökonomischer Ebene und analysiert, wie verschiedene Kanäle insgesamt zum Geschäftserfolg beitragen. MTA hingegen analysiert die Nutzerinteraktionen auf Mikroebene und weist den einzelnen Touchpoints entlang der Customer Journey eine bestimmte Wirkung zu. Beide Ansätze können sich ergänzen, um ein umfassenderes Bild zu erhalten.
  
  
• Welche Branchen profitieren am meisten von Marketing Mix Modeling?
  Branchen mit hohen Marketingausgaben und einer großen Anzahl an Marketingkanälen, wie FMCG (Fast Moving Consumer Goods), Einzelhandel, Automobilindustrie und Telekommunikation, profitieren in der Regel am meisten von MMM, da hier die Optimierung des Marketing-Mix besonders relevant ist.
  
  
• Kann MMM die Auswirkungen von digitalen und traditionellen Medien kombinieren?
  Ja, MMM ist besonders nützlich, um die Effekte sowohl digitaler als auch traditioneller Medien zu kombinieren und zu analysieren. Durch die Berücksichtigung beider Kanäle kann ein ganzheitlicheres Bild der Marketingeffizienz erstellt werden.
  
  

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Als unabhängiger Berater mit umfassender Erfahrung im Bereich Marketing Mix Modeling (MMM) stehe ich euch gerne zur Seite, um Ihre Marketingstrategie auf das nächste Level zu heben. Ob du Hilfe bei der Implementierung von MMM-Lösungen benötigst, Unterstützung bei der Auswahl des passenden Tools suchst oder eine maßgeschneiderte Analyse für dein Unternehmen wünschst – ich biete kompetente Beratung und individuelle Lösungen, die auf eure spezifischen Bedürfnisse abgestimmt sind.

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