Media Reach Maximizer: Lokales
Media Mix Modelling
Media Reach Maximizer: Effektive Transformation im Handelsmarketing durch 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?
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
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.
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