Marketing Mix Modeling vs. Attribution Modeling – eine Beziehung auf Umwegen

Zur Bewertung von Media-Strategien und der Relevanz der genutzten Kanäle & Kampagnen gibt es 2 Wege – das klassische Marketing Mix Modeling (MMM) und in digitalen Kanälen die Attributionsmodellierung. Jede Methode hat ihre Stärken und Schwächen, daher sollten sie ergänzend eingesetzt werden. Eine Traumvorstellung: Ihre Zielgruppe konvertiert bereits nach einmaligem Klick oder View einer Anzeige gleich zum Lead. In der Praxis zeigt sich jedoch, dass es hierfür schon mehrere Berührungspunkte über eine längere Zeitspanne braucht. Dank moderner Trackingmethoden können Marketer und Werbetreibende einen sehr detaillierten Einblick in die Welt der Customer Journeys erlangen. Dieser erlaubt die gezielte Optimierung des Marketing Budgets und dessen Verteilung auf die relevantesten Kanäle. Besonders granulare und aussagekräftige Insights erhalten Sie mittels Attribution. Doch auch die eher klassische Marketing Mix Modellierung wird angewandt, um Marketingbudgets effizient einzusetzen und vor allem die Effizienz von Offline-Marketingkanälen zu messen. Was die beiden Methoden unterscheidet, wie sie funktionieren und wie Sie diese bestmöglich einsetzen können, erfahren Sie in diesem Blogbeitrag.

Was ist Marketing Mix Modeling (MMM)?

Marketing-Mix Modeling dient zur Modellierung der gestiegenen Verkaufsmenge, die auf die Zunahme der Werbung auf einem bestimmten Kanal in einem bestimmten Umfang zurückzuführen ist. Dabei ist das Hauptziel von MMM, herauszufinden, wie verschiedene Marketingaktivitäten (Marketing-Mix) den Umsatz bestimmen und dadurch den Erfolg geplanter Aktivitäten zu prognostizieren. Dies ist besonders hilfreich bei der Vorhersage des Return on Investment (ROI) der jeweiligen Marketingmaßnahmen. Es kommen hier statistische Modelle zum Einsatz, die die langfristigen Beziehungen zwischen den geschäftlichen Entwicklungen und den Marketingaufwendungen betrachten. Dabei sind die zu erhebenden Daten mittels einer Regressionsanalyse zu erfassen und auszuwerten.

Vorteile von Marketing Mix Modeling

Im Gegensatz zur Attributions-Modellierung, mit der ausschließlich die Effizienz von Online-Kanälen berechnet werden kann, sind in der MMM die Erhebung und Bewertung von Daten aus Offline-Kanälen möglich. Somit fließen auch Zahlen aus klassischen Print-, TV oder Out-of-Home (OOH) Kampagnen in dieses Erhebungsmodell mit ein.

Nachteile von Marketing Mix Modeling

Daten können mit diesem Verfahren nur grob erhoben werden (TV Spendings/ Tag, geschätzte Reichweite von Print, erzielter Umsatz/ Tag, etc. ). Darüber hinaus werden keine direkten Ursache-Wirkungs-Beziehungen erfasst: Man weiß nicht sicher, ob ein TV-Spot gefolgt von einem Print-Inserat einen konkreten Kauf getriggert hat. Aus dem MMM können nur grobe statistische Korrelationen geschätzt werden.

Was ist Attribution Modeling?

Um zu bestimmen, welche Touchpoints oder Marketingkanäle für eine Conversion berücksichtigt werden, hilft uns Attribution Modeling (Attributions-Modellierung): Aus granularen Customer Journey Rohdaten lassen sich konkrete Erfolgsbeteiligungen für jeden einzelnen User, jeden Werbemittelkontakt und jede Journey attribuieren. Attributions-Modellierung anhand eines Fußballfeldes erklärt Nehmen wir an, unsere Kunden sind Fußballspieler, die gerade ein Tor für sich entscheiden konnten (einen Kauf getätigt haben). Mittels der Attributions-Modellierung wird es Ihnen möglich, jeden einzelnen Kontakt bis zum Torschuss nachzuvollziehen und erhalten somit einen holistischen Einblick in den gesamten Spielverlauf (einzelne Customer Journey Touchpoints). Bei typischen Reportings würde hier die Information verloren gehen, wer welchen Teil zum Erfolg geleistet hat. Denn nicht nur der Stürmer allein, sondern auch der Mittelfeldspieler und der Tormann sind für einen erfolgreichen Spielabschluss entscheidend. Eine valide Aussage aus aggregierten Daten kann somit nicht getroffen werden. Es sind lediglich Hochrechnungen, die beispielsweise nicht den Wert des Mittelfeldspielers erkennen. Interessant sind hier nämlich nicht Korrelationen, sondern Kausalitäten die mittels Attribution nachgewiesen werden können und hier die bestehenden Zusammenhänge bis zum Torschuss erkennen. Auf Basis der vorliegenden Rohdaten können wir somit Customer Journeys auf einzelne “Spielzüge” nachvollziehen. Übertragen wir jetzt die Attribution auf eine Online-Kampagne lässt sich diese nicht nur auf Klick-Analysen anwenden, sondern auch auf Views und alle vom User zu erfassenden KPIs werden in diesem Modell berechnet.

Welche Attributionsmodelle gibt es?

In der Attribution gibt es einfache Modelle, die nur einen Touchpoint berücksichtigen, die sehr grundlegend sind, hier jedoch lediglich der Vollständigkeit halber angeführt werden. Weiter gibt es advanced regelbasierte Modelle, die alle Touchpoints statisch erfassen. Von größtem Interesse sind jedoch die datengetriebenen Modelle, die tiefere Insights in den ROI für jeden Marketingkanal möglich machen. Hier werden nämlich auch erfolglose Journeys, die kein Produkt verkauft haben berücksichtigt, da auch aus diesen ein wertvoller Lerneffekt gewonnen werden kann, nämlich was nicht funktioniert. Modelle auf Machine Learning Basis, die individuell je nach Kanal oder Produkt regelmäßig neu kalkuliert werden, sind heutzutage State-of-the-Art und erkennen (automatisch), welche Maßnahmen auf das angestrebte Ziel einzahlen. Darüber hinaus können nicht nur Kanäle, sondern auch Kampagnen und Werbemittel im Detail bewertet werden. Somit hat man die Möglichkeit, die gewonnenen Erkenntnisse über verschiedene Kanäle hinweg zu kombinieren, in Beziehung zu setzen und zu verstehen. Dem Werbetreibenden ist es überdies möglich, die Qualität des eingehenden Traffics leicht zu analysieren und Entscheidungen über die Nutzung der Kanäle in der Zukunft zu treffen.

Vorteile der Attributionsmodellierung

Segmentierbarkeit – da die Attributionsmodelle auf Rohdaten aller einzelnen Journeys beruhen, können die Ergebnisse auch nach allen Attributen segmentiert (gefiltert, analysiert) werden. Etwa nach Kundengruppe, gekauften Produkten, Kampagnen-Spezifika, genauer Geographie u.v.m. Dadurch sind sehr detaillierte Insights zur weiteren Kanal- und Kampagnenoptimierung möglich.

Nachteile der Attributionsmodellierung

Wie den oben genannten Punkten zu entnehmen ist, sind Attributionsmodelle nützliche Herangehensweisen, um Analysen und Insights aus der Customer Journey zu generieren. Jedoch stößt diese Methode dann an seine Grenzen, wenn Sie Offline-Kanäle analysieren möchten, da die Attributions-Modellierung ausschließlich für digitale Kanäle anwendbar ist, aus welchen messbare Daten entnommen werden können (kein Print oder OOH).

Warum ist eine Kombination aus beiden sinnvoll?

Dieser Blogartikel soll nicht dazu dienen, Ihnen das Eine oder das Andere als das Non-plus-ultra Analysemodell zu präsentieren, sondern soll die jeweiligen Stärken und Schwächen aufzeigen. Folglich eine Gegenüberstellung von Attribution und Marketing Mix Modeling:
Attribution (data driven model) Marketing Mix Modeling
Einsatz für tagesaktuelle Einblicke und Optimierung für langfristige Budgetentscheidungen
Kanäle nur digitale Kanäle alle Kanäle
Segmentierung detailliert auf Usergruppen und Produktdetails Produktsegmente (grob)
Beziehungen zwischen einzelnen Kanälen möglich nur Betrachtung je Kanal
Analyse statistische Modellierung gemessener User Journeys Regressionsanalyse
Aktivierung programmatisch, detailliert langfristige Planung, grob
Fokus Optimierungen im Daily Business als auch langfristig langfristige Planung des Marketing Budgets
Datenbasis granulare Rohdaten (jeder einzelne View & Click wird einbezogen) aggregierte Daten (nur Summen je Kanal und Zeiteinheit)

Fazit

Grundsätzlich lässt sich sagen, dass eine Kombination aus beiden Maßnahmen, also aus MMM und Attribution Modeling, einen großen Mehrwert für die ganzheitliche Mediastrategie Ihres Unternehmens darstellen kann: Die Modelle ergänzen sich gegenseitig! Doch da wo die Attribution möglich ist, können genauere Daten generiert werden, die einen wesentlichen Teil zur effizienten Planung und Aussteuerung von Mediabudgets beitragen können. Wie Attributionsmodellierung und MMM Sie in Ihrer Marketingplanung und -optimierung unterstützen kann, erläutern wir gerne in einem Gespräch – kontaktieren Sie uns dazu gerne unverbindlich! kontakt@e-dialog.at

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