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Warum Sie Prognose-Modelle in der Mediaplanung einsetzten sollten

21.04.2016 Predictive Modelling umfasst verschiedene Methoden, bei denen vorhandene Daten analysiert und interpretiert werden, um Vorhersagen für zukünftige Ereignisse, Trends oder das Verhalten von Konsumenten abzuleiten. Herangezogen werden unter anderem Parameter wie Kosten, zugeschriebener Umsatz und Tracking-Historie. Je mehr Daten vorhanden sind, desto genauer sind die Prognosen. Warum Prognose-Modelle auch in der Mediaplanung eingesetzt werden sollte, erklärt AdClear zur Homepage dieses Unternehmens Relation Browser , Anbieter einer Plattform für Marketing-Automation und -Optimierung.

Dimitrios Haratsis, AdClear (Bild: fotostudiocharlottenburg.com)
Bild: fotostudiocharlottenburg.com
Dimitrios Haratsis, AdClear
"Viele Marketing-Budgets werden heute noch auf Basis falscher Kriterien verteilt und das drückt auf den ROI", kritisiert Dimitrios Haratsis'Dimitrios Haratsis' in Expertenprofilen nachschlagen , CEO von AdClear. In anderen Bereichen, wie zum Beispiel der Warendisposition im Handel oder der Risikobewertung im Finanzdienstleistungssektor, ist das Planen auf Basis von Prognose-Modellen bereits etabliert. Er nennt drei zentrale Argumente, weshalb man Predictive Modelling auch in der Mediaplanung einsetzen sollte:

1. Belastbare Entscheidungsgrundlage
Weder die Fernsehgewohnheiten des CEO und persönliche Verbundenheit zum Vermarkter, noch die vermeintlich vielen Conversions des Affiliate-Partners sind aus wirtschaftlicher Sicht hinreichende Kriterien, um Budget in bestimmte Kanäle oder Werbeformate zu investieren. Parameter wie Kosten, den verschiedenen Maßnahmen zugeschriebener Umsatz oder die Tracking-Historie hingegen zeigen, was sich nachweislich gelohnt hat. Auf Basis eines datengetriebenen Attributionsmodells lassen sich valide Aussagen für die Zukunft treffen. Entscheidend ist, je mehr Daten berücksichtigt werden, desto belastbarer ist das Ergebnis.

2. Planspiele ohne Risiko
Die Zukunft ist nur bedingt planbar und keine Investition ist ohne Risiko. Predictive Modelling ermöglicht aber Planspiele. Die Auswirkungen von Budget-Veränderungen auf den prognostizierten Umsatz lassen sich detailliert darstellen und auf verschiedene Ebenen, beispielsweise Kanal-, Vermarkter- oder Werbemittel-Ebene, herunterbrechen. Marketer können also gefahrlos ausprobieren, wie sich eine Budgetveränderung im Marketing-Mix auf die Kosten-Umsatz-Relation auswirken wird.

3. Optimierung der elastischen Kanäle
"Hauptsache der ROI stimmt", ist das neue Mantra im Marketing. Kanäle wie SEA oder Affiliate Marketing sind inzwischen aber bis auf die Nachkommastelle durchoptimiert. Potenzial liegt in den elastischen Kanälen, wie zum Beispiel Display. Hier funktioniert die "Mehr-Budget-rein-mehr-Umsatz-raus"-Taktik noch, solange man das Budget schlau investiert. Basieren die Prognose-Modelle für die Mediaplanung auf Attributionsmodellen, die nicht nur Klicks, sondern auch die Ad Impressions bzw. Views bei der Analyse berücksichtigen, können die Mediaplaner die Leistung der verschiedenen Display-Kanäle und -Werbemittel bewerten und das Budget unter ROI-Aspekten optimal investieren.

(Autor: Verena Gründel-Sauer )

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