Marketing Mix Modelling: Optimierung der Budgetverteilung und Maximierung des ROI

MANFRED GANSTERER,
MARKETING PROFI
WWW.GRUNDAUF.COM
LESEZEIT: 5 MINUTEN

In der dynamischen Welt des Marketings stellt die Frage nach der optimalen Budgetverteilung für Werbemaßnahmen eine der größten Herausforderungen dar. Werbetreibende müssen regelmäßig die Wirksamkeit ihrer Investitionen prüfen und eine fundierte Entscheidung treffen, wie und wo das Budget am besten eingesetzt wird. Eine präzise Antwort auf diese Frage zu finden, ist oft nur heuristisch möglich. Hier kommt Marketing Mix Modelling (MMM) ins Spiel – eine leistungsstarke Methode zur datengestützten Optimierung der Marketingstrategie.

Marketing Mix Modelling ist eine statistische Analysemethode, die Unternehmen dabei hilft, die Auswirkungen ihrer Marketingaktivitäten auf den Umsatz und den Return on Investment (ROI) zu messen und vorherzusagen. Durch den Einsatz ökonometrischer Techniken wird ein Modell entwickelt, das die Wechselwirkungen zwischen verschiedenen Marketingkanälen und deren Einfluss auf die Unternehmenskennzahlen (z. B. Umsatz, Website-Besuche oder Bestellungen) detailliert abbildet.

Marketing Mix Modelling ermöglicht es, eine fundierte Budgetverteilung vorzunehmen, indem es aufzeigt, welche Kanäle und Maßnahmen den höchsten Beitrag zur Wertschöpfung leisten und welche weniger effektiv sind. So können Unternehmen nicht nur ihre Ressourcen effizienter einsetzen, sondern auch den ROI maximieren.stleistungen gelten Sondervorschriften (z.B. für Finanzdienstleistungen das FernFinG).

Ein klarer Vorteil von Marketing Mix Modelling ist die Effektivität bei der Budgetplanung zu steigern. Vor allem für die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit kann das ein echter Gamer Changer sein. Durch die statistische Analyse können fundierte, datengestützte Entscheidungen getroffen werden, ganz ohne Mutmaßungen.
Zu den wichtigsten Erkenntnissen, die Marketing Mix Modelling liefert, gehören:

• Kosteneinsparungen durch Grenznutzenanalyse:
  Marketing Mix Modelling hilft, den Punkt zu bestimmen, an dem zusätzliche Investitionen in einen Kanal nicht mehr den gewünschten ROI liefern.
• Einfachere Zukunftsplanung und Budgetskalierung:
  Das Modell zeigt auf, wie Investitionen in verschiedenen Kanälen in Zukunft skaliert werden können, um optimale Ergebnisse zu erzielen.
• Datengetriebenes Entscheidungsmanagement:
  Durch die Berechnung des Wirkungsbeitrags der einzelnen Kanäle können Unternehmen die Budgetverteilung objektiv und effizient gestalten.
• Förderung der abteilungsübergreifenden Zusammenarbeit:
  Marketing, Sales und Finanzen erhalten durch Marketing Mix Modelling eine gemeinsame, klar definierte Grundlage für strategische Entscheidungen.
• Effizientere Budgetverteilung:
  Durch die Erkenntnis, in welche Kanäle mehr investiert werden sollte, lässt sich das Budget gezielt dorthin lenken, wo noch ungenutztes Potenzial vorhanden ist.

Wie funktioniert Marketing Mix Modelling?

Ein klarer Vorteil von Marketing Mix Modelling ist die Effektivität bei der Budgetplanung zu steigern. Vor allem für die abteilungsübergreifende Zusammenarbeit kann das ein echter Gamer Changer sein. Durch die statistische Analyse können fundierte, datengestützte Entscheidungen getroffen werden, ganz ohne Mutmaßungen.
Zu den wichtigsten Erkenntnissen, die Marketing Mix Modelling liefert, gehören:

• Trends aufdecken:
  Verkaufsdaten werden analysiert, um zugrunde liegende Muster zu erkennen.
• Formulierung eines Modells:
  Eine statistische Gleichung wird entwickelt, die die Beziehungen zwischen den Einflussfaktoren und den KPIs darstellt.
• Untersuchung von Korrelationen:
  Es wird untersucht, wie stark verschiedene Faktoren wie digitale Werbung, Fernsehwerbung oder wirtschaftliche Indikatoren den Umsatz beeinflussen.
• Bewertung der Auswirkungen:
  Die Auswirkungen der einzelnen Faktoren auf den Umsatz und andere KPIs werden quantifiziert.
• Ökonometrische Analyse:
  Eine detaillierte Untersuchung der Daten mit ökonometrischen Methoden hilft dabei, die entscheidenden Einflussfaktoren zu identifizieren.
• Prognosen:
  Auf Basis der Analyse können Simulationen für die zukünftige Umsatzentwicklung erstellt werden, wobei sowohl Szenarien ohne als auch mit optimierter Budgetverteilung berücksichtigt werden.

Welche Datenquellen fließen in das Modell ein?

Marketing Mix Modelling erfordert eine Vielzahl von Daten, die aus unterschiedlichen Quellen stammen können. Zu den wichtigsten Datenquellen gehören:

• Digitale Marketingkanäle:
  Klicks, Impressions und die damit verbundenen Kosten.
• Lineare Marketingkanäle:
  Fernsehwerbung, Out-of-Home (OOH), Printmedien, usw. mit Kennzahlen wie GRP (Gross Rating Point), Bruttoreichweite und Auflage.
• Ökonomische Daten:
  Inflation, Arbeitslosigkeit, Bruttoinlandsprodukt (BIP), etc.
• Wetterdaten:
  Temperatur, Niederschlag und andere relevante Wetterfaktoren.
• Wettbewerbsdaten:
  Werbeaktivitäten von Konkurrenten, erhoben durch Datenquellen wie Focus oder Nielsen.

Diese Daten werden miteinander kombiniert und helfen dabei, das Modell zu entwickeln, welches die Abhängigkeit der Verkaufszahlen dieser Faktoren analysiert.

Wie sieht der Modellierungsprozess im Detail aus

Der Prozess der Marketing Mix Modellierung erfordert eine sorgfältige und strukturierte Herangehensweise, um die Daten in eine Form zu bringen, die es ermöglicht, aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen. Wir bei corestad haben daher einen definierten Prozess entwickelt, welcher die folgenden acht Punkte beinhaltet:

1. Datenstandardisierung
Bevor die eigentliche Modellierung beginnt, müssen alle Daten in ein einheitliches Format gebracht werden. Verschiedene Quellen wie digitale Marketingkanäle, Fernsehwerbung oder ökonomische Indikatoren können unterschiedliche Formate und Strukturen haben. Datenstandardisierung bedeutet, diese unterschiedlichen Formate so zu transformieren, dass sie miteinander verglichen und analysiert werden können. Zum Beispiel können unterschiedliche Zeiteinheiten (z.B. Wochen vs. Monate) in ein konsistentes Format überführt werden.

2. Skalierung
Die Skalierung bezieht sich auf die Anpassung der Wertebereiche der verschiedenen Variablen, sodass sie in einem vergleichbaren Bereich liegen. Dies ist besonders wichtig, da unterschiedliche Datenquellen (z.B. Werbeausgaben vs. Verkaufszahlen) sehr unterschiedliche Größenordnungen haben können. Durch die Skalierung wird sichergestellt, dass alle Variablen im Modell auf einer gleichen Basis agieren, was die Modellvalidität und Interpretation wesentlich erleichtert.

3. Normalisierung
Hierbei werden die Daten so transformiert, dass sie eine bestimmte statistische Verteilung erreichen, wobei hier häufig die Normalverteilung angestrebt wird. Dies hilft, Verzerrungen durch extreme Ausreißer zu vermeiden und ermöglicht eine präzisere Modellierung. Wenn beispielsweise eine Variable wie die Werbeausgabe über einen extrem breiten Bereich variiert, kann eine Normalisierung sicherstellen, dass diese Werte nicht die Ergebnisse des Modells überproportional beeinflussen.

4. Umwandlung von Datenformaten
In diesem Schritt werden die Daten in geeignete Datentypen umgewandelt, um sie für die Analyse vorzubereiten. Während einige Variablen als kontinuierliche Zahlenwerte vorliegen, können andere kategorisch sein, etwa die Art des Werbekanals (TV, Print, Social Media). Diese kategorialen Daten müssen in ein numerisches Format umgewandelt werden, um sie in mathematischen Modellen verwenden zu können. Ein Beispiel dafür ist die Umwandlung von „TV“ und „Print“ in numerische Werte, welche dann im Modell als Eingabewerte verwendet werden.

5. Aggregation
Oftmals müssen Daten aggregiert werden, um eine höhere Ebene der Analyse zu ermöglichen. Das bedeutet, dass kleinere, detaillierte Datensätze zu einem übergeordneten Wert zusammengefasst werden. Zum Beispiel könnten täglich erfasste Werbeausgaben zu wöchentlichen oder monatlichen Summen aggregiert werden. Dies ist besonders wichtig, um langfristige Trends zu erkennen und saisonale Schwankungen zu berücksichtigen.

6. Feature Engineering
Das Feature Engineering umfasst die Schaffung neuer Merkmale aus den vorhandenen Daten, die das Modell verbessern können. Dieser Schritt ist entscheidend, um verborgene Muster zu identifizieren und die Vorhersagekraft des Modells zu erhöhen. Beispielsweise könnte ein neues Feature erstellt werden, das den Anteil der Werbung an den Gesamtwerbeausgaben in einem bestimmten Zeitraum berechnet. Solche Features können helfen, noch genauere Vorhersagen über die Auswirkungen von Marketingaktivitäten zu treffen.

7. Logarithmische Transformation
In diesem Schritt glätten wir die Auswirkungen von starken Ausreißern. In der Praxis bedeutet das, dass extrem hohe oder niedrige Werte in den Daten durch logarithmische Transformationen reduziert werden, um sie auf ein überschaubareres Niveau zu bringen. Das hilft, Verzerrungen zu vermeiden, die durch außergewöhnlich hohe oder niedrige Werte in den Variablen entstehen können – etwa wenn die Werbeausgaben in einem bestimmten Zeitraum sehr stark gestiegen sind.

8. Dummy-Codierung
Bei der sogenannten Dummy-Codierung transformieren wir kategoriale Variablen (wie z.B. Werbekanäle oder Kampagnentypen) in numerische Werte. Diese Methode wandelt jede Kategorie in eine eigene binäre Variable um, die den Wert 1 (für Vorhandensein) oder 0 (für Nichtvorhandensein) annimmt. Zum Beispiel würde der Werbekanal „TV“ durch die Dummy-Codierung in zwei Variablen aufgeteilt: eine für „TV“ (1 oder 0) und eine für alle anderen Kanäle (1 oder 0). Auf diese Weise können diese Daten in mathematischen und statistischen Modellen verarbeitet werden.

Durch diesen detaillierten Modellierungsprozess wird sichergestellt, dass die Daten korrekt und effizient verarbeitet werden, bevor sie in das statistische Modell integriert werden. Dies bildet die Grundlage für die Entwicklung eines robusten Modells, das präzise Vorhersagen darüber treffen kann, wie sich unterschiedliche Marketingmaßnahmen auf die Unternehmenskennzahlen auswirken. Die Modellierung liefert dann wichtige Insights zur Optimierung der Budgetverteilung und zur Maximierung des ROI.

Fazit

Marketing Mix Modelling bietet Unternehmen eine datengestützte Grundlage, um ihre Marketingstrategien zu optimieren und Budgets gezielt und effizient zu verteilen. Durch die Kombination statistischer Analysetechniken und einer breiten Datenbasis können Unternehmen ihre Marketinginvestitionen maximieren und den ROI nachhaltig steigern. In einer zunehmend datengetriebenen Welt stellt Marketing Mix Modelling eine wertvolle Methode dar, um die richtigen Entscheidungen zu treffen und die Wirkung von Marketingmaßnahmen präzise zu messen und zu steuern.

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