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Es war schon immer eine Herausforderung, die tatsächliche Wirkung von Marketinginitiativen zu ermitteln, und da Marketing sehr sichtbar ist, scheint jeder eine Meinung dazu zu haben. Als professioneller Akteur auf dem Gebiet des Marketings werden Sie sich immer wieder dabei ertappen, wie Sie Ihre Entscheidungen begründen. Aber nur sehr wenige Meinungen werden mit data-driven-Erkenntnissen untermauert, da die Identifizierung der Auswirkungen immer komplexer wird. Wir glauben, dass die Antwort in Kausalitätsmodellen liegt. In diesem Artikel erläutern wir die Bedeutung und die Vorteile solcher Modelle.
“ 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 Unterbrechungen und Veränderungen wächst der Bedarf an faktenbasierten Entscheidungen. So glauben beispielsweise mehr als 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 data-gesteuerten Entscheidungsfindung gerecht werden. Wir müssen also unsere Modelle wiederbeleben und in eine neue modellierte Zukunft eintreten.
Die Zukunft sind Kausalitätsmodelle
Und warum? Ganz einfach: Diese Modelle ermöglichen es Ihnen, den inkrementellen Effekt Ihrer Marketingaktivitäten auf KPIs wie den Umsatz oder die Steigerung der Marke zu erklären. Und zwar auf einer sehr detaillierten und umsetzbaren Ebene. Interessant, oder? Lassen Sie uns das ein wenig näher erläutern.
Kausalität ist von Natur aus omnichannel und identifiziert ein Ereignis als direkte Folge eines anderen Ereignisses. Sie liefert das ‘So what’ und ‘Why’ für die Ergebnisse einer 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 Marketingfachleuten 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 ‘Buy 1 get 1 free’ zurückzuführen sind. Diese Methode kann auch die Beziehung zwischen den beiden getrennten Aktivitäten aufzeigen und wie sich dies auf den Umsatz auswirkt, was beweist, welche Optimierungen am wichtigsten sind.
Während das klassische MMM reports nie für Einblicke in nahezu Echtzeit gedacht war, ermöglichen kausalitätsbasierte Ansätze genau das. Mithilfe von Nachfragesignalen in Echtzeit können Sie die direkte Auswirkung jedes potenziellen wichtigen Geschäftsfaktors (Medien, Preis, Markennachfragesignale, Wettbewerb, Werbeaktionen) auf wichtige Geschäftsergebnisse (sowohl online als auch offline) aufzeigen.
Sie bringen die Entscheidungen, die Unternehmen treffen müssen, mit den Erkenntnissen zusammen, die zur Unterstützung dieser Entscheidungen erforderlich sind.
Und schließlich bieten Kausalitätsmodelle einige zusätzliche Vorteile:
Wo sollten Sie also anfangen?
Ihr eigenes Modell zu bauen, kann eine ziemlich entmutigende Aufgabe sein. Zum Glück weiß Artefact genau, wie wir Ihnen dabei helfen können. Wir haben erfolgreich Modelle implementiert und Unternehmen bei deren Einführung geholfen. Und wir haben die Fälle, die das beweisen.
Erreichen Sie uns über unser Kontaktformular oder senden Sie uns eine E-Mail, um mehr über das Modell und seine Umsetzung zu erfahren.
PS: Sehen Sie, wie wir bereits ein maßgeschneidertes Kausalitätsmessmodell für Reckitt.
