Was ist Marketing Mix Modeling?
Die Idee ist, vergangene Umsätze durch ihre Treiber zu erklären. MMM betrachtet, wie sich die Umsätze verändert haben, als sich die Ausgaben in jedem Kanal über die Zeit änderten, und trennt die Wirkung des Marketings von allem anderen.
MMM wird auch Media Mix Modeling genannt. Am nützlichsten ist es, um vergangene Ausgaben mit vergangenen Umsätzen zu verknüpfen und zu klären, wie ein Budget im nächsten Planungszyklus auf die Kanäle verteilt werden sollte.
Wie funktioniert Marketing Mix Modeling?
Ein MMM passt ein statistisches Modell an historische Daten an, meist zwei oder mehr Jahre wöchentlicher Umsätze und Ausgaben je Kanal, dazu externe Faktoren. Das Modell schätzt die Wirkung jedes Kanals, auch wie sich Effekte über die Zeit aufbauen und ab wann zusätzliche Ausgaben weniger bringen.
- Daten sammeln. Umsätze, Ausgaben je Kanal und externe Faktoren wie Saisonalität, Preis und Aktionen.
- Modell anpassen. Schätzen, wie stark jeder Faktor die Umsätze bewegt hat, unter Berücksichtigung verzögerter und kumulierter Effekte.
- Response-Kurven lesen. Sehen, wie die Umsätze in jedem Kanal auf Ausgaben reagieren und wo die Erträge abnehmen.
- Das nächste Budget planen. Mit den Kurven testen, wie eine andere Aufteilung auf die Kanäle voraussichtlich abschneiden würde.
Was ist ein Beispiel für Marketing Mix Modeling?
Einen Kanalmix neu ausrichten
Ein Händler investiert in Search, Social, Video und TV. Ein MMM zeigt, dass Search nahe am Sättigungspunkt ist, während Video noch Wachstumspotenzial hat, bevor die Erträge abnehmen.
Das Team modelliert ein Szenario, das einen Teil des Search-Budgets in Video verlagert, und sieht bei gleichen Gesamtausgaben einen höheren prognostizierten Umsatz, bevor auch nur ein Dollar fest eingeplant ist.
Marketing Mix Modeling vs. Attribution vs. Brand Tracking
Viele Unternehmen nutzen eine Kombination dieser Methoden. Jede beantwortet einen Teil der Frage.
| Last-Click-Attribution | Marketing Mix Modeling | Brand-Tracking-Studien | |
|---|---|---|---|
| Was gemessen wird | Der letzte Kontakt vor einem Kauf | Der Beitrag jedes Kanals zum Umsatz | Bekanntheit und Wahrnehmung |
| Genutzte Daten | Tracking auf Nutzerebene | Aggregierte Ausgaben und Umsätze über die Zeit | Umfrageantworten |
| Aktualität | Täglich, aber eng gefasst | Periodisch | Quartalsweise oder jährlich |
| Wirkung der Marke auf den Umsatz | Nicht gemessen | Meist begrenzt | Gemessen, aber nicht mit dem Umsatz verknüpft |
| Am besten für | Tägliche Optimierung | Budgetverteilung über Kanäle | Verfolgen, wie eine Marke wahrgenommen wird |
Wo liegen die Grenzen des klassischen Marketing Mix Modeling?
MMM ist wertvoll, doch klassische Ansätze haben bekannte Schwächen.
- Langsam und periodisch. Ergebnisse kommen oft als Report, wenn das Budget schon feststeht.
- Anfällig für verrauschte Daten. Schätzungen können schwanken, sobald neue Daten eintreffen.
- Die Marke gilt als Rauschen. Die meisten Modelle messen den Moment des Kaufs und übersehen die Markenbedingungen, die ihn wahrscheinlicher gemacht haben.
- Rückwärtsgewandt. Ein Report erklärt die Vergangenheit, doch Teams müssen auch Szenarien für das Kommende testen.
Wie setzt Alli das um?
Scenario Planner von Alli by PMG kombiniert die Modellierung der Medienwirkung mit Signalen aus Alli Brand Equity. Ein Modell schätzt die direkte Umsatzreaktion auf Mediaausgaben je Kanal. Das andere erfasst den längerfristigen Wert des Markenwerts. Eine zweistufige Schätzung trennt die direkte Wirkung des Marketings vom kumulierten Wert der Marke.
Teams legen Prognosezeitraum, Budget und Kanäle fest, sehen den prognostizierten Umsatz, prüfen die empfohlenen Ausgaben je Kanal und vergleichen Szenarien nebeneinander, bevor Geld fest eingeplant wird. Prognosen sind modellierte Schätzungen, keine Garantien.
Alli Scenario Planner entdeckenMarketing Mix Modeling: FAQ
Was ist MMM im Marketing?
MMM steht für Marketing Mix Modeling, eine statistische Methode, die anhand aggregierter historischer Daten schätzt, wie viel jeder Marketingkanal und jeder externe Faktor zum Absatz beigetragen hat.
Was ist der Unterschied zwischen MMM und Attribution?
Attribution ordnet Anteile den Touchpoints zu, die ein getrackter Nutzer vor der Conversion gesehen hat. MMM schätzt den Beitrag jedes Kanals aus aggregierten Ausgaben und Umsätzen über die Zeit. Es ist daher nicht auf das Tracking einzelner Personen angewiesen und kann Offline-Kanäle einbeziehen.
Wie viele Daten braucht Marketing Mix Modeling?
MMM braucht in der Regel eine lange Historie von Ausgaben und Umsätzen je Kanal, oft zwei oder mehr Jahre Wochendaten, dazu externe Faktoren wie Saisonalität, Preise und Aktionen.
Misst MMM die Wirkung der Marke?
Klassisches MMM behandelt die Marke oft als Hintergrundrauschen. Neuere Ansätze kombinieren die Modellierung der Medienwirkung mit Signalen zum Markenwert, sodass Teams sehen, wie Markenstärke den Umsatz langfristig stützt.
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