Marketing Mix Modelling vs. Media Mix Modelling: Unterschiede, Gemeinsamkeiten und Anwendungsfälle

Die Begriffe "Marketing Mix Modelling" und "Media Mix Modelling", beide auch als MMM oder 3M bezeichnet, werden oft synonym verwendet. Sie beziehen sich jedoch auf zwei unterschiedliche Konzepte mit verschiedenen Zielen und Anwendungsfällen. Kurz gesagt, Media Mix Modeling misst die Wirkung bestimmter Medienkanäle mit dem Ziel, den Media Mix zu optimieren und das Budget umzuverteilen. Marketing Mix Modeling hingegen misst den Einfluss aller markenbezogenen Marketingaktivitäten und externen Faktoren auf einen bestimmten Ziel-KPI (Key Performance Indicator), oft Verkäufe oder ROI, um die gesamte Marketingstrategie zu optimieren.

In diesem Artikel zeigen wir die Unterschiede dieser beiden Konzepte auf, betrachten ihre Gemeinsamkeiten und helfen Ihnen zu entscheiden, welcher der beiden Ansätze - oder vielleicht beide - der richtige für Sie sein könnte.

In diesem Artikel beantworten wir folgende Fragen:

• Was sind die Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Marketing Mix Modeling und Media Mix Modeling?

• Wie wird ein Modell aufgebaut?

• Was sind die Anwendungsfälle für Media Mix Modeling und Marketing Mix Modeling?

• Welche Fragen können mit den Modellen beantwortet werden?

• Können Media- und Marketing Mix Modeling kombiniert werden?

Gemeinsamkeiten und Unterschiede zwischen Marketing Mix Modelling und Media Mix Modelling

Marketing und Media Mix Modelle sind Arten von statistischen Analysen, die von Data Scientist entwickelt wurden, um den Einfluss zahlreicher Treiber auf die Ziel-KPI aufzuzeigen. Beide Modelle sind wichtige Instrumente für Werbetreibende, die helfen, die Wirkung ihrer Aktivitäten zu messen, Budgets zu allokieren und zukünftige Leistungen vorherzusagen.

Die beiden Ansätze unterscheiden sich hauptsächlich hinsichtlich des Umfangs der berücksichtigten Einflussfaktoren und der Ziel-KPIs, d.h. des Ziels der Modellierung. Der Zeithorizont und das Detailgrad variieren ebenfalls.

Media Mix Modelle nutzen Mediadaten aus vergangenen Kampagnen, um den Einfluss einzelner Mediakanäle wie Display, TV, Radio, Social Media, OoH usw. zu messen. Das Modell zeigt die Beziehung zwischen der Medialeistung, wie der Anzahl der Kontakte, den GRP, den Impressionen oder dem Budget und der Markenentwicklung, z.B. der Werbe- oder Markenbekanntheit, um gebündelte Erkenntnisse darüber zu generieren, was in einer Mediakampagne funktioniert und was nicht. Media Mix Modelle analysieren historische Kampagnendaten, um zukünftige Ergebnisse vorherzusagen. Dies ermöglicht es Werbetreibenden, insbesondere Mediaplanern, besser zu verstehen, wie ihr Media Mix ihre Marketing-KPIs beeinflusst. Dieser Ansatz hilft, den Media Mix zu optimieren, Budgets zwischen den verschiedenen Mediakanälen umzuverteilen und den Erfolg von Werbekampagnen vorherzusagen.

Fragen, die mit einem Media Mix Model beantwortet werden können:

• Wie kann ich mit einer Werbekampagne die größtmögliche Wirkung erzielen?
• Was ist der effektivste Media Mix?
• Wie sollte mein Marketingbudget über einen geplanten Zeitraum auf verschiedene Kanäle verteilt werden?
  
  

Andererseits besteht der Zweck des Marketing Mix Modeling darin, die Effektivität jedes Elements einer Marketingstrategie herauszufinden. Es bewertet die Leistung aller verfügbaren Marketinghebel, nicht nur von Media - wie beim Media Mix Modeling - sondern auch aller Arten von Promotionen, Produkteinführungen, Preisänderungen und anderen Treibern. Es handelt sich um einen holistischen Ansatz, der verschiedene externe Faktoren wie Wetter, Saisonalität oder Aktivitäten der Wettbewerber berücksichtigt. Mit dem Insight, wie verschiedene Elemente einer Marketingstrategie miteinander interagieren, können Werbetreibende Ressourcen so einsetzen, dass sie den größtmöglichen Einfluss erzielen. Oft ist das Hauptziel im Marketing Mix Modeling der Umsatz oder ROI. Hier können Sie mehr über Marketing Mix Modeling erfahren.

Fragen, die mit Marketing Mix Modeling beantwortet werden können:

• Welche Marketingaktivitäten treiben meine Ziel-KPI, z.B. Umsatz oder Gewinn?
• Welche externen Faktoren haben den größten Einfluss auf meinen Ziel-KPI?
• Wie sollte ich die Marketingressourcen am besten einsetzen?
• In welche Marketingaktivitäten sollte ich investieren und in welche nicht?
• Was ist das optimale Niveau meiner Marketingausgaben?

Wenn die Ansätze verglichen werden, wird deutlich, dass Media Mix Modeling einen spezifischeren Anwendungsbereich hat - nämlich die Optimierung des gesamten Media Mix und insbesondere der Werbekampagnen. Marketing Mix Modeling hingegen berücksichtigt eine größere Bandbreite von Einflussfaktoren. Media Mix Modelle könnten Empfehlungen für sofortige Anpassungen in laufenden Werbekampagnen liefern, während Marketing Mix Modelle bei der Optimierung der gesamten Marketingstrategie helfen können. Da Marketing Mix Modelle jedoch Mediakanäle als Einflussfaktoren enthalten, könnte argumentiert werden, dass Marketing Mix Modeling eine erweiterte Version von Media Mix Modeling ist. Am Ende hängt es von der Ziel-KPI ab, den die Werbetreibenden maximieren möchten.

Ein Modell entwickeln

Um entweder ein Media- oder Marketing-Mix-Modell aufzusetzen, werden historische Daten benötigt. Die Genauigkeit der Ergebnisse hängt stark von der Datenqualität und Vollständigkeit des Datensatzes ab. Wenn die Daten ungenau oder unvollständig sind, kann das Ergebnis der Analyse verzerrt sein. Die Länge der Datenreihen ist ebenfalls wichtig für die Genauigkeit des Modells. Je nach Granularität des Modells und ob die Daten täglich, wöchentlich oder monatlich vorliegen, kann eine durchschnittliche Datengrundlage von ein bis drei Jahren ausreichend sein.

Um Budgets effizient zu verteilen und den Einfluss von Werbekampagnen zu maximieren, werden für das Media Mix Modeling folgende Daten benötigt:

• Leistungsdaten (z. B. Impressionen, Reichweite, Klicks, Leads, GRP)
• Ausgaben pro Kanal oder Verlag

Um Trends zu erkennen und Einblicke in die Geschäftsleistung zu gewinnen, werden für das Marketing Mix Modeling folgende Daten benötigt:

• Verkaufszahlen (verkaufte Mengen, Umsätze)
• Daten zur Aktivität der Wettbewerber
• Mediavariablen (sowohl Leistung, z. B. Reichweite oder Impressionen, als auch Ausgaben) pro Kanal
• Promotionen
• externe Faktoren wie Wetter, Inflationsrate oder Feiertage

Da im Marketing Mix Modeling mehr Faktoren berücksichtigt werden, müssen mehr Datenquellen verarbeitet und analysiert werden, was die Modellierung komplexer und die Entwicklung zeitintensiver macht. Auf lange Sicht kann das Marketing Mix Modeling jedoch zur Prognose der Auswirkungen auf verschiedene KPIs verwendet werden.

Wenn Sie mehr darüber erfahren möchtest, wie Sie Media Mix Modeling im Detail einrichten, können Sie unseren Artikel dazu hier lesen.

Anwendungsfälle für Media Mix Modeling und Marketing Mix Modeling

Ein typischer Anwendungsfall für das Media Mix Modeling ist eine Mediaagentur, die wissen möchte, wie sie ihre Mediapläne in Bezug auf einen bestimmten KPI optimieren kann. Nehmen wir an, wir sind ein Unternehmen, das Eiscreme verkauft. Wir haben ein brandneues Produkt "veganes Eis" und beauftragen unsere Mediaagentur, eine Kampagne zur Steigerung der Markenbekanntheit für dieses neue Produkt zu planen. Da wir bereits Erfahrungen mit Mediakampagnen für andere Eiscremeprodukte in den letzten 4 Jahren gesammelt haben, kann die Mediaagentur diese Daten verwenden, um den Einfluss der neuen Kampagne vorherzusagen. Es muss erwähnt werden, dass genaue Ergebnisse nur für die Kanäle bereitgestellt werden können, die in der Vergangenheit bereits von der Marke verwendet wurden. Wenn wir zum Beispiel Social Media, Display, TV und Out of Home-Kampagnen durchgeführt haben, aber kein Radio, können wir den Anstieg der Markenbekanntheit, der mit Radiospots erzielt werden könnte, nicht vorhersagen. Nachdem wir die Daten verarbeitet und sie mit Informationen aus einigen externen Quellen wie Wetterdaten und Wettbewerberverkäufen von veganem Eis kombiniert haben, können wir mit dem Media Mix Modeling fortfahren, um den optimalen Media Mix und die Budgetaufteilung zwischen Social Media, Display, TV und Out of Home vorherzusagen. Während der Kampagne sammelt die Mediaagentur Zwischenergebnisse und kann das Modell verwenden, um den Media Mix zu optimieren und das zugewiesene Budget am effektivsten einzusetzen. In unserem Beispiel sehen wir, dass wir hauptsächlich in den Sommermonaten investieren und das Budget auf Social Media verlagern sollten. Die Erkenntnisse des Media Mix Modeling können Mediaplanern helfen, verschiedene Szenarien unter Berücksichtigung des Ad-Stock Effekts, der Werbeaktivitäten der Wettbewerber oder externer Faktoren wie des Wetters zu entwickeln.

Marketing Mix Models werden häufig von Marketingabteilungen innerhalb von Unternehmen verwendet, um ihre gesamte Marketingstrategie und den Marketing Mix zu optimieren. Wenn wir ein Unternehmen wären, das Elektrofahrräder verkauft, könnte das Marketing Mix Modeling uns dabei helfen herauszufinden, welche Marketingkanäle den größten Einfluss auf unseren Umsatz haben, unter Berücksichtigung der Tatsache, dass zum Beispiel im Sommer und zu Weihnachten mehr Fahrräder gekauft werden als in anderen Jahreszeiten, oder wenn wir eine neue Aktion mit Sonderpreisen oder die aktuelle Inflationsrate berücksichtigen. Ähnlich wie beim Media Mix Modeling müssen wir Media- und Kampagnendaten aus mindestens den letzten 3 Jahren sowie Verkaufsdaten, Informationen zu Promotionen usw. sammeln. Wenn wir hier gute Arbeit leisten, können wir die Daten verarbeiten und mit externen Informationen anreichern. Wie bereits in diesem Beispiel erwähnt, können Saisonalität, Inflation und die Aktivitäten der Wettbewerber einen erheblichen Einfluss auf den Umsatz haben. Wir können nun das Marketing Mix Model verwenden, um unser Marketingbudget auf die vielversprechendsten Marketingkanäle zu verteilen. Auf lange Sicht ist es möglich zu analysieren, welche Einflussfaktoren einen hohen Einfluss auf den Umsatz haben. In unserem Beispiel erhalten wir höhere Verkaufszahlen, wenn wir eine Promotion in Kombination mit einer TV-Kampagne kurz vor Weihnachten durchführen.

Kombination von Media und Marketing Mix Modeling

Da Werbung in der Regel einen greifbaren Anteil an den Marketingaktivitäten ausmacht, könnte das Media Mix Modeling ein wichtiger Bestandteil eines ganzheitlichen Marketing Mix Modeling Prozesses sein, der auf eine optimierte Budgetallokation und einen optimierten Media Mix abzielt. Da das Media Mix Modeling weniger komplex ist, können Unternehmen damit als ersten Schritt beginnen und auf lange Sicht weitere Treiber in das Modell für eine umfassendere Sicht auf die Marketingaktivitäten einbeziehen.

Fazit

Sowohl das Media als auch das Marketing Mix Modeling sind leistungsstarke Instrumente zur Messung und Optimierung der Leistung von Marketingaktivitäten. Mit einem effizienten Media Mix Modeling können Werbetreibende wertvolle Erkenntnisse über ihre Werbekampagnen gewinnen und fundierte Entscheidungen auf der Grundlage der verfügbaren Daten treffen. Mit dem Marketing Mix Modeling gehen Werbetreibende noch einen Schritt weiter und berücksichtigen mehrere Marketing- und Verkaufsaktivitäten sowie externe Faktoren. Das Potenzial beider Modellierungsansätze ist enorm, und sie sind unverzichtbare Werkzeuge für alle Marketer, die den Wert ihrer Marketingaktivitäten maximieren möchten. Die Entscheidung, welcher Ansatz ausgewählt wird, hängt von vielen Faktoren ab, einschließlich der Unternehmensziele, der verfügbaren Daten, des aktuellen Fachwissens sowie der vorhandenen Ressourcen. Letztendlich wird durch die Anwendung von Media Mix Modeling und Marketing Mix Modeling das Verständnis für die Auswirkungen der Marketing- und Werbemaßnahmen verbessert, und die Unternehmen können ihre Budgets effizienter verteilen und die bestmöglichen Ergebnisse erzielen.