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

“Unternehmen, die sich auf die Messung als strategische Priorität konzentrieren, verzeichnen eine Steigerung des Marketing-ROI um 10 bis 20%.”

Die Messung des Marketing-ROI ist eine der größten Herausforderungen 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 dies der Fall? Warum ist die Messung immer komplexer geworden, und was ist der beste Ansatz, um diese Herausforderungen zu bewältigen?

Im Folgenden finden Sie drei wichtige Trends, die die aktuelle Landschaft der Marketingmessung prägen:

  • Ihre Diversifizierung der Medieninvestitionen mit Fokus auf Digital: 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, einen hohen ROI zu erzielen.

  • Die Vielfalt der Vertriebskanäle und der Aufstieg der Omnichannel-Strategien: Der globale Omnichannel-Einzelhandelsmarkt verzeichnet eine durchschnittliche jährliche Wachstumsrate (CAGR) von 14% und wird bis 2030 voraussichtlich 19,51 Milliarden USD erreichen. Diese Diversifizierung der Vertriebswege bietet sowohl Chancen als auch Herausforderungen für Marketingfachleute, die ihre Bemühungen über mehrere Kanäle hinweg messen und optimieren müssen.

  • 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 ihre Einnahmen um bis zu 40% steigern. Dieser Trend erschwert jedoch auch die Messung, da die Vermarkter den Spagat zwischen Personalisierung und Compliance schaffen müssen.

Über diese Trends hinaus zeichnet sich ein neues Thema im Bereich der Marketingmessung ab: die Umweltauswirkungen der Werbung. Jede data-Übertragung 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. Indem wir den Stromverbrauch in jeder Phase der Anzeigenschaltung quantifizieren und die Kohlenstoffintensität der Energieerzeugung berücksichtigen, können wir die durch eine Anzeige verursachten Emissionen abschätzen. Die Messung des Kohlenstoffausstoßes 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. Marketingexperten müssen diese Kluft überbrücken und gleichzeitig eine Vielzahl von Marketingtechnologien verwalten. Diese Navigation ist entscheidend, um die Marketingbemühungen mit den allgemeinen Geschäftszielen 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 derzeitigen Möglichkeiten zur ROI-Messung unzufrieden sind, und nur 30% halten ihre derzeitigen Möglichkeiten 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 Effektivität der verschiedenen Kanäle nicht Rechnung tragen.

    Die Lösung ist ein data-driven-Ansatz, der Analysen und Erkenntnisse nutzt um Budgets effektiver über Kanäle und Trichterstufen zu verteilen. Durch den Einsatz 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 Budgetszenario-Planners, der genauere und strategischere Budgetentscheidungen ermöglicht.

  • Inkonsistente KPIs: Das Fehlen eines gemeinsamen Satzes von Key Performance Indicators (KPIs) im gesamten Unternehmen kann zu uneinheitlichen Bewertungen der Marketingleistung führen. Diese Inkonsistenz macht es schwierig, die Ergebnisse verschiedener Kampagnen und Kanäle zu vergleichen und den Erfolg genau zu messen.

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

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

    Um dieses Problem zu lösen, sollten Unternehmen in mehr effiziente data-Erfassungsmethoden und Technologien, die den MMM-Prozess rationalisieren. Unser Artikel an “Welche data-Verbraucherstrategie sollten Marken in einer sich ständig verändernden technischen und regulatorischen Landschaft verfolgen?” spricht über die Lösung im Detail. Darüber hinaus kann die Integration von data-Analysen in Echtzeit dazu beitragen, schnellere und besser verwertbare Erkenntnisse zu gewinnen, die eine rechtzeitige Anpassung der Marketingstrategien ermöglichen.

  • Abhängigkeit von “Black Box”-Lösungen von Drittanbietern: Viele Vermarkter sind auf Lösungen von Drittanbietern angewiesen, die problematisch sein können, da sie die Weitergabe sensibler 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 die Entwicklung von interne Kapazitäten für MMM oder suchen Sie nach mehr transparente und anpassbare Lösungen die eine größere Kontrolle über die data- und Analyseprozesse ermöglichen. Diese Verlagerung verbessert nicht nur die data-Sicherheit, 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 wies auf dieses Problem hin und sagte: “Wir sind uns des Messproblems bewusst, aber wir wissen 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, effektive Experimente zu entwerfen. Artefact der DACH-Studie zeigt, dass nur ein winziger Teil der Marketingverantwortlichen einen einheitlichen Ansatz verwendet, der MMM, Attribution und Inkrementalitäts-Tests kombiniert. 70% geben an, dass sie die regelbasierte Attribution nur zum Verständnis der Messung verwenden, was ein sehr problematischer Indikator ist.

Abbildung 1: Potenzielle Anbieter von MMM, A/B Testing und Multi-Touch-Attribution

Chart: Potential set of service providers of MMM, A:B Testing and Multi-Touch-Attribution

3) Widersprüchliche Schwerpunkte innerhalb der Unternehmen

Zwischen Chief Marketing Officers (CMOs) und Chief Financial Officers (CFOs) gibt es oft einen Konflikt 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 bei der Abwägung zwischen kurzfristiger Umsatzstimulation und langfristiger Markenentwicklung.

Abbildung 2: Widersprüchliche strategische Ausrichtung des Unternehmens

conflicting strategic focus on marketing ROI in company

4) Identifizierung wirklich relevanter Marketingmaßnahmen

Es ist allgemein bekannt, dass 50% der Marketingausgaben verschwenderisch sind, und es bleibt 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. 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 data; er bietet Einblicke auf hoher Ebene, die helfen, Muster zu erkennen.

  • Modellierung der Kausalität: Die 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 mit 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 der verschiedenen Marketing-Touchpoints, sowohl online als auch offline, misst.

Drei Schritte, um einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen und den ROI zu maximieren

Um die Erkenntnisse zu gewinnen, die sie brauchen, um der Konkurrenz voraus zu sein und ihren ROI zu steigern, sollten Unternehmen drei wichtige Ansätze integrieren: Marketing Mix Modeling (MMM), Inkrementierungstests und Attribution. Diese Methoden sind komplementär und sollten nicht als einander ausschließend betrachtet werden.

Abbildung 3: Ansätze zu Bayes'schen Messungen

Bayesian MMM and bayesian networks

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

Artefact verfügt über umfangreiche 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 in verschiedenen Abteilungen und Marketingkanälen, um eine gründliche Messung zu gewährleisten. Dieser Ansatz ermöglicht eine detaillierte 360-Grad-Performance-Analyse auf der granularsten Ebene.

Artefact KPI framework

Schritt 2: Sammeln Sie alle relevanten Data auf eine datenschutzfreundliche Weise und reichern Sie sie mit data von Drittanbietern an.

Das Sprichwort “Garbage in, garbage out” trifft hier besonders zu: Ohne hochwertige data können selbst die ausgefeiltesten Modelle irreführende Ergebnisse liefern. Unternehmen müssen sich immer darauf konzentrieren, genaue und umfassende data zu sammeln, die Verkaufszahlen, Medienkennzahlen und sogar data, die nicht aus dem Marketing stammen, abdecken.

Darüber hinaus kann die Anreicherung Ihrer data mit Informationen von vertrauenswürdigen Partnern 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 Art und Weise zu tun und sicherzustellen, dass alle data-Nutzungen den einschlägigen Vorschriften entsprechen und die Privatsphäre der Nutzer respektieren.

Eine Illustration der verschiedenen data-Eingänge. Kann je nach Branche variieren.

Abbildung 4: Data Eingänge für MROI

data inputs for marketing ROI at Artefact

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

  • Verstehen und planen mit MMM: Die Modellierung des Marketing-Mix hilft dabei, die breiteren Auswirkungen der verschiedenen Marketingkanäle zu verstehen und zukünftige Investitionen zu planen.

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

  • Validieren mit Inkrementaltests: 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

Chart: holistic and effective marketing measurement marketing roi strategy

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