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Eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zu tieferen Einsichten mit MMM

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Tim Fisher
SVP Measurement - Head of EMEA

A building with many office windows

In der heutigen wettbewerbsintensiven Unternehmenslandschaft ist es von entscheidender Bedeutung zu verstehen, was das Wachstum fördert. Market Mix Modeling (MMM) bietet einen bewährten Ansatz, um die zusätzliche Wirkung von Marketingaktivitäten zu ermitteln. Durch die Analyse von Faktoren wie Medieninvestitionen, Preisstrategien, Saisonalität und externen Einflüssen wie Feiertagen oder wirtschaftlichen Veränderungen bietet MMM den Unternehmen einen vollständigen Überblick über ihre Marketingleistung.

In diesem Artikel erfahren Sie, wie MMM funktioniert, warum es so wertvoll ist und wie Sie seine Erkenntnisse für Ihr Unternehmen nutzen können. Ganz gleich, ob Sie Ihre Werbeausgaben optimieren, die Kampagnenleistung verbessern oder Ihre Zielgruppe besser verstehen möchten - MMM kann Ihnen die nötige Klarheit verschaffen, um intelligentere Entscheidungen zu treffen und bessere Ergebnisse zu erzielen. Im Kern hilft MMM Unternehmen, ihre Ressourcen effektiver einzusetzen und nachhaltiges Wachstum zu erzielen.

Definieren Sie Ihre Ziele.

Der erste Schritt zu einem effektiven Market Mix Modeling ist die Festlegung klarer, umsetzbarer Ziele. Nehmen wir zum Beispiel an, Ihr Ziel ist es, die Marketingausgaben über digitale und traditionelle Kanäle zu optimieren. Vielleicht möchten Sie herausfinden, welcher Kanal den höchsten ROI bringt oder wie sich die Saisonalität auf den Umsatz auswirkt. Die Festlegung solcher Prioritäten gewährleistet einen fokussierten Ansatz, der praktische und wertvolle Ergebnisse liefert.

Die teamübergreifende Zusammenarbeit ist für diesen Prozess entscheidend. Marketing-, Finanz- und Betriebsverantwortliche müssen ihre Erwartungen aufeinander abstimmen und sicherstellen, dass sie realistisch und erreichbar sind. Diese Abstimmung bildet eine solide Grundlage für aussagekräftige Erkenntnisse und umsetzbare Strategien.

Strategisch relevante Daten sammeln.

Sobald die Ziele klar sind, besteht der nächste Schritt darin, die richtigen Daten zu sammeln. Wenn Ihr Ziel beispielsweise darin besteht, die Werbeausgaben zu optimieren, wie oben erwähnt, würden Sie historische Daten über Marketinginvestitionen in den Bereichen Fernsehen, Digital- und Printmedien sowie Kennzahlen wie Kundenkonversionen, Klickraten und Auswirkungen auf den Umsatz sammeln.

Vergessen Sie dabei nicht die operativen Daten wie Preisstrategien, Vertriebskanäle und Werbekampagnen. Außerdem sollten Sie externe Faktoren wie Saisonabhängigkeit und wirtschaftliche Bedingungen berücksichtigen, da diese die Ergebnisse erheblich beeinflussen können. Ein erfahrener Berater stellt sicher, dass diese Daten genau und relevant sind und für die Analyse bereitstehen.

Daten in Erkenntnisse umwandeln.

Wenn die richtigen Daten vorhanden sind, besteht der nächste Schritt darin, ein Analysemodell zu erstellen, um Erkenntnisse zu gewinnen. Nehmen wir an, Sie wollen die Wirksamkeit einer saisonalen Kampagne analysieren. MMM kann Ihnen dabei helfen herauszufinden, ob die höheren Erträge während der Feiertage auf die Werbeausgaben oder auf externe Faktoren wie die Marktnachfrage zurückzuführen sind. A/B-Tests oder kontrollierte Experimente können die Analyse ebenfalls ergänzen. Tests können bestätigen, dass die Annahmen des Modells validiert sind, um die Übereinstimmung mit den Geschäftszielen sicherzustellen.

Ein gutes Modell entwickelt sich mit der Zeit weiter. Wenn zum Beispiel neue Daten eine Veränderung im Kundenverhalten aufzeigen, wie z. B. ein höheres Engagement bei digitalen Anzeigen, sollte das Modell entsprechend angepasst werden. Durch diese Anpassungsfähigkeit bleiben die Erkenntnisse relevant und umsetzbar.

Erkenntnisse in Maßnahmen umsetzen.

Sobald das Modell fertiggestellt ist, sollten Sie sich auf die Analyse der Ergebnisse konzentrieren, um umsetzbare Strategien zu entwickeln. Wenn Sie beispielsweise feststellen, dass die Erträge eines gesättigten Marketingkanals abnehmen, können Sie die Ressourcen auf einen Kanal mit höherem Wachstumspotenzial umverteilen. Suchen Sie nach Mustern, z. B. nach dem Punkt, an dem zusätzliche Werbeausgaben keine sinnvollen Ergebnisse mehr bringen.

Wirksame Empfehlungen enthalten nicht nur Zahlen, sondern auch eine klare Aussage. Wenn digitale Werbung in bestimmten Monaten besser abschneidet als TV-Werbung, kann diese Erkenntnis in eine saisonale Budgetverschiebung umgesetzt werden, um den ROI zu maximieren und mit den Geschäftszielen in Einklang zu bringen.

Implementieren Sie Ihre MMM-Erkenntnisse.

Der letzte Schritt bei der Nutzung von MMM ist die Implementierung. Nehmen wir an, Sie führen eine neue Strategie für die Budgetzuteilung ein, die auf den Erkenntnissen des MMM basiert. Entwickeln Sie einen detaillierten Fahrplan mit klaren Zuständigkeiten und Zeitvorgaben für die Teammitglieder, um eine reibungslose Umsetzung zu gewährleisten.

Aber Ihre Arbeit ist noch nicht getan: Sie müssen die Leistung regelmäßig überwachen, um Verbesserungsmöglichkeiten zu ermitteln. Wenn z. B. ein Kanal trotz erhöhter Investitionen nicht die gewünschte Leistung erbringt, sollten Sie seine Rolle in Ihrer Strategie überdenken. Eine klare Kommunikation ist von entscheidender Bedeutung. Der Austausch von Aktualisierungen und Ergebnissen mit den Beteiligten schafft Vertrauen und sorgt für eine Abstimmung während des gesamten Prozesses.

Künftiges Wachstum mit MMM fördern.

Market Mix Modeling ist mehr als nur ein Werkzeug - es ist ein strategischer Ansatz zur Förderung des Wachstums. Durch die Festlegung klarer Ziele, das Sammeln aussagekräftiger Daten und die Umsetzung von Erkenntnissen in Maßnahmen können Unternehmen in einem wettbewerbsintensiven Markt erfolgreich sein.

Dieser strukturierte Prozess hilft Unternehmen, ihre Ressourcen effektiver zu verteilen, ihre Marketingstrategien zu verbessern und einen nachhaltigen Erfolg zu erzielen. Unternehmen, die sich MMM zu eigen machen, reagieren nicht nur auf Veränderungen - sie gehen voran und gestalten eine bessere Zukunft für ihr Unternehmen.

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