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Erfolgsfaktoren beim Modelling

Für viele Marketer ist Werbung immer noch eine Black-Box. Auch ein ganzes Jahrhundert nach dem Ausspruch von John Wanamaker (1838–1922) – „Half the money I spend on advertising is wasted; the trouble is I don’t know which half.“ – wissen viele Marketingverantwortliche nicht, wie sie ihr Budget am effizientesten in unterschiedliche Kanäle aussteuern sollen.

Erfolgreiches Modelling ist ein Zusammenspiel mehrerer Faktoren

Erfolgreiches Modelling ist ein Zusammenspiel mehrerer Faktoren

Wie schon in unseren vorherigen Blog-Beiträgen zum Thema Marketing Intelligence diskutiert, hilft das Sales Modelling hier weiter. So ermöglicht das Modell eine effiziente Allokation des Werbebudgets in verschiedene Kanäle (Online und Offline), was vor allem für Werbetreibende wichtig ist, die signifikante Budgets in Marketingaktivitäten investieren.

Auf der Grundlage komplexer Mathematik werden anhand des Sales Modellings Wirkungszusammenhänge des cross-medialen Marketing-Mix im Detail aufgedeckt. Allerdings müssen bei der Erstellung einige Prämissen erfüllt werden, um zum gewünschten Erfolg zu führen. Welche das sind, soll im Folgenden genauer beschrieben werden.

Zusammenarbeit zwischen Kunden und Modelling-Partner
Eine offene und konstruktive Zusammenarbeit zwischen Kunde und Modelling-Partner ist die Grundlage für ein erfolgreiches Modelling. Nur der Kunde verfügt über die tatsächlich realisierten Marketing- und Sales-Daten, die vom Modelling-Partner aufbereitet und ausgewertet werden, um dann mithilfe von multivariaten Analysen Optimierungspotenziale der Budgetallokation zu identifizieren. Auch nach der Übermittlung der Daten darf die Kommunikation nicht ins Stocken geraten. Denn dann gilt es zu entscheiden, welche Daten mit welcher Gewichtung der Modelling-Partner in die Berechnung miteinfließen lassen soll, um dem Kunden im Anschluss Resultate präsentieren zu können, die valide und relevant sind.

Unabhängigkeit
Es ist äußerst wichtig, dass der Modelling-Partner eine objektive Haltung einnimmt und nicht unter externen akquisitionsorientierten Einflüssen steht. Nur dann kann er dem Werbetreibenden wirklich weiterhelfen. Deshalb gilt: Der Einbezug eines qualifizierten und unabhängigen Beraters gibt dem Kunden die Gewissheit, neutrale Antworten zu erhalten, die einen messbaren Mehrwert bringen.

Datenqualität
Die Datenqualität ist für das Modelling von entscheidender Bedeutung. Selbst kleinste Lücken oder Abweichungen von den realen Werten können die Ergebnisse des Modellings stark verzerren. Aus diesem Grund ist es wichtig, dass sich der Kunde frühzeitig um die Erfassung aller relevanten Marketingdaten bemüht und diese dem Modelling-Partner vollständig übermittelt. Dieser bereitet die Daten anschließend auf und prüft deren Qualität vor der eigentlichen Modellberechnung.

Ehrlichkeit
Bei der Erstellung eines validen Modellings sollten alle Beteiligten offen und konstruktiv zusammenarbeiten. Das gilt nicht nur bei der Bereitstellung der Daten, sondern auch im Umgang mit den errechneten Ergebnissen. Der Modelling-Partner sollte dem Kunden keine überraschenden Resultate verschweigen, sondern mit größtmöglicher Transparenz versuchen, Gründe und Ratschläge für das jeweilige Ergebnis zu kommunizieren.

Geduld
Die ersten Resultate einer Modellrechnung bringen selten die „Universaleinsicht“ schlechthin. Eine Modellierung sollte als ein Prozess verstanden werden, dessen Ergebnisse durch Rücksprache mit dem Kunden Schritt für Schritt verbessert werden können. Hier ist Geduld gefragt, die sich bezahlt machen wird.

Kundenfokus
Jeder Kunde hat andere Bedürfnisse. Deshalb sollte nach dem Datencheck gemeinsam entschieden werden, welche Untersuchungen mit den vorhandenen Daten möglich sind und zu welchen Fragen der Kunde Antworten wünscht. Erst dann erfolgt die eigentliche Auftragserteilung und die Erstellung der Modelle, die tatsächlich relevant sind.

Know-How statt Price-Dumping
Die Kosten für das Modelling ergeben sich aus der Zielsetzung des Kunden und seiner Datenbasis. Werden sehr spezielle Untersuchungen gewünscht oder beinhaltet die Datenbasis sehr viele Einflussfaktoren, die in den Modellen berücksichtigt werden sollen, wird die Analysemethodik komplexer und dementsprechend aufwändiger. Daher ist es ratsam, nicht den Preis für eine Modellierung als wichtigstes Entscheidungskriterium heranzuziehen, sondern die gewünschte Optimierung der Marketingaktivitäten. Ein Dumping-Anbieter wird stets auf einfache Analysemethoden zurückgreifen und kann beim Modelling keine validen Handlungsanweisungen geben. Hierfür ist ein Partner mit großer Expertise notwendig, der eine Vielzahl an Analysemethoden beherrscht und für den Kunden relevante Untersuchungen durchführt.

Eine eigene Microsite von QUISMA erklärt die Vorteile eines Sales-Modellings gegenüber einer rein technischen Tracking-Lösung. Auf der Webseite steht außerdem das kostenlose Whitepaper „Neue Wege der Customer Journey-Analyse“ zur Verfügung sowie der aussagekräftige Case aus dem Fashion-Bereich.



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