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Nielsen fordert auf der ARF Re!Think 2016 einen Multi-Modell-Ansatz zur Messung des Marketing-ROI

2 Minuten lesen | März 2016

Big Data wird immer umfangreicher, da die Anzahl der Geräte, die wir täglich nutzen, weiter zunimmt - und das verwirrt Vermarkter, die auf der Suche nach der genauesten Messung ihrer Marketing-Rendite (ROI) sind. Anstelle einer einzigen Messung kann ein Multi-Modell-Ansatz die beste Chance für Vermarkter sein, die volle Wirkung ihrer Marketing-Effektivität zu messen.

Ross Link, President of Global MROI Solutions bei Nielsen, erläuterte kürzlich auf der Re!Think 2016 die Ergebnisse des Digital Media Consortium (DMC) II, wie ein solcher Ansatz dazu beitragen kann, die Lücken zu schließen, die Big Data heute aufweist. Diese Strategie ist jedoch keine Einheitsgröße für alle - die Art der Daten, die einem Vermarkter in Bezug auf Granularität und Abdeckung zur Verfügung stehen, bestimmt, welche Methodik er anwenden sollte.

Nielsen gründete den DMC als Reaktion auf die jüngste Verbreitung von Big Data, die einen raschen Wandel bei den Verfahren zur Messung des Marketing-ROI bewirkt hat. Ziel des DMC II war es, die Branchenpraxis bei der präzisen Messung der Wirksamkeit digitaler Medien zu verbessern. Insbesondere wurden granulare Daten auf Haushaltsebene verwendet, um zu sehen, wie gängige statistische Methoden mit unterschiedlichen Datenbeschränkungen - Marketing-Mix-Modellierung (MMM), Multi-Touch-Attribution (MTA) und Matched-Panel-Analyse (MPA) - zusammenarbeiten können, um den genauesten ROI für Vermarkter zu erhalten.

"Wir dachten, eine Modellierungsmethode würde sich durchsetzen, aber es hat sich herausgestellt, dass jeder Ansatz einen Platz im Werkzeugkasten des modernen Marketers verdient. Wann MMM, MTA oder MPA eingesetzt werden sollte, hängt von der Art der Daten ab, die einem Marketer zur Verfügung stehen, und davon, was er letztendlich messen möchte", so Link. "Wenn zum Beispiel die Auswirkungen des gesamten Marketings mit einer bestimmten Person in Verbindung gebracht werden können (d. h. Daten aus einer einzigen Quelle), ist die ideale Lösung zweifellos die Regression auf Haushaltsebene (MTA). Für Vermarkter, die nur in digitale Taktiken investieren, mag dies bereits jetzt möglich sein, aber für die Mehrheit der Marken, die heute Offline-Marketinginstrumente einsetzen, werden Single-Source-Daten in den USA wahrscheinlich erst in einigen Jahren und in den Entwicklungsmärkten erst in Jahrzehnten zur Verfügung stehen."

Link fuhr fort und verriet, dass Vermarkter, bis Single-Source-Daten Realität sind, MMM auf Geschäftsebene nutzen sollten, insbesondere wenn sie den ROI ganzheitlich über alle Geschäftstreiber - sowohl online als auch offline - optimieren wollen. Wenn das Ziel hingegen darin besteht, sich ausschließlich auf die Messung des ROI für digital-spezifische Medieninvestitionen wie Display und Video zu konzentrieren, sollten Marketer MPA auf Haushaltsebene nutzen.

DMC II-Ergebnisse: Schlüssel

DMC I umfasste eine Partnerschaft zwischen Nielsen, Google, Facebook und sieben großen Werbetreibenden, um bahnbrechende Erkenntnisse über die genaue Messung des ROI von sozialen Medien (einschließlich bezahlter, eigener und erworbener digitaler Medien) zu gewinnen. Die Studie basierte auf 1,5 Milliarden Facebook-Impressionen, 600 Millionen Google-Suchimpressionen und einer Analyse von 2 Milliarden US-Dollar Umsatz.

DMC II wurde gegründet, um die Herausforderungen der Attributionsanalyse in der Branche angesichts der heute verfügbaren Daten zu lösen. DMC II analysierte 11 Konsumgütermarken aus neun Kategorien, die einen Umsatz von 30 Milliarden US-Dollar, 3,6 Milliarden digitale Display-Impressions, 300 Millionen digitale Video-Impressions und 4.000 Werbekampagnen umfassen.