Was ist Media Mix Modeling (MMM) und wie wird es gemessen?

Wenig Zeit? Hier das Inhaltsverzeichnis:

Was ist der Media-Mix im Marketing?

Der Medienmix ist die Kombination aller Kommunikationskanäle, die ein Unternehmen nutzt, um seine Markenbotschaft und seine Marketingbemühungen potenziellen Kunden zu vermitteln. Der Medienmix kann traditionelle Werbekanäle wie Print, Rundfunk und Fernsehen, soziale Medien und Online-Werbung kombinieren. Unternehmen sprechen über den Marketing-Mix, wenn sie ihre Kampagnenziele planen, und er ist ein wesentlicher Bestandteil ihrer Marketingstrategie.

Was ist Media-Mix-Optimierung?

Organisationen optimieren ihren Medienmix, um Erkenntnisse darüber zu gewinnen, was sie benötigen, um ihre Zielgruppe effektiv anzusprechen. Nicht alle Unternehmen können ihren Media-Mix optimieren, da dieser eher für das Online-Marketing geeignet ist. Es erfordert einen Blick auf die Analytik und den ROI verschiedener Marketingstrategien.

Hier hilft die Media-Mix-Modellierung.

Was ist eine Media-Mix-Modellierungsstudie?

Ist eine Marketinganalysetechnik, die die Wirkung einer Kampagne misst und bestimmt, wie jeder Teil des Marketing-Mix zu seinem Erfolg beiträgt (oder nicht). Die Ergebnisse einer Media-Mix-Modellierungsstudie können Ihnen Erkenntnisse liefern, die Sie zur Verbesserung einer Kampagne nutzen können. Fassen wir das mit einer Definition zusammen:

Die Media-Mix-Modellierung ist ein Top-Down-Ansatz, der Tools und fortschrittliche Analysen verwendet, um zu bewerten, wie sich Medien- und Marketingaktivitäten, Preisgestaltung, Saisonabhängigkeit und variable Faktoren auf Umsatz und ROI auswirken. Er liefert ein Maß dafür, wie Aktivitäten zum ROI des Unternehmens beitragen .

Marketinganalysten verwenden datenwissenschaftliche Techniken wie die multilineare Regression, um die Effektivität jedes Marketing-Inputs in Bezug auf den ROI zu bestimmen. Ziel ist es, herauszufinden, welche Marketingmaßnahmen einen höheren ROI haben und somit wirkungsvoller sind.

MMM-Modellbeispiel ( Bildquelle )

Wie funktioniert MMM?

Die Media-Mix-Modellierung analysiert gesammelte und verarbeitete Daten aus den Kanälen, die den Marketing-Mix bilden. Einige Lösungen ermöglichen es Marketingfachleuten, traditionelle Kanäle, Werbeaktionen, Saisonalität und andere Variablen zu berücksichtigen.

Die Modellierung sammelt Daten aus unterschiedlichen Quellen, die dann erweiterte statistische Analysen anwenden und Einblicke in die Effektivität der aktuellen Kampagne geben. MMM nutzt Metriken und Variablen wie Verkäufe, Bewertungen oder Online-Analysen, sodass Analysten auf messbare Weise ein umfassenderes Bild der Auswirkungen der Kampagne auf dem Markt erhalten.

MMM analysiert lineare und nichtlineare Variablen. Das bedeutet, dass es Variablen gibt, die eine direkte Beziehung zum Verkauf messen kann. Je mehr Sie den Input erhöhen, desto mehr Umsatz wächst. Aber andere Variablen, wie der Rundfunk, sind schwieriger zu verfolgen. Wenn ein Vermarkter das manuell machen würde, wäre es extrem schwierig. Die MMM-Technologie ermöglicht es Marketingfachleuten, künstliche Intelligenz und fortschrittliche Analysen einzusetzen, um unabhängig vom Kanal eine quantifizierbare Wirkung jeder Marketingmaßnahme zu ermitteln.

Das Ziel einer Media-Mix-Modellierungsstudie ist es, ein Maß für die Auswirkungen jeder Marketingaktivität auf jeden Kanal zu geben. Es funktioniert, indem es die Wirkung von Werbung, Preisgestaltung, PR und Sponsoring quantifiziert.

Der Begriff wurde in einem Artikel der Harvard Business Review geprägt, und die Technik gibt es seit einigen Jahren. Dank des Fortschritts bei statistischen Methoden und künstlicher Intelligenz kann die Modellierung des Medienmix jetzt auf einfachere Weise durchgeführt werden.

Die Faktoren, die den Marketing-Mix beeinflussen können, können wie folgt kategorisiert werden:

Inkrementelle Treiber: Dies bezieht sich auf Geschäftsergebnisse, die durch Marketingaktivitäten wie Printanzeigen, digitale Ausgaben, Preisnachlässe und soziale Kontakte erzielt werden.

Basistreiber: Dies bezieht sich auf Ergebnisse, die ohne Werbung erzielt werden, normalerweise aufgrund des Markenwerts. Diese Ergebnisse ändern sich normalerweise nicht, es sei denn, es gibt eine wirtschaftliche oder ökologische Veränderung.

Andere Treiber: verwandte Komponenten von Basisfaktoren, gemessen über einen bestimmten Zeitraum.

Beispiel eines Media-Mix-Modellierungsdiagramms ( Bildquelle )

Wie verwende ich die Media-Mix-Modellierung?

Die Medienmodellierung gibt Vermarktern die Möglichkeit, ihre Entscheidungen mit Daten zu unterstützen, wodurch ein datengesteuerter Ansatz entsteht, der genauer ist und tatsächlich Geld und Aufwand sparen kann.

Untersuchungen aus einer Forrester-Studie „The Current State of Marketing Measurement and Optimization“ zeigen, dass 71 % der Marketer durch ineffiziente Messmethoden und -tools beeinträchtigt werden. So holen Sie das Beste aus Ihrer Media-Mix-Modellierung heraus:

1. Sammeln Sie Daten auf persönlicher Ebene

In diesem Moment, in dem Cookies von Drittanbietern der Vergangenheit angehören, versuchen Vermarkter überall, die Informationen zu sammeln, die sie benötigen. Daten auf persönlicher Ebene ermöglichen es Ihnen, sich ein genaues Bild davon zu machen, wie Kunden mit dem von Ihnen gewählten Medienmix umgehen.

Daten auf Personenebene bedeutet, dass Sie Daten aus Quellen einem einzelnen Verbraucher mit dem Ziel zuweisen, geschäftliche Fragen zu beantworten und Interaktionen auf Benutzerebene zu lokalisieren. [KLICKEN ZUM TWEETEN]

Im oben erwähnten Forester-Bericht würden 99 % der Vermarkter, die derzeit keine Daten auf Personenebene verwenden, diesen Ansatz heute gerne verwenden. Dieser granulare Ansatz ermöglicht es Ihnen, Analysen auf Benutzerebene durchzuführen, anstatt die bereits aggregierten Daten zu verwenden.

2. Überprüfen Sie den Datentyp

Die Medienmodellierung funktioniert besser, wenn Sie mit digitalen Kanälen arbeiten, als mit traditionellen Marketingmethoden. Schwieriger ist es, die Ergebnisse einer Zeitungsanzeige oder einer Radiosendung zu messen. Der richtige Marketing-Mix mit einer größeren Investition in Online-Marketingkanäle (einschließlich Mobilgeräte) kann Ihnen ein genaueres Bild vermitteln. Dies steht auch im Einklang mit Trends zum Konsum von Online- und mobilen Inhalten durch Benutzer. Durch die Migration von Kampagnen zu Online-Kanälen können Sie den ROI genauer messen und erhalten bessere Einblicke für die Entscheidungsfindung.

3. Wählen Sie eine Plattform, die für Ihr Unternehmen geeignet ist

Der Einsatz von Analysesoftware verschafft Ihnen einen Vorteil. Sie können den Medienmix analysieren, indem Sie Plattformen verwenden, die Daten zur Benutzerinteraktion sammeln und Tracking-Berichte bereitstellen. Der beste Ansatz besteht darin, eine Plattform zu wählen, die Ihnen einen vollständigen Überblick über alle von Ihnen implementierten Kanäle bietet. Eine Software, die genaue und zeitnahe Berichte liefern kann, ist ebenfalls ein Muss. Sie müssen wissen, wie Ihre Kanäle einzeln und als Teil Ihrer Marketingkampagne abschneiden.

4. Analysieren Sie die Daten

Bevor Sie mit der Analyse beginnen, müssen Sie auswählen, welche Metriken Sie für jeden Kanal messen möchten. Die falschen Metriken können Ihnen ein völlig anderes Bild vermitteln, das nicht der Realität entspricht. Wählen Sie die Metrik, die Sie messen möchten, entsprechend dem Ziel aus, das Sie für diesen Kanal oder diese Aktivität haben möchten. Beispielsweise können E-Mail-Marketing-Newsletter effektiver anhand der Klickrate gemessen werden als anhand der Öffnungsraten.

Sobald Sie die Metriken ausgewählt und die Daten erhalten haben, ist es an der Zeit, die Berichte zu analysieren und zu verstehen. Es ist wichtig zu wissen, was die Daten Ihnen sagen, um sie zu Ihrem Vorteil zu nutzen. Wenn Sie nach dem Beispiel der E-Mail-Newsletter eine hohe CTR sehen, ist dies ein Zeichen dafür, dass Sie diese Strategie für die nächste Kampagne für diese Zielgruppe verwenden sollten.

Versuchen Sie, auch die „High-Performer“ und die „Low-Performer“ zu finden. Wenn Sie wissen, wo Ihre Stärken und Schwächen in der Kampagne liegen, können Sie sie für das nächste Mal anpassen und verbessern.

5. Denken Sie an die soziale Stimmung und die Markenwahrnehmung

Der Erfolg einer Marketingkampagne wird nicht nur in Conversions oder Klicks gemessen. Zu verstehen, wie Ihre potenzielle Zielgruppe Ihre Marke wahrnimmt, kann Kontext liefern und Ihnen helfen, die Daten besser zu interpretieren. Berücksichtigen Sie die Verbrauchermeinung in Ihrem Media-Mix-Modell. Wie machst du das?

Führen Sie soziale Medien durch und suchen Sie nach Stimmungsanalysen. Beachten Sie, was die Leute über Ihre Marke sagen, das Positive und das Negative. Sie können diese Informationen verwenden, um eine Umfrage zu erstellen und Ihre Ergebnisse zu beweisen, indem Sie Ihr Unternehmen bewerten. Fragen Sie insbesondere, wie wahrscheinlich sie Ihr Unternehmen einem Freund empfehlen würden und welche Art von Marketinginhalten sie gerne mehr sehen würden. Dies gibt Ihnen eine Vorstellung davon, worauf Sie Ihre Marketingbemühungen als nächstes konzentrieren sollten.

Woher wissen Sie, dass der Media-Mix der richtige für Ihre Marke ist?

Wie bestimmen Sie den richtigen Medienmix für Ihre Kampagne? Sehen wir uns einige der Faktoren an, die Sie bei der Auswahl Ihres Medienmix berücksichtigen sollten.

Die Verwendung mehrerer Marketingkanäle zur Bewerbung von Produkten und zur Einbindung Ihrer Benutzer ist ein beliebter Ansatz. Die zufällige Auswahl so vieler Kanäle wie möglich ist jedoch nicht nur ineffektiv, sondern kann Ihnen auch viel Geld kosten. Die Wahl der richtigen Mischung ist entscheidend für eine erfolgreiche Kampagne.

Wie fängst du an? Indem Sie Ihre Zielgruppe kennen und verstehen. Schließlich ist es Ihr Ziel, sie zu engagieren. Es gibt zwei wichtige Schritte bei der Auswahl der richtigen Mischung für Ihre Marketingstrategie:

Definieren Sie Ihre Zielgruppe

Dies ist der wichtigste Schritt, denn ohne Ihr Publikum zu verstehen, tappen Sie im Dunkeln. Beginnen Sie mit der Kartierung grundlegender demografischer Daten: Standort, Geschlecht, Einkommen, Alter, Bildungsniveau. Dann können Sie weiter nach Interessen und Plattformen suchen, die sie besuchen. Wie machst du das?

• Überprüfen Sie Ihre Konkurrenten: Sie können viele Informationen über Ihre potenziellen Kunden gewinnen, indem Sie die Kampagnen und Social-Media-Websites Ihrer Konkurrenten überprüfen.
• Suchen Sie in Interessengruppen in sozialen Medien: Ihr Kunde spricht in sozialen Medien und auf Bewertungsseiten über Produkte, die mit Ihren verwandt sind. Schauen Sie sich an, was sie sagen, wo sie sich befinden und so weiter.

Sie sollten wissen, wer die potenziellen Kunden für Ihr Produkt oder Ihre Dienstleistung sind. Eine gute Faustregel ist, Käuferpersönlichkeiten zu erstellen, um eine detaillierte Vorstellung davon zu bekommen, wer Ihr idealer Kunde ist.

Sammeln und nutzen Sie verlässliche Daten

Sammeln Sie Daten über Ihre Zielgruppe entsprechend dem, was Sie über Ihre Zielgruppe wissen. Zum Beispiel organische Forschung, Mitbewerber-Audits, Stimmungsanalysen. Überprüfen Sie auch die Daten von Forschungsseiten zur Medienbetrachtung, um sich ein umfassendes Bild zu machen. Die richtigen Daten können Ihnen die Erkenntnisse liefern, die Sie benötigen, um den richtigen Marktmix auszuwählen.

Verwandte Inhalte: Was ist Medienkauf und die besten Vorlagen zum Herunterladen

Media-Mix-Modellierung vs. Attributionsmodellierung

Modernes Marketing basiert auf harten Daten, insbesondere digitales Marketing. Eine der vorherrschenden Fragen in Marketingabteilungen ist, wohin das Marketingbudget fließt. Zuzuordnen, wo das Geld ausgegeben wurde, um die Lead-Generierung und die Marketingziele zu erreichen, ist eines der Hauptziele eines jeden Vermarkters. Trotz ständiger Bemühungen und datengesteuerter Analysen ist es eine Herausforderung, genau zuzuordnen. Vermarkter gehen auseinander, ob Attributionsmodellierung oder Media-Mix-Modellierung das beste zu verwendende Messmodell ist. Lassen Sie uns jeden untersuchen.

Was ist das Attributionsmodell?

Attribution Modeling ist ein Bottom-up-Ansatz zur Messung der Marketingeffizienz. Diese Methode analysiert und identifiziert den Wert jeder Marketinginitiative, indem sie sich die Aktionen ansieht, die Benutzer vor der Konvertierung durchführen.

Die Attributionsmodellierung konzentriert sich auf die Ergebnisse der Marketingbemühungen wie Messungen, Online-Verkäufe, Werbung und ähnliche Konversionsbemühungen.

Es gibt fünf Arten von Attributionsmodellen:

• Letzte Interaktion

Dabei wird die Conversion dem letzten Lead zugeschrieben, mit dem ein Nutzer interagiert hat. Diese Methode wird standardmäßig in vielen Marketingteams verwendet. Wenn ein Nutzer beispielsweise Ihre Website über eine Google-Anzeige findet, den Kauf aber schließlich über eine Twitter-Anzeige tätigt, wird der Anzeige dieser Verkauf zu 100 % gutgeschrieben.

• Erste Interaktion

Dabei wird der erstmaligen Einführung des Benutzers in das Unternehmen Anerkennung geschenkt. Im obigen Beispiel würde die Google-Werbung anstelle der Twitter-Werbung gutgeschrieben.

• Letzter indirekter Klick

Dieses Modell schreibt auch alle Kredite einer einzigen Interaktion zu. Die Grundlage dieses Ansatzes ist, dass die letzte Aktion durch den letzten indirekten Klick ausgelöst wird, da der Benutzer zu diesem Zeitpunkt Ihren Marketingbemühungen ausgesetzt ist.

• Lineare Zuordnung

Dieses Modell teilt die Attribution vor der Conversion gleichmäßig auf alle Benutzerinteraktionen auf. Das bedeutet, dass ⅓ auf die Google-Werbung, ⅓ auf Ihre Website und ⅓ auf die Twitter-Werbung gehen würde. Das Problem bei diesem Modell ist, dass es den Grad des Einflusses jeder Interaktion nicht berücksichtigt.

• Zuschreibung von Zeitverfall

Eine Weiterentwicklung des linearen Attributionsmodells berücksichtigt, wann jede Interaktion stattfindet, und gibt den Interaktionen, die kurz vor dem Kauf stattfinden, mehr Bedeutung. Dies würde der Twitter-Werbung mehr Wert verleihen als den anderen Interaktionen.

• Positionsbasierte Zuordnung

Bei diesem Modell wird die Differenz auch bei der Zuweisung des Conversion-Guthabens aufgeteilt. Es gibt 40 % für die erste Interaktion, 40 % für die letzte und 20 % für die Aufteilung auf alle anderen Interaktionen.

Der Unterschied zu Media Mix Modeling

Die Media-Mix-Modellierung verwendet eine Regressionsanalyse, die die Auswirkungen mehrerer Variablen auf eine einzelne Variable wie Verkaufszahlen bewertet. Es berechnet die Beziehung zwischen den unabhängigen Variablen und der abhängigen Variablen.

Attributionsmodellierung hätte in der Vergangenheit für einfache Marketingstrategien mit wenigen Kanälen funktionieren können. Dies erweist sich jedoch bei den komplexen und verteilten Strategien des heutigen Marketings als schwierig. Die Media-Mix-Modellierung kann eine breite Palette von Daten aus verschiedenen Quellen berücksichtigen.

Vor- und Nachteile der Durchführung eines MMM

Die Implementierung einer Media-Mix-Modellierung kann effektiver sein:

• Es liegen genügend Daten vor, um Parameter im Modell zu schätzen.
• Es gibt eine Reihe von Schwankungen in den Werbeebenen und Kontrollvariablen.
• Die Modelleingaben variieren unabhängig voneinander.
• Das Modell berücksichtigt die Treiber, die sich auf den ROI auswirken können.
• Das Modell erfasst die Beziehung zwischen Variablen.

Es gibt Herausforderungen durch Probleme, die die Zuverlässigkeit der Ergebnisse von MMM beeinträchtigen können.

Was sind also die Vor- und Nachteile der Marketing-Mix-Modellierung?

Einschränkungen der Marketing-Mix-Modellierung

Vermarkter müssen mehrere Elemente in ihrem Ökosystem berücksichtigen, darunter:

• Verhaltensdaten auf Personenebene
• Die Auswirkungen der Markenautorität auf die Marketingausgaben
• Was sind die wichtigsten Zeiten, um Marketingbotschaften zu senden?
• Was ist die richtige Zuordnung zur individuellen Medienwirksamkeit?

Die Berücksichtigung all dieser Metriken könnte zu Problemen bei der Zuverlässigkeit der Media-Mix-Modellierung geführt haben. Marketing-Mix-Modellierungstechnologien ermöglichen es Marketingfachleuten, die Messung zu vereinheitlichen.

Vorteile der Marketing-Mix-Modellierung

Während MMM keine individuellen Möglichkeiten zur Optimierung ihrer Kampagnenoptimierung identifizieren kann. Es bietet den Ausgangspunkt für eine Marketingbudgetplanung auf hoher Ebene, bietet einen ganzheitlichen Ansatz für allgemeine Markttrends und gibt Marketingfachleuten einen vollständigen Überblick über ihre potenziellen Märkte.

Gängige Mythen über MMM

Wie viele Analyselösungen ist sie sehr beliebt geworden, aber wird sie dem ganzen Hype gerecht? Hier sind einige Missverständnisse, die Menschen in Bezug auf die Medienmix-Modellierung haben:

• Media-Mix-Modelle sind undurchsichtig: Da bei der Media-Mix-Modellierung Datensätze und erweiterte Analysen involviert sind, gelten diese Methoden als wenig transparent. Dies wirft die Frage auf, woher Sie wissen, ob das Modell genau ist, wenn Sie nicht alles sehen können. Der richtige Ansatz ist die Implementierung eines transparenten Ansatzes, bei dem Ergebnisse, Gliederungen, Meilensteine ​​und Berichte festgelegt werden.

• MMM liefert keine Echtzeitdaten: Die Wahrheit ist, dass MMM auf historischen Daten basiert. Moderne Media-Mix-Modelle können jedoch Marketingeinblicke nahezu in Echtzeit liefern, die neue Kampagnen bewerten und die Effektivität einer laufenden Kampagne bewerten können.
• Ist auf Offline-/Online-Kanäle ausgerichtet: Media-Mix-Strategien können sich mehr auf Offline-Kanäle konzentrieren. Aber moderne Media-Mix-Modelle berücksichtigen alle Kanäle, digital und offline. Medienmarketing-Modelle werden angepasst, um jeden Kanal und seine Bedeutung als Faktor zu berücksichtigen.

Wie misst man MMM?

Die Media-Mix-Modellierung wird mithilfe der Regressionsanalyse gemessen, insbesondere der multilinearen Regression. Das Modell verwendet abhängige und unabhängige Variablen, um eine Beziehung zwischen ihnen zu identifizieren.

Analysten bilden eine Gleichung zwischen den abhängigen und unabhängigen Variablen. Abhängig von der Beziehung zwischen den Variablen kann die Gleichung linear oder nichtlinear sein. Hier ist ein Beispiel für eine multilineare Regressionsgleichung, bei der jeder Beta zeigt, dass sich eine Steigerung auf die Gesamtumsatzsteigerung auswirkt.

Beispiel einer Verkaufsgleichung (Bildquelle)

MMM hilft Vermarktern bei der Optimierung zukünftiger Ausgaben und der Maximierung der Effektivität der Marketingkampagne.

Medienmix-Modellierungsverhältnis

Neben komplexen Gleichungen besteht das MMM-Verhältnis aus drei Schlüsselkomponenten:

1. Welche Marketingkanäle nutzen Sie?
2. Wie viel Geld gibst du für jeden Kanal aus?
3. Was waren frühere Kampagnenergebnisse und Erkenntnisse?

Die Antwort auf diese drei Fragen kann bestimmen, wie effektiv Ihre Marketingbemühungen sind.

Häufige Anwendungsfälle für die Verwendung von MMM

Media-Mix-Modellierung oder auch Marketing-Mix-Modellierung genannt, kann verwendet werden, um Ihre Marketingkanäle hinsichtlich des ROI zu messen und zu optimieren. Hier sind einige Anwendungsfälle, auf die Sie diese Technik anwenden können:

Budgeteinstellung und -optimierung: Große Unternehmen mit geografisch verteilten Kampagnen über mehrere Medienkanäle können von der Skalierbarkeit der Media-Mix-Modellierung profitieren. Die Media-Mix-Modellierung nutzt die Automatisierung, um eine groß angelegte Marketingeffektivität zu erzielen.

Medienmessung : Sie können die Wirkung verschiedener Arten von Medienkampagnen messen, Paid, Owned und Earned. Sie können die Media-Mix-Modellierung verwenden, um die Customer Journey auf dem Weg zum Kauf zu messen. Die Erkenntnisse, die Sie erhalten, können verwendet werden, um Ihre Ausgaben und Aktionen über diese Kanäle hinweg zu optimieren.

Umsatztreiber messen: Die Marketing-Mix-Modellierung kann verwendet werden, um herauszufinden, welche Faktoren den Umsatz antreiben, sodass Sie mehr in die Erfolgsstrategie investieren können.

Die Geschichte des MMM

Vermarkter begannen im goldenen Zeitalter der Werbung, um 1960-1970, als das Marketing viel einfacher war als heute, mit der Medien- (oder Marketing-) Mix-Modellierung. Einer der ersten Nutzer der Medienmodellierung war Kraft Foods, als sie Jell-O auf den Markt brachten.

Traditionelles MMM ermöglichte es Kraft zu sehen, wie sich die Verkäufe je nach Werbeniveau und geografischem Standort auswirken würden. Wie würde sich beispielsweise der Umsatz steigern, wenn Kampagnen in 10 statt in vier Städten durchgeführt würden?

Heutzutage können Analysten mit der Anwendung der Datenanalyse künstlicher Intelligenz auf die Media-Mix-Modellierung praktisch in Echtzeit Einblicke in laufende Kampagnen erhalten.

Worauf Sie bei MMM-Tools achten sollten

Um eine effektive Media-Mix-Modellierung zu implementieren, benötigen Sie Marketing-Performance-Tools, die Ihnen die Einblicke liefern, die Sie benötigen. Folgendes müssen Sie wissen, wenn Sie nach einer Lösung suchen:

• Langfristiges und kurzfristiges Wachstum ausbalancieren: Die meisten Ihrer Bemühungen sollten sich auf langfristiges Wachstum konzentrieren, aber kurzfristige Ziele nicht außer Acht lassen. Das Institute of Practitioners in Advertising schlägt ein Verhältnis von 60/40 lang- und kurzfristiger Marketingaktivitäten vor. Ihr Marketing-Performance-Tool muss analysieren, wie beide Kampagnen Ihr Geschäft voranbringen werden.

• Sammelt und misst Daten aus unterschiedlichen Quellen: Dies ist eines der grundlegenden Merkmale eines Marketing-Performance-Tools. Um bei der Media-Mix-Modellierung effektiv zu sein, benötigen Sie ein Tool, das Daten aus digitalen und traditionellen Medien sammeln, verarbeiten und analysieren kann. Da die meisten dieser Datenquellen über eigene Analysen verfügen, benötigen Sie eine Orchestrierungsplattform, die die Daten aus diesen Quellen aufnehmen und Ihnen die erforderlichen Erkenntnisse liefern kann.

• Berücksichtigt externe Variablen: Politische, wirtschaftliche und soziale Veränderungen können sich auf Marketingbemühungen auswirken. Ein gutes Tool muss störende Variablen erkennen und bewerten, wie sie sich auf Ihre langfristigen Kampagnen auswirken würden.

• Betrachten Sie die Customer Journey: Eine Media-Mix-Modellierung muss die Interaktionen entlang einer Customer Journey berücksichtigen. Ihre Tools sollten in der Lage sein, Ihnen zu sagen, welche Auswirkungen jeder Schritt hat, indem sie das Kaufverhalten der Kunden berücksichtigen und Verbrauchertrends vorhersagen.

Häufig gestellte Fragen zu MMM

Wie erstellt man ein Market-Mix-Modell?

Basisvariablen oder inkrementelle Variablen werden berücksichtigt, quantifiziert und Geschäftsmetriken aufgeschlüsselt, um herauszufinden, wie Marketing- und Werbeaktivitäten zum ROI beitragen.

Welche Art von Modellierungsmethode ist für die Bewertung des Marketing-Mix entscheidend?

Die Marketing-Mix-Analyse wird normalerweise mit linearer Regression durchgeführt. Andere Effekte wie nichtlineare und verzögerte Effekte sind enthalten, um einen breiteren Ansatz zu haben.

Was ist Marktmixmodellierung?

Market-Mix-Modellierung ist eine Technik, die dabei hilft, mehrere Marketing-Inputs in Bezug auf Verkäufe oder Marktanteile zu quantifizieren.

Wie CodeFuel den Kauf und die Verwaltung von Medien optimiert

Media Buying ist ein wesentlicher Bestandteil der Media-Mix-Modellierung. Schließlich bestimmen die von Ihnen verwendeten Kanäle, wie sie sich auf Ihre Marketingkampagne auswirken. CodeFuel hilft Ihnen, den Umsatz pro Benutzerbesuch zu maximieren und bietet maximale Flexibilität für Ihre Medienkampagnen auf jeder Plattform. Indem Sie die richtigen Anzeigen zur richtigen Zeit an die richtigen Käufer liefern, ist Ihre Kampagne effektiver. Beginnen Sie noch heute mit der effektiven Optimierung Ihrer Marketingkampagnen mit CodeFuel. Heute anmelden.