Marketing
Marketing Mix Modeler: kostenloser Marketing-Mix-Modeling-Simulator (MMM)
Simulieren Sie die inkrementelle Wirkung jedes Kanals über Response Curves mit abnehmenden Grenzerträgen (Hill + Adstock) und optimieren Sie die Aufteilung Ihres Mediabudgets. MMM-Benchmarks 2023-2025.
Marketing Mix Modeler: Bericht
Retail / E-Commerce · Erstellt am 27. Oktober 2026
Szenario
Umsatz ohne Media: Marke, erworbene Bekanntheit, Distribution, Kundentreue. Editierbar.
Aktuelle Allokation
Executive Summary
Der Mediaplan erzeugt €16,57M inkrementellen Umsatz, das entspricht einem Blended Media-ROAS von 3,31×.
Bei Reallokation desselben Budgets prognostiziert das Modell +€149k inkrementellen Umsatz (+0,9%), ohne einen Euro mehr auszugeben.
Gesättigte Kanäle zum Kürzen: Affiliate, Display / Programmatic.
Unterinvestierte Kanäle zum Ausbauen: kein deutlich unterinvestierter Kanal.
Wichtigste Maßnahme: €300k von Linear TV zu Search verlagern.
Empfohlene Maßnahmen
- €300k von Linear TV zu Search umschichten: +0,9% inkrementeller Umsatz bei konstantem Budget.
- Affiliate deckeln (gesättigt bei 58% des Ceilings): abnehmende Grenzerträge.
- Display / Programmatic deckeln (gesättigt bei 31% des Ceilings): abnehmende Grenzerträge.
Inkrementeller Umsatz
€16,57M
gesamter Media-Beitrag
Blended Media-ROAS
3,31×
inkr. Umsatz / Ausgaben
Ø mROI
1,95×
marginal, nach Ausgaben gewichtet
Gesättigte Kanäle
6
> 75% des Ceilings · 11 aktive Kanäle
Optimierungs-Lift
+0,9%
bei konstantem Budget
Zerlegung des Beitrags
Baseline (ohne Media) + inkrementeller Beitrag jedes Kanals = modellierter Gesamtumsatz.
Response Curve & Sättigung
Response Curve des Kanals (abnehmende Grenzerträge). Gefüllter Punkt = aktuelle Ausgaben, offener Kreis = optimierte Ausgaben.
Details pro Kanal
avg ROAS = Beitrag / Ausgaben · mROI = Umsatz aus dem nächsten € · Sättigung = % des erreichten Ceilings · Adstock = Carryover von einer Periode zur nächsten.
| Kanal | Ausgaben | Beitrag | avg ROAS | mROI | Sättigung | Adstock | Status |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Search | €1,20M | €5,23M | 4,36× | 2,29× | 45% | 10% | Optimal |
| Paid Social | €900k | €3,02M | 3,36× | 2,05× | 39% | 20% | Optimal |
| Affiliate | €500k | €1,82M | 3,64× | 1,38× | 58% | 10% | Gesättigt |
| Display / Programmatic | €400k | €975k | 2,44× | 1,69× | 31% | 25% | Gesättigt |
| Video / CTV | €400k | €1,01M | 2,52× | 2,33× | 23% | 40% | Optimal |
| E-Mail / CRM | €400k | €2,36M | 5,89× | 2,10× | 60% | 15% | Optimal |
| Linear TV | €300k | €389k | 1,30× | 1,67× | 8% | 65% | Gesättigt |
| OOH / DOOH | €300k | €505k | 1,68× | 1,68× | 23% | 50% | Gesättigt |
| Influence | €250k | €668k | 2,67× | 2,00× | 32% | 30% | Optimal |
| Radio / Audio | €200k | €405k | 2,03× | 1,92× | 21% | 40% | Gesättigt |
| Print / Presse | €150k | €185k | 1,23× | 1,01× | 25% | 35% | Gesättigt |
Reallokations-Optimizer
Bei konstantem Gesamtbudget die Reallokation, die den inkrementellen Umsatz maximiert, indem sie den mROI zwischen den Kanälen angleicht (gierige marginale Allokation).
| Kanal | Aktuell | Empfohlen | Δ |
|---|---|---|---|
| Search | €1,20M | €1,77M | +€570k |
| Paid Social | €900k | €1,24M | +€340k |
| E-Mail / CRM | €400k | €510k | +€110k |
| Display / Programmatic | €400k | €450k | +€50k |
| Affiliate | €500k | €450k | €-50k |
| Influence | €250k | €360k | +€110k |
| Video / CTV | €400k | €220k | €-180k |
| Linear TV | €300k | €0 | €-300k |
| OOH / DOOH | €300k | €0 | €-300k |
| Radio / Audio | €200k | €0 | €-200k |
| Print / Presse | €150k | €0 | €-150k |
Warnungen
Datenquellen
- •Analytic Partners ROI Genome 2024: ROI pro Kanal, abnehmende Grenzerträge und kanalübergreifende Sättigungskurven.
- •Nielsen Global Media Planning & ROI meta-analysis 2023-2024: durchschnittlicher ROI pro Kanal, Langzeiteffekte.
- •Meta & Google econometric MMM studies + Robyn (Open-Source-MMM): Hill-Form der Response Curves und Adstock-Carryover.
- •WARC Multiplier / Binet & Field, „The Anatomy of Effectiveness“ 2024: Balance zwischen Brand und Activation, S-förmige Kurven der Markenkanäle.
- •Ehrenberg-Bass Institute: Reach, Mental Availability und langfristige Markenwirkung.
- •IAB Europe AdEx 2024, WFA / Ebiquity cross-media benchmarks 2024: Referenz-Mediasplits nach Branche.
Modell: Beitrag = Vmax · Ausgaben^a / (Ausgaben^a + K^a), mit K als Halbsättigungspunkt und Vmax kalibriert auf einen Referenz-ROAS bei Halbsättigung. Didaktische Schätzungen, die Sie mit Ihren First-Party-Daten kalibrieren sollten.