Revitalisieren Sie Ihre Marketing-Messung im Zeitalter des Datenschutzes (oder) für eine bessere Entscheidungsfindung

" Letztendlich geht es um schnellere und bessere Entscheidungen - gestützt auf verwertbare Erkenntnisse. Kausalitätsmodelle ermöglichen dies, indem sie die fehlenden Teile des Puzzles liefern."

Da bestehende Multi-Touch-Attributionsmodelle zusammenbrechen und versagen, wird die digitale Arena voller Möglichkeiten und Erkenntnisse zu einem digitalen schwarzen Loch. Dennoch - in dieser Welt der ständigen Störungen und Veränderungen wächst der Bedarf an faktenbasierten Entscheidungen. So glauben beispielsweise über 70 % der CMOs und Marketingleiter, dass sie nicht in der Lage sind, den ROI von Marketing-Touchpoints effektiv zu quantifizieren, um ihre Budgetentscheidungen zu treffen. Daher müssen wir neue Metriken und Modelle entwickeln, die unserem Bedürfnis nach einer datengestützten Entscheidungsfindung gerecht werden. Wir müssen also unsere Modelle neu beleben und in eine neue modellierte Zukunft eintreten.

Und warum? Einfach ausgedrückt: Diese Modelle ermöglichen es Ihnen, die inkrementelle Wirkung Ihrer Marketingaktivitäten auf KPIs wie den Umsatz oder die Markenerhöhung zu erklären. Und zwar auf einer sehr granularen und umsetzbaren Ebene. Interessant, oder? Lassen Sie uns das ein wenig näher erläutern.

Die Kausalität, die von Natur aus omnichannel ist, identifiziert ein Ereignis als direkte Folge eines anderen Ereignisses; sie liefert das "so what" und "why" für die Ergebnisse jeder Marketing- oder Vertriebsaktivität. Und sie kann sogar die Auswirkungen von unvorhergesehenen Ereignissen wie Covid berücksichtigen und erklären.

Kausalitätsbasierte Ansätze zeigen, dass A (Änderung des Marketingbudgets) B (Umsatzsteigerung) verursacht hat. Der Anteil des Anstiegs kann direkt jedem Kanal zugeschrieben werden. Dies ist entscheidend, um bessere Budgetentscheidungen für den Marketing-Mix zu treffen. Kausalitätsbasierte Ansätze helfen den Vermarktern zu verstehen, welchen Einfluss eine Aktivität auf eine andere hat und wie sich dies auf die Leistung auswirkt.

Ein Beispiel: Bei einem kausalitätsbasierten Ansatz könnte man feststellen, dass 30 % des Umsatzanstiegs auf bezahlte Suchausgaben zurückzuführen sind, während 70 % auf die Rabattaktion "Kaufen Sie 1, erhalten Sie 1 gratis" zurückzuführen sind. Mit dieser Methode kann auch die Beziehung zwischen den beiden getrennten Aktivitäten aufgezeigt werden und wie sich dies auf den Umsatz auswirkt, was beweist, welche Optimierungen am wichtigsten sind.

Während klassische MMM-Berichte nie für Einblicke in nahezu Echtzeit gedacht waren, ermöglichen kausalitätsbasierte Ansätze genau das. Mithilfe von Nachfragesignalen in Echtzeit werden die direkten Auswirkungen jedes potenziellen wichtigen Geschäftsfaktors (Medien, Preis, Markennachfragesignale, Wettbewerb, Werbeaktionen) auf wichtige Geschäftsergebnisse (sowohl online als auch offline) aufgezeigt.
Sie bringen die Entscheidungen, die Unternehmen treffen müssen, mit den Erkenntnissen zusammen, die zur Unterstützung dieser Entscheidungen erforderlich sind.

Schließlich bieten die Kausalitätsmodelle noch einige zusätzliche Vorteile:

Der Bau eines eigenen Modells kann eine ziemlich entmutigende Aufgabe sein. Glücklicherweise weiß Artefact genau, wie man Ihnen dabei helfen kann. Wir haben erfolgreich Modelle implementiert und Unternehmen bei deren Einführung geholfen. Und wir haben die Fälle, die das beweisen.

Reach out via our contactform or send us an email to learn more about the model and how to implement it.

PS: Sehen Sie, wie wir bereits ein maßgeschneidertes Kausalitätsmessmodell für Reckitt erstellt haben.