Steigerung der mediengesteuerten Einnahmen mit Market Mix Modeling

Der Grund, warum wir immer mehr messen, ist ganz einfach: Damit wir die Leistung verschiedener strategischer Szenarien vorhersagen und so den Marken, mit denen wir zusammenarbeiten, helfen können, ihre Medienarbeit zu optimieren. Und wie jede andere Disziplin innerhalb der Werbung entwickelt sich auch der Medienbereich ständig weiter. Lassen Sie uns daher einen Blick auf das werfen, was jetzt wichtig ist und Ihre Medienmessung unterstützen wird.

Begrüßung der Inkrementalität in der Medienwelt.

Lassen Sie uns zunächst einen Schritt zurücktreten und einen Blick darauf werfen, was Inkrementalität bedeutet. Einfach ausgedrückt, bezieht sich Inkrementalität auf den Anstieg der Konversionen oder Verkäufe, die einer bestimmten Werbekampagne zugeschrieben werden können, im Vergleich zu denen, die unabhängig davon stattgefunden hätten - auch bekannt als Basis. Inkrementalität wurde vor kurzem von uns Medienleuten übernommen, und der Begriff hat an Bedeutung gewonnen, da es sich um eine Lösung zur Medienmessung handelt, die den inkrementellen Uplift isoliert. Das ist wichtig, weil man sonst nicht erkennen kann, welche Medien das Wachstum vorantreiben und welche nur die Conversions abgreifen, die man ohnehin erhalten hätte. Die Inkrementalität liefert also einen viel genaueren Einblick in die Art und Weise, wie Ihre Medienkanäle die Conversions fördern.

Bei der herkömmlichen Multi-Touch-Attribution (MTA) wird beispielsweise oft nicht zwischen der Basis und dem Uplift der Werbekampagne unterschieden. Dies kann zu überbewerteten Ergebnissen führen. Um die Inkrementalität genau zu messen, ist es stattdessen wichtig, MTA in Verbindung mit inkrementellen Techniken wie Market Mix Modeling (MMM) zu verwenden. Auf diese Weise können Sie die tatsächliche Wirkung von Werbekampagnen besser verstehen, von ROAS auf ROI umstellen und so eine vernünftigere Diskussion mit Ihren Finanzteams über die Effektivität von Medien führen.

Wie die Markt-Mix-Modellierung der Medienmessung den Rücken stärkt.

Die Marktmix-Modellierung - manchmal auch als Media-Mix-Modellierung bezeichnet, aber ich bevorzuge erstere - ist sicherlich nicht neu auf der Szene, und diese Technik gibt es in ihrer kommerziellen Anwendung zum Verständnis von Media-Uplifts schon seit mehreren Jahrzehnten. Allerdings hat sich die Disziplin vor allem in den letzten Jahren erheblich verbessert.

Das moderne MMM hat einen langen Weg hinter sich. Früher dauerte es Monate, bis die jährlichen Aktualisierungen Ergebnisse brachten, während man heute innerhalb von sechs Wochen ein Pilotprojekt auf die Beine stellen und mithilfe von Automatisierung und maschinellem Lernen monatliche Aktualisierungen innerhalb weniger Tage erhalten kann. Außerdem sind die Visualisierungen viel besser geworden, denn die heutigen Reporting-Dashboards bieten den Analysten eine Fülle von Möglichkeiten, sich den Datensätzen zu nähern.

Es ist wichtig zu wissen, dass Marktmix-Modelle den gesamten Markt berücksichtigen - einschließlich Faktoren wie Werbeaktionen, Preisgestaltung, die jüngste Pandemie, Saisonabhängigkeit und mehr - und somit eine ganzheitliche Sichtweise bieten. Wenn Sie diese anderen Faktoren nicht berücksichtigen, können Sie die Medien nicht richtig einschätzen und riskieren, ihre Wirkung zu überschätzen. Daher gehen immer mehr Marken Partnerschaften mit spezialisierten MMM-Experten ein, die sie bei der Erstellung von Marktmixmodellen unterstützen, oder sie arbeiten mit ihnen zusammen, um diese Fähigkeit intern zu entwickeln.

Ich muss darauf hinweisen, dass einige Marktteilnehmer zwar behaupten, sie würden "Media-Mix-Modelle" erstellen, in Wirklichkeit aber nur eine einfache Regression mit Medienvariablen durchführen oder Multi-Touch-Pathway-Techniken verwenden (was keine inkrementelle Analyse ist). Das Bedenkliche daran ist, dass sie so genannte MMM-Lösungen zu sehr günstigen Tarifen anbieten, was verlockend klingen mag, aber der Schaden, der durch den Einsatz dieser Lösungen entsteht, darf nicht unterschätzt werden. Wenn Sie sich bei Ihren Entscheidungen auf ein billiges, aber schlechtes Modell stützen, kann das schief gehen und Sie über 40 % Ihrer mediengesteuerten Einnahmen kosten - im Vergleich zu einer Steigerung von etwa 30 %, wenn die Technik richtig angewendet wird. Sie können entscheiden, was das Beste für Ihre Marke ist.

Nutzung von KI zur Beschleunigung unserer Analyse.

Ein weiterer Grund, warum ich so begeistert von der Anwendung des Market Mix Modeling bin, ist der jüngste Aufstieg der künstlichen Intelligenz und der daraus resultierenden Automatisierungslösungen - KI hat sich in verschiedenen Bereichen rasant weiterentwickelt und dabei auch das MMM nicht vergessen.

Bei Media.Monks sind wir optimistisch, was KI angeht. Wir wissen aber auch, dass es wichtig ist, vorsichtig zu sein und unsere Sorgfaltspflicht zu erfüllen, zumal wir viele KI-Anbieter sehen, die behaupten, Marktmixmodelle zu erstellen, ohne die richtige Erfahrung und die richtigen Tools dafür zu haben. Wenn es um MMM geht, glauben wir, dass KI und Automatisierungslösungen unglaublich nützlich sein können, um den Prozess zu beschleunigen, aber natürlich gibt es auch einige Fälle, die manuelle Arbeit erfordern. Werfen wir einen Blick darauf.

Rohdaten und Verarbeitung. Dies kann mit Hilfe von APIs oder Vorlagen automatisiert werden, um Daten einzuspeisen, und vordefinierte Prozesse automatisieren dann die Bereinigung, was eine Menge Zeit spart. Hüten Sie sich vor Anbietern, die mehrere Monate brauchen, um Datenleitungen einzurichten, denn eigentlich sollten Sie in wenigen Wochen einsatzbereit sein.

Erste Modelle. Wir setzen evolutionäre Algorithmen ein, um die Erstellung des Ausgangsmodells zu automatisieren. Dabei werden Tausende von Modellen sofort in der Cloud ausgeführt und bewertet, so dass wir viel schneller zu einem Basismodell gelangen und bei MMM-Projekten mit mehreren KPIs Wochen sparen können.

Endgültige Modelle. Beachten Sie, dass dies (noch) manuelle Eingriffe durch ein sehr erfahrenes Modellierungsteam erfordert. Wir müssen die Modelle einer Sinnesprüfung unterziehen, die Daten dreifach überprüfen und unsere umfassende Erfahrung nutzen, um etwaige Anomalien zu erkennen und alternative Analysen durchzuführen, um kontroverse Ergebnisse zu hinterfragen.

Verkaufseffekte und ROI-Berechnungen. Diese können ohne den Einsatz von KI automatisiert werden - es handelt sich lediglich um einen Prozess, der mit Hilfe von Code leicht wiederholt werden kann.

Automatisierte Berichterstattung. Sobald alle Zahlen berechnet sind, ist es einfach, Dashboards und Medienoptimierungstools automatisch zu bestücken. Eine Sache, die sich jedoch nicht automatisieren lässt, ist die Beantwortung individueller Kundenfragen zur effektivsten Sekundenlänge, zur Zielgruppe und mehr.

Engagement. Das Reporting von ROIs und Optimierungen ist eine Sache, aber ein Verständnis für und Vertrauen in die Modelle zu gewinnen, ist eine andere. Daher ist es in der Anfangsphase eines MMM-Engagements unerlässlich, über Mitarbeiter zu verfügen, die die Modelle und Ergebnisse dem gesamten Team erklären können - nicht nur dem Marketing, sondern auch der Finanzabteilung, dem Vertrieb und dem Vorstand, um nur einige zu nennen. Mein Rat wäre, in späteren Phasen darauf zurückzukommen, sobald die Mitarbeiter das Modell verstehen und ihm vertrauen, und dann können Sie zu automatisierten Berichten übergehen.

Kurz gesagt: Automatisierung kann einen Großteil der schweren Arbeit der Daten- und Ergebnisverarbeitung und -visualisierung ersetzen, während KI in der ersten Modellierungsphase eingesetzt werden kann. Was jedoch nicht ersetzt werden kann, ist die Sinnesprüfung, die Interpretation und die Erfahrung eines guten Modellierers, um sicherzustellen, dass die Ergebnisse robust, realistisch, verständlich und somit brauchbar sind.

Weniger Zeit, aber mehr Ergebnisse.

In wirtschaftlich unsicheren Zeiten ist eine zeit- und damit kostensparende Lösung wie die Marktmix-Modellierung, insbesondere wenn sie durch KI und Automatisierung unterstützt wird, sehr nützlich. Auf der Grundlage dieser Modelle ermöglicht die Medienmessung Marken in der Regel die Prognose verschiedener Verkaufsszenarien. Eine solide Leistungsprognose ist wiederum entscheidend, um verschiedene strategische Szenarien gegenüber dem Vorstand, den Eigentümern und Investoren eines Unternehmens zu rechtfertigen.

Inkrementalität ist ein entscheidender Faktor bei der Suche nach einem präzisen ROI, und MMM ist ein wichtiger Weg, um dieses Ziel zu erreichen. Obwohl es diese Technik schon seit Jahrzehnten gibt, beschleunigen sich das Tempo der Veränderungen und die Akzeptanzrate, was sicherlich durch KI noch weiter vorangetrieben wird. Damit Sie die vielen Vorteile dieser bewährten Technik nutzen können, ist es wichtig, mit einem Medienpartner zusammenzuarbeiten, der den gesamten Mix an Umsatztreibern einbezieht und Ihre Modelle von reinen Zahlen zu klaren Geschäftsaktionen führen kann.