Marketing Mix Modeling: Welche Kanäle wirken wirklich? Wie Sie den Erfolg Ihrer Werbemassnahmen sichtbar machen
Es ist eine der wichtigsten Fragen im Marketing: Wie beeinflussen die verschiedenen Werbemassnahmen und die dafür gewählten Kanäle den Umsatz? Um klare Antworten zu erhalten, setzen immer mehr Unternehmen auf Marketing Mix Modeling. Aus gutem Grund: Mit dieser Methode gelingt es, den Werbeerfolg anhand aussagekräftiger Zahlen sichtbar zu machen und gezielt zu steigern.
Stellen Sie sich vor, Ihr Fussballteam gewinnt die Meisterschaft – und Sie wollen wissen, welchen Anteil die einzelnen Spieler an diesem Erfolg hatten. Dazu genügt es nicht, nur die Tore zu berücksichtigen. Sie müssen zahlreiche weitere Faktoren analysieren: Wer hat wie viele Vorlagen gegeben? Wie viele Pässe gespielt? Wie viele Zweikämpfe gewonnen? Wie viele gegnerische Angriffe gestört?
Doch selbst diese spielerbezogenen Daten würden noch kein vollständiges Bild zeichnen. Denn auch der Trainerstab, der medizinische Staff, die Funktionäre oder Spezialisten wie Sportpsychologen und Videoanalysten beeinflussen die Leistung der Spieler mehr oder weniger direkt. Um belastbare Aussagen zu treffen, brauchen Sie also Daten aus Dutzenden Spielen und Trainingseinheiten. Erst dann lassen sich Muster erkennen und Rückschlüsse ziehen: Wer hatte welchen Anteil am Erfolg – und in welcher Kombination mit anderen Spielern?
Genau so funktioniert Marketing Mix Modeling: Die datenbasierte Methode analysiert viele Einflussfaktoren über längere Zeiträume hinweg, um sichtbar zu machen, welche Wirkungsbeiträge die Massnahmen für sich allein und im Zusammenspiel leisten. Weil dazu grosse Datenmengen auf komplexe Weise verarbeitet werden, empfiehlt es sich, mit einem spezialisierten Partner zusammenzuarbeiten.
Was ist Marketing Mix Modeling?
Marketing Mix Modeling ist ein statistisches Analyseverfahren, um die Wirkung von Marketingaktivitäten zu messen sowie sichtbar und vergleichbar zu machen. «Es hilft Unternehmen und Non-Profit-Organsationen zu verstehen, wie stark sich einzelne Massnahmen auf zentrale Kennzahlen wie Umsatz bzw. Spendenvolumen, Neukundinnen bzw. Erstspender und Markenbekanntheit auswirken», erklärt Alexander Faber, Portfolio Manager Cloud, Data & Reporting der Unternehmensberatung Cintellic. «Das ist besonders hilfreich, um die beste Budgetallokation zu finden und um Sättigungseffekte zu erkennen. Denn mehr Budget bedeutet nicht immer mehr Wirkung.»
Bei Marketing Mix Modeling werden die Werbemassnahmen nicht isoliert betrachtet, sondern im Kontext zahlreicher Einflussfaktoren. Dazu zählen neben internen Grössen auch externe Faktoren wie Saisonalitäten, Konsumklima oder Aktivitäten der Konkurrenz. Die Grundlage für das Verfahren sind in erster Linie zurückliegende (historische) Daten. Diese werden analysiert, um statistische Zusammenhänge zu identifizieren.
Marketing Mix Modeling dient also nicht dazu, laufende Kampagnen zu optimieren. Sondern es zeigt, welchen Beitrag zum Erfolg die einzelnen Kanäle leisten und wie sich die verschiedenen Variablen gegenseitig verstärken oder behindern. So lassen sich Prognosen für künftige Massnahmen ableiten und die crossmediale Planung für Kampagnen optimieren. Kurz gesagt: Marketing Mix Modeling zeigt, was im Marketing wirklich wirkt.
Im Auftrag von Swiss Post Advertising führte Exactag eine Studie zur Wirkung der crossmedialen Weihnachtskampagne «Welt ohne Armut» von Caritas Schweiz durch und setzte dafür auf Marketing Mix Modeling. Zwei zentrale Fragen lauteten: Welche Kanäle der Fundraising-Kampagne liefern die grössten Wirkungsbeiträge zur Spendengenerierung? Und wie lässt sich die Crossmedia-Strategie optimieren?
Die Resultate zeigen, dass sich weit über 50 Prozent der generierten Spenden der Werbekampagne zuschreiben lassen. Den grössten Wirkungsbeitrag im Mediamix leistet Direct Mailing, gefolgt von Out of Home und Digital out of Home (DOOH). Auch bezüglich Effizienz (Return on Advertising Spend) ist Direct Mailing der Top-Performer, gefolgt von DOOH und Display-Werbung. Die Ergebnisse des Marketing Mix Modelings belegen: Investieren Non-Profit-Organisationen gezielt in die wirkungsstärksten Kanäle, wächst ihr Spendenvolumen.
Voraussetzungen für Marketing Mix Modeling
Klingt verlockend – doch ist Marketing Mix Modeling für jedes Unternehmen sinnvoll? Für Alexander Faber müssen zwei Voraussetzungen erfüllt sein: «Erstens braucht es einen gewissen Reifegrad im Marketingprozess, insbesondere beim Sammeln von Kunden-, Marketing- und Marktdaten. Nur wenn die relevanten Daten vorliegen, lässt sich ein aussagekräftiges Modeling erstellen. Zweitens wird Marketing Mix Modeling erst ab einem jährlichen Marketingbudget im siebenstelligen Bereich wirtschaftlich interessant. Für Start-ups mit kleinem Budget eignet es sich also weniger.»
Torben Seebrandt, Marketing & Media Measurement Expert bei Mercury Media Technology, nennt noch eine weitere Voraussetzung, damit sich das Verfahren lohnt – Langfristigkeit: «Marketing Mix Modeling dient dazu, über längere Zeiträume systematisch Erkenntnisse zu sammeln und zu nutzen. Es geht darum, regelmässig Massnahmen und deren Wirkung zu analysieren, daraus zu lernen und die Mediastrategie kontinuierlich zu optimieren.»
Ziele von Marketing Mix Modeling
Wofür wird Marketing Mix Modeling eingesetzt? Und warum erlebt es derzeit einen Aufschwung? Das Marketing steht in vielen Unternehmen zunehmend unter Rechtfertigungsdruck. Während die Erwartungen an die Wirkung steigen, werden die Budgets knapper. Marketing Mix Modeling hilft, diesem Druck zu begegnen. «Statt Entscheidungen nur auf Basis von Bauchgefühl und persönlichen Vorlieben zu treffen, soll die Wirkung jeder Massnahme beziffert werden können», so Alexander Faber.
Unternehmen verfolgen mit dem Einsatz von Marketing Mix Modeling vor allem folgende Ziele:
- Wirkung sichtbar machen: Die Methode zeigt, wie stark einzelne Massnahmen auf zentrale, vom Management anerkannte KPIs einzahlen – etwa auf Umsatz, Neukundengewinnung oder Markenbekanntheit.
- Effektivität steigern: Wer dank Marketing Mix Modeling weiss, welche Kanäle den grössten Wirkungsbeitrag leisten, kann die richtigen auswählen.
- Crossmediale Effekte stärker nutzen: Marketing Mix Modeling zeigt, wie sich die verschiedenen Online- und Offlinekanäle gegenseitig beeinflussen und verstärken. Dadurch lassen sich die Synergien eines crossmedialen Media-Mix gezielter nutzen.
- Effizienz steigern: Marketing Mix Modeling macht sichtbar, welche Kanäle und Massnahmen besonders rentabel sind – wo sich Investitionen lohnen. So können Marketingteams mehr aus ihrem Budget herausholen.
- Sättigungseffekte identifizieren: Mit Marketing Mix Modeling lässt sich ermitteln, wenn eine Massnahme ihr maximales Potenzial erreicht hat. Dann lohnt es sich nicht mehr, noch mehr Budget in sie zu investieren.
- Szenarien und Prognosen entwickeln: Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse lassen sich Hypothesen untersuchen – zum Beispiel, ob zusätzliche Marketinginvestitionen einen überproportionalen Mehrertrag generieren. So liefert Marketing Mix Modeling ein Argumentarium für Budgeterhöhungen.
In vielen Unternehmen werden Branding und verkaufsorientierte, taktische Massnahmen getrennt betrachtet. Doch eine starke Marke zahlt oft direkt auf den Verkaufserfolg ein – indem sie Vertrauen schafft, die Loyalität fördert und die Preissensibilität senkt. Umgekehrt können verkaufsgetriebene Werbekampagnen die Markenbekanntheit erhöhen oder die Markenwahrnehmung verbessern. Marketing Mix Modeling macht solche Zusammenhänge sichtbar und quantifizierbar.
Laut Torben Seebrandt eignet sich Marketing Mix Modeling deshalb auch besonders gut für die Markenführung. Denn es bildet sowohl mittelfristige als auch langfristige Werbewirkungen ab: «Dazu gehören zum Beispiel sogenannte Ad-Stock-Effekte. Davon ist die Rede, wenn Werbemassnahmen über mehrere Wochen hinweg nachwirken. Langfristig kann Marketing Mix Modeling auch Veränderungen in der Markenbekanntheit, der Markenwahrnehmung oder der Markenpräferenz sichtbar machen. So lässt sich ermitteln, welche Investitionen ins Branding sich auszahlen – und wie sich kurzfristige und langfristige Massnahmen optimal ergänzen.»
So unterscheidet sich Marketing Mix Modeling von anderen Verfahren
Um den Werbeerfolg zu messen, haben sich neben Marketing Mix Modeling weitere ergänzende Verfahren etabliert. «Für die kurzfristige Optimierung laufender Kampagnen auf Basis von Live-Daten oder für die Auswertung von Marketing-Experimenten eignen sich Verfahren wie beispielsweise A/B-Tests, Geo-Lift-Tests (Vergleich der Wirkung in einer Ziel- und einer Kontrollregion) und Attributionen auf Trackingdaten besser als Marketing Mix Modeling», so Torben Seebrandt.
Solche Verfahren reichen aber nicht, um Wirkungsmechanismen genauer zu verstehen und die Wirkungsbeiträge einzelner Massnahmen und Kanäle verlässlich zu ermitteln. Das liegt vor allem daran, dass das Marketing komplexer geworden ist: Kanäle greifen ineinander, Zielgruppen sind fragmentierter, externe Einflüsse nehmen zu. Anders als klassische Wirkungsstudien betrachtet Marketing Mix Modeling die verschiedenen Einflussfaktoren und analysiert ihren Impact über längere Zeiträume hinweg. Wechselwirkungen, crossmediale Synergien, Sättigungseffekte und zeitliche Verzögerungen werden mitmodelliert.
Wie funktioniert Marketing Mix Modeling?
Marketing Mix Modeling analysiert Daten über längere Zeiträume hinweg und berücksichtigt dabei viele Einflussfaktoren gleichzeitig. So wird sichtbar, welche Wirkungsbeiträge einzelne Massnahmen und Kanäle leisten – sowohl für sich allein als auch im Zusammenspiel mit anderen.
Welche Vorteile bietet Marketing Mix Modeling den Werbetreibenden?
- Wirkung steigern: Basierend auf den Erkenntnissen von Marketing Mix Modeling bestimmen Werbetreibende jene Werbemassnahmen und Kanäle, die am stärksten zum Geschäftserfolg beitragen.
- Effizienz steigern: Aus diesen nachweislich wirkungsstärksten Werbemassnahmen und Kanälen können Werbetreibende mithilfe von Marketing Mix Modeling gezielt jene wählen und kombinieren, die ein besonders gutes Preis-Leistungs-Verhältnis bieten. So holen sie das Optimum aus dem Marketingbudget heraus.
- Marketingstrategie verbessern: Marketing Mix Modeling liefert je nach Modellierung nicht nur Erkenntnisse zu einer einzelnen Kampagne oder allen Werbemassnahmen. Es kann auch Wirkungszusammenhänge anderer Marketingdisziplinen wie Branding sichtbar machen. Dadurch ermöglicht es, die integrale Marketingstrategie eines Unternehmens zu verbessern.
Wofür wird Marketing Mix Modeling eingesetzt?
Typische Einsatzbereiche sind: Wirkungsmessung von Kampagnen, Optimierung von Budget und Mediamix, Bewertung der Effizienz einzelner Kanäle, Identifikation crossmedialer Synergien sowie Modellierung von Szenarien und Prognosen für zukünftige Marketingentscheidungen.
Aussagekräftige Daten – die Basis für Marketing Mix Modeling
Marketing Mix Modeling steht und fällt mit der Qualität der Daten. Denn verlässliche Aussagen über die Wirkung einzelner Massnahmen lassen sich nur treffen, wenn die relevanten Einflussfaktoren vollständig erfasst und die Daten dazu in der richtigen Granularität verfügbar sind.
Granularität meint den Detaillierungsgrad der Daten – also wie sie zeitlich (stündlich, täglich, wöchentlich, monatlich) und räumlich (lokal, regional, national) erhoben werden. Je höher die Granularität, desto differenzierter lässt sich die Wirkung einzelner Kanäle oder Aktionen analysieren. Laut Alexander Faber gilt: «Je granularer die Daten, desto besser. Wichtig sind auch die Zeitstempel. Damit wissen Werbetreibende nicht nur, wie viel Budget sie einsetzen, sondern auch wann.»
Welche Daten erfordert Marketing Mix Modeling konkret? Das Verfahren basiert etwa auf folgenden Daten:
Zentral für Marketing Mix Modeling sind Daten zu sämtlichen Werbe-, Kommunikations- und Vertriebsaktivitäten, die sich direkt steuern und budgetieren lassen:
- Werbeausgaben pro Massnahme und Kanal
- Wirkungsverstärker bei der Werbung wie Rabatte, Bundles und Coupons
- Massnahmen, die nicht zur klassischen Werbung gehören, wie Content Marketing, PR und Live-Kommunikation
- Vertriebsaktivitäten wie POS-Initiativen im B2C und telefonische Akquise im B2B
Auch Veränderungen und Aktualitäten bei Produktmanagement, Logistik oder Organisation können den Werbeerfolg bzw. die Zielgrössen beeinflussen, zum Beispiel:
- Preisänderungen oder neues Preissystem
- Produktverfügbarkeit (Lieferzeiten, Lieferengpässe etc.)
- Sortimentsanpassungen
- Strukturelle Veränderungen wie neue Vertriebspartner, Filialöffnungen oder -schliessungen und wichtige Personalwechsel
Diese Faktoren liegen ausserhalb des unmittelbaren Einflussbereichs des Unternehmens, können das Kundenverhalten und den Impact von Marketingmassnahmen aber stark beeinflussen:
- Saisonalität und Feiertage
- Wetterdaten wie Temperatur, Niederschlag und Sonnenstunden
- Makroökonomische Indikatoren wie Konsumklima, Inflation und Kaufkraft
- Aktivitäten der Mitbewerber wie Kampagnen, Preisanpassungen und Produkteinführungen
- Gesellschaftliche oder regulatorische Einflüsse wie neue Vorschriften und kulturelle Trends
Langfristige Analyse führt zu belastbaren Erkenntnissen
Die relevanten Daten für Marketing Mix Modeling müssen festgelegt, erhoben, zusammengeführt, aufbereitet und über einen ausreichend langen Zeitraum analysiert werden. Erst durch diese langfristige, kontextbezogene Analyse entsteht ein Gesamtbild mit belastbaren Erkenntnissen für die Optimierung der Mediastrategie.
Doch was ist ein ausreichend langer Zeitraum? «Das hängt von der Granularität der Daten ab», erklärt Torben Seebrandt: «Wer grobe Fragestellungen beantworten will und mit wöchentlichen Daten arbeitet, braucht in der Regel Daten von mindestens drei Jahren. Oft geht es aber um deutlich detailliertere Fragestellungen – etwa zur Wirksamkeit einzelner Kanäle oder von Mediaaktivitäten in bestimmten Regionen. Dies erfordert granularere Daten. Der Vorteil: Je feiner die Daten erfasst sind, desto mehr Datenpunkte entstehen in kürzerer Zeit – und desto kürzer kann der Zeitraum sein, um trotzdem valide und brauchbare Ergebnisse zu bekommen.»
Ein häufiges Problem ist laut Alexander Faber die mangelnde Qualität der unternehmenseigenen Daten – oft seien sie lückenhaft und in unterschiedlichen Formaten erfasst. Doch diese Mängel lassen sich beheben: «Daten kann man aufbereiten, indem man sie bereinigt, umformatiert und mit eingekauften Daten anreichert. Das ist zwar aufwendig, zahlt sich aber aus. Wichtig ist auch, Inkonsistenzen zu beheben, um die Datenqualität nach und nach zu verbessern.»
Marketing Mix Modeling braucht Mut zur Veränderung
Die Ergebnisse von Marketing Mix Modeling zeigen in der Regel, dass manche Kanäle zu viel Budget bekommen, andere zu wenig. Wer auf das Verfahren setzt, muss bereit sein, solche Erkenntnisse ernst zu nehmen – und Konsequenzen daraus zu ziehen. Das verlangt den Mut, Gewohntes infrage zu stellen und neue Wege zu gehen.
«Die grösste Herausforderung von Marketing Mix Modeling ist nicht die Ableitung valider Aussagen zur Werbewirkung», sagt Torben Seebrandt. «Es ist der Mut zur Veränderung. Denn die Ergebnisse können zeigen, dass man auch mal gegen bestehende Überzeugungen handeln muss, um die Mediaeffizienz zu steigern.»
Auch Alexander Faber beobachtet immer wieder, dass die Resultate von Marketing Mix Modeling interne Diskussionen auslösen oder sogar zu Spannungen führen: «Wenn sichtbar wird, dass ein Unternehmen viel zu viel Budget auf bestimmte Kanäle lenkt, freut das die verantwortlichen Personen natürlich nicht. Umso wichtiger ist deshalb ein externer Partner, der solche Ergebnisse sachlich einzuordnen hilft.»
Baseline
Unternehmen erzielen auch ohne Werbung einen Umsatz. Die Baseline dient als Vergleichsgrösse: Nur wenn sie klar definiert ist, lässt sich der inkrementelle Effekt einzelner Massnahmen korrekt ermitteln.
Inkrementeller Umsatz
Im Gegensatz zur Baseline ist der inkrementelle Umsatz der zusätzliche Umsatz, der direkt durch Marketingmassnahmen erzielt wird. Marketing Mix Modeling hilft zu bestimmen, wie hoch der inkrementelle Umsatz ist und wie viel davon auf verschiedene Massnahmen und Kanäle entfällt.
Sättigung
Marketing wirkt nicht unbegrenzt. Ab einem gewissen Volumen steigern zusätzliche Werbeausgaben Zielgrössen wie den Umsatz nur noch minimal oder gar nicht mehr. Dieser abnehmende Grenznutzen – die sogenannte Sättigung – ist besonders wichtig für die Mediastrategie und die Budgetplanung. Marketing Mix Modeling kann aufzeigen, wo dieser Punkt erreicht wird.
Lag-Effekt
Manche Marketingmassnahmen wirken erst nach einer gewissen Zeit auf die Zielgrössen. Marketing Mix Modeling berücksichtigt diese zeitliche Verzögerung – den sogenannten Lag-Effekt – und hilft, kurzfristige und langfristige Wirkungen auseinanderzuhalten.
Halo-Effekt
Ein Halo-Effekt liegt vor, wenn eine Massnahme nicht nur den Absatz des beworbenen Produkts beeinflusst, sondern auch positive Nebeneffekte auf andere Produkte und Dienstleistungen des Unternehmens sowie auf die Markenwahrnehmung hat. Marketing Mix Modeling quantifiziert solche Effekte.
Kannibalisierungseffekt
Dieser Effekt ist das Gegenteil des Halo-Effekts: Eine Marketingmassnahme kann die Verkäufe eines anderen Produkts im eigenen Sortiment verdrängen – etwa, wenn die beworbene Rabattaktion für Produkt A dazu führt, dass weniger von Produkt B gekauft wird. Marketing Mix Modeling macht solche internen Verschiebungen sichtbar.
