Marketing Mix Modeling in der Praxis

Im Oktober 2019 sagte Simon Peel, Global Media Director von Adidas, vor Branchenpublikum, das Unternehmen habe zu viel in digitales Performance Marketing und zu wenig in Markenaufbau investiert. Der Split, den ererThe ratio of interactions (likes, comments, shares) to reach for a given piece of content, used to gauge how well audiences respond relative to how many people saw it.Vollständige Definition ansehen → auf die Leinwand brachte: rund 77 % der Mediagelder in Performance, 23 % in Brand, gegenüber einem ökonometrischen Befund, der etwa 65 % des Absatzes auf die Brand-Seite dieser Linie legte. Diese Lektion bleibt bei diesem einen Review: die Daten, die hineinflossen, warum das Reporting, das Adidas verwendet hatte, jahrelang in die Gegenrichtung zeigte, und was es ein Unternehmen kostet, auf einen Befund zu reagieren, der ihm nicht gefällt.

Die Ausgangslage war Absicht, nicht Schlamperei. 2016 hatte CEO Kasper Rorsted gegenüber CNBC gesagt, Consumer Engagement finde überwiegend auf dem Mobiltelefon statt, und Adidas setzte so stark auf Digital, dass man bei der WM 2018 auf TV verzichtete. Jeder wöchentliche Performance-Report, den die Mediateams sahen, bestätigte diese Entscheidung, weil jeder wöchentliche Report auf Klickpfaden aufgebaut war.

Zuerst der Datenaufbau, an dem ein solches Review entweder Glaubwürdigkeit gewinnt oder verliert. Adidas verkauft in mehr als 100 Märkten, und 2019 kam mehr als die Hälfte von rund 23,6 Mrd. € Umsatz über den Wholesale, das heißt, der Verkauf findet im Laden eines anderen statt, mit Verzögerung und oft ohne saubere Sell-out-Daten. Das Modell kann also nicht mit Konzernumsatz gefüttert werden. Es braucht Wochenreihen pro Markt: Mediaspend nach Kanal, Preis und Rabatttiefe, Distribution und Produktlaunches, Wettbewerbsdruck, dazu den Fußballkalender, der Nachfrage unabhängig von Media bewegt. Märkte mit dünnen Sell-out-Daten werden separat modelliert oder gestrichen, und die ehrliche Variante der Übung nennt, welche gestrichen wurden.

Zweitens der Grund, warum die alten Zahlen logen. Das digitale Reporting von Adidas rechnete den letzten Klick an, und ein großererThe ratio of interactions (likes, comments, shares) to reach for a given piece of content, used to gauge how well audiences respond relative to how many people saw it.Vollständige Definition ansehen → Teil der Media war auf Conversion auf adidas.com optimiert, während der eigene E-Commerce bei rund einem Zehntel des Konzernumsatzes lag. Paid Search, Affiliates und RetargetingRetargetingShowing ads to users who have previously visited your site or interacted with your brand, to bring them back and drive conversion.Vollständige Definition ansehen → wurden für Nachfrage bezahlt, die Brand-Aktivität und das Retail-Netz bereits erzeugt hatten, und dann an der Kassentür erneut eingekauft. Dasselbe Geld sah in der Plattformsicht wie ein 10x-Return aus und in der ökonometrischen Sicht wie fast nichts, und die Lücke war kein Modellierungsartefakt. Sie war der Unterschied zwischen der Messung, wer beim Kauf anwesend war, und der Messung, wer ihn verursacht hat.

Drittens das Identifikationsproblem, das diesen Befund überhaupt schwer produzierbar macht. Adidas fährt Brand- und Performance-Spend rund um Launches und Turniere gemeinsam hoch, also bewegen sich beide Reihen im Gleichschritt und das Modell tut sich schwer, sie zu trennen. Wenn Ihre Brand- und Performance-Budgets nie auseinandergelaufen sind, wird Ihnen keine Adstock-Anpassung sagen, welches davon die Arbeit gemacht hat. Was es rettet, ist Varianz: Märkte, die eine Kampagne drei Wochen versetzt gestartet haben, ein Land, das aus Budgetgründen bei TV dunkel wurde, ein gestaffelter Rollout. Praktiker, die diesen Schritt überspringen und aus perfekt kollinearen Daten einen sauberen Brand-Koeffizienten berichten, berichten ihre Vorannahme, kein Ergebnis.

Viertens das Fensterproblem, und das ist der Teil, der Performance schmeichelt, selbst wenn Sie das persistente Decay-Profil akzeptieren, das die Grundlagenlektion beschreibt. Ein Modell, das auf zwei oder drei Jahren Wochendaten gefittet ist, kann nur Media sehen, deren Payback innerhalb dieses Fensters liegt. Brand-Investment, das sich im vierten Jahr als Preissetzungsmacht oder niedrigere Suchkosten zeigt, sitzt in der Base, nicht unterscheidbar von Heritage. Selbst ein Review, das Brand von 23 % des Spends auf die Mehrheit des gemessenen Effekts hebt, unterschätzt es also wahrscheinlich noch, und das ist die unangenehme Richtung des Fehlers. Die Long-and-Short-Arbeit von Les Binet und Peter Field setzte die praktische Balance genau aus diesem Grund näher an 60:40 Brand zu Activation.

Auf den Befund zu reagieren ist schlimmer, als ihn zu produzieren. Wenn Sie in Q1 Geld aus Paid Search und Affiliates herausnehmen, fällt der Umsatz, den diese Kanäle abgeerntet haben, sofort, weil sie Nachfrage geschlossen haben, die noch geschlossen werden musste. Der Brand-Payback kommt über Quartale. Die P&L wird also schlechter, bevor sie besser wird, und wer die Verschiebung autorisiert hat, trägt diese Lücke vor einem Board, das das alte Dashboard gelesen hat. Es gibt auch eine Margendimension: Performance-Kanäle tragen oft Rabattcodes, also war ein Teil dessen, was das Modell Media anrechnete, Preis. Eine Rebalancierung in Richtung Brand kann den Umsatz flach halten und die Bruttomarge verbessern, was in einem Media-Report überhaupt nie auftaucht.

Die Folge zweiter Ordnung, in die Adidas lief, ist organisatorisch. Ein digitallastiger Split baut ein digitallastiges Team, digitallastige Agenturverträge und wöchentliche Rituale um Metriken, die das Review gerade herabgestuft hat. Der Modelloutput kommt als Angriff auf die letzten drei Jahre Arbeit mehrerer Leute, weshalb Peel es als Messfehler und nicht als Kompetenzfehler rahmte.

CMO Action Items:

• Schreiben Sie auf, welchen Anteil Ihres Absatzes Ihr eigener E-Commerce tatsächlich trägt, bevor Sie irgendetwas in Auftrag geben. Wenn es 10 % sind und Ihre Media auf On-Site-Conversion optimiert ist, kennen Sie die Richtung Ihres Bias schon, und das Modell ist dazu da, ihn zu bemessen, nicht ihn zu entdecken.
• Bestehen Sie auf Modellen auf Marktebene, nicht auf einem globalen Modell. Das Review von Adidas hatte nur deshalb nutzbares Signal, weil verschiedene Märkte zu verschiedenen Zeiten unterschiedlich investiert haben. Eine einzige gemischte Reihe verdeckt die Varianz, von der die Schätzung abhängt.
• Nehmen Sie Preis und Promotion als separate Variablen ins Modell, bevor Sie über Kanäle streiten. Sonst absorbieren rabatttragende Kanäle Anrechnung, die zu einer Marge gehört, die Sie hergegeben haben.
• Staffeln Sie die Rebalancierung über zwei oder drei Quartale und sagen Sie Finance vorher, dass der Umsatzdip erwartet ist, mit einer Größenangabe. Ein nicht prognostizierter Dip in Monat zwei ist der Weg, auf dem eine richtige Entscheidung zurückgedreht wird.

Häufige Fehler, die Ergebnisse zerstören:

• Einen steigenden plattformberichteten Return als Beweis gegen das Modell zu behandeln. Die beiden Zahlen messen Verschiedenes, und ein Kanal, der am Kaufpunkt sitzt, sieht in einem Last-Click-Rahmen immer stark aus. Sie in Einklang zu bringen ist eine Führungsfrage, die die Playbook-Lektion aufgreift.
• Das Datenfenster den Wert von Brand dauerhaft festlegen zu lassen. Zwei Jahre Historie rechnen langsam wirkendes Investment strukturell zu wenig an, ein Modell, das sagt, Brand sei 40 % wert, ist also eine Untergrenze, kein Urteil. Rechnen Sie mit einer längeren Reihe neu, sobald Sie eine haben.
• Ein Modell zu akzeptieren, das auf kollinearem Spend gebaut ist. Wenn Brand- und Performance-Budgets in Ihrem Geschäft sich immer gemeinsam bewegt haben, brechen Sie das Muster in einigen Märkten für ein Quartal absichtlich, damit das nächste Modell etwas zu lesen hat.
• Das Review als Einmalsache abzulegen. Mediakosten, Preisarchitektur und Distribution verschieben sich alle; ein Split, der 2019 richtig war, ist 2022 eine Vermutung. Kalibrieren Sie jährlich neu und behalten Sie die gleiche Spezifikation, damit der Jahresvergleich etwas bedeutet.