Die Vorteile der Verwendung von Marketing-Mix-Modellierung zur Optimierung von Marketingstrategien

Marketing-Mix-Modellierung wird seit langem von Unternehmen verwendet, um den Ertrag ihrer Marketinginvestitionen zu bewerten. Zunächst in den frühen 90er Jahren von großen multinationalen Unternehmen im Bereich Consumer Packaged Goods (CPG) populär gemacht, bietet es einen tiefen Einblick in die Beziehung zwischen den Ausgaben für Marketingaktivitäten und der Gesamtgeschäftsleistung.

Die Wirksamkeit verschiedener Marketingelemente wie Fernsehwerbung, Printwerbung, digitale Marketingaktionen usw. messen.

Was ist Marketing-Mix-Modellierung?

Media Mix Modeling, auch bekannt als MMM, ist ein Werkzeug, das Marken hilft, die Auswirkungen von Marketingaktivitäten oder -eingaben auf Schlüsselkennzahlen (KPIs) wie Volumen, Marketingausgaben, Umsatz oder Gewinn zu messen. Marketing-Mix-Modellierung bietet auch datengestützte umsetzbare Erkenntnisse, um Unternehmen bei der Erreichung zukünftiger Verkaufsziele zu unterstützen und die optimale Budgetverteilung über Werbekampagnen oder -kanäle entsprechend dem Beitrag zum Umsatz zu bestimmen.

Das MMM-Modellmarketing ermöglicht es Unternehmen, alle Elemente eines Marketing-Mix, einschließlich Preisgestaltung, Promotionen und Produkt, zu optimieren, um die optimale Konfiguration zu bestimmen. Darüber hinaus hilft das Marketing-Mix-Modelling Unternehmen festzustellen, welche Faktoren Einfluss auf den Verkauf haben; insbesondere haben Medien- und Marketingtreiber Auswirkungen auf wetterbedingte Feiertage, die Aktivitäten von Mitbewerbern sowie BIP, Arbeitslosigkeit, Inflation, Kaufkraft und Makrotreiber werden in der Analyse des Marketing-Mix-Modellings für Verkäufe und KPIs berücksichtigt.

Das Marketing-Mix-Modelling hilft Unternehmen, intelligentere Geschäftsentscheidungen zu treffen, indem es Abwägungen zwischen den Elementen des Marketing-Mix vergleicht. Es zielt darauf ab, den relativen Beitrag jedes Elements zur Gesamtleistung eines Unternehmens zu bestimmen und hilft somit, die Komponenten zu identifizieren, die für den Gesamterfolg entscheidend sind.

Warum Marketing-Mix-Modelling nutzen?

Die Marketing-Attribution (MA) hat mit der Ausweitung des digitalen Marketings und Unternehmen, die Priorität darauf legen, ein enormes Wachstum erlebt, wo die Reisen der Kunden überwiegend online stattfinden. MMM und Marketing Attribution existierten nebeneinander; jedoch würde typischerweise ein Tool je nach Branche dominieren.

Das MMM-Marketing-Mix-Modell bietet eine datenschutzsichere Lösung, die von den jüngsten Datenschutzänderungen wie GDPR oder Apples Einschränkungen bezüglich IFDA für iOS-Geräte nicht betroffen ist. Automatisiertes Marketing-Mix-Modelling unterstützt die Budgetplanung, indem sowohl externe als auch interne Faktoren berücksichtigt werden. CMOs profitieren besonders von der 360°-Perspektive des Market Mix Modeling auf Marketingtrends – was ihnen eine unschätzbare Sicht ermöglicht.

Die SaaS von NextBrain ermöglicht eine effektive ROI-Messung ohne die Einschränkungen, die durch traditionelle Model Management Metrics auferlegt werden, wie die Notwendigkeit externer Berater für Zeit- und Ressourcenallokationen sowie ein Mangel an Transparenz hinsichtlich des Modelling-Prozesses und hohe Kosten, die mit traditionellem MMM verbunden sind. Stattdessen können Marken bedarfsgerechte prädiktive Analysen mit einer Skalierung und Geschwindigkeit durchführen, die ihren Geschäftsziele entsprechen – keine Notwendigkeit für externe Berater!

Marketing-Mix-Komponenten

Hier ist eine Übersicht über die grundlegenden Elemente, die zum Aufbau eines effektiven Marketing-Mix-Modells erforderlich sind.

• Basisverkäufe – Die Basisverkäufe eines Produkts werden von verschiedenen wirtschaftlichen Kräften beeinflusst, einschließlich Trends, Preisgestaltung und Saisonalität. Qualitative Faktoren wie Markenbekanntheit oder Loyalität können ebenfalls Einfluss auf diese Zahlen haben.
• Inkrementelle Verkäufe – Diese beziehen sich auf zusätzliche Verkäufe, die durch Werbeaktivitäten und Kampagnen in verschiedenen Medien erzeugt werden. Ihr Gesamtwert kann mithilfe von Marketing-Mix-Modellierungsoptimierung.
• Basisvolumen und inkrementelles Volumen – Dies bezieht sich auf das gesamte Volumen, das aus Marketingaktivitäten generiert wird.
• Medien und Werbung – Die tatsächlichen Auswirkungen von Marketinginitiativen auf den Umsatz zu messen, indem erfasst wird, wie viele Menschen eine Anzeige gesehen, darauf geklickt oder Webseiten besucht haben, die Werbeangebote anbieten – und so ein umfassendes Bild der Marketingeffektivität liefern.
• Handelspromotionen – Handelspromotion ist ein entscheidender Teil jeder Marketingstrategie. Ihre Hauptfunktion besteht darin, den Umsatz schnell durch den Einsatz von Promotionsschemen zu steigern.
• Preise – Eine Erhöhung der Produktpreise kann verheerende Auswirkungen auf den Umsatz haben. Die Marketing-Mix-Modellierungsoptimierung bietet Einblicke in die Preiselastizität – die zur Berechnung der prozentualen Veränderung verwendet wird – und gibt Vermarktern und Entscheidungsträgern Einblicke, um fundierte und effektive Entscheidungen zur Preisgestaltung zu treffen.
• Vertrieb – Die Nutzung eines Marketing Mix Modells kann dabei helfen, prozentuale Änderungen in der Tiefe und Breite des Vertriebs in jedem Kanal zu bewerten.
• Produktlaunches – Vorhandene Variablen im MMM-Modell sind darauf ausgelegt, zusätzliches Volumen zu erfassen, das während Produktlaunches generiert wird, während spezielle Variablen verwendet werden, um deren inkrementellen Einfluss zu bewerten.
• Wettbewerb – Variablen werden erstellt, um den Einfluss des Markenverkaufs auf den Wettbewerb zu messen. Automatisiertes Marketing-Mix-Modeling verwendet cross-promotional und cross-price Elastizitäten für eine effektive Reaktion auf Wettbewerbsstrategien.

Ein Marketing Mix Modell erstellen

SaaS kann Ihrer Marke viele Vorteile bringen, wenn es verwendet wird, um ihren Marketing-Mix (MMM) zu modellieren. Der erste Schritt beim Erstellen eines MMM Marketing Mix Modells sollte darin bestehen, Ziele klar zu definieren, sei es Budgetierung, Kampagnenplanung, Produktpreisgestaltung oder sogar die Bewertung des Wettbewerbs.

Als nächstes bringen Sie Ihre Organisation in Bezug auf das Modellieren des Marketing Mix in Einklang. Um dies effektiv zu tun, sammeln Sie Daten aus verschiedenen Abteilungen oder Systemen; sobald die Compliance zwischen den Teams sichergestellt ist, bestimmen Sie die Menge der für Ihre Ziele relevanten Daten – lassen Sie sich nicht in einem endlosen Meer von unregelmäßigen Daten verlieren, die repetitiv sind, Fehler enthalten oder Informationen fehlen!

Der letzte Schritt des Marketing Mix Modellings erfordert das Verständnis Ihrer Zugangsbeschränkungen und Datenanalyseanforderungen, einschließlich aller zusätzlichen Berechtigungen, die für bestimmte Plattformen erforderlich sind.

Die Funktionsweise eines Marketing-Mix-Modells (MMM)

Unternehmen können den Umsatz und die Einnahmen mit Marketing-Mix-Modellierung (MMM) verbessern. Jedes MMM-Modell zielt darauf ab, vier Elemente des Geschäfts – Produkt, Platz, Preis und Promotion – in ein optimiertes Marketing-Mix-Modell zu balancieren. MMM analysiert Daten, die über verschiedene Online- und Offline-Kanäle ihres MMM gesammelt wurden, um zu seinen Ergebnissen zu gelangen.

Marketer können Faktoren wie traditionelle Kanäle, Promotionen und Saisonalität bei der Berechnung von MMM berücksichtigen. Nach der Sammlung wurden die Daten einer fortgeschrittenen statistischen Analyse und Künstlicher Intelligenz unterzogen, um Erkenntnisse zu gewinnen, die dann verwendet werden können, um zu beurteilen, wie effektiv die aktuellen Marketingkampagnen sind.

Die Marketing-Mix-Modellierung kann verwendet werden, um die Auswirkungen von Kampagnen anhand von Metriken und Variablen wie Umsatz, Bewertungen und Online-Analysen sowie linearen/nichtlinearen Variablen wie Werbung, PR, Preisgestaltung oder Sponsoring-Aktivitäten zu messen.

Marketing-Mix-Modellierung kann Unternehmen zugutekommen – hier sind ihre Vorteile

Anbieter von Marketing-Mix-Modellen verlassen sich auf fortschrittliche Methoden wie multivariate Regression oder lineare Regression, um die Auswirkungen von Marketing auf den Umsatz vorherzusagen. Marketer können diese Erkenntnisse nutzen, um Kanalübergreifende Kampagnen für optimale Interaktion und Verkaufsleistung zu verfeinern; automatisierte Marketing-Mix-Modellierung beseitigt das Rätselraten durch datengestützte Analysen.

Hier sind die wichtigsten Vorteile der Marketing-Mix-Modellierung:

• Marketing-Initiativen müssen ihren Return on Investment (ROI) nachweisen. Durch die Korrelation von Datenanalysen mit den Erfolgsfaktoren jeder Kampagne können Marken ihren Einfluss besser verstehen und den ROI nachweisen.
• MMM ermöglicht es Organisationen, schnell Erkenntnisse mit der Do-It-Yourself-Option zu sammeln und wertvolle Empfehlungen zur Budgetoptimierung in Marketing- oder Vertriebsabteilungen zu geben.
• Die Marketing-Mix-Modellierung ermöglicht genaue Prognosen zukünftiger Einnahmen, indem sie auf vergangene Verkaufs- oder Marketinganstrengungen zurückblickt und MMM anwendet.
• Das Verständnis vergangener Daten und Trends – Traditionelle Kampagnen vernachlässigen oft diese wertvollen Daten, während das Verständnis negativer Marketinganstrengungen entscheidend ist, um aus ihren Fehlern zu lernen und geeignete Maßnahmen zu ergreifen, um diese zu beheben.
• Unternehmen werden ein besseres Verständnis dafür gewinnen, welche Marketingkanäle für ihre Marke leistungsstark sind, und können ihre Ausgaben entsprechend diesem Wissen für maximale Renditen zuweisen. Darüber hinaus ist es wichtig, ihre Zielmärkte zu kennen, um eine Sättigung einer Werbekampagne zu vermeiden.

Einführung in MMM Marketing Mix Modelle

MMM Modelle helfen Unternehmen, den Effekt von Änderungen ihrer Marketingstrategien auf Umsatz und Gewinn zu verstehen. Die Optimierung des Marketing Mix Modelling beginnt mit der Festlegung von Zielen. Anschließend werden Daten zur Analyse des Marketingmix gesammelt.

Marketing Mix Modeling, das häufig von traditionelleren Marken mit höheren Offline-Ausgaben verwendet wird, kann digitalen Werbetreibenden eine breitere Marktperspektive bieten und die Marketingzuteilung über verschiedene Offline- und digitale Werbekanäle für maximalen Marketing-ROI optimieren. Moderne MMM Software bietet Marketern diese einheitliche Sicht und hilft, die Zuteilung auf verschiedenen Kanälen zu optimieren, während die Rendite (ROI) gesteigert wird.

Die Modellierung des Marketing-Mix beinhaltet die Verwendung von Predictive Modeling, um den Effekt zu quantifizieren, den verschiedene Marketingaktivitäten auf jeden Key Performance Indicator, wie Umsatz, Einnahmen, Anzahl der Kunden oder Installationen, haben. Mit diesen Erkenntnissen können Unternehmen Marketingbudgets effizienter zuweisen, um die Rendite (ROI) zu maximieren.

Die Branche spielt eine entscheidende Rolle bei der Auswahl von Marketing Mix Modeling-Plattformen als Messmethoden. Digitale Native-Werbetreibende bevorzugen tendenziell Attribution aufgrund ihrer Geschwindigkeit und Granularität, während traditionelle oder Omnichannel-Marketer die Genauigkeit und die breitere Perspektive schätzen, die von Marketing Mix Modeling-Plattformen geboten werden.

Digitale Werbetreibende haben jetzt Zugang zu modernsten Marketing Mix Modeling-Plattformen für digitale Anzeigen, die die Vorteile beider Messansätze kombinieren. Durch zukunftssichere Messstacks können sie die Stärken von Marketing-Mix-Modellierung mit standardisierten Messansätzen für umfassendere Messungen kombinieren.

Wie nutzen Organisationen die Marketing-Mix-Modellierung?

Um den Beginn der 1990er Jahre begannen große multinationale Unternehmen mit der Nutzung der Marketing-Mix-Modellierung. Diese Technik bietet eine Analyse der Geschäftsergebnisse im Vergleich zur Historie der Marketingausgaben.

Marketing-Mix-Modellierungs-SaaS ermöglicht es Unternehmen, die Effektivität verschiedener Werbeaktivitäten wie TV-Werbespots, digitale Anzeigen, Printanzeigen, Preisnachlässe und Handelsaktionen in Echtzeit zu bewerten. Mit diesen Informationen zur Hand sind Unternehmen besser in der Lage, fundierte, datengestützte Entscheidungen zu treffen.

Marketing-Mix-Modellierungsplattformen wurden zunächst nur von Tier-1-Marken oder Unternehmen mit erheblichen Marketingbudgets genutzt, hauptsächlich aufgrund eines mangelnden Bewusstseins und einer falschen Wahrnehmung, dass es zeitaufwändig und schwierig sei. Jetzt wird jedoch die Marketing-Mix-Modellierung von Unternehmen aller Größen übernommen; MMM-Lösungen könnten insbesondere in Branchen mit hohen Marketinganforderungen wie dem Einzelhandel, der Pharmaindustrie und den Finanzdienstleistungen nützlich sein.

Die kürzlich entwickelten Marketing-Mix-Modellierungsplattformen sind benutzerfreundlich und schneller für Tier-2- und Tier-3-Unternehmen bereitzustellen, sowie „always on“, was eine kontinuierliche Überwachung der Marketingleistung zusammen mit Echtzeit-Einblicken in Leistungskennzahlen bietet.

NextBrains MMM Marketing-Mix-Modelle ermöglichen es Unternehmen, sich anzumelden, Marketingkampagnen zu bewerten und Modelle schnell basierend auf neuen Daten zu aktualisieren. Mit Echtzeit-Einblicken auf Abruf und Echtzeit-ROI-Berechnungen können Unternehmen ihr Marketinginvestment flexibel maximieren und den Return on Marketing Investment (ROMI) maximieren.

Analytics-Firmen nutzen heute Automatisierung und Technologie, um die Marketing-Mix-Modellierung zu fördern. Da immer mehr Tier-2- und Tier-3-Unternehmen sich der Vorteile bewusst werden und ihr Potenzial verstehen, könnten weitere Plattformen für die Marketing-Mix-Modellierung verfügbar werden.

Trends im Marketing-Mix-Modelling

Das Marketing-Mix-Modelling nutzt modernste Technologien wie Künstliche Intelligenz (AI) oder No-Code Machine Learning (ML), um die Datenqualität sicherzustellen, indem Ausreißer und falsche Einträge in großen Datensätzen erkannt werden, mehrere Iterationen durchgeführt werden und schnell genaue Modelle basierend auf aktuellen Informationen erstellt werden. Rechenleistung wird genutzt, um große Datenmengen schnell zu verarbeiten, während genauere Modelle basierend auf aktualisierten Informationen schnell erstellt werden.

Automatisierte Marketing-Mix-Modelling-Plattformen verwenden Werkzeuge wie Natural Language Processing für Einblicke und Berichte, mit benutzerfreundlichen Schnittstellen und intuitiven Tools, die das Marketing-Modelling intern verfügbar machen, ohne die Notwendigkeit von Drittanbietern für Marketing-Mix-Modelling-Dienste.

In den letzten Jahren gab es eine Explosion von Datenquellen und Marketingkanälen. Darüber hinaus haben Änderungen der Unternehmensrichtlinien und Datenschutzbestimmungen sowie die DSGVO erhebliche Auswirkungen auf die Datenschutzpraktiken gehabt. Multi-Touch-Attribution war früher erforderlich, aber nun müssen Unternehmen alternative Datenquellen in Betracht ziehen, um die Einhaltung der DSGVO zu gewährleisten.

Marketer nutzen zunehmend Market Mix Modeling aufgrund der umfassenden und ganzheitlichen Perspektive, die es bietet, um Marketingzuweisungen zu optimieren.