{"id":301293,"date":"2025-02-05T14:50:18","date_gmt":"2025-02-05T14:50:18","guid":{"rendered":"https:\/\/www.artefact.com\/?post_type=blog&p=301293"},"modified":"2025-02-12T14:14:41","modified_gmt":"2025-02-12T14:14:41","slug":"mmm-requirements-and-when-to-look-for-other-options","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/blog\/mmm-requirements-and-when-to-look-for-other-options\/","title":{"rendered":"MMM Anforderungen und wann sollte man sich nach anderen Optionen umsehen?"},"content":{"rendered":"

Autoren<\/h2><\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
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Stephania Vellinho<\/h3><\/div>

Data WISSENSCHAFTLER, Artefact Lateinamerika<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div>

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Manuela Mesa<\/h3><\/div>

Direktor<\/span>, Artefact Lateinamerika<\/a><\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>

Strategische Entscheidungen im Marketing: Bayesianisches MMM oder traditionelle Modelle?<\/strong><\/h2><\/div>

Bayesian MMM: Anforderungen und Alternativen<\/strong><\/h3>\n

Die Auswirkungen von Medieninvestitionen auf die Unternehmensleistung - wie Umsatz, Kundengewinnung und Markenwert - zu verstehen, ist seit langem eine Herausforderung f\u00fcr CMOs. Media Mix Modeling (MMM) ist zu einer beliebten Methode f\u00fcr die Zuweisung von Marketingressourcen geworden, und Bayesian MMM, ein fortschrittlicherer Ansatz, zeichnet sich durch seine Pr\u00e4zision und seine F\u00e4higkeit aus, mit Unsicherheiten umzugehen. Die Implementierung von Bayesian MMM erfordert jedoch sowohl technische als auch gesch\u00e4ftliche F\u00e4higkeiten.<\/p>\n

Was ist Media Mix Modeling?<\/b><\/h3>\n

MMM ist eine Analysetechnik, die regressionsbasierte Methoden verwendet, um zu bewerten, wie verschiedene Marketingaktivit\u00e4ten die Gesch\u00e4ftsergebnisse beeinflussen. Durch die Isolierung der Auswirkungen jedes einzelnen Marketinginputs (z.B. Fernsehen, digitale Medien, soziale Medien, Werbeaktionen) hilft das MMM Unternehmen, data-driven-Entscheidungen zu treffen. Das Bayes'sche MMM verbessert diesen Ansatz weiter, indem es Vorwissen integriert und Vorhersagen aktualisiert, wenn sich neue data ergeben.<\/p>\n

Warum sollten Sie sich f\u00fcr die Bayes'sche Medienmix-Modellierung entscheiden?<\/strong><\/h3>\n

Die Anwendung eines Bayes'schen Ansatzes verbessert die Erkenntnisse, die das traditionelle MMM liefern kann. Hier sind einige der wichtigsten Vorteile:<\/p>\n

    \n
  • Die Rolle der Priorit\u00e4ten<\/b>: Bayes'sche Modelle erm\u00f6glichen es Vermarktern, Vorwissen einzubringen (z.B. Erkenntnisse aus vergangenen Kampagnen oder Branchen-Benchmarks). Diese Funktion ist besonders vorteilhaft, wenn data nur sp\u00e4rlich vorhanden ist, aber eine solide Ausgangsbasis ben\u00f6tigt wird.<\/li>\n
  • Dynamische Updates<\/b>: Bayes'sche Modelle k\u00f6nnen kontinuierlich neue data aufnehmen und so sicherstellen, dass das Modell relevant bleibt und seine Vorhersagen im Laufe der Zeit verbessert.<\/li>\n
  • Ungewissheit verwalten<\/b>: Bayes'sche Statistiken quantifizieren naturgem\u00e4\u00df die Unsicherheit in den Ergebnissen des Modells. Dies hilft Unternehmen, Entscheidungen mit mehr Vertrauen zu treffen, da sie die Fehlermarge oder Variabilit\u00e4t verstehen.<\/li>\n
  • Umgang mit Komplexit\u00e4t<\/b>: Bayes'sche Techniken k\u00f6nnen komplexe nichtlineare Beziehungen effektiver behandeln als traditionelle Regressionsmodelle. Diese Raffinesse ist sehr n\u00fctzlich, um die Feinheiten moderner Multikanal-Medienkampagnen zu erfassen.<\/li>\n<\/ul>\n

    Diese fortschrittlichen Funktionen erfordern jedoch die Erf\u00fcllung einer Reihe von technischen und gesch\u00e4ftlichen Anforderungen. Nachfolgend finden Sie die Liste:<\/p>\n

    Technische Anforderungen:<\/b><\/p>\n

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    1. Robuste Data-Infrastruktur: <\/b>Eine skalierbare Infrastruktur ist f\u00fcr die Verwaltung gro\u00dfer data-Sets, wie z.B. Medienausgaben, Leistungsmetriken und externe Faktoren, unerl\u00e4sslich. Eine Customer Data Platform (CDP) kann data zentralisieren und so die Integration und Skalierbarkeit f\u00fcr MMM verbessern.<\/li>\n
    2. Historische Data: <\/b>Data sollte mindestens zwei Jahre lang w\u00f6chentlich oder f\u00fcnf Jahre lang monatlich erhoben werden, um Trends und Saisonalit\u00e4t zu erfassen. Das data-Set sollte mindestens 3x mehr data-Punkte als Parameter enthalten, um eine \u00dcberanpassung zu vermeiden. Au\u00dferdem sollte der Budgetanteil jedes Kanals zwischen 2-3% liegen, um eine signifikante Auswirkung und Variabilit\u00e4t f\u00fcr eine genaue Analyse zu gew\u00e4hrleisten.<\/li>\n
    3. Multi-Source-Integration: <\/b>Integrieren Sie data von Verk\u00e4ufern, Marketinganbietern und externen Faktoren (z.B. Wirtschaftsindikatoren), um ein einheitliches data-Set zu erstellen. Dies verbessert die Genauigkeit des MMM, da die Beziehung zwischen internen Bem\u00fchungen und externen Bedingungen erfasst wird.<\/li>\n
    4. Data Visualisierungs- und Kommunikationswerkzeuge: <\/b>Um die Ergebnisse des Bayes'schen MMM auch f\u00fcr nicht-technische Interessengruppen zug\u00e4nglich zu machen, verwenden Sie Visualisierungstools wie Tableau oder Power BI. Diese Tools helfen dabei, komplexe data in umsetzbare Erkenntnisse zu \u00fcbersetzen, was eine bessere Entscheidungsfindung erm\u00f6glicht.<\/li>\n<\/ol>\n

      Gesch\u00e4ftliche Anforderungen<\/b><\/h3>\n
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      1. Business Buy-In: <\/b>Die Gesch\u00e4ftsleitung muss die Ziele und Auswirkungen des MMM verstehen, unterst\u00fctzen und mit ihnen \u00fcbereinstimmen. Die aktive Beteiligung eines CMO stellt sicher, dass die Marketingstrategien mit den Erkenntnissen des Modells \u00fcbereinstimmen und die Ressourcen zugewiesen werden.<\/li>\n
      2. Engagiertes, kompetentes Team: <\/b>Ein funktions\u00fcbergreifendes Team ist entscheidend:\n
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        • Data Wissenschaftler<\/b>: Expertise in Bayes'scher Modellierung und maschinellem Lernen.<\/li>\n
        • Marketing Spezialist<\/b>: Fundierte Kenntnisse \u00fcber Marketingkan\u00e4le, Kundenverhalten und Kampagnenmetriken.<\/li>\n
        • Data Engineer<\/b>: Erfahren im Bau von data-Pipelines und in der Sicherstellung der data-Integrit\u00e4t.<\/li>\n<\/ul>\n<\/li>\n
        • Finanzielle Investition: <\/b>MMM ben\u00f6tigt ein Budget f\u00fcr die Beschaffung von data und qualifizierten Mitarbeitern.<\/li>\n
        • Verpflichtung zum Handeln: <\/b>Die Erkenntnisse m\u00fcssen zu Strategie\u00e4nderungen f\u00fchren. Das Team sollte auch Tests durchf\u00fchren (z. B. A\/B-Tests), um die Modellvorhersagen zu validieren und die Auswirkungen zu bewerten.<\/li>\n
        • Modellpflege & \u00dcberpr\u00fcfung: <\/b>Regelm\u00e4\u00dfige Aktualisierungen und viertelj\u00e4hrliche \u00dcberpr\u00fcfungen stellen sicher, dass das Modell relevant bleibt und Marktver\u00e4nderungen widerspiegelt, um eine effektive Entscheidungsfindung zu erm\u00f6glichen.<\/li>\n<\/ol>\n

          Angesichts der Tatsache, dass MMMs ein bedeutendes Unterfangen sein k\u00f6nnen und nicht jede Organisation die Kapazit\u00e4t hat, alle Anforderungen zu erf\u00fcllen, haben wir alternative Ans\u00e4tze aufgelistet, die Sie in Betracht ziehen sollten:<\/b><\/h3>\n
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          1. Traditionelle Regressionsmodelle: <\/b>Einfachere Modelle konzentrieren sich auf die Beziehung zwischen Marketingausgaben und -ergebnissen und bieten n\u00fctzliche Erkenntnisse, ohne komplexe Medieninteraktionen zu erfassen.<\/li>\n
          2. Zeitreihenanalyse: <\/b>Effektiv bei der Identifizierung saisonaler Trends, aber nur begrenzt bei der Erfassung von kanal\u00fcbergreifenden Interaktionen, was die F\u00e4higkeit beeintr\u00e4chtigt, einen vollst\u00e4ndigen \u00dcberblick \u00fcber die Marketingwirkung zu geben.<\/li>\n
          3. Attributionsmodellierung: <\/b>Misst den Beitrag jedes Kanals, konzentriert sich aber auf kurzfristige Effekte und vernachl\u00e4ssigt die langfristigen Auswirkungen auf den Markenaufbau.<\/li>\n
          4. Inkrementelle Tests und A\/B-Tests: <\/b>Inkrementalit\u00e4tstests messen die zus\u00e4tzliche Wirkung von Marketingaktivit\u00e4ten. Methoden wie A\/B-Tests und Geo-Experimente helfen dabei, den wahren Wert von Kampagnen zu ermitteln, erfordern jedoch kontrollierte Umgebungen und eine klare Gruppentrennung. Skalierung \u00fcber verschiedene Medienmixe aufgrund praktischer Beschr\u00e4nkungen.<\/li>\n
          5. Vereinfachte ROI-Analyse: <\/b>Er vergleicht die Kosten direkt mit den zurechenbaren Verk\u00e4ufen oder Leads, vereinfacht aber die Interaktionen zwischen den Kan\u00e4len zu stark und ignoriert abnehmende Ertr\u00e4ge oder Synergien.<\/li>\n<\/ol>\n

            Zusammenfassend l\u00e4sst sich sagen, dass Bayesian MMM die Entscheidungsfindung im Marketing erheblich verbessern kann, und zwar durch (I) gr\u00f6\u00dfere Genauigkeit bei der Kanaleffektivit\u00e4t und der Ressourcenzuweisung, (ii) dynamische Erkenntnisse, die sich mit neuen data weiterentwickeln, und (iii) umsetzbare Empfehlungen, die auf robusten statistischen Modellen basieren. Angesichts der Komplexit\u00e4t des Modells erfordert die Implementierung technische Investitionen und organisatorisches Engagement. F\u00fcr diejenigen, die diese Anforderungen nicht erf\u00fcllen k\u00f6nnen, k\u00f6nnen einfachere Ans\u00e4tze wie traditionelle Regressionsmodelle oder Attributionsmodellierung immer noch wertvolle Erkenntnisse liefern. Letztendlich geht es darum, von der Intuition wegzukommen und zu einer data-driven-Entscheidungsfindung zu gelangen, sei es durch Bayesian MMM oder zug\u00e4nglichere Methoden.<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/article><\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

            Das bayessche MMM kann die Marketingergebnisse Ihres Unternehmens grundlegend ver\u00e4ndern, doch nicht alle Unternehmen sind daf\u00fcr bereit. Informieren Sie sich \u00fcber die Entscheidungskriterien.<\/p>","protected":false},"featured_media":301297,"parent":0,"template":"","meta":{"_acf_changed":false,"ep_exclude_from_search":false},"blog-category":[2997],"blog-language":[2991],"class_list":["post-301293","blog","type-blog","status-publish","has-post-thumbnail","hentry","blog-category-data-marketing","blog-language-en"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog\/301293","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/blog"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/301297"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=301293"}],"wp:term":[{"taxonomy":"blog-category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-category?post=301293"},{"taxonomy":"blog-language","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.artefact.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/blog-language?post=301293"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}