Marketing Mix Modeling (MMM) ist zu einem unverzichtbaren Instrument für Werbetreibende geworden, die die Wirkung ihrer Marketinginvestitionen messen möchten. Doch im Jahr 2025 steht das MMM vor mehreren großen Herausforderungen, die seine Wirksamkeit einschränken können, wenn sie nicht richtig angegangen werden.
1. Datenqualität und -zugänglichkeit
Das MMM beruht auf der Analyse historischer Daten zu Medieninvestitionen und Geschäftsleistung. Allerdings:
- Die Daten sind über verschiedene Plattformen verstreut und schwer zu zentralisieren.
- Die Erhebung ist mühsam und erfordert eine sorgfältige Bereinigung vor jeder Modellierung.
- Die Granularität nimmt mit dem Verschwinden der Cookies und der Einschränkung des Nutzer-Trackings ab.
Wie lässt sich diese Herausforderung bewältigen?
- Eine robuste Data-Pipeline einrichten, die die Qualität und Konsistenz der Inputs gewährleistet.
- Die Erhebung mit API-Konnektoren zu den wichtigsten Werbeplattformen automatisieren.
- Daten aus Experimenten (Inkrementalitätstests) integrieren, um die Modelle anzureichern.
2. Der Umgang mit der Multikollinearität zwischen den Kanälen
Ein zentrales Problem des MMM ist die Korrelation zwischen mehreren Hebeln, was die Zuordnung ihrer individuellen Wirkung erschwert.
Beispiel: Eine TV-Kampagne kann zu einem Anstieg der Google-Suchanfragen führen, wodurch sich der direkte Effekt der SEA und der der TV nur schwer unterscheiden lassen.
Wie lässt sich die Robustheit des Modells verbessern?
- Fortgeschrittene statistische Verfahren wie die Ridge-&-Lasso-Regression einsetzen, um den Effekt der Kollinearität zu begrenzen.
- Die Ergebnisse mit Inkrementalitätstests abgleichen, um die geschätzten Beiträge zu validieren.
- Die Analysen nach Kampagnentyp und Zeitraum segmentieren, um Verzerrungen zu begrenzen.
3. Die Entwicklung hin zu einem agileren und stärker umsetzbaren MMM
Historisch war das MMM ein langer und kostspieliger Prozess, der oft einmal im Jahr durchgeführt wurde. Heute wollen Werbetreibende fortlaufende Insights, um ihre Investitionen in Echtzeit zu optimieren.
Die Lösungen, um das MMM agiler zu machen:
- Die Modellierungen beschleunigen: mediaROI bietet eine Lieferung innerhalb von 3 Wochen nach der Datenerhebung.
- Die Analysen automatisieren über eine intuitive Oberfläche, mit der sich die Ergebnisse eigenständig steuern lassen.
- Einen KI-Simulator integrieren, um verschiedene Strategien zu testen und die Budgets vor der Aktivierung zu optimieren.
Zusammenfassung
Das MMM ist ein leistungsstarkes Instrument, doch es muss sich weiterentwickeln, um den aktuellen Herausforderungen gerecht zu werden: bessere Datenqualität, robustere Modelle und eine schnellere Nutzung der Insights.