![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2022\/09\/Arnold-Struik-cropped-e1664195529256.jpg\")
![\"Image\"](\"https:\/\/www.artefact.com\/\/wp-content\/uploads\/2021\/04\/Siddharth-Mohan.jpeg\")
\n\u201c Letztendlich geht es um schnellere und bessere Entscheidungen - gest\u00fctzt auf verwertbare Erkenntnisse. Kausalit\u00e4tsmodelle erm\u00f6glichen dies, indem sie die fehlenden Teile des Puzzles liefern.\u201d<\/div>\n<\/blockquote>\n<\/div>Da bestehende Multi-Touch-Attributionsmodelle zusammenbrechen und versagen, wird die digitale Arena voller M\u00f6glichkeiten und Erkenntnisse zu einem digitalen schwarzen Loch. Dennoch - in dieser Welt der st\u00e4ndigen Unterbrechungen und Ver\u00e4nderungen w\u00e4chst 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 m\u00fcssen wir neue Metriken und Modelle entwickeln, die unserem Bed\u00fcrfnis nach einer data-gesteuerten Entscheidungsfindung gerecht werden. Wir m\u00fcssen also unsere Modelle wiederbeleben und in eine neue modellierte Zukunft eintreten.<\/p>\n<\/div>
Die Zukunft sind Kausalit\u00e4tsmodelle<\/h2><\/div>
Und warum? Ganz einfach: Diese Modelle erm\u00f6glichen es Ihnen, den inkrementellen Effekt Ihrer Marketingaktivit\u00e4ten auf KPIs wie den Umsatz oder die Steigerung der Marke zu erkl\u00e4ren. Und zwar auf einer sehr detaillierten und umsetzbaren Ebene. Interessant, oder? Lassen Sie uns das ein wenig n\u00e4her erl\u00e4utern.<\/p>\n
Kausalit\u00e4t ist von Natur aus omnichannel und identifiziert ein Ereignis als direkte Folge eines anderen Ereignisses. Sie liefert das \u2018So what\u2019 und \u2018Why\u2019 f\u00fcr die Ergebnisse einer Marketing- oder Vertriebsaktivit\u00e4t. Und sie kann sogar die Auswirkungen von unvorhergesehenen Ereignissen wie Covid ber\u00fccksichtigen und erkl\u00e4ren.<\/p>\n
Kausalit\u00e4tsbasierte Ans\u00e4tze zeigen, dass A (\u00c4nderung des Marketingbudgets) B (Umsatzsteigerung) verursacht hat. Der Anteil des Anstiegs kann direkt jedem Kanal zugeschrieben werden. Dies ist entscheidend, um bessere Budgetentscheidungen f\u00fcr den Marketing-Mix zu treffen. Kausalit\u00e4tsbasierte Ans\u00e4tze helfen Marketingfachleuten zu verstehen, welchen Einfluss eine Aktivit\u00e4t auf eine andere hat und wie sich dies auf die Leistung auswirkt.<\/p>\n
Ein Beispiel: Bei einem kausalit\u00e4tsbasierten Ansatz k\u00f6nnte man feststellen, dass 30% des Umsatzanstiegs auf bezahlte Suchausgaben zur\u00fcckzuf\u00fchren sind, w\u00e4hrend 70% auf die Rabattaktion \u2018Buy 1 get 1 free\u2019 zur\u00fcckzuf\u00fchren sind. Diese Methode kann auch die Beziehung zwischen den beiden getrennten Aktivit\u00e4ten aufzeigen und wie sich dies auf den Umsatz auswirkt, was beweist, welche Optimierungen am wichtigsten sind.<\/p>\n
W\u00e4hrend das klassische MMM reports nie f\u00fcr Einblicke in nahezu Echtzeit gedacht war, erm\u00f6glichen kausalit\u00e4tsbasierte Ans\u00e4tze genau das. Mithilfe von Nachfragesignalen in Echtzeit k\u00f6nnen Sie die direkte Auswirkung jedes potenziellen wichtigen Gesch\u00e4ftsfaktors (Medien, Preis, Markennachfragesignale, Wettbewerb, Werbeaktionen) auf wichtige Gesch\u00e4ftsergebnisse (sowohl online als auch offline) aufzeigen.
\nSie bringen die Entscheidungen, die Unternehmen treffen m\u00fcssen, mit den Erkenntnissen zusammen, die zur Unterst\u00fctzung dieser Entscheidungen erforderlich sind.<\/p>\nUnd schlie\u00dflich bieten Kausalit\u00e4tsmodelle einige zus\u00e4tzliche Vorteile:<\/p>\n<\/div>
- <\/i><\/span>
\nDatenschutz an erster Stelle, d.h. keine Anforderung der Benutzerebene data.<\/p>\n<\/div><\/li>
- <\/i><\/span>
Anpassbar an individuelle Umst\u00e4nde und Metriken. Sie k\u00f6nnen sogar die Auswirkungen von unvorhergesehenen (Covid) oder externen (Wetter) Ereignissen ber\u00fccksichtigen.<\/div><\/li>- <\/i><\/span>
Es ist \u00e4u\u00dferst handlungsf\u00e4hig und kann zur Simulation m\u00f6glicher Szenarien verwendet werden. So k\u00f6nnen Sie schneller und besser Entscheidungen treffen, wenn viel auf dem Spiel steht.<\/div><\/li><\/ul>Wo sollten Sie also anfangen?<\/h2><\/div>
Ihr eigenes Modell zu bauen, kann eine ziemlich entmutigende Aufgabe sein. Zum Gl\u00fcck wei\u00df Artefact genau, wie wir Ihnen dabei helfen k\u00f6nnen. Wir haben erfolgreich Modelle implementiert und Unternehmen bei deren Einf\u00fchrung geholfen. Und wir haben die F\u00e4lle, die das beweisen.<\/p>\n
Erreichen Sie uns \u00fcber unser Kontaktformular<\/a> oder senden Sie uns eine E-Mail, um mehr \u00fcber das Modell und seine Umsetzung zu erfahren.<\/p>\n
Autor<\/h2><\/div>![\"Image\"](\"data:image\/svg+xml,%3Csvg%20xmlns%3D%27http%3A%2F%2Fwww.w3.org%2F2000%2Fsvg%27%20width%3D%27150%27%20height%3D%270%27%20viewBox%3D%270%200%20150%200%27%3E%3Crect%20width%3D%27150%27%20height%3D%270%27%20fill-opacity%3D%220%22%2F%3E%3C%2Fsvg%3E\")
Arnold Struik<\/h3><\/div>Managing Partner Benelux<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
Autor<\/h2><\/div>Siddharth Mohan<\/h3><\/div>Direktor Data Wissenschaftlicher & globaler Leiter f\u00fcr Messungen (MMM & Inkrementalit\u00e4tstests)<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Es war schon immer eine Herausforderung, die tats\u00e4chliche 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 begr\u00fcnden. 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 Kausalit\u00e4tsmodellen liegt. In diesem Artikel erl\u00e4utern wir die Bedeutung und die Vorteile solcher Modelle. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Arnold Struik<\/h3><\/div>Managing Partner Benelux<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
Autor<\/h2><\/div>Siddharth Mohan<\/h3><\/div>Direktor Data Wissenschaftlicher & globaler Leiter f\u00fcr Messungen (MMM & Inkrementalit\u00e4tstests)<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Es war schon immer eine Herausforderung, die tats\u00e4chliche 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 begr\u00fcnden. 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 Kausalit\u00e4tsmodellen liegt. In diesem Artikel erl\u00e4utern wir die Bedeutung und die Vorteile solcher Modelle. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Managing Partner Benelux<\/p>\n<\/div><\/div><\/div>
Autor<\/h2><\/div>Siddharth Mohan<\/h3><\/div>Direktor Data Wissenschaftlicher & globaler Leiter f\u00fcr Messungen (MMM & Inkrementalit\u00e4tstests)<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Es war schon immer eine Herausforderung, die tats\u00e4chliche 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 begr\u00fcnden. 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 Kausalit\u00e4tsmodellen liegt. In diesem Artikel erl\u00e4utern wir die Bedeutung und die Vorteile solcher Modelle. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Siddharth Mohan<\/h3><\/div>Direktor Data Wissenschaftlicher & globaler Leiter f\u00fcr Messungen (MMM & Inkrementalit\u00e4tstests)<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Es war schon immer eine Herausforderung, die tats\u00e4chliche 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 begr\u00fcnden. 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 Kausalit\u00e4tsmodellen liegt. In diesem Artikel erl\u00e4utern wir die Bedeutung und die Vorteile solcher Modelle. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Direktor Data Wissenschaftlicher & globaler Leiter f\u00fcr Messungen (MMM & Inkrementalit\u00e4tstests)<\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>
Es war schon immer eine Herausforderung, die tats\u00e4chliche 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 begr\u00fcnden. 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 Kausalit\u00e4tsmodellen liegt. In diesem Artikel erl\u00e4utern wir die Bedeutung und die Vorteile solcher Modelle. <\/p>\n<\/div><\/div><\/div><\/div><\/div>