Wie man Marketing Mix Modeling für datenbasierte Entscheidungsfindung nutzt

Marketing Mix Modeling kann am besten mit John Wanamakers berühmtem Zitat eingeführt werden: „Die Hälfte meines Werbebudgets geht den Bach runter; leider habe ich keine Möglichkeit zu wissen, welche Hälfte.“

Marketing Mix Modeling MMM bietet Marketern das entscheidende Messwerkzeug, um die Frage der Budgetzuweisung zu untersuchen und zu verstehen, welche Teile am besten und welche nicht gut abgeschnitten haben.

MMM verwendet fortschrittliche statistische Techniken auf historischen Daten, um Verkaufsfaktoren effizient zu entwirren, beitragende Faktoren zu bewerten, das Marketing-ROI über jeden einzelnen Marketingkanal zu messen und die zukünftige Leistung vorherzusagen sowie Budgetzuweisungen zu optimieren – alles unter Verwendung der Methoden von MMM, die Verbesserungen in der Effizienz der Marketingausgaben von bis zu 20%-30% dank Medienoptimierung gezeigt haben (Gartner 2016).

Die Marketing Mix-Optimierung ist ein wesentlicher Bestandteil erfolgreicher Marketingstrategien, da sie eine wissenschaftliche Methode bietet, um profitable Pläne auf der Grundlage von Erkenntnissen aus der Vergangenheit zu entwickeln.

Was ist Marketing Mix Modeling (MMM)?

Die Marketing Mix Modeling-Technik ist ein Verfahren zur Quantifizierung der Auswirkungen mehrerer Marketinginputs auf den Umsatz oder den Marktanteil. Der Zweck von MMM besteht darin, zu verstehen, welche Elemente am effektivsten zum Umsatz beitragen, und ein angemessenes Budget für jeden Marketinginput zu bestimmen.

Marketing Mix-Modelle unterstützen Marketer dabei, den Return on Investment für jeden Marketinginput zu messen. Ein Marketinginput mit höherem Return ist als Werbemedium kosteneffektiver als einer mit niedrigerem ROI. Die Technik des Marketing Mix Modeling verwendet Regressionsanalyse, um wichtige Erkenntnisse zu gewinnen.

Wie funktioniert ein Marketing Mix Modell?

Ein Marketing Mix Modeling-Tool zerlegt Geschäftszahlen, um die Beiträge aus Marketing- und Werbeaktivitäten (inkrementale Treiber) von den Beiträgen anderer Quellen (Basis-Treiber) zu unterscheiden. Faktoren, die das Marketing Mix Modeling beeinflussen könnten, sind:

Inkrementale Treiber: Geschäftsergebnisse, die durch Marketingaktivitäten wie TV-/Printanzeigen, Ausgaben für digitales Marketing, Preisnachlässe/Werbeaktionen/Sozialeinbindung usw. erzielt werden.

Basis-Treiber: Basis-Ergebnisse können typischerweise ohne Werbung erzielt werden, dank der über die Zeit aufgebauten Markenwert. Basis-Ergebnisse tendieren dazu, statisch zu bleiben, es sei denn, es treten wirtschaftliche oder umweltbedingte Veränderungen auf, die sie beeinflussen.

Andere Treiber: Als Teil der Basisfaktoren werden andere Treiber als der über einen bestimmten Zeitraum angesammelte Markenwert aufgrund langfristiger Marketingaktivitäten gemessen.

Wie können Sie das optimale Marketing-Mix-Modell erstellen?

Die meisten Vermarkter sind sich unsicher, wie sie ein genaues Marketing-Mix-Modell erstellen können, doch Regression bietet eine Technik, die die kosteneffektivste Kombination aller Marketingvariablen vorhersagen kann. Regression unterteilt Daten in zwei Kategorien – abhängige Variablen (DV) und unabhängige Variablen (IDV), wobei die Analyse darauf fokussiert ist, wie diese beiden die Ergebnisse der abhängigen Variablen beeinflussen können – was den Vermarktern eine genaue Schätzung des Nettoertrags des Marketing-Mixes liefert.

Die am häufigsten eingesetzten Regressionstechniken im Marketing-Mix-Modelling sind:

1. Lineare Regression
2. Multiplikative Regression

Lineares Regressionsmodell

Die lineare Regression kann angewendet werden, wenn die Verteilungsfunktion (DV) kontinuierlich ist und ihre Beziehung zu den IDVs linear erscheint. Die Regressionsanalyse kann auch helfen, Probleme innerhalb komplexer Systeme wie Finanzberichte zu erkennen, die nicht mit linearen Modellen vorhergesagt werden können; die kausale Analyse bietet Vorhersagen über die Auswirkungen und Trends, aber aufgrund von Ausreißern, Multikollinearität und Kreuzkorrelation funktioniert sie nicht gut bei großen Datenmengen.

Multiplikative Regressionsmodelle

Additive Modelle nehmen an, dass jede zusätzliche Einheit der erklärenden Variablen den gleichen absoluten Einfluss hat; dies macht sie nur geeignet, wenn Unternehmen in stabileren Umgebungen arbeiten, die keine Interaktionen zwischen den erklärenden Variablen beinhalten; zum Beispiel, wenn der Preis Null wird, werden die Verkaufsvolumina unendlich, und sie sollten daher nicht verwendet werden.

Es gibt zwei Arten von multiplikativen Modellen:

• Semi-logarithmische Modelle
• Logarithmische Modelle

Bausteine, die einen MMM-Prozess bilden.

Ein Market Mix Modeling-Projekt basiert auf drei wichtigen Bausteinen, die alle gleichermaßen entscheidend für seinen Erfolg sind:

1. Messung: Die Messung umfasst die Datenerhebung (historisches Verhalten, Marketingaktivitäten und KPI), den Modellaufbau und das Verständnis von Verkaufszahlen und ROI aus allen Vertriebskanälen. Das Ergebnis der Messung ist das Verständnis der Verkaufsleistung sowie die Messung des Return on Investment von jedem dieser Kanäle.
2. Prognose: Die Prognose ist die Praxis, verschiedene Simulationsszenarien durchzuführen, um zukünftige Verkaufsniveaus vorherzusagen, wenn ein Unternehmen bestimmte Handlungswege einschlägt.
3. Optimierung: In diesem Schritt bestimmt der Analyst die optimalste Art der Verteilung von Marketinginvestitionen basierend auf den Modellergebnissen.

Schritte zur Implementierung von Marketing Mix Modeling für datengestützte Entscheidungsfindung

Bevor Sie mit dem Marketing Mix Modeling beginnen, ist es notwendig, Ihre Marketingziele klar zu umreißen. Dies kann inkrementelle Verkäufe, die Verbesserung der Markenbekanntheit oder die Optimierung des ROI umfassen.

1. Bestimmen Sie die wichtigsten Variablen: Es ist entscheidend, alle wichtigen Variablen zu identifizieren, die Ihre Marketingaktivitäten beeinflussen und Ihre Marketingziele erreichen, einschließlich Werbeausgaben, Preisgestaltung, Verkaufsförderungsaktivitäten, Wettbewerbsaktionen, Saisonalität und Kundenverhalten oder Demografie.
2. Sammeln Sie relevante Daten: Sammeln Sie relevante Daten über die identifizierten Variablen aus verschiedenen Quellen, wie Verkaufsdaten, Werbetracking-Tools, Kundenumfragen und Marktforschungsberichten. Stellen Sie sicher, dass die gesammelten Informationen genau, relevant und über einen angemessenen Zeitraum abgedeckt sind.
3. Bauen Sie Ihr Marketing-Mix-Modell: Nutzen Sie statistische Analysetechniken, um ein Marketing-Mix-Modell zu erstellen, das die Beziehungen zwischen Variablen quantifiziert und deren Auswirkungen auf die gewünschten Marketingergebnisse. Dies kann Ihnen helfen, Einblicke in die Effektivität jedes Elements des Marketing-Mix sowie deren Wechselwirkungen zu gewinnen.
4. Validieren Sie Ihr Marketing-Mix-Modell: Überprüfen Sie, ob das Marketing-Mix-Modell reale Szenarien genau darstellt und zuverlässige Orientierung für Entscheidungsfindungen bietet, indem Sie seine Vorhersagen mit tatsächlichen Marketingleistungsdaten vergleichen. Dieser Schritt stellt sicher, dass seine Vorhersagen genau mit realen Leistungsdaten übereinstimmen und bietet somit Gewähr für seine Genauigkeit in informierten Entscheidungsprozessen.
5. Führen Sie eine Szenarioanalyse durch: Nutzen Sie ein gültiges Marketing-Mix-Modell, um eine Szenarioanalyse durchzuführen. Dies beinhaltet die Simulation hypothetischer Szenarien durch Änderung von einer oder mehreren Variablen und das Überwachen der vorhergesagten Ergebnisse, um ein Verständnis für potenzielle Änderungen der Marketingstrategien zur Erreichung Ihrer Marketingziele zu gewinnen.
6. Treffen Sie datengestützte Entscheidungen: Verlassen Sie sich auf Erkenntnisse, die gewonnen wurden aus MMM-Marketing Kampagnen, treffen Sie datengestützte Entscheidungen, um Ihre Kombination von Marketingmaßnahmen zu optimieren. Dies könnte Änderungen an optimalen Budgetzuweisungen oder Werbestrategien erfordern, das Preismodell zu verfeinern oder Ressourcen je nach prognostizierten Ergebnissen und potenziellen Verbesserungen neu zuzuweisen.
7. Überwachen und Iterieren: Verfolgen Sie proaktiv die Leistung Ihres Marketing-Mix-Modells, vergleichen Sie tatsächliche Ergebnisse mit prognostizierten, nehmen Sie erforderliche Anpassungen vor und verfeinern Sie den Entscheidungsprozess basierend auf neuen umsetzbaren Erkenntnissen, die durch Analysen gewonnen wurden.

Durch den Einsatz von Marketing-Mix-Modellierung können Sie häufige Geschäftsplanungsentscheidungen treffen, um die Effektivität und Effizienz Ihrer Marketinginitiativen zu steigern und verbesserte Ergebnisse mit höheren Renditen zu erzielen.

Fazit:

Marketing-Mix-Modellierung kombiniert Kunst und Wissenschaft, um das Verbraucherverhalten genau vorherzusagen und umsetzbare Empfehlungen für die optimale Zuweisung des Marketingbudgets zu erstellen. MMM ist eines der Hauptelemente einer Marketingstrategie und umfasst drei wesentliche Bausteine: Measurement, Forecasting und Optimization.

MMM hat in den letzten Jahren schnelle Fortschritte gemacht, indem es kontinuierlich modernste No-Code AI Technologien übernommen hat. Darüber hinaus hat sein Aufstieg in der Messindustrie, weil es zuverlässig und konform mit Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO ist, sich als vorteilhaft erwiesen. MMM eine zukunftsfähige Lösung; MMM kann eine höhere Granularität erreichen, ohne jemals in die Privatsphäre der Menschen einzudringen.