31
Oct 2022

Digital Reach Maximizer – Wie Media Mix Modelling der Angebotskommunikation Effektivität verleiht und die Transformation im Handelsmarketing beschleunigt

Die Frage, wie der optimale Mix der Kanäle zur Angebotskommunikation des Handels bezogen auf das eigene Filialnetz zu modellieren ist, steht auch im Herbst 2022 im Zentrum vieler Gespräche mit Marketingleitern im Handel. Die Budgetplanungen für 2023 befinden sich in der heißen Phase und sind unter dem Druck hoher Papierpreise, steigender Kosten im Bereich Media und Unsicherheiten im Konsumentenverhalten bedingt durch die hohe Inflation herausfordernder denn je.

Stationäre Handelsunternehmen sind daher auf der Suche, wie sie ihre Angebotskommunikation von einem statischen Umgang mit dem Thema Prospektwerbung zu einem Mediakanal übergreifenden und somit effizienteren Weg transformieren können. Im Zentrum steht hierbei der Ansatz, wie Daten und Modelle eingesetzt werden können, um herauszufinden, wie Verbraucher effektiver mit einem Mix aus digitalen und analogen Medien erreicht werden können.

Prospega hat hierfür mit dem Digital Reach Maximizer einen neuen Weg beschritten und nutzt diesen seit Ende 2021 in der Beratung von Handelsunternehmen zur Effizienzsteigerung der Budgets in der Angebotskommunikation.

Local Reach Mazimizer - Print und Digital optmial aussteuern in der Angebotskommunikation

Identifikation relevanter Kundentouchpoints - Effizienzsteigerung in der Mediakanalbudgetallokation

Durch den konsequenten Fokus auf das Mediaverhalten lokaler Zielgruppen bei gleichzeitiger Kenntnis der relevanten Touchpoints kann das Modell zu einer deutlichen Effizienzsteigerung der Mediaspendings pro Kanal eingesetzt werden. Dies geschieht, indem den Kunden genau aufgezeigt wird, wie affin deren designierte Zielgruppe bestimmten Medien gegenübersteht und wo diese geographisch anzutreffen ist. Folglich ist der kundenindividuelle optimale Media-Mix passgenau aussteuerbar.

Wie funktioniert der Digital Reach Maximizer im Detail?

Die im Digital Reach Maximizer hinterlegten Algorithmen wurden von unseren Experten aus der GeoIntelligence-Unit auf Basis zahlreicher Projekterfahrungen aus hybriden und Stand-Alone Local Kampagnen abgeleitet und standardisiert.

Der Datenraum, der für die Berechnungen genutzt wird, setzt sich aus mehreren Komponenten zusammen: Fundamentale Bausteine sind die statischen Variablen aus dem Bereich Printmedienreichweiten, brutto- und netto Werbeverweigererquoten sowie umfangreiche Zielgruppendaten für die im Nachgang vorgenommenen Targetingmaßnahmen. Zusätzlich fließen dynamischen Daten wie die programmatischen Reichweiten aus Adservern und kundenbezogene Frequenzmessungen in das Modell ein. Durch den laufenden Abgleich mit den sich verändernden Kennzahlen von Maßnahmen im Bereich der lokalen Angebotskommunikation wird das System beständig optimiert.

Digital Reach Maximizer - Media Mix Modelling in der lokalen Angbebotskommunikation

Maximilian Fuß, Projektverantwortlicher für die Modellierung stellt heraus: “Prozesse und Technologien stellen oft eine Herausforderung dar, da gewohnte Arbeitsweisen hinterfragt werden und manche Mitarbeiter der Meinung sind, dass mit der derzeitigen Herangehensweise in der Mediaplanung alles in Ordnung ist. Daher haben wir beim User-Interface als Zugang zur DRM-Modellierung auf einen bewusst komplexitätsreduzierenden Ansatz gesetzt, um auch anderen Stakeholdern wie dem Vertrieb oder dem Controlling bei Marketingentscheidungen das Verständnis zu erleichtern.“

Wie wurden die Kanalmixempfehlungen getestet?

Media Mix Modelle wie der Digital Reach Maximizer können noch so vielschichtig sein, für einen erfolgversprechenden Einsatz müssen sie einem Realitätscheck standhalten. Nur so können darauf basierende Unternehmensentscheidungen auch die gewünschte Richtung nehmen. Deshalb wurde die Modellgüte des DRM gezielt in Kundenprojekten auf den Prüfstand gestellt, unter anderem durch wirkungsvolle A/B Testings. Regionalisierte Studien zur Wahrnehmung und zu den Reichweiten von Printmedien, die bei der prospega zu unterschiedlichen Kunden projektbegleitend beauftragt werden, bilden eine weitere kontinuierliche externe Kontrollgröße.

Datengestützte Entscheidungsgrundlagen statt „klassisches“ Bauchgefühl

Für Anja Maria Hohmann – Initiatorin der DRM-Entwicklung bei prospega - ist es unerlässlich, dass Marketingverantwortliche in die Lage versetzt werden, die Aussteuerung des lokalen Media-Mixes auf Daten und Erkenntnisse zu stützen und nicht auf das scheinbar Sicherheit schaffende Bauchgefühl:

"Gilt es Marketingbudgets gegenüber der Geschäftsführung zu verteidigen oder zeitweise die Spendings zu senken, muss man über die nötigen Fakten verfügen, um dies ohne nennenswerte Einschränkung der Kundenkommunikation zu erreichen", sagt sie. "Und hier beginnen sich die Gespräche dank der Modellbildung aus dem Digital Reach Maximizer wirklich zu verändern, denn hier können Entscheider inzwischen viel faktenbasierter agieren und nicht mehr nur hypothetisch ableiten.“

Für die weitere Entwicklung im Ausbau des prospega Media Mix Modellings in der Angebotskommunikation liegt der Fokus beispielsweise auf der Simulation der  Wahrnehmungsleistung: Durch jahrelange regelmäßige Printwerbemaßnahmen in den Einzugsbereichen der Filialen auch für die ausgewiesenen Bereiche, in denen der Digital Reach Maximizer bisher eine klare Onlinewerbungs-Affinität als primären Weg für die Angebotskommunikation ausweist, kann eine solchen Konstellation trotzdem einen gewissen Printanteil für die Reichweitensicherung erforderlich machen.

Anja Maria Hohmann empfiehlt Kunden die Transformation im Handelsmarketing mit dem eines Langstreckenmarathons zu vergleichen: "Nicht jeder einzelne Schritt bildet schon den Gamechanger, sondern erforderlich ist ein ständiges Bemühen um eine kontinuierliche datengetriebene Verbesserung in der Aussteuerung der Kanäle, denn wer sich nur auf eine geringe Anzahl von Szenarien bzw. Benchmarks beschränkt und bei jeder Gelegenheit tiefgreifende neue Erkenntnisse erwartet, wird enttäuscht werden."

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