Optimieren Sie Ihre Marketing-Mix-Modelle, um datengestützte Entscheidungen zu treffen
Als Chief Marketing Officer sind Sie dafür verantwortlich, dass Ihr Budget auf die effektivste und effizienteste Weise investiert wird, was letztendlich zu höheren ROI und mehr Erfolg für das Unternehmen. Eine der besten Möglichkeiten, dies zu erreichen, ist die Verwendung von Marketing-Mix-Modelle (MMM). Es ist eine statistische Technik, die zur Optimierung des Medienbudgets und zur Optimierung von Marketingkampagnen verwendet wird. MMM verwendet historische Daten, um die Wirkung vergangener Kampagnen zu messen, die Ergebnisse zu analysieren und festzustellen, was funktioniert und was nicht. Mit MMM können Werbetreibende erkennen, welche Kanäle am besten abschneiden, den ROI für jeden Kanal messen und das optimale Budget bestimmen, das jedem Kanal zugewiesen werden kann.
Was Sie mit Marketing-Mix-Modelle erreichen können
Marketing-Mix-Modellierung (MMM) kann verwendet werden, um datengesteuerte Entscheidungen über zukünftige Medieninvestitionen
zu treffen und das optimale Budget zu bestimmen jedem Kanal zuweisen.
Messen Sie den Einfluss, den Werbekanäle aufeinander haben
Die MMMs geben Aufschluss darüber, wie sich Änderungen in einem Bereich auf die Leistung in einem anderen Kanal auswirken können. Durch die Kombination von Daten aus allen Quellen, einschließlich TV, Radio, Print und digitalen Medienkampagnen, können Sie mit Modellen ermitteln, welche Kanäle den größten Einfluss auf Verkäufe und andere KPIs. Dies hilft Ihnen zu verstehen, wo Sie Ihr Marketingbudget am besten investieren, um eine maximale Rendite zu erzielen, und genau einzuschätzen, wie effektiv jeder Kanal als Teil einer Gesamtstrategie ist.
Messen Sie den Einfluss der Werbung von Wettbewerbern
Die MMMs können Aufschluss darüber geben, wie Ressourcen effektiver über verschiedene Kanäle und Kampagnen verteilt werden können. Sie ermöglichen die Bewertung vergangener Kampagnen, die Identifizierung der leistungsstärksten Kanäle und Aktivitäten sowie Einblicke in die Struktur zukünftiger Kampagnen zur Maximierung ihrer Kapitalrendite. Da sie in der Lage sind, mehrere Kampagnenvariablen gleichzeitig zu bewerten, können sie helfen, unerwartete Korrelationen zwischen Elementen wie der Art der Werbung zu erkennen, die bei zukünftigen Planungsbemühungen hilfreich sein könnten.
Entdecken Sie Synergien zwischen Medienkanälen
Mit den MMMs können Sie besser verstehen, wie Änderungen in Ihrem Marketing-Mix zu einer Änderung des Verkaufsvolumens, des Umsatzes und des Gewinns für Produkte oder Dienstleistungen führen. Mit diesem Verständnis können Sie bestimmen, welche Kombination von Medienkanälen am effektivsten ist, um den ROI aus Marketingaktivitäten zu steigern. Beispielsweise kann ein MMM darauf hinweisen, dass Ausgaben für Display-Anzeigen zu einer Steigerung der Markenbekanntheit führen, aber auch darauf hindeuten, dass die Rendite sinkt, wenn zusätzliches Budget für Display-Anzeigen ausgegeben wird. Diese Art von Einblick hilft Werbetreibenden, ihre Budgets effektiver auf verschiedene Medientypen aufzuteilen, und ermöglicht es ihnen, potenzielle Synergien zwischen Kanälen zu identifizieren, damit sie die Effektivität ihrer Bemühungen maximieren können.
Wie man fortschrittliche Marketing-Mix-Modelle erstellt
1. Sammeln und verwenden Sie qualitativ hochwertige Daten
Beim Aufbau eines fortschrittlichen MMM ist es wichtig, dass Ihre Daten genau sind. Die Daten sollten aus Quellen stammen, denen Sie vertrauen können, darunter Ihre eigene Analytics-Datenbank, Marktumfragen oder branchenspezifische Quellen, die nachweislich zuverlässige Genauigkeit aufweisen.
Sobald Sie Zugriff auf die erforderlichen Daten haben, werden wir deren Zuverlässigkeit analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen und mit dem Erstellen der Modelle zu beginnen. Ein robustes MMM sollte in der Lage sein, wertvolle Informationen aus den Daten zu extrahieren, wie z. B. Trends im Verbraucherverhalten oder wirtschaftliche Bedingungen oder Korrelationen zwischen Marketingtaktiken und Verkaufsergebnissen.
2. Betrachten Sie die Customer Journey
Bei der Erstellung fortschrittlicher Marketing-Mix-Modelle ist es wichtig, dass wir die gesamte Customer Journey berücksichtigen, um Ihre Modelle genau zu machen. Das bedeutet, alle Berührungspunkte zu berücksichtigen, die ein Kunde mit Ihrer Marke hat, von der Bekanntheit und dem Interesse bis hin zum Kauf und darüber hinaus. Indem wir verstehen, wie jeder dieser Berührungspunkte zum gesamten Kundenerlebnis beiträgt, können wir ein Modell erstellen, das genau vorhersagt, wie sich Änderungen an Ihrem Marketing-Mix auf das Kundenverhalten auswirken werden.
3. Richten Sie Ihr MMM an Ihrer Unternehmensstruktur aus
MMMs vereinen Medien- und Geschäftsperspektiven in einem einzigartigen Modell, um ein ganzheitliches Verständnis der Faktoren zu liefern, die zu Ihrem Geschäftswachstum beitragen und es beeinflussen. Daher sollte Ihr MMM auf Ihr Geschäftsmodell zugeschnitten sein, indem es die medialen und nicht medialen Variablen, die im Kontext Ihres Unternehmens eine Rolle spielen, genau widerspiegelt. Wir verwenden eine Methodik, die Industriestandards einhält, die die Konstruktion Ihrer Modelle unterstützen.
4. KI nutzen
Eines der größten Probleme mit einem traditionellen MMM ist, dass es ein hohes Maß an menschlicher Voreingenommenheit hat. Andererseits ist das tägliche oder wöchentliche Modellieren zeitaufwändig und im Team nicht machbar. Sie sollten stattdessen Ihren Code und Ihre Techniken durch die Verwendung unserer AITA-Technologie automatisieren, damit sie leicht skaliert werden können.
5. Sorgen Sie für Flexibilität
Um eine Überanpassung von Daten oder die Auswahl falscher Variablen zu vermeiden, verwenden wir branchenübliche Regularisierungstechniken wie Lasso- oder Ridge-Regression, um die Genauigkeit der Vorhersagefähigkeiten des Modells zu verbessern. Aus diesem Grund bieten unsere Modelle mehr Flexibilität mit mehr Details und robusten Ergebnissen. Unser Ziel ist es, ein Gleichgewicht zwischen analytischen und geschäftlichen Variablen zu finden, um Ihren Markt intuitiv zu verstehen.