Die ganze Wahrheit über Marketing Mix Modelle

von Iris Handlsberger

09. Mai 2025

Lesedauer: 2 Minuten

Management Summary

Marketing Mix Modeling (MMM) feiert ein Comeback – nicht nur wegen technischer Fortschritte, sondern vor allem, weil im Zeitalter des Datenschutzes der Nachweis von Werbewirkung anders erbracht werden muss. Der Schlüssel zum Erfolg liegt dabei nicht nur in der Modellierung, sondern in der intelligenten Verknüpfung von Media-Expertise mit Technologie-Know-how.

Attribution & MMM

Die Customer Journey ist komplex. Data-Driven Attribution gibt uns Antworten darauf, welche Kanäle auf unsere Ziele einzahlen - eine wichtige Basis für Budgetentscheidungen.

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Was bringt Marketing wirklich? Und wann ist Werbung nur noch teurer Lärm? Marketing Mix Modelle liefern Antworten – wenn man sie richtig aufsetzt. Wir erklären, worauf es ankommt.

Marketing Mix Modelle - die ganze Wahrheit

Marketing Mix Modeling (MMM) erlebt zurecht ein Revival. Datenschutz, Cookie- Einschränkungen und der steigende Effizienzdruck in Marketingabteilungen zwingen Unternehmen, Wirkzusammenhänge neu zu analysieren. MMMs messen die Wirkung von Werbeinvestitionen auf Umsatz, Conversions und andere KPIs – kanalübergreifend, datenschutzkonform und modellbasiert.

Doch wie so oft liegt die Wahrheit im Detail:

1. Ohne Baseline kein Verständnis

MMMs helfen, die Marketingwirksamkeit zu bestimmen. Dabei wird die Baseline berücksichtigt – der Umsatz, der auch ohne Marketingmaßnahmen erzielt würde. Denn Faktoren wie Markenbekanntheit, Word of Mouth und Saisonalität beeinflussen diese Baseline – also den natürlichen Umsatzfluss eines Unternehmens. MMMs ermöglichen es, den inkrementellen Effekt von Marketingmaßnahmen auf den Umsatz statistisch zu errechnen.

2. Effektivität ≠ Effizienz

Mehr Budget in einen Kanal = mehr Erfolg? Leider nein. MMMs zeigen, wann ein Kanal seinen Sättigungspunkt erreicht, ob Media-Mix-Inkonsistenzen Synergien verhindern oder ob User*innen durch zu hohe Frequenz in die Reaktanz rutschen. Entscheidend ist, zu erkennen, wo mehr Investment tatsächlich Mehrwert bringt – und wo nicht.

3. Keine Lösung von der Stange

Entgegen der Vorstellung vieler ist ein MMM kein Plug-and-Play-Tool.

Es braucht:

mindestens ein Jahr strukturierte Online- und Offline-Daten oder alternativ (sollte die Datenbasis geringer sein) Erfahrungswerte zur Kanaleffektivität, z.B. aus anderen Attributionsmethoden oder Experimenten
Data Ownership & Governance (In diesem Blogartikel findest du mehr Informationen zu Data Ownership.)
strategische Beratung zur Modell-Interpretation

Die Interpretation der Ergebnisse und die Ableitung von Handlungsempfehlungen sind entscheidend. Tools wie Google’s Meridian, Meta’s Robyn oder unsere eigene Lösung BREE (Budget Recommendation Engine) helfen – die richtige Herangehensweise und Verständnis vorausgesetzt.

Fazit: Zahlen sind nur der Anfang

Marketing Mix Modeling kann ein echter Gamechanger für deine Media-Budgetplanung sein – vorausgesetzt, man geht es ganzheitlich an. Es braucht mehr als nur smarte Modelle: Entscheidend ist ein interdisziplinäres Verständnis für die Zielsetzungen sowie die richtige Kombination aus tiefem Media-Know-how und fundierter Data-Science-Expertise. Um das volle Potenzial auszuschöpfen, ist es daher essenziell, auf starke Partner zu setzen, die sowohl strategisch als auch technisch unterstützen und mitdenken können.