Messung der Marketingleistung mit Marketing-Mix-Modellierung und Inkrementalitätstests

Jede Marketingkampagne verfolgt ein bestimmtes Ziel. Der schwierige Teil besteht darin, zu messen, ob die Kampagne ihr Ziel erreicht hat.

Wenn Modemarken eine Marketingkampagne starten, haben sie im Allgemeinen ein Ziel vor Augen: Markenbekanntheit zu schaffen und Positionierung in einem bestimmten geografischen Gebiet.

Modemarken versuchen dieses Ziel zu erreichen, indem sie atemberaubende Bilder kreieren, die die Werte ihrer Zielgruppe widerspiegeln. Je nach Personentyp könnten sie versuchen, Menschen zu erreichen, die an Folgendes glauben:

• Status (reich, Luxus)
• Modetrends (trendig, Fashionistas)
• Unabhängige Denker (Originalität, Trendsetter, Early Adopter)
• Andere Konsumstile

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Der Marketing-Mix ist in den letzten Jahren durch die Hinzufügung digitaler Kanäle und anderer Berührungspunkte zum Marketing-Mix

Traditionelle und neue Mode-Marketingkanäle

Traditionelle Marketingkanäle

• Papierzeitschriften wie Vogue, Elle und Zeitungen (NY Times, Le Figaro, Corriere della Sera)
• Draußen oder Außer Haus
• Organische PR für Zeitungen und Zeitschriften (redaktionelle Beiträge)
• Produktplatzierung, VIP-Geschenke
• Ziegel- und Mörtel-Einzelhandelsgeschäfte (in Modestraßen großer Städte wie der Via Montenapoleone in Mailand, Italien)

Neue Marketingkanäle

• Digitale Werbung auf Suchmaschinen und Online-Magazinen
• Bezahlte und organische Social Media
• Community-Management und -Überprüfung
• Digitale Touchpoints im Store
• Kundenservice und Online-Chats

Wie messen wir also, welcher Kanal Ergebnisse bringt? Welcher Kanal ist effektiver? Welcher Kanal steigert den Umsatz?

Die Einführung der Marketing-Mix-Modellierung

Probleme, die durch Marketing-Mix-Modellierung gelöst werden

Marketing Mix Modeling (MMM) ist eine leistungsstarke statistische Technik, die Marketingfachleuten hilft, die Auswirkungen verschiedener Marketingkanäle auf den Umsatz oder andere wichtige Leistungsindikatoren (KPIs) zu verstehen. Es befasst sich mit mehreren wichtigen Problemen:

1. Quantifizierung der Auswirkungen von Marketingkanälen:
   
   • Zuordnungsherausforderung: Traditionell ist es schwierig, den genauen Beitrag jedes Marketingkanals zum Umsatz zu ermitteln. MMM hilft dabei, jedem Kanal auf der Grundlage einer Datenanalyse einen Beitrag zuzuweisen.
   • Messen der Effektivität von Marketingkampagnen: Dabei wird die Effektivität verschiedener Marketingkampagnen (z. B. Fernsehwerbung, digitale Kampagnen und Verkaufsförderungsmaßnahmen) bewertet, um zu ermitteln, welche die höchsten Erträge erzielen.
2. Optimierung des Marketingbudgets:
   
   • Ressourcen zuweisen: MMM identifiziert die effektivsten Marketingkanäle und hilft bei der entsprechenden Budgetzuweisung.
   • Ineffizienzen identifizieren: Es hilft dabei, Kanäle oder Kampagnen mit schlechter Leistung zu identifizieren, die möglicherweise Ressourcen aufzehren, ohne nennenswerte Erträge zu erzielen.
3. Prognose zukünftiger Umsätze:
   
   • Trends vorhersagen: Durch die Analyse historischer Daten kann MMM zukünftige Verkaufstrends auf der Grundlage verschiedener Marketingszenarien vorhersagen.
   • Planung von Marketingstrategien: Diese Informationen helfen Vermarktern bei der Planung zukünftiger Marketingstrategien und Budgetzuweisungen.
4. Messung der Auswirkungen von Marketing auf die Markengesundheit:
   
   • Markenwahrnehmung verstehen: MMM kann bei der Beurteilung helfen, wie sich Marketingbemühungen auf die Markenwahrnehmung, die Kundentreue und den Markenwert auswirken.

Warum wurde es erfunden?

MMM wurde erfunden, um die Einschränkungen der traditionellen Marketinganalyse zu überwinden, die sich oft auf Intuition und anekdotische Beweise stützte. Vermarkter brauchten einen strengeren und datengesteuerten Ansatz, um:

• Messen Sie den tatsächlichen Return on Investment (ROI) von Marketingaktivitäten.
• Treffen Sie fundierte Entscheidungen zur Budgetzuweisung und zum Medienmix.
• Optimieren Sie Marketingstrategien für maximale Wirkung.
• Verstehen Sie die langfristigen Auswirkungen von Marketingkampagnen.

Durch die Quantifizierung der Auswirkungen verschiedener Marketingkanäle bietet MMM wertvolle Erkenntnisse, die es Vermarktern ermöglichen, datengesteuerte Entscheidungen zu treffen und die allgemeine Marketingleistung zu verbessern.

Welche Rolle spielt KI beim Marketing-Mix-Modellieren?

KI spielt eine entscheidende Rolle bei der Verbesserung der Fähigkeiten und Effizienz von Marketing-Mix-Modellen (MMM). Hier ist eine Aufschlüsselung der wichtigsten Beiträge:

1. Datenverarbeitung und -analyse:

• Datenbereinigung und -aufbereitung: KI-Algorithmen können die mühsame Aufgabe der Bereinigung und Formatierung von Daten aus verschiedenen Quellen automatisieren und so die Datengenauigkeit und -konsistenz sicherstellen.
• Funktionsentwicklung: KI kann relevante Merkmale erkennen und aus vorhandenen Daten neue erstellen, was zu robusteren und prädiktiveren Modellen führt.
• Erweiterte Datenanalyse: KI-gestützte Techniken wie maschinelles Lernen und Deep Learning können komplexe Muster und Beziehungen in den Daten aufdecken, die mit herkömmlichen statistischen Methoden möglicherweise übersehen werden.

2. Modellerstellung und -optimierung:

• Automatisierte Modellauswahl: KI kann verschiedene Modellstrukturen bewerten und anhand von Leistungskennzahlen die am besten geeignete auswählen.
• Parameter-Tuning: KI-Algorithmen können Modellparameter automatisch optimieren, um die Genauigkeit und Vorhersagekraft zu verbessern.
• Kontinuierliche Modellverbesserung: KI-gesteuerte Feedbackschleifen ermöglichen eine kontinuierliche Modellverfeinerung und Anpassung an veränderte Marktdynamiken.

3. Vorhersagefähigkeiten:

• Prognose: KI-gestützte MMM-Modelle können genauere Umsatzprognosen erstellen, indem sie ein breiteres Spektrum an Faktoren berücksichtigen und Echtzeitdaten einbeziehen.
• Szenarioplanung: KI kann verschiedene Marketingszenarien simulieren und ihre potenziellen Auswirkungen auf Umsatz und Ertrag vorhersagen.
• Dynamische Optimierung: KI kann Marketingbudgets und Kanalzuweisungen in Echtzeit basierend auf sich ändernden Marktbedingungen und Leistungskennzahlen optimieren.

4. Personalisierung und Targeting:

• Kundensegmentierung: KI kann anhand der Vorlieben und Verhaltensweisen detaillierte Kundensegmente identifizieren und so gezieltere Marketingkampagnen ermöglichen.
• Dynamische Inhaltserstellung: KI kann personalisierte Marketingbotschaften und -inhalte generieren, die auf einzelne Kunden zugeschnitten sind.

5. Ethische Überlegungen und Minderung von Vorurteilen:

• Fairness und Voreingenommenheitserkennung: KI-Tools können dabei helfen, Verzerrungen in Daten und Modellen zu erkennen und zu verringern und so faire und gerechte Ergebnisse sicherzustellen.
• Transparenz und Erklärbarkeit: KI-gestützte MMM-Modelle können Einblicke in den Entscheidungsprozess geben und so Vertrauen und Verantwortlichkeit stärken.

Durch den Einsatz von KI können Vermarkter das volle Potenzial von MMM ausschöpfen, tiefere Einblicke in ihre Marketingstrategien gewinnen und datengesteuerte Entscheidungen treffen, die das Unternehmenswachstum fördern.

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Do, 5. Dez. 2024, 17:00 – 18:00 Uhr Mitteleuropäische Zeit