Beobachtetes Signal · 22. Nov. 2024 · Educational / Case Study · Quelle: OnlineMarketing.de · Relevanz: 2/5 · Sentiment: Positiv
Effiziente Budgetallokation durch Marketing Mix Modelling ohne Third-Party-Cookies
Marketing Mix Modelling (MMM) etabliert sich als statistische Methode zur optimalen Allokation künftiger Budgets auf Basis aggregierter Werbeausgaben und Umsätze. Ein zentraler Vorteil ist, dass MMM keine personenbezogenen Daten benötigt und somit die Diskussionen um Third-Party-Cookies umgeht. Ein Praxisbeispiel eines Modeherstellers analysiert Online-Umsätze und Ad Spend über Google Ads, Microsoft Ads, Paid Social und ein digitales Markenbudget hinweg über einen Zeitraum von 22 Monaten auf wöchentlicher Basis. Das Modell erreichte einen Bestimmtheitsmaß von R2 = 0,85, was eine hohe Modellgüte belegt. Insbesondere zeigte sich, dass Paid Social bei einem Kostenanteil von 4,4 Prozent 10,5 Prozent des Umsatzes generierte; bei einer Budgetvarianz von bis zu 60 Prozent konnte der Spend auf 7 Prozent gesteigert und ein Umsatzuplift von 10,3 Prozent erzielt werden. Der Beitrag betont die Notwendigkeit umfangreicher Multi-Channel-Daten für verlässliche Ergebnisse.
Der Artikel erläutert die Methodik des Marketing Mix Modelling anhand eines konkreten Praxisbeispiels und liefert wertvolle Einblicke für moderne AdTech- und MarTech-Strategien zur zukunftssicheren Messung.
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Wichtigste Kernpunkte & Evidenz
- MMM nutzt aggregierte Werbeausgaben und Umsätze zur optimalen Budgetallokation.
- Das statistische Modell kommt völlig ohne personenbezogene Daten und Third-Party-Cookies aus.
- Die Fallstudie analysierte 22 Monate lang ausschließlich Online-Umsätze und Online-Ad-Spend.
- Das Modell erreichte mit einem R2-Wert von 0,85 eine hohe statistische Güte.
- Paid Social erzielte bei 4,4 Prozent Kosten einen Umsatzanteil von 10,5 Prozent.
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Auswahl des richtigen Marketing Mix Modeling (MMM) Tools
Eine Podcast-Episode von AdExchanger beleuchtet, wie Marketer eine geeignete Marketing Mix Modeling (MMM) Lösung auswählen sollten, und wägt dabei die Vor- und Nachteile von Open-Source-Tools ab, die von Big Tech entwickelt wurden. Der Beitrag verweist darauf, dass sowohl Google mit Meridian als auch Meta mit Robyn eigene MMM-Tools veröffentlicht haben, und betont Bedenken hinsichtlich möglicher Interessenkonflikte. Diese entstehen, wenn Messlösungen an Unternehmen gekoppelt sind, die gleichzeitig Performance Advertising verkaufen. Die Episode bezieht sich auf Berichte von James Hercher, der die beiden Plattformen verglichen hat, und rahmt die Entscheidung als Abwägung zwischen zugänglichem Measurement und potenziellem Plattform-Einfluss ein. Dabei wird analysiert, ob Marketer auf kostengünstige, von Plattformen bereitgestellte Lösungen setzen oder unabhängige Wege gehen sollten.
Fünf zentrale Erkenntnisse aus dem Marketing Mix Modelling für Marketer
Ein auf VideoWeek veröffentlichter Meinungsbeitrag von Tobin Thomas (CEO & Founder von Lifesight) argumentiert, dass modernes Marketing Mix Modelling (MMM) gängige Messverzerrungen korrigiert, indem es Brand- und Cross-Media-Effekte erfasst, die bei der Last-Click-Attribution unberücksichtigt bleiben. Der Artikel benennt fünf Kernaspekte: Markenwirkungen (TV, Video, Audio) sind über MMM messbar; Kanäle mit hohem ROAS können einen geringen inkrementellen Wert aufweisen; Kanäle agieren als vernetztes System und nicht isoliert; Überinvestitionen mindern den marginalen Ertrag; und zeitgemäßes MMM bietet ausreichende Reife für crossmediale Entscheidungen über CTV, Social Media, Retail Media, Search und Offline-Kanäle hinweg. Der Autor betont, dass es auf konsequente Maßnahmen basierend auf Modellresultaten ankommt – einschließlich des Entzugs von Budgets für beliebte Kanäle bei geringem Beitrag –, anstatt Dashboards lediglich dekorativ zu nutzen.
GreenCore Solutions eröffnet Londoner Büro für A2A-Grocery Agentic Commerce
GreenCore Solutions Corp. (GSC) gab die Eröffnung eines Vertriebsbüros in London, UK, unter der neuen Gesellschaft GreenCore Solutions (UK) bekannt, um seinen Agentic-Commerce-Hub A2A-Grocery.co.uk zu unterstützen. Das Unternehmen führte seine 0-100 Agentic Density Scale ein, die zeigt, dass Großbritannien und Europa 84 % der Lebensmittelhersteller ausmachen, während die USA nur 16 % ausmachen. Die KI-Agenten von GSC haben bisher im Jahr 100 Millionen Transaktionen verarbeitet, davon 40 % aus Europa, 20 % aus den USA und 40 % aus dem Rest der Welt. Das Londoner Büro soll europäische Hersteller mit KI-Agenten verbinden, die für Lebensmitteleinzelhändler in 20 Märkten einkaufen. GSC nutzt Microsoft Azure und Google Cloud Enterprise, mit Datenresidenz in jedem Markt.
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