Die Messung und Optimierung des Marketing-ROI stellt für viele Unternehmen eine Herausforderung dar. 70 % der Marketingverantwortlichen tun sich schwer damit, dies effektiv zu tun.

"Unternehmen, die sich auf die Messung als strategische Priorität konzentrieren, verzeichnen eine 10- bis 20-prozentige Steigerung des Marketing-ROI".

Die Messung des Marketing-ROI ist eine zentrale Herausforderung für die Unternehmen von heute

Für viele Unternehmen bleibt die ganzheitliche Messung ein schwieriges Puzzlestück, das nicht so recht in ihre Gesamtstrategie passt. Tatsächlich tun sich 70 % der Marketingverantwortlichen immer noch schwer damit, den Return on Investment (ROI) ihrer Marketingkampagnen genau zu messen und zu optimieren. Aber warum ist das so? Warum ist die Messung immer komplexer geworden, und was ist der beste Ansatz, um diese Herausforderungen zu bewältigen?

Im Folgenden werden drei wichtige Trends vorgestellt, die die aktuelle Landschaft der Marketingmessung prägen:

  • Ihre Diversifizierung der Medieninvestitionen mit einem Schwerpunkt auf digitalen Medien: Da die digitalen Medien weiter wachsen, werden die Investitionen in diesem Bereich bis 2026 voraussichtlich 71 % erreichen. Der zunehmende Wettbewerb um Werbeplätze treibt jedoch die Kosten in die Höhe und macht es für Vermarkter schwieriger, eine hohe Rendite zu erzielen.

  • Eine Vielzahl von Vertriebskanälen und der Aufstieg von Omnichannel-Strategien: Der globale Omnichannel-Einzelhandelsmarkt verzeichnet eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 14 % und wird bis 2030 voraussichtlich 19,51 Mrd. USD erreichen. Diese Diversifizierung der Vertriebswege bietet sowohl Chancen als auch Herausforderungen für Vermarkter bei der Messung und Optimierung ihrer Bemühungen über mehrere Kanäle.

  • Wachsender Bedarf an Personalisierung inmitten von Datenschutzbestimmungen: Mit der Verschärfung der Datenschutzrichtlinien und der bevorstehenden Abschaffung von Drittanbietern cookies gewinnen personalisierte Marken einen bedeutenden Vorteil und können bis zu 40 % mehr Umsatz erzielen. Dieser Trend erschwert jedoch auch die Messung, da die Vermarkter das Gleichgewicht zwischen Personalisierung und Einhaltung der Vorschriften finden müssen.

Neben diesen Trends zeichnet sich ein neues Thema im Bereich der Marketingmessung ab: die Umweltauswirkungen der Werbung. Jede Übertragung von data zwischen einem Anzeigenserver und dem Endnutzer umfasst Millionen von Signalen, die zwischen verschiedenen Technologien ausgetauscht werden. Aktivitäten wie targeting, Echtzeitgebote und Tracking-Verifizierung verbrauchen alle Strom, was zur Produktion von Treibhausgasen führt. Durch die Quantifizierung des Stromverbrauchs in jeder Phase der Anzeigenschaltung und die Berücksichtigung der Kohlenstoffintensität der Energieerzeugung können wir die durch eine Anzeige verursachten Emissionen abschätzen. Messung ist jedoch oft mit zusätzlichen Kosten verbunden und wird in wirtschaftlich schwierigen Zeiten eher als Luxus denn als Standardanforderung angesehen.

Außerdem klafft häufig eine erhebliche Lücke zwischen dem aktuellen Stand und den wichtigsten strategischen Zielen. Marketingspezialisten müssen sich mit der Komplexität der Überbrückung dieser Lücke auseinandersetzen und gleichzeitig eine Fülle von Marketingtechnologien verwalten. Diese Navigation ist von entscheidender Bedeutung, um die Marketingbemühungen mit den allgemeinen Unternehmenszielen in Einklang zu bringen und nachhaltigen Erfolg zu erzielen.

Ganzheitliche Messung: Die größten Herausforderungen für Marketer bleiben bestehen

1) Mangelndes Selbstvertrauen

Eine zentrale Herausforderung ist das mangelnde Vertrauen in Bereichen wie Medienplanung, Budgetgenehmigungen und Rechtfertigungen (Mank et al. (2019)). Eine interne Zufriedenheitsumfrage unter Marketingmanagern aus verschiedenen Branchen in der DACH-Region ergab, dass fast 25 % mit ihren aktuellen ROI-Messfunktionen unzufrieden sind, und nur 30 % halten ihre aktuellen Funktionen für zufriedenstellend und auf dem richtigen Weg.

Hierfür gibt es mehrere Gründe:

  • Veraltete Budgetierungsansätze: Viele Unternehmen verlassen sich auf veraltete Budgetierungsmethoden, wie z. B. einfache Geschäftsregeln oder einen "Vorjahr +/- x"-Ansatz. Dies führt zu einer ineffizienten Ressourcenzuweisung, da diese Methoden den sich ändernden Marktbedingungen oder der unterschiedlichen Wirksamkeit der verschiedenen Kanäle nicht Rechnung tragen.

    Die Lösung ist ein data-gesteuerter Ansatz, der Analysen und Erkenntnisse nutzt, um die Budgets effektiver auf die verschiedenen Kanäle und Trichterstufen zu verteilen. Durch die Nutzung von data können Unternehmen fundiertere Entscheidungen treffen, die ihre Marketingausgaben optimieren und den ROI insgesamt verbessern. Für einen unserer Kunden aus der Getränkeindustrie waren beispielsweise externe Faktoren wie Wetter, Fußballspiele und Feiertage entscheidend für die Erstellung eines Budgetszenarienplaners, der genauere und strategische Budgetentscheidungen ermöglichte.

  • Uneinheitliche KPIs: Das Fehlen gemeinsamer Leistungsindikatoren (Key Performance Indicators, KPIs) im gesamten Unternehmen kann zu uneinheitlichen Bewertungen der Marketingleistung führen. Diese Inkonsistenz erschwert den Vergleich von Ergebnissen zwischen Kampagnen und Kanälen und eine genaue Erfolgsmessung.

    Um dieses Problem zu lösen, sollten Unternehmen eine einheitliche Taxonomie von KPIs erstellen , die mit ihren strategischen Zielen übereinstimmen. Konsistente KPIs ermöglichen eine klarere Kommunikation und einen besseren Vergleich von Marketingergebnissen, was eine strategischere Entscheidungsfindung erleichtert.

  • Verzögerungen bei MMM-Ergebnissen: Marketing Mix Modeling (MMM) leidet oft unter langen Zeiträumen, da data Erfassungs- und Analyseprozesse komplex und zeitaufwändig sein können. Diese Verzögerung kann zu veralteten Erkenntnissen führen, die die aktuelle Marktdynamik nicht widerspiegeln und die Wirksamkeit der Entscheidungsfindung beeinträchtigen.

    Um dieses Problem zu lösen, sollten Unternehmen in effizientere data Erfassungsmethoden und Technologien investieren, die den MMM-Prozess rationalisieren. In unserem Artikel "Welche Strategie für Verbraucher data sollten Marken in einer sich ständig verändernden technischen und rechtlichen Landschaft verfolgen?" wird die Lösung im Detail erläutert. Darüber hinaus kann die Integration von Echtzeit-Analysen data dazu beitragen, schnellere und besser verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die eine rechtzeitige Anpassung der Marketingstrategien ermöglichen.

  • Abhängigkeit von "Blackbox"-Lösungen von Drittanbietern: Viele Vermarkter sind auf Lösungen von Drittanbietern angewiesen, die problematisch sein können, da sie die Weitergabe sensibler Daten data an externe Parteien erfordern und oft nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten bieten. Diese Abhängigkeit kann zu einem Mangel an Transparenz und Kontrolle über data sowie zu potenziellen data Sicherheitsrisiken führen.

    Um diese Probleme zu entschärfen, sollten Unternehmen in Erwägung ziehen, eigene MMM-Fähigkeiten zu entwickeln oder nach transparenteren und anpassbaren Lösungen zu suchen, die eine größere Kontrolle über die data und Analyseprozesse ermöglichen. Diese Umstellung verbessert nicht nur die Sicherheit von data , sondern ermöglicht auch maßgeschneiderte Einblicke, die sich an den spezifischen Geschäftsanforderungen orientieren.

2) Mangelndes technologisches Verständnis

Eine weitere große Herausforderung ist das mangelnde technologische Verständnis. Die bestehenden Messmethoden haben sich weiterentwickelt, so dass die Vermarkter nicht wissen, wie sie diese effektiv nutzen können. Ein internationaler Medieneinkäufer eines Reisebüros in Deutschland hob dieses Problem hervor und sagte: "Wir sind uns des Messproblems bewusst, wissen aber nicht, wie wir es lösen können."

Bei der Messung der Marketingeffektivität verlässt man sich immer noch stark auf vorläufige und ungenaue regelbasierte Attribution sowie auf teure und zeitaufwändige A/B-Tests. 60 % der Marketingverantwortlichen in der DACH-Region haben kein Vertrauen in ihre Fähigkeit, wirksame Experimente zu entwickeln. Artefact Die DACH-Studie zeigt, dass nur ein winziger Teil der Marketer einen einheitlichen Ansatz verwendet, der MMM, Attribution und Inkrementalitäts-Tests kombiniert. 70 % geben an, dass sie nur regelbasierte Attribution verwenden, um die Messung zu verstehen, was ein sehr problematischer Indikator ist.

Abbildung 1: Potenzieller Kreis von Dienstleistern für MMM, A/B-Testing und Multi-Touch-Attribution

Thomas FILAIRE, Partner at Artefact

3) Widersprüchliche Schwerpunkte innerhalb der Unternehmen

Zwischen Chief Marketing Officers (CMOs) und Chief Financial Officers (CFOs) kommt es häufig zu Konflikten aufgrund unterschiedlicher Prioritäten bei den KPIs. Während sich die CFOs in erster Linie auf die Marketingausgaben konzentrieren, legen die CMOs mehr Wert auf den Markenaufbau und den Customer Lifetime Value (CLV) als auf den kurzfristigen Umsatz. Diese Diskrepanz führt zu Herausforderungen beim Ausgleich zwischen kurzfristiger Verkaufsförderung und langfristiger Markenentwicklung.

Abbildung 2: Widersprüchliche strategische Ausrichtung im Unternehmen

Vincent BLACLARD

4) Identifizierung wirklich relevanter Marketingmaßnahmen

Es ist allgemein bekannt, dass 50 % der Marketingausgaben vergeudet werden, und es ist nach wie vor ein kritisches Thema, herauszufinden, welche Hälfte davon verschwendet wird. Dies unterstreicht, wie wichtig es ist, eine solide Lernagenda aufzustellen, um die inkrementelle Wirkung verschiedener Marketingstrategien zu testen. Die Unternehmen müssen verstehen, welches MMM-Modell für sie am besten geeignet ist.

  • Ökonometrisches oder ML-basiertes MMM: Media Mix Modeling ist ein trendbasierter Modellierungsansatz, der darauf abzielt, die langfristigen Auswirkungen auf den Umsatz zu verstehen, und zwar in erster Linie auf der Grundlage historischer Daten data; er liefert Erkenntnisse auf hoher Ebene, die helfen, Muster zu erkennen.

  • Kausalitätsmodellierung: Multi-Touch-Attribution (MTA) ist auf die Verfolgung von Online-Ereignissen beschränkt und hat oft mit unvollkommenen Verbindungen zwischen verschiedenen Plattformen wie Facebook, Amazon und Google zu kämpfen. In der Zwischenzeit kann Marketing Mix Modeling (MMM) strategische Fragen beantworten, aber nur in einer geringen Häufigkeit (mehr als alle drei Monate) und mit begrenztem Detailgrad (nicht auf Segment- oder Kreativebene). Die Kausalitätsmodellierung ergänzt diese Techniken, indem sie häufig präzise Antworten auf operative Fragen liefert und die kausalen Auswirkungen verschiedener Marketing-Touchpoints, sowohl online als auch offline, misst.

Drei Schritte zur Erlangung eines Wettbewerbsvorteils und zur Maximierung des ROI

Um die Erkenntnisse zu gewinnen, die sie benötigen, um der Konkurrenz einen Schritt voraus zu sein und ihren ROI zu steigern, sollten Unternehmen drei wichtige Ansätze integrieren: Marketing Mix Modeling (MMM), Inkrementierungstests und Attribution. Diese Methoden ergänzen sich und sollten nicht als sich gegenseitig ausschließend betrachtet werden.

Abbildung 3: Ansätze zu Bayes'schen Messungen

Fabrice HENRY, Managing Partner at Artefact France

Schritt 1: Definieren Sie klar Ihren KPI-Rahmen und Ihre Test & Learn-Agenda

Artefact verfügt über umfassende Erfahrung in der Unterstützung unserer Kunden bei der Definition ihrer KPI-Rahmenwerke und Test & Learn-Agenden. Wir nutzen eine umfassende Bibliothek von Geschäftsfragen und Anwendungsfällen über verschiedene Abteilungen und Marketingkanäle hinweg, um eine gründliche Messabdeckung zu gewährleisten. Dieser Ansatz ermöglicht eine detaillierte 360-Grad-Performance-Analyse auf der granularsten Ebene.

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Schritt 2: Sammeln Sie alle relevanten Data auf eine datenschutzfreundliche Weise und reichern Sie sie mit Second-Party data

Das Sprichwort "Garbage in, garbage out" gilt hier in besonderem Maße: Ohne hochwertige data können selbst die ausgefeiltesten Modelle irreführende Ergebnisse liefern. Unternehmen müssen sich stets darauf konzentrieren, genaue und umfassende data zu sammeln, die Verkaufszahlen, Medienkennzahlen und sogar Nicht-Marketing data umfassen.

Darüber hinaus kann die Anreicherung Ihrer data mit Informationen von vertrauenswürdigen Partnern - data - wertvolle zusätzliche Erkenntnisse liefern. Sie können helfen, Lücken zu schließen, Kontext zu liefern und die Gesamtqualität Ihrer Analyse zu verbessern. Es ist jedoch von entscheidender Bedeutung, dies auf eine datenschutzfreundliche Weise zu tun und sicherzustellen, dass die gesamte Nutzung von data den einschlägigen Vorschriften entspricht und die Privatsphäre der Nutzer respektiert.

Eine Illustration der verschiedenen data Inputs. Kann je nach Branche variieren.

Abbildung 4: Data Eingaben für MROI

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Schritt 3: Kombinieren Sie die drei Methoden für eine ganzheitliche Betrachtung der Marketingmessung und -effektivität

  • Verstehen und Planen mit MMM: Marketing Mix Modeling hilft dabei, die breiteren Auswirkungen der verschiedenen Marketingkanäle zu verstehen und zukünftige Investitionen zu planen.

  • Vertiefen und optimieren Sie mit Attribution: Die Attribution bietet detaillierte Einblicke in die Leistung bestimmter Touchpoints und ermöglicht so eine präzisere Optimierung.

  • Validierung mit Inkrementalitätstests: Regelmäßige inkrementelle Tests helfen bei der Validierung, ob die implementierten Änderungen die gewünschten Ergebnisse liefern, und können spezifische Geschäftsfragen behandeln, die von den anderen Methoden nicht abgedeckt werden.

Abbildung 5: Ganzheitliche und wirksame Marketing-Messstrategie

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Durch die Integration dieser Ansätze können Unternehmen eine ganzheitlichere und effektivere Marketingmessstrategie erreichen, die zu besser informierten Entscheidungen und optimierten Marketingmaßnahmen führt.