Werfen wir einen kurzen Blick auf diese Ergebnisse und ihre Interpretation.<\/p>\n\n\n\n
Antwort-Wasserfall-Finalzerlegung<\/strong> (oben links): Dies ist das unmittelbare Ergebnis des hochgejubelten Regressionsmodells von MMM, bei dem jedem statistischen Merkmal ein Beitrag zu unserem Gesch\u00e4fts-KPI zugeschrieben wird. Hierbei ist zu beachten, dass saisonale Merkmale dank Meta’s Tool Prophet automatisch in das Modell einbezogen werden.<\/p>\n\n\n\n\nEin FEATURE ist nicht nur der einzelne Kanal, sondern auch andere Informationen wie das Wetter oder das Datum und die Uhrzeit.<\/li>\n\n\n\n Sie k\u00f6nnen diese Grafik verwenden, um den Beitrag jedes einzelnen Merkmals zum Gesamt-KPI (zum Beispiel die Leads) zu zerlegen. Dieses Verst\u00e4ndnis kann Ihnen helfen, die Datenqualit\u00e4t zu verbessern, die Qualit\u00e4t Ihrer Kan\u00e4le\/Kampagnen zu verbessern und das Gesch\u00e4ft allgemein zu verbessern.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nTats\u00e4chliche vs. vorhergesagte Reaktion<\/strong> (oben rechts): Diese Grafik vergleicht tats\u00e4chliche und vorhergesagte Daten f\u00fcr eine Antwortvariable und zeigt, wie eng das Modell die tats\u00e4chliche Kurve erfasst. Das Ziel ist es, die Differenz zwischen den vorhergesagten und den tats\u00e4chlichen Daten zu minimieren und damit das Modell zu optimieren.<\/p>\n\n\n\n\nDas Ziel hier ist es, die beiden Linien (blau und orange) so \u00e4hnlich wie m\u00f6glich zu haben, das ideale Szenario ist, dass sie genau gleich sind.<\/li>\n\n\n\n Die tats\u00e4chliche (orange) Linie stellt die Realit\u00e4t dar, die vorhergesagte (blaue) Linie stellt die Modellausgabe dar.<\/li>\n\n\n\n Sie k\u00f6nnen diese Informationen nutzen, um zu verstehen, wie nah Ihr Modell an der Realit\u00e4t ist und daher, wie realistisch der Rest der Informationen ist.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nAnteil der Ausgaben vs. Anteil der Wirkung <\/strong>(mittlere linke Grafik): Diese Grafik spiegelt den Vergleich der Gesamtwirkung wider, die jeder Kanal durch die Zerlegung der Koeffizienten in die Antwortvariable geteilt durch die Gesamtwirkung hatte. Sie berichtet auch \u00fcber den Anteil der Ausgaben jedes Kanals bei der aktuellen Budgetverteilung. Man kann auch die Rentabilit\u00e4t jedes Marketingkanals dank der ROI bewerten.<\/p>\n\n\n\n\nDiese Grafik ist voller Informationen. Sie zeigt Ihnen, wie viel Sie auf einen Kanal setzen, wie effektiv der Kanal bei den Ausgaben ist und wie profitabel das Geld ist, das pro Kanal ausgegeben wird.<\/li>\n\n\n\n Sie k\u00f6nnen diese Informationen nutzen, um zu entdecken, wie effizient Ihr Kanal bei den Ausgaben ist, w\u00e4hrend Sie den \u00dcberblick dar\u00fcber behalten, wie viel Geld er ausgeben kann. Letztlich erm\u00f6glicht es Ihnen, zu entdecken, ob Ihre Kan\u00e4le abnehmende Ertr\u00e4ge erzielen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nAntwortkurven und durchschnittliche Ausgaben pro Kanal<\/strong> <\/strong>(mittlere rechte Grafik): F\u00fcr jeden Kanal berechnet Robyn die Antwortkurven und bewertet, wie sich der KPI in Bezug auf die Ausgaben ver\u00e4ndert. Jede Kurve hat die Form eines H\u00fcgels und weist ein anf\u00e4ngliches exponentielles Wachstum, einen Wendepunkt und ein finales Segment auf, in dem der Effekt der abnehmenden Rendite einsetzt. Die Grafik gibt eine unmittelbare Darstellung davon, wie das Budget m\u00f6glicherweise besser umverteilt werden k\u00f6nnte.<\/p>\n\n\n\n\nAntwortkurve: aus einem zuf\u00e4lligen W\u00f6rterbuch -> eine Kurve, die graphisch die Gr\u00f6\u00dfe der Reaktion eines empfindlichen Ger\u00e4ts auf einen wechselnden Reiz darstellt.<\/li>\n\n\n\n Einfach ausgedr\u00fcckt, handelt es sich um eine Kurve, also eine Liniengrafik, die Ihnen sagt, was die Reaktion eines Wertes auf eine anf\u00e4ngliche Eingabe ist, zum Beispiel: Wenn ich 10 CHF f\u00fcr eine Werbekampagne ausgebe, werde ich 100 CHF als Rendite erzielen, wenn ich 11 CHF ausgebe, bekomme ich 105, wenn ich 12 ausgebe, bekomme ich 110.<\/li>\n\n\n\n Sie k\u00f6nnen diese Informationen nutzen, um zu verstehen, ob es eine gute Idee ist, mehr oder weniger in diesen Kanal zu investieren, da Sie eine Sch\u00e4tzung Ihrer Rendite f\u00fcr viele m\u00f6gliche Werte haben.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nDurchschnittliche Adstock-Abfallrate <\/strong>(untere linke Grafik): Diese Grafik zeigt die durchschnittliche Abfallrate pro Kanal. Je h\u00f6her die Abfallrate, desto l\u00e4nger ist der zeitliche Effekt f\u00fcr diese spezielle Kanalmediennutzung. Die Modellierung des Adstock-Effekts – also der zeitverz\u00f6gerte Effekt von Werbung auf das Kaufverhalten der Verbraucher – h\u00e4ngt stark von der anf\u00e4nglichen Hyperparameter-Einstellung ab (Geometrisch, Weibull,…)<\/p>\n\n\n\n\nAdstock-Effekt bezieht sich auf das Ph\u00e4nomen, dass Sie, wenn Sie heute eine Million Dollar f\u00fcr GoogleAds ausgeben, nicht heute eine Rendite auf Ihre Million haben, sondern erst morgen oder n\u00e4chste Woche. Denken Sie daran als die Zeit, die zwischen dem Moment, in dem Sie das Geld an GoogleAds senden, und dem Moment, in dem der erste Kunde die Anzeige sieht, darauf klickt und kauft, vergeht. Die Abfallrate ist die Zeit, bis der letzte Kunde sieht, klickt und kauft.<\/li>\n\n\n\n Sie k\u00f6nnen diese Informationen nutzen, um zu \u00fcberpr\u00fcfen, wann Sie den Effekt einer Kampagne erwarten k\u00f6nnen. Um f\u00fcr zuk\u00fcnftige Kampagnen zu planen, wenn Sie sicherstellen wollen, dass der Kunde sie an einem bestimmten Tag sieht. Um zu \u00fcberpr\u00fcfen, wie effektiv die neue Kampagne oder der Anbieter darin ist, Ihren Inhalt Ihren Kunden zu zeigen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\nAngepasste vs. Residualwerte<\/strong> (untere rechte Grafik): Diese Grafik zeigt die Beziehung zwischen angepassten und Residualwerten. Ein Residualwert ist ein Ma\u00df daf\u00fcr, wie sehr eine Regressionslinie einen Datenpunkt vertikal verfehlt. Wenn die Residualwerte normal um die horizontale Achse verteilt sind, k\u00f6nnte ein lineares Modell tats\u00e4chlich gut zu unserem Fall passen.<\/p>\n\n\n\n\nResidual ist eine komplizierte Art zu sagen Fehler, zur\u00fcck zum Plot von tats\u00e4chlichen vs. vorhergesagten Werten (obere rechte Grafik) jeder Punkt hier ist ein Moment des oben genannten Plots, in dem Sie tats\u00e4chlich – vorhergesagt berechnen, Sie erstellen dann ein Modell davon, die blaue Linie, je n\u00e4her Sie bei 0 sind, also kein Fehler, desto besser ist Ihr Modell. Je flacher die blaue Linie ist, desto besser verteilt ist Ihr Fehler.<\/li>\n\n\n\n Sie k\u00f6nnen diese Informationen \u00e4hnlich wie beim Plot von tats\u00e4chlichen vs. vorhergesagten Werten (obere rechte Grafik) nutzen, abh\u00e4ngig von der Form der blauen Linie k\u00f6nnen die technischen Leute entscheiden, welches Modell sie zur Modellierung der Daten verwenden. Sie k\u00f6nnen es auch dazu verwenden, zu verstehen, bei welchen Werten Ihr Modell unsicherer ist und wie sehr Sie sich auf die einzelnen Vorhersagen verlassen k\u00f6nnen.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\n
Wie funktioniert Google\u2019s LightweightMMM<\/strong><\/h4>\n\n\n\nLightweightMMM ist mit einem bayesianischen Ansatz konzipiert. Es erm\u00f6glicht dem Benutzer, willk\u00fcrliche Priorit\u00e4ten f\u00fcr die Verteilung aller Parameter des Modells festzulegen, die als Regularisierer f\u00fcr die Parameter fungieren. Ein \u00fcberzeugender Grund, LightweightMMM zu nutzen, ist seine inh\u00e4rente F\u00e4higkeit, Saisonalit\u00e4t mit sich wiederholenden Mustern und geografischen Regionen direkt in das Modell zu integrieren. Mit anderen Worten, LightweightMMM bew\u00e4ltigt m\u00fchelos anspruchsvolle Szenarien, einschlie\u00dflich der Einschr\u00e4nkung von Modellverhalten, der Erfassung von Marktschwankungen und der Ber\u00fccksichtigung verschiedener Trends in geografischen Gebieten.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
Herausforderungen, die vor der Implementierung von MMM zu ber\u00fccksichtigen sind<\/h2>\n\n\n\n Vor der Implementierung von MMM ist es wichtig, die drei gro\u00dfen Bereiche der Herausforderungen zu ber\u00fccksichtigen:<\/p>\n\n\n\n
Die Auswahlverzerrung<\/strong> bezieht sich auf Ereignisse, die im Laufe der Zeit stattgefunden haben, aber keine angemessenen Registrierungen im System erhalten haben, was bedeutet, dass keine numerischen Beweise in den Daten vorhanden sind (siehe Abbildung).<\/p>\n\n\n\nDatenbeschr\u00e4nkungen<\/strong> beziehen sich auf zu wenige oder zu schlechte Daten. Im Prinzip sollte man mindestens zwei Jahre w\u00f6chentlicher Daten mit insgesamt mindestens 100 Datenpunkten haben. Aus einer anderen Perspektive kann es genug Daten geben, aber wenn die Daten keine vorherigen Anzeichen eines Verhaltens enthalten, ist es nicht m\u00f6glich, dessen Auftreten vorherzusehen (siehe Abbildung).<\/p>\n\n\n\nDie Modellauswahl<\/strong> bezieht sich auf die Situation, in der man den ‚falschen Mann f\u00fcr den Job‘ hat, was bedeutet, dass wir, wenn wir das falsche \u00f6konometrische Modell auf die gegebene Situation anwenden, praktisch keine M\u00f6glichkeit haben zu wissen, dass wir die Situation auf die falsche Weise modellieren, bis es bereits zu sp\u00e4t ist, etwas dagegen zu tun (siehe Abbildung).<\/p>\n\n\n\nInsbesondere repr\u00e4sentieren diese drei Abbildungen den gleichen Datensatz aus unterschiedlichen Perspektiven. Im linken Panel ist die wahre Reaktionskurve dargestellt. Im mittleren Panel werden die f\u00fcr die Modellierer verf\u00fcgbaren Daten angezeigt, w\u00e4hrend im rechten Panel vier angepasste Reaktionskurven gezeigt werden. Diese drei Bilder erkl\u00e4ren auch grafisch einige der Fallstricke von MMM. Im linken Bild ist die tats\u00e4chliche Datenverteilung vorhanden, aber im hervorgehobenen Bereich werden einige Daten aus dem gesamten Set ausgew\u00e4hlt, diese Daten werden dann im mittleren Bild vergr\u00f6\u00dfert. Im mittleren Bild ist die Menge der Punkte sehr gering und wird schwierig zu interpretieren, die Daten werden dann auf das rechte Bild kopiert. Im rechten Bild wird gezeigt wie sehr unterschiedliche Funktionen, welche durch die farbigen Linien dargestellt werden, die Daten perfekt anpassen und zu sehr unterschiedlichen Ergebnissen f\u00fchren k\u00f6nnen. Nehmen Sie zum Beispiel die lila Linie und sehen Sie den Unterschied im Wert, wenn Sie 600 auf der ‚x‘-Achse erreichen, und vergleichen Sie ihn mit dem Wert der roten Linie, und vergleichen Sie ihn erneut mit der wahren Reaktionslinie, die Sie auf dem linken Bild finden k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n
<\/p>\n\n\n\n
Marketing-Mix-Modellierung vs. Multi-Touch-Attribution<\/h2>\n\n\n\n Nat\u00fcrlich ist das Marketing-Mix-Modell nicht der einzige Weg, um zu analysieren, was deine Verk\u00e4ufe antreibt. Multi-Touch-Attribution (MTA) taucht oft als bemerkenswerte Alternative zum MMM auf. MTA zielt darauf ab, jedem Ber\u00fchrungspunkt entlang der Customer Journey Kredit zu geben. W\u00e4hrend MMM nicht die einzelnen Ber\u00fchrungspunkte modelliert, sondern eher die Menge der Interaktionen f\u00fcr jeden Ber\u00fchrungspunkt, ist dies ein subtiler Unterschied, aber extrem wichtig, da die Modellierung der einzelnen Ber\u00fchrungspunkte die Verwendung von Tracking-Optionen impliziert. Dies kann zu Problemen bei der Datenqualit\u00e4t und Datenmenge f\u00fchren, insbesondere wenn Sie ein K\u00fcnstliche-Intelligenz-Modell mit deinen Daten trainieren m\u00f6chten.<\/p>\n\n\n\nIn der obigen Abbildung ist ein Multi-Touch-Attributionsmodell dargestellt, bei dem der Kredit f\u00fcr den Verkauf auf alle Schritte der Customer Journey verteilt wird.<\/p>\n\n\n\n
Vergleichen wir beide Methoden.<\/p>\n\n\n\n<\/p>\n\n\n\n
NEXOYA vs. MMM: Klingt kompliziert, was ist mit Nexoya?<\/h2>\n\n\n\n Obwohl Nexoya keine direkte Alternative zum Marketing-Mix-Modell ist<\/strong>, spielt es eine entscheidende Rolle bei der Optimierung des modellierten Mixes von Marketingkan\u00e4len durch seinen datengetriebenen Ansatz.<\/p>\n\n\n\nNexoya integriert einen datengetriebenen Ansatz in den modellierten Mix von Marketingkan\u00e4len. Nexoya erm\u00f6glicht es einem Unternehmen, eine zuverl\u00e4ssige Budgetoptimierung f\u00fcr die verschiedenen Marketingkan\u00e4le zu haben. Wenn also MMM die Frage beantwortet: Wie sollte ich meine Marketingstrategie entwickeln und wo sollte ich mein Produkt vermarkten? Beantwortet Nexoya die Frage: Wie viel Budget sollte ich den Kampagnen in jedem einzelnen Kanal meines Marketing-Mix zuweisen, um meine Rendite auf Werbeausgaben zu maximieren?<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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Marketing-Mix-Modellierung: Ihr Schl\u00fcssel zur Entfaltung gr\u00f6sserer Verkaufswirkung - Nexoya<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Entdecken Sie Marketing Mix Modeling (MMM) in unserem Blog: Optimieren Sie Strategien, entschl\u00fcsseln Sie Trends und steigern Sie den ROI im dynamischen Markt.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/www.nexoya.com\/de\/blog\/marketing-mix-modellierung-ihr-schluessel-zur-entfaltung-groesserer-verkaufswirkung\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"de_DE\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"Marketing-Mix-Modellierung: Ihr Schl\u00fcssel zur Entfaltung gr\u00f6sserer Verkaufswirkung\" \/>\n<meta property=\"og:description\" content=\"Entdecken Sie Marketing Mix Modeling (MMM) in unserem Blog: Optimieren Sie Strategien, entschl\u00fcsseln Sie Trends und steigern Sie den ROI im dynamischen Markt.\" \/>\n<meta property=\"og:url\" content=\"https:\/\/www.nexoya.com\/de\/blog\/marketing-mix-modellierung-ihr-schluessel-zur-entfaltung-groesserer-verkaufswirkung\/\" \/>\n<meta property=\"og:site_name\" content=\"Nexoya\" \/>\n<meta property=\"article:publisher\" content=\"https:\/\/www.facebook.com\/nexoyacom\" \/>\n<meta property=\"article:modified_time\" content=\"2023-07-19T13:03:25+00:00\" \/>\n<meta property=\"og:image\" content=\"https:\/\/www.nexoya.com\/wp-content\/uploads\/2023\/07\/ux-indonesia-8mikJ83LmSQ-unsplash-1-scaled.jpg\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:width\" content=\"2560\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:height\" content=\"1696\" \/>\n\t<meta property=\"og:image:type\" content=\"image\/jpeg\" \/>\n<meta name=\"twitter:card\" content=\"summary_large_image\" \/>\n<meta name=\"twitter:site\" content=\"@nexoyacom\" \/>\n<meta name=\"twitter:label1\" content=\"Gesch\u00e4tzte Lesezeit\" \/>\n\t<meta name=\"twitter:data1\" content=\"13 Minuten\" \/>\n<script type=\"application\/ld+json\" class=\"yoast-schema-graph\">{\"@context\":\"https:\\\/\\\/schema.org\",\"@graph\":[{\"@type\":\"WebPage\",\"@id\":\"https:\\\/\\\/www.nexoya.com\\\/de\\\/blog\\\/marketing-mix-modellierung-ihr-schluessel-zur-entfaltung-groesserer-verkaufswirkung\\\/\",\"url\":\"https:\\\/\\\/www.nexoya.com\\\/de\\\/blog\\\/marketing-mix-modellierung-ihr-schluessel-zur-entfaltung-groesserer-verkaufswirkung\\\/\",\"name\":\"Marketing-Mix-Modellierung: Ihr Schl\u00fcssel zur Entfaltung gr\u00f6sserer Verkaufswirkung - 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