Einführung von Marketing Mix Modelling in einem globalen Konzern

Ausgangslage und Ziele

• Die vollständige und unverzerrte Wirkung von Marketingmaßnahmen auf den Absatz messen, ohne von Cookies abhängig zu sein
• Künftige Umsätze simulieren und Marketingszenarien vergleichen
• Performance-Marketing (Medien und Promotions), Markenmarketing und das Gleichgewicht zwischen beiden optimieren
• Die Fähigkeiten im Marketing Mix Modelling (MMM) internalisieren und industrialisieren

Ergebnisse

• Der Gesamt-ROI im Marketing stieg um 35 %, dank:
  • einer Neugewichtung der Budgets für Performance- und Markenmarketing;
  • optimierter Strategien für Performance- und Markenmarketing;
  • optimierter Medienkampagnen (Kanalmix, Inhalte, Formate, Mediaeinkaufsstrategie usw.).
• Die Bestätigung des Erfolgs einer aufmerksamkeitsbasierten Mediensteuerung.
• Die Befähigung des Kundenteams, MMM eigenständig zu betreiben.

Unser Ansatz

Schritt 1: erste Modellierung

Nach einer fachlichen und IT-seitigen Konzeptionsphase werden die Daten erhoben und analysiert. Sie fließen in die erste Modellreihe ein und liefern wertvolle Erkenntnisse, um die Datenerhebung später möglichst zu vereinfachen und zu automatisieren.

Die erste Modellierung liefert außerdem:

• verlässliche Messungen der Marketingleistung und die zugehörigen Erkenntnisse, unter Berücksichtigung komplexer, aber wichtiger Effekte wie der Langzeitwirkung, Halo-Effekten, Kannibalisierung, Sättigung, sich verändernder Dynamiken sowie Vorzieh- und Nachholeffekten von Promotions;
• Erkenntnisse für MMM in anderen Geschäftsbereichen und für die Industrialisierung (Vertrauensbereiche, nützliche Daten, Feature Engineering, Extrapolationsregeln, Machbarkeit vertiefter Analysen usw.).

Schritt 2: Ausweitung des Umfangs

MMM auf neue Märkte ausweiten, aufbauend auf den Erkenntnissen und technischen Assets der ersten Modellierung, um einen größeren Teil der Marketinginvestitionen zu optimieren, und dabei mögliche Konvergenzen und Skaleneffekte innerhalb der MMM-Community bewerten.

Schritt 3: KI für die Skalierung

KI-gestützte Module erkunden und entwickeln, die Aufwand und Kosten von MMM über den gesamten Lebenszyklus (erste Modellierung, Aktualisierungen, Neutraining) und in jedem Schritt der Wertschöpfungskette senken, von der Datenerhebung und Modellierung bis zur Analyse und Nutzung der Ergebnisse.

Schritt 4: Industrialisierung

Ein MMM-Werkzeug aufbauen, das auf die fachlichen und IT-Besonderheiten des Kunden zugeschnitten ist und vom Kunden selbst betrieben wird, für einen autonomen Betrieb: automatisierte oder vereinfachte Datenerhebung, häufige Modellaktualisierung, jederzeitiger Zugriff auf die Ergebnisse sowie Simulations- und Optimierungsfunktionen.

Schritt 5: Rollout

Das Werkzeug in den verschiedenen Regionen und Geschäftsbereichen ausrollen, im Rahmen eines Transformationsprogramms mit einer starken Change-Management-Komponente, um die Akzeptanz im Business und die Optimierung des Marketings zu maximieren.