Im Jahr 2025 hat die Messung des Marketings für die Unternehmensleitung höchste Priorität. Während generative AI die Durchführung von Kampagnen verändert, ist die Messung das, was den Wert nachweist und die Budgets sichert. Dennoch ist der Reifegrad nach wie vor gering: Die meisten CMOs tun sich immer noch schwer, ihre Ausgaben dynamisch an die Leistung anzupassen. Die Herausforderung besteht darin, Marken- und Performance-Marketing in Einklang zu bringen, mit fragmentierten data umzugehen und Entscheidungen auf strategischer und operativer Ebene abzustimmen. Im Zentrum der neuen Messlandschaft steht das goldene Dreieck des MROI: Die Marketing-Mix-Modellierung (MMM) liefert die strategische Sichtweise, quantifiziert die Auswirkungen des Marketings auf den Umsatz und bietet Optimierer und Simulatoren zur Steuerung der Budgetzuweisung. Inkrementalitätstests validieren, ob Kampagnen tatsächlich zusätzliche Ergebnisse liefern, indem sie Test-gegen-Kontroll-Experimente verwenden, um die Kausalität festzustellen. Außerdem werden sowohl MMM- als auch Attributionsmodelle kalibriert. Die Attribution informiert über die Optimierung während des Fluges, indem sie Kredite über die Customer Journeys zuweist. Im Jahr 2025 nutzen fortschrittliche Modelle Deep Learning und Aufmerksamkeitsmechanismen, um Kanalinteraktionen effektiver zu erfassen. Diese Methoden sind am leistungsfähigsten, wenn sie zusammen eingesetzt werden: MMM für die langfristige Planung, Inkrementalität für Ground Truth und Attribution für Echtzeit-Agilität. Unternehmen stehen auch vor der Entscheidung zwischen In-Housing- und SaaS-Lösungen. In-Housing-Lösungen bieten Anpassungsmöglichkeiten und Kontrolle, erfordern aber Talent und Investitionen, während SaaS-Lösungen Schnelligkeit und Fachwissen bieten. Die richtige Wahl hängt von den Ressourcen und dem Reifegrad der data ab. Beispiele aus der Praxis zeigen bewährte Verfahren auf: Meridian von Google führt ein Open-Source-MMM-Toolkit ein, um die Kalibrierung, die Messung des oberen Trichters und die Korrektur von Verzerrungen zu verbessern. Accor nutzt Inkrementalitäts-Tests, um Annahmen zu hinterfragen und die Budgetzuweisung zu optimieren. Nike demonstriert die Macht der Beharrlichkeit und des kulturellen Wandels, indem es die Messung in die Prozesse einbettet und die Erkenntnisse demokratisiert. Artefact unterstreicht die 95-5-Regel und zeigt, wie die Messung des Markenwerts langfristiges Wachstum mit kurzfristiger Leistungseffizienz verbindet. Mit Blick auf die Zukunft werden fünf Trends die Messung prägen: verbesserte data , neue Rahmenbedingungen für Einzelhandelsmedien und vernetztes Fernsehen, integriertes MMM mit Tests, datenschutzorientierte Ansätze und aufmerksamkeitsbasierte Metriken. Die Schlussfolgerung ist klar: Marketing-Messung ist jetzt ein strategischer Wegbereiter. Durch die Integration von Methoden, die Verankerung in der Unternehmenskultur und die Konzentration auf Leistung und Marke können CMOs ihre Budgets verteidigen und nachhaltiges Wachstum freisetzen.

Margenverluste verstecken sich oft in komplexen Preisgestaltungs-, Werbe- und Multikanalstrategien, bei denen die Listenpreise selten mit dem Endpreis übereinstimmen. Werbeaktionen können den Umsatz kannibalisieren, und uneinheitliche Kanalrabatte führen zu Arbitragerisiken, die die Margen stillschweigend aushöhlen. Unternehmen, die klare Preisarchitekturen definieren, die Nachfrage eingehend analysieren und die Ausführung mit Echtzeitüberwachung steuern, machen die Preisgestaltung zu einem strategischen Hebel. Das Ergebnis: höhere Rentabilität, intelligentere Geschäftsentscheidungen und nachhaltige Wertschöpfung.

AI revolutionieren den Geschäftsbetrieb, indem sie Aufgaben automatisieren, die Kundenbeziehungen verbessern und verwertbare Erkenntnisse liefern. Von der Steigerung der Effizienz der Vertriebsmitarbeiter bis hin zur Optimierung von Preisstrategien - diese intelligenten Systeme verhelfen Unternehmen zu messbarem Wachstum und Wettbewerbsvorteilen.

Artefact präsentiert in Zusammenarbeit mit Societe Generale und der Universität Sorbonne einen neuen AI zur Identifizierung atypischer Kundenprofile. Dieser mit realen data getestete Open-Source-Algorithmus verbessert die Scoring-Genauigkeit und gewährleistet gleichzeitig Interpretierbarkeit und praktische Anwendbarkeit.