Marketing Mix Modeling (MMM) war früher die exklusive Domäne großer FMCG-Marken mit sechsmonatigen Reporting-Zyklen. Man engagierte eine teure Beratung, wartete ein halbes Jahr und erhielt eine PowerPoint, die einem sagte, dass TV-Werbung funktioniert. Heute läuft es in Echtzeit für Startups. Was hat sich geändert?
Signalverlust erzwingt einen Neustart
Als Apple ATT und SKAdNetwork einführte, brach die granulare Attribution zusammen. Marketer erkannten, dass sie nicht mehr jeden Install mit 100%iger Sicherheit einem bestimmten Klick zuordnen konnten. Sie brauchten eine Top-Down-Sicht, um die Inkrementalität zu messen. Bühne frei für MMM.
Modernes MMM ist schnell, automatisiert und Bayes-basiert. Es verarbeitet Ausgabendaten über alle Kanäle hinweg, bezieht externe Faktoren wie Saisonalität, Wetter oder makroökonomische Trends ein und liefert den wahren inkrementellen ROI.
Die Open-Source-Revolution
Die Einstiegshürde ist enorm gesunken. Tools wie Metas Robyn oder Googles LightweightMMM haben den Zugang zu ökonometrischer Modellierung demokratisiert. Man braucht kein Team von Doktoren mehr, um ein Modell laufen zu lassen; man braucht einen guten Data Engineer und saubere Spend-Daten.
Den Code auszuführen ist jedoch der einfache Teil. Der schwierige Teil ist die organisatorische Akzeptanz. Wenn das MMM dem Performance Marketing Manager sagt, dass seine geliebten Facebook-Kampagnen eigentlich 40% weniger inkrementellen Umsatz bringen, als das Dashboard behauptet, hat man ein politisches Problem, kein mathematisches.
Das perfekte Paar
MMM ist kein Allheilmittel. Es tut sich schwer mit kurzfristigen, granularen Entscheidungen. Man kann MMM nicht nutzen, um zu entscheiden, welche Variante einer TikTok-Ad man heute pausieren sollte. Deshalb kombinieren die besten Teams es mit Bottom-up-Attribution. Lesen Sie mehr über die richtige Balance in MTA vs. MMM.