Marketing Mix Modeling
Ein statistisches Verfahren, das aus historischen Daten schätzt, welcher Kanal wie viel zum Umsatz beigetragen hat.
Definition
Marketing Mix Modeling, kurz MMM, sucht in historischen Daten den Zusammenhang zwischen eingesetztem Budget und erzieltem Umsatz. Gerechnet wird auf zusammengefassten Zahlen, meist wöchentlich, ohne einzelne Nutzer.
Ins Modell gehen neben den Werbeausgaben je Kanal auch äußere Einflüsse: Saison, Preisänderungen, Aktionen, Feiertage, Wetter, Wettbewerb.
Zwei Effekte machen die Sache interessant. Der Adstock bildet ab, dass Werbung nachwirkt und nicht am selben Tag verpufft. Die Sättigung bildet ab, dass der hundertste Euro weniger bringt als der erste. Genau diese Kurve beantwortet die Frage, wo zusätzliches Budget noch etwas bewirkt.
Das Verfahren ist alt, kommt aus der Zeit von Fernsehen und Print, und erlebt gerade eine Wiederbelebung, weil nutzerbasierte Messung schwieriger wird. Es gibt inzwischen offene Umsetzungen, etwa Meridian von Google und Robyn von Meta.
Warum das für dich zählt
MMM braucht keine Cookies und keine Einwilligung, weil es ohne Personenbezug auskommt. Es sieht außerdem Kanäle, die in der Klickmessung gar nicht vorkommen: Plakat, Radio, Print, Sponsoring.
Der Preis ist Grobkörnigkeit. MMM sagt dir, dass ein Kanal wirkt, nicht welche Anzeige oder welche Zielgruppe. Für die tägliche Steuerung ist es deshalb ungeeignet.
Und es braucht Datenhistorie. Zwei bis drei Jahre wöchentlicher Daten sind eine übliche Anforderung. Wer nur ein Jahr hat und in dieser Zeit wenig variiert hat, bekommt ein Modell, das vor allem die eigene Gewohnheit beschreibt.
Wie wir damit arbeiten
Wir setzen MMM für die Frage nach der Verteilung zwischen Kanälen ein, nicht für die Steuerung innerhalb eines Kanals. Dafür bleibt Attribution das passendere Werkzeug.
Ein Modell allein reicht uns nicht als Beleg. Wo möglich prüfen wir seine Aussagen mit einem echten Test gegen, siehe Incrementality. Ein Modell, das Vorhersagen macht, die ein Test widerlegt, gehört korrigiert.
Wir sagen dir vorher, ob deine Datenlage trägt. Wenn nicht, empfehlen wir kein Projekt, das ein teures Ergebnis mit hoher Unsicherheit liefert. Verwandt sind Marketing KPIs und Customer Acquisition Cost.
Häufige Fragen
Wie viele Daten brauche ich für MMM?
Üblich sind zwei bis drei Jahre auf Wochenbasis, mit erkennbarer Variation im Budget. Ohne Schwankung findet das Modell keinen Zusammenhang.
Was ist der Unterschied zur Attribution?
Attribution arbeitet nutzerbasiert auf Klickpfaden und ist fein, aber blind für alles ohne Klick. MMM arbeitet auf zusammengefassten Zahlen, ist grob, sieht dafür alle Kanäle.
Ersetzt MMM meine Attribution?
Nein. Für die Verteilung zwischen Kanälen ist MMM besser, für die Steuerung innerhalb eines Kanals die Attribution. Beide beantworten verschiedene Fragen.
Was ist Adstock?
Der Nachwirkungseffekt von Werbung. Ein Kontakt heute wirkt auch nächste Woche noch, mit abnehmender Stärke. Das Modell schätzt, wie schnell das abklingt.
Was kostet so ein Projekt?
Von wenigen Wochen Analysearbeit mit offener Software bis zu sechsstelligen Beträgen bei spezialisierten Anbietern. Der größte Aufwand steckt fast immer in der Datenaufbereitung.
Wie viele Daten brauche ich für MMM?
Üblich sind zwei bis drei Jahre auf Wochenbasis, mit erkennbarer Variation im Budget. Ohne Schwankung findet das Modell keinen Zusammenhang.
Was ist der Unterschied zur Attribution?
Attribution arbeitet nutzerbasiert auf Klickpfaden und ist fein, aber blind für alles ohne Klick. MMM arbeitet auf zusammengefassten Zahlen, ist grob, sieht dafür alle Kanäle.
Ersetzt MMM meine Attribution?
Nein. Für die Verteilung zwischen Kanälen ist MMM besser, für die Steuerung innerhalb eines Kanals die Attribution. Beide beantworten verschiedene Fragen.
Was ist Adstock?
Der Nachwirkungseffekt von Werbung. Ein Kontakt heute wirkt auch nächste Woche noch, mit abnehmender Stärke. Das Modell schätzt, wie schnell das abklingt.
Was kostet so ein Projekt?
Von wenigen Wochen Analysearbeit mit offener Software bis zu sechsstelligen Beträgen bei spezialisierten Anbietern. Der größte Aufwand steckt fast immer in der Datenaufbereitung.