Marketing Mix Modeling leicht gemacht: Eine Einführung in Cassandra

Erfahre, wie du ein Marketing Mix Modelling mit Cassandra durchführst. Ideal für Unternehmer und Startups, die ihr Marketingbudget effektiver einsetzen möchten.

Was ist Marketing Mix Modelling?

Marketing Mix Modelling (MMM) ist ein Analyseverfahren, das dir dabei hilft, den Einfluss deiner Marketingaktivitäten auf den Umsatz zu messen. Es basiert auf der Analyse von aggregierten Daten, die aus verschiedenen Marketingkanälen wie TV, Radio, Print, Online und Außenwerbung gesammelt werden. Durch die Analyse dieser Daten kannst du den Einfluss jeder Marketingaktivität auf den Umsatz messen und den optimalen Marketingmix identifizieren. Neben dem CO2-Fußadruck deines Marketing Mix ist dies wohl der relevanteste Hebel im Marketing derzeit.

Über die genauen technischen Hintergründe habe ich in diesem Artikel berichtet: Marketing Mix Modeling: Was es ist und warum MMM die Zukunft gehört.

Warum ist Marketing Mix Modeling relevant?

Traditionelle Tracking-Methoden wie Cookies und Google Analytics sind mittlerweile durch Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO und technische Begrenzungen seitens Apple so stark eingeschränkt, dass eine genaue Messung der Marketingleistung nicht mehr möglich ist. Würdest du Google Analystics 4 auch einsetzen, wenn es nicht von Google und so stark an Google Adwords gebunden wäre? Ich denke nein.

Außerdem ist Google Analytics auf kurzfristige Daten begrenzt. Diese Einschränkung erschwert es dir, wirklich langfristige Auswirkungen deines Marketingbudgets zu bewerten und fundierte Strategieentscheidungen zu treffen.

Nicht unerwähnt lassen sollten wir an dieser Stelle Server-side-Tracking bzw. die Conversion API der Online-Marketing-Plattformen, eine Möglichkeit Browser-unabhängig Benutzerverhalten und -präferenzen über verschiedene Geräte hinweg zu identifizieren und Datenverluste zu begrenzen. Wie genau das funktioniert, habe ich in diesem Artikel beschrieben: Verbessern der Event-Match-Qualität und Optimierung der Deduplication.

Marketing Mix Modeling hingegen funktioniert ohne Cookies und Google Analytics und Nutzerdaten. 

Einführung in Cassandra

Was ist Cassandra?

Cassandra ist ein No-Code-Tool zur Durchführung von Marketing Mix Modelling. Es ermöglicht dir, deine Marketingaktivitäten auszuwerten und zu optimieren, ohne dass du über umfangreiche Datenanalysekenntnisse verfügen musst. Cassandra bietet einen kostenlosen Zugang für das erste Mix Modell.

Vorteile von Cassandra

Cassandra bietet dir eine Reihe von Vorteilen bei der Durchführung von Marketing Mix Modelling. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:

• Einfache Bedienung: Cassandra ist ein benutzerfreundliches Tool, das auch von Personen ohne umfangreiche Datenanalysekenntnisse verwendet werden kann.
  
  
• Automatisierte Datenverarbeitung: Cassandra automatisiert den Prozess der Datenvorbereitung und -verarbeitung, was Zeit und Ressourcen spart.
  
  
• Single-Source: Cassandra ermöglicht es dir, deine Marketingaktivitäten über verschiedene Kanäle hinweg zu messen und zu vergleichen.
  
  
• Flexibilität: Cassandra kann an die spezifischen Bedürfnisse deines Unternehmens angepasst werden und bietet eine Vielzahl von Analyseoptionen.

Wie man Marketing Mix Modeling mit Cassandra durchführt

Daten sammeln und vorbereiten

Bevor du mit der Modellierung beginnen kannst, musst du Daten aus verschiedenen Marketingkanälen sammeln und vorbereiten. Diese Daten sollten aggregiert und auf eine einheitliche Basis gebracht werden, um Vergleiche zwischen den verschiedenen Kanälen zu ermöglichen. Cassandra kann Daten aus verschiedenen Quellen nutzen, einschließlich Online- und Offline-Marketingaktivitäten wie TV, Radio und Außenwerbung.

Im besten Fall hast du die Ausgabe-Daten der einzelnen Kanäle wochenweise für das letzte Jahr, neben den Umsatz oder Verkaufszahlen. Dabei wird die auffallen, dass wir für ein Marketing Mix Modelling keinerlei Daten aus Google Analytics benötigen, sondern einfache Ausgabedaten sowie absolute Umsatz/Verkaufs/Anmeldedaten aus dem Backend.

Mitunter ist es auch lohenswert, die Kanäle noch weiter runterzubrechen und statt Kanäle die einzelnen Kampagnen als wochenweise Datenpunkte zu nutzen.

Modellierung durchführen

Nachdem die Daten vorbereitet wurden, kannst du mit der Modellierung beginnen. Du kannst das Land spezifizieren, in dem die Budgets ausgegeben wurden, und auswählen, ob Ferienzeiten und Saisonalitäten mitbedacht werden sollen:

Ebenso ist es sinnvoll, die von den Kanälen gemessenen Ergebnisse als Kalibrierung zu nutzen. Diese Zahlen empfehle ich mit einem Konfidenzintervall von 0,8 einzusetzen, da die Kanäle aus den genannten Limitierungen nicht genau sind.

Sobald diese ergänzt wurden, kann das erste Modell berechnet werden. Dies dauert ein paar Stunden, da Cassandra sehr viele Modelle berechnet.

Ergebnisse analysieren und interpretieren

Nach Abschluss der erssten Modellierung kannst du die besten Modelle vergleichen:

Die Modelle in diesem Beispiel sind bereits gut. Oft ist bei der ersten Modellierung die Genauigkeit zu niedrig oder die Fehlerrate zu hoch. Dann lohnt sich ein Blick in die Empfehlungen von Cassandra, um die Qualität des Modells weiter zu verbessern. Ich helfe dir ebenso gerne, das für dein Unternehmen beste Modell zu entwickeln. Nimm dazu Kontakt mit mir auf: Kontakt.

Dabei können Kanäle bereits wegfallen, die keinen signifikanten Beitrag leisten. So passiert es häufiger, dass ein Newsletter bereits an dieser Stelle herausfällt oder zwei Kampagnen auf unterschiedlichen Plattformen zusammengelegt werden sollten, weil sie für sich genommen keinen signifikanten Beitrag leisten. Auch sind weitere Kalibierungsdaten oft eine sinnvolle Ergänzung.

Dies erfordert mehrere Iterationen des Modells und nimmt etwas Zeit in Anspruch, da Cassandra sehr viele Modelle im Hintergrund berechnet und nur die besten fünf bis zehn am Ende anzeigt.

Tipps zur Optimierung Ihrer Marketingstrategie mit Cassandra

Identifiziere die effektivsten Marketingkanäle

Cassandra ermöglicht es dir schließlich, die effektivsten Marketingkanäle zu identifizieren:

Daraus lässt sich bereits ablesen, welche Kanäle oder Kampagnen mit den gegebenen Budgets den größten Bumms brachten. Aber es geht noch genauer mit Cassandras Budget Allocator.

Bestimme den optimalen Marketingmix

Cassandra ermöglicht es dir mit dem Budget Allocator, den optimalen Marketingmix zu bestimmen, indem du verschiedene Budgetszenarien durchspielst. Diese kannst du verwenden, um die effizienteste Budgethöhe und Verteilung zu berechnen:

In diesem Fall sollten die Ausgaben auf Google deutlich reduziert und Display zugeschlagen werden, während Meta ebenfalls leicht erhöht werden sollte.

Wähle den Wunsch-ROI deiner Marketingkampagnen

Cassandra ermöglicht es dir aber auch, auf Basis eines von dir gewählten Ziel-ROI den effizientesten Marketing Mix für die nächsten vier Wochen zu berechnen, bevor du die Kampagnen startest. Dabei kann eine Empfehlung auch lauten, das Budget insgesamt zu reduzieren, einfach weil der abnehmende Grenznutzen der aktuellen Kanäle bereits erreicht wurde. Auch dies lässt sich im einzelnen genau auswerten:

In diesem Fall kann noch mehr Budget platziert werden, bevor es zu einem abnehmenden Grenznutzen kommt.

Fazit

Cassandra ist ein leistungsstarkes Tool zur Durchführung von Marketing Mix Modelling. Es ermöglicht dir, deine Marketingaktivitäten zu messen und zu optimieren, ohne dass du über umfangreiche Datenanalysekenntnisse verfügen musst. Durch die Identifizierung der effektivsten Marketingkanäle, die Bestimmung des optimalen Marketingmix und die Prognose des ROI deiner Marketingkampagnen kannst du deine Marketingstrategie optimieren und den Umsatz steigern.

Ich kann dir gerne helfen, das beste Marketing Mix Modell für dein Unternehmen zu entwickeln und die Effektivität deiner Marketingbudgets zu optimieren. Dafür biete ich Marketing-Mix-Modeling-as-a-Service an. Nimm dazu Kontakt mit mir auf.