Strategischer Vorteil durch Marketing-Mix-Modellierung und Inkrementalitätstests

Modemarken können ihre strategische Entscheidungsfindung durch den Einsatz fortschrittlicher Messtechniken wie Marketing-Mix-Modellierung (MMM) Und Inkrementalitätstests. Diese Methoden ermöglichen ein umfassenderes und genaueres Verständnis der Marketingleistung als die herkömmliche Zuordnung allein, insbesondere im Kontext von Herausforderungen wie Cookieless Tracking und der Schwierigkeit, kanalübergreifende und Offline-Auswirkungen zu messen.

Wie Modemarken diese Techniken nutzen können

1. Ganzheitliche Budgetallokation mit Marketing-Mix-Modellierung (MMM)

• MMM bietet eine aggregierte Ansicht darüber, wie digitale und traditionelle Marketingaktivitäten wichtige Ergebnisse wie Online- und Offline-Verkäufe beeinflussen. Dies hilft Modemarken dabei, ihre Investitionen über alle Kanäle hinweg auszugleichen und ihre Gesamtstrategie zu verfeinern. Digitale Marketingstrategie für Mode um dem sich verändernden Verbraucherverhalten gerecht zu werden.
• Durch die Analyse historischer Daten hilft MMM Marken, frühere Budgetzuweisungen neu zu bewerten und zukünftige Investitionen besser zu planen, einschließlich schwer messbarer Kanäle wie drucken und Außenwerbung.
• MMM unterstützt außerdem die ausgewogene Abstimmung von Investitionen zwischen Markenbekanntheit und Performance-Marketing, indem es deren kombinierte Auswirkungen auf die Ergebnisse hervorhebt. Für alle, die diese Konzepte in realen Kampagnen anwenden möchten, kann ein Online-Kurs zur Markt-Mix-Modellierung ein wertvoller Ausgangspunkt sein.

2. Validierung der Kanaleffektivität mit Inkrementalitätstests

• Inkrementalitätstesttechniken wie Umbaulift Und Geo-Lift-Studien Isolieren Sie die tatsächlichen inkrementellen Auswirkungen bestimmter Kanäle oder Kampagnen.
• Diese Tests verdeutlichen den Wert von Upper-Funnel-Initiativen und markenbezogenen Suchbemühungen, indem sie zwischen bereits bestehender Markennachfrage und kampagnengetriebenen Ergebnissen unterscheiden. Da diese frühen Kontaktpunkte oft von Engagement-Kennzahlen abhängen, kann das Verständnis des Einflusses der Engagement-Rate auf die Sichtbarkeit dazu beitragen, die Upper-Funnel-Strategie mithilfe von Frameworks zu verfeinern. Hier zur Produktentdeckung. 
• Marken können Inkrementalitätsmodellierung zusammen mit Marketing-Mix-Modellierung verwenden, um vielversprechende Kanäle für Inkrementalitätstests zu identifizieren und so eine Feedbackschleife zur Verfeinerung der Kanalstrategie zu erstellen.

3. Neue Messherausforderungen bewältigen

• Moderne Marketer stehen vor großen Herausforderungen: Cookie-loses Tracking, inkonsistente Zuordnung über verschiedene Plattformen hinweg und datenschutzbedingte Datenfragmentierung. Marketing-Mix-Modelle, die auf aggregierten Daten statt auf Benutzerebene basieren, sind diesen Einschränkungen natürlich gewachsen.
• Durch die Einbeziehung sowohl digitaler als auch nicht-digitaler Daten bietet MMM ein umfassenderes Bild der Marketingeffektivität in einer fragmentierten Landschaft.

4. Strategische Erkenntnisse für langfristiges Wachstum

• MMM ermöglicht es Marken, die langfristigen Auswirkungen von Markenaufbaumaßnahmen wie Modeschauen und Kooperationen zu messen, die mit herkömmlichen Zuordnungen nur schwer zu erfassen sind.
• Diese Erkenntnisse können Entscheidungen über Markeninvestitionen, Kundengewinnung und Marktexpansion für nachhaltiges Wachstum beeinflussen. Um einen praktischen Einblick in die Anwendung datenbasierter Entscheidungsfindung in der Modebranche zu erhalten, besuchen Sie unseren Online-Kurs zur Marktmix-Modellierung oder schauen Sie sich diesen an. Modeanalyse-Lektion von Fillipo Chiari.

5. Dateninfrastruktur und kontinuierliche Iteration

• Ein einheitliches Datensystem, das digitale und Offline-Quellen integriert, ist für effektive MMM- und Inkrementalitätstests unerlässlich. Für Luxusmarken kann die Verknüpfung dieser Daten mit aussagekräftigen KPIs den Fokus schärfen und zu besseren Ergebnissen führen, wie in Dieser Leitfaden zu KPIs im E-Commerce für Luxusmode.
• Diese Techniken leben von kontinuierlicher Iteration: Modellierung, Testen, Verfeinern und Anpassen. Gemeinsam ermöglichen sie es Marken, über die einfache Attribution hinauszugehen und einen umfassenderen, strategischeren Ansatz für die Marketingmessung zu verfolgen.

Durch den Einsatz von MMM und Inkrementalitätstests können Modemarken die Grenzen der traditionellen Zuordnung überwinden, was zu einer intelligenteren Budgetzuweisung, optimierten Kanalstrategien und einem stärkeren Geschäftswachstum führt.

Wesentliche Unterschiede zwischen Marketing-Mix-Modellierung (MMM) und Attribution

Marketing-Mix-Modellierung (MMM) verfolgt einen aggregierten und ganzheitlichen statistischen Ansatz zur Modellierung vergangener Daten und versteht die Auswirkungen aller Marketingaktivitäten (digital und traditionell) auf die gesamten Geschäftsergebnisse wie den Umsatz (online und offline):

• Es hilft Marken dabei, zurückzublicken, wie sie ihre Budgets ausgegeben haben, und intelligentere Entscheidungen für zukünftige Kampagnen und Produkteinführungen zu treffen.
• MMM erleichtert es außerdem, das richtige Gleichgewicht zwischen der Schaffung von Bekanntheit (Nachfragegenerierung) und der Förderung von Conversions (Nachfrageerfassung) zu finden.
• Da MMM digitale und traditionelle Marketingaktivitäten zusammenführt, eignet es sich hervorragend für die Messung von Dingen wie Printanzeigen oder In-Store-Werbeaktionen, die normalerweise schwieriger zu verfolgen sind.
• Es hilft Marken sogar, die Auswirkungen von Markenbildungsaktivitäten wie Modenschauen oder Kooperationen.
• Damit die Marketing-Mix-Modellierung ordnungsgemäß funktioniert, benötigen Sie eine gut organisierte, einheitliche Datenkonfiguration.
• Bedenken Sie, dass es bei MMM nicht um Kampagnenoptimierungen in Echtzeit geht, sondern vielmehr darum, Ihnen einen besseren strategischen Überblick zu verschaffen.

Inkrementalitätstestsmisst mithilfe von Methoden wie Conversion-Lift-Studien und Geo-Lift-Tests die tatsächliche inkrementelle Wirkung eines bestimmten Kanals oder einer bestimmten Kampagne

• Es zeigt die tatsächliche Ursache-Wirkungs-Beziehung zwischen Ihrem Marketing und Ihren Verkäufen oder Conversions.
• Dies ist besonders hilfreich, um zu sehen, wie sich Top-of-Funnel-Markenkampagnen auf den Umsatz sowohl in Online- als auch in Offline-Kanälen auswirken.
• MMM kann Sie auf vielversprechende Kanäle und Inkrementalitätstests hinweisen. können dann bestätigen, ob sie wirklich einen Unterschied machen.
• Diese Art von Tests kann auch Antworten geben „Was wäre wenn“-Fragen, beispielsweise was passieren würde, wenn Sie aufhören würden, auf Marken-Keywords zu bieten.
• Während MMM Ihnen einen umfassenden Überblick verschafft, liefert das Inkrementalitätstesting präzisere, kanalspezifische Erkenntnisse.

Wenn Sie kombinieren MMM Und InkrementalitätstestsSie erhalten das Beste aus beiden Welten – eine umfassende Übersicht und detaillierte Messungen. Dies hilft Modemarken, fundiertere Entscheidungen darüber zu treffen, wo sie ihre Budgets ausgeben und welche Kanäle priorisiert werden sollen. Beide Techniken erfordern eine leistungsstarke Dateninfrastruktur und einen kontinuierlichen, iterativen Prozess. Wie Yako Laganga von Pinko betonte, ist MMM ein Ausgangspunkt, der durch kontinuierliche Inkrementalitätstests validiert und verfeinert werden muss, um echte Erkenntnisse zu gewinnen. Tim von Funnel betonte, dass dieser kombinierte Ansatz dazu beiträgt, die „Wahrheit“ der Marketingeffektivität zu triangulieren und dabei die Grenzen jeder einzelnen Methode zu berücksichtigen. 

Navigieren in der komplexen Landschaft der Marketingmessung

Vermarkter stehen vor einer zunehmenden Komplexität aufgrund von Cookie-Einschränkungen, Intelligente Tracking-Prävention (ITP), und das inkonsistente Attributionsmodelle von verschiedenen digitalen Plattformen genutzt. Daher verlassen sich viele Marken immer noch stark auf Tools wie Google Analytics, die zwar gute Arbeit beim Tracking von Aktivitäten im unteren Trichter leisten, aber oft den wahren Einfluss von Aktivitäten im oberen Trichter übersehen – was zu verzerrten Budgetentscheidungen führt.

Um sich in dieser Landschaft zurechtzufinden, benötigen Marketer einen fortschrittlicheren Messansatz, der Marketing-Mix-Modellierung und Inkrementalitätsmodellierung integriert. Zwei Schlüsselkonzepte geben dabei die Richtung vor:

• Der Ad-Stock-Effekt:  Wie Tim Camp erklärt, beeinflussen Marketingmaßnahmen wie Fernsehwerbung die Verbraucher nicht nur im Moment der Einblendung – die Wirkung hält Tage oder sogar Wochen an. Traditionelle Attributionsmodelle erfassen diese langfristige Wirkung oft nicht.
• Triangulation für bessere Einblicke: Keine einzelne Messmethode ist perfekt. Die zuverlässigsten Ergebnisse erzielt man durch die Kombination verschiedener Ansätze:
  
  • Marketing-Mix-Modellierung (MMM): Betrachtet historische Daten über alle Kanäle hinweg – online und offline –, um strategische Investitionsentscheidungen zu steuern.
  • Inkrementalitätstests (z. B. Conversion-Lift-Studien): Durch die Icrementality-Modellierung wird die tatsächliche Wirkung bestimmter Kampagnen durch den Vergleich der betroffenen Gruppen mit den Kontrollgruppen isoliert.
  • Attributionsmodelle (z. B. Google Analytics): Stellen Sie nützliche, aber teilweise Ansichten bereit, insbesondere für Aktivitäten im unteren Trichterbereich.
    

Durch die Triangulation der Erkenntnisse aus diesen verschiedenen Methoden – einschließlich MMM, Inkrementenmodellierung und Attribution – können sich Vermarkter ein umfassenderes und genaueres Bild ihrer wahren Marketingwirkung machen.

Effektive Messung: Ein starker Dateninfrastruktur ist entscheidend, damit dies funktioniert:

• Die Daten müssen sauber, vereinheitlicht und plattformübergreifend integriert sein.
• Tools wie Funnel, das kürzlich Atria übernommen hat, helfen Marken, indem sie die Verbindung zwischen Marketingplattformen optimieren, Daten bereinigen und erweiterte Messungen schneller und umsetzbarer machen.

Marketing-Messtests: Schließlich sollte, wie Yakobo Laganga betonte, die Messung ein fortlaufender, iterativer Prozess:

• Beginnen Sie mit einem Marketing-Mix-Modell, um wirkungsvolle Kanäle für Online- und Offline-Aktivitäten zu identifizieren.
• Wenden Sie dann Inkrementalitätsmodellierungstechniken an, um Ihre Erkenntnisse zu validieren und zu verfeinern.
• Führen Sie kontinuierliche Aktualisierungen und Anpassungen auf Grundlage neuer Daten und Erkenntnisse durch.

Dieser Zyklus aus Modellierung, Test und Verfeinerung – basierend auf MMM und Inkrementalität – führt zu einer intelligenteren Budgetzuweisung, genaueren Vorhersagen und letztendlich zu einer stärkeren Marketingleistung.

Häufig gestellte Fragen