Menü +
prospega - Logo Schriftzug
prospega - Logo Schriftzug

Media Reach Maximizer: Lokales
Media Mix Modelling

Media Reach Maximizer: Effektive Transformation im Handelsmarketing durch Media Mix Modelling

prospega - Tools & Lösungen - Digital Reach Maximizer - DRM - Media Mix Modelling

Effiziente Handelskommunikation im Wandel: Media Reach Maximizer optimiert den Kanalmix

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 Media Reach Maxi­mi­zer einen neu­en Weg beschrit­ten und nutzt die­sen seit Ende 2021 in der Bera­tung von Han­dels­un­ter­neh­men zur Effi­zi­enz­stei­ge­rung der Bud­gets in der Angebotskommunikation.

Indentifikation relevanter Kundentouchpoints

Effizienzsteigerung in der Mediakanal-Budgetallokation

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 Media Reach Maximizer im Detail?

rospega - Tools & Lösungen - Digital Reach Maximizer - DRM - Tabelle

Die im Media 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.

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 MRM-Modellierung auf einen bewusst komplexitätsreduzierenden Ansatz gesetzt, um auch anderen Stakeholdern wie dem Vertrieb oder dem Controlling bei Marketingentscheidungen das Verständnis zu erleichtern.

 

#Geo­ana­ly­se #GIS #Big­Da­ta

prospega - Maximilian Fuss
Maxi­mi­li­an Fuss
Geo­mar­ke­ting Analyst

Wie wurden die Kanalmixempfehlungen getestet?

Media Mix Modelle wie der Media 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

Die Ära des ‘klassischen’ Bauchgefühls weicht einem neuen Paradigma: datengestützte Entscheidungsgrundlagen.

 In einer Welt, die von Infor­ma­tio­nen durch­drun­gen ist, erken­nen immer mehr Unter­neh­men den Wert, Ent­schei­dun­gen auf belast­ba­re Daten und Erkennt­nis­se zu stüt­zen. Anstel­le sich auf unge­wis­se Instink­te zu ver­las­sen, ermög­licht die Nut­zung von Daten­ana­ly­sen, maschi­nel­lem Ler­nen und fort­schritt­li­chen Model­lie­rungs­tech­ni­ken eine prä­zi­se­re Her­an­ge­hens­wei­se an die unter­neh­me­ri­schen Herausforderungen.

Von der Pla­nung von Mar­ke­ting­stra­te­gien bis zur Steue­rung betrieb­li­cher Abläu­fe bie­tet die daten­ge­stütz­te Her­an­ge­hens­wei­se kla­re Vor­tei­le. Sie ermög­licht es Unter­neh­men, Trends zu erken­nen, Kun­den­ver­hal­ten zu ver­ste­hen und prä­zi­se Vor­her­sa­gen zu tref­fen. Durch die Iden­ti­fi­zie­rung von Mus­tern und Zusam­men­hän­gen in gro­ßen Daten­sät­zen kön­nen Ent­schei­dun­gen effi­zi­en­ter getrof­fen werden.

Das Bauch­ge­fühl mag in bestimm­ten Situa­tio­nen nütz­lich sein, aber in einer kom­ple­xen und dyna­mi­schen Geschäfts­welt kann es zu Unsi­cher­heit und Fehl­ein­schät­zun­gen füh­ren. Hin­ge­gen bie­ten Daten die Mög­lich­keit, den Schlei­er der Unge­wiss­heit zu lüf­ten und einen kla­ren Weg nach vor­ne zu zeich­nen. Unter­neh­men, die auf daten­ge­stütz­te Ent­schei­dungs­grund­la­gen set­zen, haben die Chan­ce, fun­dier­te­re Stra­te­gien zu ent­wi­ckeln, die Risi­ken zu mini­mie­ren und Chan­cen opti­mal zu nutzen.

In einer Zeit, in der Daten in Hül­le und Fül­le vor­han­den sind, wäre es ein Nach­teil, nicht von die­sem Reich­tum zu pro­fi­tie­ren. Die Trans­for­ma­ti­on von einem ‘klas­si­schen’ Bauch­ge­fühl hin zu daten­ge­stütz­ten Ent­schei­dungs­grund­la­gen mar­kiert einen Wen­de­punkt im Geschäfts­le­ben – einen Weg, der genaue Erkennt­nis­se und eine über­le­ge­ne Steue­rung bie­tet, um die Her­aus­for­de­run­gen der heu­ti­gen Welt zu meistern.

Entfesseln Sie das volle Potenzial Ihrer Marketingstrategie mit dem Media Reach Maximizer.

Unse­re inno­va­ti­ve Lösung nutzt moderns­te Tech­no­lo­gien wie Daten­ana­ly­se und maschi­nel­les Ler­nen, um Ihre Mar­ke­ting­ent­schei­dun­gen auf ein neu­es Niveau zu heben. Der Media Reach Maxi­mi­zer ermög­licht es Ihnen, sich von ‘Bauch­ge­fühl’ und Unsi­cher­heit zu ver­ab­schie­den. Stei­gern Sie die Effek­ti­vi­tät Ihrer Ange­bots­kom­mu­ni­ka­ti­on, opti­mie­ren Sie Ihren Medi­en­mix und ver­wan­deln Sie Ihr Han­dels­mar­ke­ting in eine daten­ge­steu­er­te Kraft. Mit dem Media Reach Maxi­mi­zer errei­chen Sie Ihre Ziel­grup­pen prä­zi­ser und maxi­mie­ren gleich­zei­tig Ihre Res­sour­cen. Neh­men Sie Kon­takt auf, um mehr zu erfahren.

Bereit, den nächs­ten Schritt zu gehen? Kon­tak­tie­ren Sie uns, um mehr über den Media Reach Maxi­mi­zer zu erfah­ren und her­aus­zu­fin­den, wie wir Ihr Unter­neh­men auf die Erfolgs­spur brin­gen können.

Fra­gen und
Ant­wor­ten.

FAQ

Was ist Media Mix Modeling (MMM)

Media Mix Mode­ling (MMM) ist eine ana­ly­ti­sche Metho­de im Mar­ke­ting, die den bes­ten Mix von Wer­be­ka­nä­len ermit­telt, um die Effek­ti­vi­tät von Wer­be­kam­pa­gnen zu opti­mie­ren. Im Zusam­men­hang mit dem “Media Reach Maxi­mi­zer” von Pro­s­pe­ga bedeu­tet dies, dass MMM ver­wen­det wird, um den effi­zi­en­tes­ten Ein­satz von digi­ta­len und ana­lo­gen Medi­en­ka­nä­len für die Ange­bots­kom­mu­ni­ka­ti­on im Han­dels­mar­ke­ting zu bestim­men. Ziel ist es, durch daten­ba­sier­te Ana­ly­sen die opti­ma­le Ver­tei­lung von Wer­be­bud­gets zu iden­ti­fi­zie­ren, um die Ziel­grup­pe effek­tiv zu errei­chen und die Mar­ke­ting­zie­le zu erreichen.

Warum sollten Marketer Media Mix Models einsetzen?

Mar­keter soll­ten Media Mix Models ein­set­zen, um fun­dier­te Ent­schei­dun­gen über die opti­ma­le Ver­tei­lung ihrer Mar­ke­ting­bud­gets auf ver­schie­de­ne Wer­be­ka­nä­le zu tref­fen. Die­se Model­le ana­ly­sie­ren his­to­ri­sche Daten und quan­ti­fi­zie­ren den Bei­trag jedes Kanals zum Erfolg der Kam­pa­gnen. Dies ermög­licht es, die Effek­ti­vi­tät ein­zel­ner Kanä­le zu bewer­ten, Bud­gets effi­zi­en­ter zuzu­wei­sen und letzt­end­lich die Ren­di­te der Mar­ke­ting­in­ves­ti­tio­nen zu maximieren.

Welche Art von Variablen werden in einer Media-Mix-Modellierung berücksichtigt?

Varia­blen, die in einer Media-Mix-Model­lie­rung berück­sich­tigt wer­den, sind:

  • Sta­ti­sche Varia­blen aus dem Bereich Print­me­di­en­reich­wei­ten: Dies könn­te Infor­ma­tio­nen über die Reich­wei­te und Sicht­bar­keit von Print­wer­bung beinhalten.
  • Brut­to- und net­to Wer­be­ver­wei­ge­rer­quo­ten: Hier­bei han­delt es sich wahr­schein­lich um Daten dar­über, wie vie­le Men­schen Wer­bung in ver­schie­de­nen Medi­en­ka­nä­len ignorieren.
  • Umfang­rei­che Ziel­grup­pen­da­ten: Dies umfasst wahr­schein­lich Infor­ma­tio­nen über die Merk­ma­le und Vor­lie­ben der Zielgruppen.
  • Pro­gram­ma­ti­sche Reich­wei­ten aus Adser­vern: Dies bezieht sich auf Daten über die Reich­wei­te von pro­gram­ma­ti­scher Online-Werbung.
  • Kun­den­be­zo­ge­ne Fre­quenz­mes­sun­gen: Mög­li­cher­wei­se sind dies Daten dar­über, wie oft eine bestimm­te Ziel­grup­pe einer Wer­bung aus­ge­setzt ist.
  • Kenn­zah­len von Maß­nah­men im Bereich der loka­len Ange­bots­kom­mu­ni­ka­ti­on: Dies könn­te Leis­tungs­kenn­zah­len von vor­he­ri­gen Mar­ke­ting­ak­ti­vi­tä­ten einschließen.

Die­se Varia­blen wer­den ver­wen­det, um das “Digi­tal Reach Maximizer”-Modell zu erstel­len und zu opti­mie­ren. Das Modell nutzt Algo­rith­men und daten­ba­sier­te Ansät­ze, um den opti­ma­len Media-Mix für die Ange­bots­kom­mu­ni­ka­ti­on im Han­dels­mar­ke­ting zu bestim­men, wobei sowohl sta­ti­sche als auch dyna­mi­sche Varia­blen ein­flie­ßen, um eine effi­zi­en­te Ziel­grup­pen­an­spra­che zu gewährleisten.

Tools & Lösungen

pro­s­pe­gamap

Web-Buchungs­as­sis­tent

Fly­er­cock­pit

media­ha!

Leaf­let­to

Media Reach Maximizer

Paper­weight Check