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      3. Marketing Mix Modeling

      Marketing Mix Modeling: Wirkung mit Grenzen einordnen.

      Prüfen, ob eure Daten eine belastbare Modellierung unterstützen. Budgetfragen, Einflussfaktoren und Unsicherheit vor einer Entscheidung zusammen betrachten.

      MMM-Machbarkeit besprechen

      Welche Budgetentscheidung soll das Modell unterstützen?

      Marketing Mix Modeling untersucht Zusammenhänge zwischen Marketingaktivitäten, weiteren Einflussfaktoren und einem Geschäftsergebnis über die Zeit. Die Aussagekraft hängt von Daten, Modellannahmen und Prüfung ab. Wir beginnen mit einer konkreten Budgetfrage und beurteilen, ob das verfügbare Material dafür einen tragfähigen Ansatz erlaubt.

      Unsicherheit gehört zur Entscheidung

      Ein Modell kann Szenarien unterstützen, aber keine optimale Budgetverteilung garantieren. Saison, Preise, Distribution und gleichzeitige Aktivitäten können die Schätzung beeinflussen. Annahmen, Unsicherheitsbereiche und alternative Erklärungen müssen sichtbar bleiben.

      Zuerst die Machbarkeit untersuchen

      Ein vereinbarter Check untersucht Zielgröße, Zeitreihen, Granularität und relevante Einflussfaktoren. Ihr erhaltet eine Einschätzung der Datenlücken und einen Vorschlag für Methode und Validierung. Ob und in welcher fachlichen Besetzung ein Modellierungsprojekt folgt, legen wir auf dieser Grundlage fest.

      So liefern wir

      01

      Aufgabe vereinbaren

      Eine Budgetfrage und eine geeignete Zielgröße festlegen.

      02

      Daten prüfen

      Historie, Variation, Vollständigkeit und Einflussfaktoren prüfen.

      03

      Ansatz erproben

      Methodik, Annahmen und mögliche Validierung begründen.

      04

      Ergebnis einordnen

      Aussagekraft, Unsicherheit und Grenzen für die Entscheidung bewerten.

      05

      Nächsten Schritt festlegen

      Ergebnisse, Grenzen und Zuständigkeiten dokumentieren. Umsetzung und Betrieb separat vereinbaren.

      Fragen vor dem Start

      Quellen und technische Einordnung

      • Google Meridian: MMM and causal inference

        Methodische Voraussetzungen und Grenzen kausaler Aussagen in MMM.

      Weitere Data-Leistungen

      Tracking & Messbarkeit

      Ereignisse, CRM-Rückmeldungen und Messgrenzen prüfen.

      Mehr erfahren

      Dashboarding & Reporting

      Kennzahlen und Quellen für konkrete Entscheidungen verbinden.

      Mehr erfahren

      Data Automation

      Einen Datenablauf mit nachvollziehbaren Fehlerfällen bauen.

      Mehr erfahren

      Mit einer konkreten Frage starten

      Beschreibt uns eure Entscheidung und die verfügbaren Daten. Gemeinsam prüfen wir, welcher erste Schritt tragfähig ist.

      MMM-Machbarkeit besprechen

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