Was leistet ein Modelling?

Ein Modelling identifiziert und quantifiziert den Einfluss einzelner Marketingaktivitäten sowie des Wettbewerbs und externer Faktoren (z.B. saisonale Effekte) auf zentrale Erfolgsparameter der Marke. Meist ist dies der Abverkauf, es kommen aber auch KPIs wie der Traffic auf der Website, Anrufer im Callcenter, etc. in Frage.

Ein Modelling kann Fragen beantworten wie:

  • Wie hoch ist der ROI des eingesetzten Werbebudgets?
  • Wie hoch ist die Preiselastizität?
  • Welchen Beitrag hat Media geliefert? Wie hoch war der Einfluss von TV-Werbung?
  • Wie viel zusätzlichen Absatz hat eine Preis-Promotion gebracht?
  • Wie lange hält die Wirkung von Werbung an?
  • Wie hoch ist der Einfluss externer Faktoren, z.B. des Wetters?

Darüberhinaus kann ein Modelling für Prognosen und Simulationen genutzt werden.

Wie gehe ich vor?

Ein Modelling ist das Ergebnis einer multiplen Regressionsanalyse. Basis sind in der Regel Zeitreihendaten (meist aus den einschlägigen Handelspanels).

Jedes Modeling ist individuell:
Welche Faktoren im Einzelnen einbezogen werden, ergibt sich aus den spezifischen Gegebenheiten der Marke, aber auch aus Verfügbarkeit und Qualität der Daten.

Ein Modelling ist ein typisches Data-Mining-Projekt.
Aus einer Vielzahl von – meist unterschiedlich strukturierten – Datenbeständen wird ein Datensatz erzeugt. Meist umfasst dieser eine sehr große Zahl möglicher Einflussfaktoren.
Unerlässlich ist eine Prüfung des Datensatzes. Gegebenenfalls sind Korrekturen nötig, um eine ausreichende Datenqualität zu sichern.
Ein zentraler Teil der Arbeit besteht darin, die Daten und Ihre Relationen zu verstehen. Im Idealfall werden diese Erkenntnisse durch Hintergrundinformationen aus dem Marketing ergänzt. Ziel ist ein profundes Verständnis von Entwicklung und Zusammenspiel der erfassten Parameter der Marke und ihres Umfeldes.
Erst auf dieser Grundlage können aus der Menge an Daten die relevanten Einflussfaktoren isoliert werden.

Selbstverständlich muss das resultierende Modell statistische Gütekriterien erfüllen. Mindestens genauso wichtig sind jedoch Plausibilität, Nutzwert und Umsetzbarkeit der Ergebnisse.

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