Wie Modemarken die Marketingmessung meistern können

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 sich digitale und traditionelle Marketingaktivitäten auf wichtige Ergebnisse auswirken, wie online Und Offline-Verkauf.
• Durch die Analyse historischer Daten hilft MMM Marken, frühere Budgetzuweisungen zu überprüfen und zukünftige Investitionen besser zu planen, einschließlich schwer messbare Kanäle wie drucken Und Außenwerbung.
• MMM unterstützt außerdem dabei, Investitionen zwischen Markenbekanntheit und Performance-Marketing auszugleichen, indem Hervorhebung ihrer kombinierten Auswirkungen auf die Ergebnisse.

2. Validierung der Kanaleffektivität mit Inkrementalitätstests

• Inkrementalitätstesttechniken wie Umbaulift Und Geo-Lift-Studien Isolieren Sie die tatsächlichen inkrementellen Auswirkungen bestimmter Kanäle oder Kampagnen.
• Diese Art von Tests verdeutlicht den wahren Wert von Upper-Funnel-Initiativen und markenbezogenen Suchbemühungen, indem sie zwischen bereits bestehender Markennachfrage und kampagnengesteuerten Ergebnissen unterscheiden.
• Marken können mithilfe der Marketing-Mix-Modellierung vielversprechende Kanäle für Inkrementalitätstests identifizieren und so eine Feedbackschleife zur Verfeinerung der Kanalstrategie erstellen.

3. Neue Messherausforderungen bewältigen

• Moderne Vermarkter stehen vor großen Herausforderungen – Cookie-loses Tracking, inkonsistente Zuordnung über verschiedene Plattformen hinweg und datenschutzbedingte Datenfragmentierung. Marketing-Mix-Modellierung, die auf aggregierte Daten statt Verfolgung auf Benutzerebene, ist von Natur aus widerstandsfähig gegenüber diesen Einschränkungen.
• 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. Einen praktischen Einblick in die Anwendung datenbasierter Entscheidungsfindung in der Modebranche erhalten Sie hier. Modeanalyse-Lektion von Fillipo Chiari.

5. Dateninfrastruktur und kontinuierliche Iteration

• Für effektive MMM- und Inkrementalitätstests ist ein einheitliches Datensystem, das digitale und Offline-Quellen integriert, von entscheidender Bedeutung.
• Diese Techniken leben von kontinuierlicher Iteration: Modellieren, Testen, Raffination, Und AnpassungGemeinsam ermöglichen sie es Marken, über die einfache Zuordnung hinauszugehen und einen umfassenderen, strategischeren Ansatz zur 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, zurückzublicken, wie sie ihre Budgets ausgegeben und treffen Sie intelligentere Entscheidungen für zukünftige Kampagnen und Produkteinführungen.
• MMM erleichtert es außerdem, das richtige Gleichgewicht zu finden zwischen Bewusstsein schaffen (Nachfragegenerierung) Und Förderung von Conversions (Nachfrageerfassung).
• 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 Markenaufbauaktivitäten zu verstehen, wie zum Beispiel Modenschauen oder Kooperationen.
• Damit die Marketing-Mix-Modellierung richtig funktioniert, benötigen Sie eine gut organisiert, einheitliches Daten-Setup.
• Bedenken Sie, dass es bei MMM nicht um Echtzeit-Kampagnenoptimierungen geht – es geht vielmehr darum, Ihnen die größeres strategisches Bild.

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 Konvertierungen.
• Es ist besonders nützlich, um zu sehen, wie Top-of-Funnel-Markenkampagnen Auswirkungen auf den Umsatz sowohl über Online- als auch Offline-Kanäle.
• MMM kann Sie auf vielversprechende Kanäle verweisen und Inkrementalitätstests 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 Inkrementalitätstest mehr präzise, kanalspezifische Einblicke.

Wenn Sie kombinieren MMM Und Inkrementalitätstestserhalten Sie das Beste aus beiden Welten – eine umfassende Übersicht und detaillierte Messungen. Dies hilft Modemarken, intelligentere Entscheidungen darüber zu treffen, wo sie ihre Budgets ausgeben und welche Kanäle priorisiert werden sollen. Beide Techniken erfordern eine starke Dateninfrastruktur und ein kontinuierlicher, iterativer Prozess …. Wie Yako Laganga von Pinko hervorhob, 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 dabei hilft, 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 Inkrementalitätstests 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): Isoliert die wahre Wirkung bestimmter Kampagnen durch den Vergleich der betroffenen Gruppen mit den Kontrollgruppen.
  • 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, Inkrementalität 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 MMM, um Kanäle mit hoher Wirkung zu identifizieren.
• Führen Sie dann Inkrementalitätstests durch, 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

Wonach fragen Modemarken typischerweise, wenn sie Marketinginvestitionen messen?

Modemarken möchten oft wissen, wie viel Umsatz verschiedene Marketingkanäle generieren, wie Budgets für neue Produkteinführungen am besten verteilt werden und ob Budgets umgeschichtet werden sollten. Sie möchten auch wissen, ob markenbezogene bezahlte Suche zusätzlichen Umsatz generiert oder ob die Kunden ohnehin gekauft hätten. Dies sind klassische Inkrementalitätsfragen: Marken möchten wissen, ob eine Kampagne das Verhalten tatsächlich beeinflusst hat oder ob die Ergebnisse auch unabhängig davon eingetreten wären. Darüber hinaus suchen Marken nach Ratschlägen, wie sie Awareness-Kampagnen mit Performance-Marketing in Einklang bringen können, insbesondere in finanziell schwierigen Zeiten.

Was sind die Grenzen traditioneller Marketingmessmethoden?

Herkömmliche Tools wie Google Analytics eignen sich gut für die Verfolgung von Aktivitäten im unteren Trichterbereich mithilfe von Attributionsmodellen, verfehlen jedoch die Ergebnisse im oberen Trichterbereich und bei Offline-Aktivitäten. Sie können nur schwer zeigen, wie sich bestimmte Kampagnen auf den Gesamtumsatz auswirken, und bieten nicht immer einen klaren Überblick über die richtige Verteilung der Investitionen auf verschiedene Kanäle.

Wie wirken sich Datenschutzbestimmungen und Plattformänderungen auf die Messung aus?

Datenschutzbestimmungen und Updates wie Google Analytics erschweren die Nutzerverfolgung und das vollständige Verständnis ihrer Customer Journey. Diese Änderungen können auch zu Problemen mit der Datenzuverlässigkeit führen und es Marken erschweren, sich ein klares Bild von ihrer Marketingleistung zu machen.

Was ist eine Conversion-Lift-Studie und welchen Nutzen hat sie?

Eine Conversion-Lift-Studie ist eine Form des Inkrementalitätstests – ähnlich einem A/B-Test –, mit dem Marken die tatsächliche Wirkung einer Kampagne messen können. Durch den Vergleich einer der Kampagne ausgesetzten Gruppe mit einer Kontrollgruppe können Marken die tatsächlichen Auswirkungen auf Faktoren wie Umsatz oder Conversions isolieren.

Was ist Marketing-Mix-Modelling (MMM) und worin liegt der Unterschied?

MMM nutzt historische Daten, um zu verstehen, wie sich verschiedene Marketingmaßnahmen – sowohl online als auch offline – auf den Umsatz auswirken. Es bietet einen umfassenden Überblick über die Gesamteffektivität, anstatt sich wie herkömmliche Attributionstools auf einzelne Klicks oder Nutzer zu konzentrieren.

Wie können Modemarken MMM effektiv nutzen?

MMM unterstützt Marken bei der Bewertung ihrer gesamten Marketingstrategie, der Bewertung bisheriger Ergebnisse und der Steuerung zukünftiger Entscheidungen. Dafür benötigen Marken solide historische Daten und sollten das Modell regelmäßig aktualisieren. Um die Erkenntnisse umsetzbarer zu machen, sollte MMM mit präziseren Methoden wie Inkrementalitätstests kombiniert werden, die eine kanalspezifische Validierung ermöglichen.

Wie kann ein Daten-Hub oder ein einheitlicher Messansatz helfen?

Ein Daten-Hub wie Funnel verbindet alle Marketingplattformen, bereinigt die Daten und bietet Marken einen zentralen Ort für die Arbeit damit. Das macht den Prozess effizienter und hilft Marken, sich auf die Analyse zu konzentrieren, anstatt Daten zu sortieren. Durch die Kombination von Marketing-Mix-Modellierung, Attributionsmodellierung und Inkrementalitätsmethoden erhalten Modemarken einen klareren und zuverlässigeren Überblick über ihre Marketingleistung.

Wie können Modemarken die umfassenderen Auswirkungen von Investitionen wie Geschäften oder Modeschauen messen?

Bei umfassenderen Markenaufbaumaßnahmen wie stationären Geschäften oder Modenschauen kann MMM helfen, deren Wirkung zu verfolgen, indem es Ladenverkäufe mit Online-Werbung verknüpft, das Suchvolumen der Marke misst und das Social-Media-Engagement analysiert. Modemarken können dann mithilfe von Inkrementalitätstests den tatsächlichen Anstieg in bestimmten Märkten oder Regionen ermitteln und so sicherstellen, dass diese hohen Investitionen tatsächlich Mehrwert schaffen.