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Marketing ROIWissen Sie, welche Hälfte Ihres Marketing Budgets verschwendet ist?Lutz Möllmann, Analytics Partner
25.06.2019
Brand-/ Marketing Mix Modelling: Marketing ROI ist „Top-of-Agenda“
Die Gründe: Heavy Impact ▪ Messbarkeit ▪ Verfügbarkeit von Daten und Rechenkapazität
1 https://hbr.org/2016/09/building-an-insights-engine
² http://brandz.com/admin/uploads/files/Germany_Top_50_EN_DL.pdf
Durchschnittliche Verbesserung der
Marketing-Effektivität
20%-30%
Durchschnittlicher ROI im ersten
Jahr eines typischen Projekts
3x - 30xWarum Marketing ROI:
Messbarkeit!
Eine einheitliche Währung statt
GRPs, Likes, Fans etc
Insights 2020 Study:1
Overperformende Unternehmen sind
besser darin (67%), Daten aus
verschiedenen Quellen
zusammenzubringen
Typisches Investment in ROI-Modelling
<1%des Marketing-Budgets
Langfristigkeit der
Marke:
BrandZ:² Starke
Marken sind auch im
ROI Outperformer
6
Marketing Entscheider sind auf der Suche nach Leistungsnachweisen
Quelle: Kantar Getting Media Right 2018
Top Strategic Challenges Marketers Face
Measuring / proving ROI
Understanding omnichannel
(online & offline) behavior
Optimizing media investment
Developing custom content
Shrinking budgets
(advertising and / or research)
Advertising automation
(i.e programmatic advertising)
2
Analytischer Ansatz mit dem Ziel ‘kurzfristiger Abverkauf’ und ‘höhere
Nachfrage in der Zukunft’.
Zusätzlicher Markenabsatz
Zusatzabsatz spiegelt die kurzfristige
Reagibilität der Marke wider
(die Spitze des Eisbergs)
Basis Markenabsatz
Basis Markenabsatz spiegelt den
langfristigen Markenwert wider. Starke
Marken profitieren stärker von Marketing-
ausgaben, als schwächere Marken.
(unter der Oberfläche)
3
Kantars Marketing ROI unterstützt Marketing-Entscheider bei aktuellen
Herausforderungen
In einer Zeit geprägt von
Personalisierung, fragmentierter
Medienlandschaft und einer sich stetig
verändernden Handelslandschaft
suchen Marken nach den innovativsten
und effektivsten Wegen mit ihren
Kunden in Interaktion zu treten.
Ganzheitliche Perspektive – Traditionelle Marketing Mix Ansätze zeigen nur eine
Perspektive der Marketing Effizienz: ROIs basierend auf kurzfristigen Absätzen. Diese
Ansätze ignorieren regelmäßig die langfristigen, markenwertbildenden Effekte der
Marketing-Aktivitäten. Zur Definition einer Wachstumsstrateigie wird eine ganzheitliche
Perspektive benötigt, die sowohl kurzfristige, als auch langfristige Komponenten umfasst.
Multiple Choice – Durch die Fragmentierung von Kanälen, Zielgruppen und
Konsumanlässen ist es heute wichtiger den je, die richtige Botschaft an die richtigen
Adressaten zur richtigen Zeit zu senden. Hierzu ist es essentiell alle Touchpoints
innerhalb des Kaufentscheidungsprozess zu verstehen.
Geschwindigkeit – Marketing Entscheider benötigen Insights und Empfehlungen in
Echtzeit um den Impact ihrer Budgets fortlaufend zu optimieren
1+1=3 – Um in einer Omni-Channel Welt bestehen zu können, müssen Online- und
Offline-Touchpoints zusammengedacht werden. Die richtige Kanalwahl inkl.
Berücksichtigung von Synergien sind der Schlüssel zu einer optimalen Ausführung der
Marketingkampagnen.
5
6
Ein agiles Marketing Effectiveness Ökosystem ermöglicht eine umfassende Planung
von strategischen Entscheidung bis hin zur taktischen Ausführung
Durch die Integration aggregierter und
disaggregierter Informationen über alle
Marketingkanäle, wird beides ermöglicht:
strategische Planung und taktische
Ausführung.
• Audience
• Creative asset
• Future trends
• New products
• Pricing &
Incentives
• POS
• Dealer
partnerships
Mix
Optimierung
Kontinuierliche
Verbesserung
▪ Märkte
▪ Portfolio
▪ Media vs. andere
Budget
▪ Kanäle
▪ Kampagnen
▪ CRM
▪ Handelsmarketing
▪ Paid, Owned, Earned
▪ Brand Health
▪ Zielgruppen
▪ Websites
▪ Publishers
▪ Creative
▪ POS
▪ Future Trends
Strategisch
Taktisch
kurzfristige
Aktivierung
&
langfristiges
Marken-
Wachstum
4
Künstliche Intelligenz hilft uns robuste und prädiktive Modelle zu erstellen.
Smart Filtering(Beispiel Eis)
Dynamic Modelling (Beispiel TV Wear-Out)
Preis
Feiertage
Temperatur
TV-Werbung
Sampling
POS-Material
Consumer Promotions
Ferien
gewichtete Distribution
ökonomische Faktoren
Print-Werbung
Sonnenstunden
Out of home
Affiliate
Online Displays
SEM
Direktmarketing
…
Sonnenstunden
W1
W3
W5
W7
W9
W1
1
W1
3
W1
5
W1
7
W1
9
W2
1
W2
3
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5
W2
7
W2
9
W3
1
W3
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W3
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W4
1
W4
3
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5
W4
7
W4
9
W5
1
W5
3
W5
5
W5
7
Zusatzabsatz durch TV-Werbung
5
■ akkuratere Modelle, da tatsächliche
Zusammenhänge flexibler und damit
besser vom Modell erkannt und gelernt
werden
■ keine Datenbrüche bei
Modellupdates, da das Modell inkl.
Learnings aus Vorwellen fortläuft
■Robuste Modelle durch die
Fokussierung der Inputs auf die
entscheidenden Faktoren
■Effiziente Abläufe auf Basis eines
reduzierten Datensets
Künstliche Intelligenz hilft uns robuste und prädiktive Modelle zu erstellen.
Smart Filtering Dynamic Modelling
6
MMMs legen den Absatzbeitrag einzelner Touchpoints offen, wobei
Investments nicht ausschließlich Wirksamkeit in der Airing-Woche entfalten.
0
500
1000
1500
2000
2500
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Seasonality
Pricing
Sales activities
Launching
Promotion
Activation
Brand Media
Masterbrand Media
Sales
0
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2000
3000
4000
5000
6000Media investments ($ M)
2013 2014 2015 2016 2017
Fallstudie: Beauty products - Lateinamerika 7
Fallstudie: Körperpflege Produkte
für Frauen / LATAM
0
1
2
3
4
5
6
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0
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40
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69
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85
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105
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245
249
253
257
Mark
eting-S
pends
[norm
iert
]
Um
satz
[norm
iert
]
Zeitperiode
Invest in Above-the-Line-Marketing Invest in Below-the-Line-Marketing Preisnachlässe Sales
Fallbeispiel Beauty: traditionelles Marketing Mix Modell
Hilft viel Promotion auch viel?
TOT: Totales Abverkaufsvolumen
ATL: Invest in Above-the-Line-Marketing
BTL: Invest in Below-the-Line-Marketing
PROMO: Invest in Promotion-Maßnahmen
9
Fallbeispiel Beauty: traditionelles Marketing Mix Modell
erster Strategiewechsel: Veränderung des Marketing Mix zugunsten von Promotions…
0%
10%
20%
30%
40%
50%
60%
70%
80%
90%
100%
1 5 9
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237
241
245
249
253
257
Ante
il am
Mark
eting M
ix [
%]
Zeitperiode
Anteil von Above und Below-the-Line am Marketing Mix Anteil von Preisnachlässen am Marketing Mix
Promo Investition
Ø 10%
Promo Investition
Ø 70%
Strategie-
wechsel 1
10
Fallbeispiel Beauty: traditionelles Marketing Mix Modell
Das Problem: trotz vieler Promotion-Peaks verringerte sich das absolute Absatzvolumen
Rückgang des Sales-
Volumens …trotz vieler
Promo Peaks
0
5
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15
20
25
0
10
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70
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13
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245
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253
257
Mark
eting S
pends [
norm
iert
]
Um
satz
[norm
iert
]
Zeitperiode
Preisnachlässe Sales
Strategie-
wechsel 1
11
Was wurde übersehen?
Warum investieren Unternehmen überhaupt in Marken?
BrandZ™ Strong Brands Portfolio vs. S&P 500 vs. MSCI Index
BrandZ™ Strong Brands Portfolio vs. S&P 500 vs. MSCI World Index
(2006 - 2017 – April each year)
Top 3 Most Valuable Global Brands$ = Brand Value US $ MIL. % = Brand Value Change 2019 vs. 2018
1 Retail $ 315.063 +52%
2 Technology $ 309.527 +3%
3 Technology $ 309.000 +2%
BrandZ Top 10 Powerful Brands
317 %
BrandZ Strong Brands Portfolio
196 %
S&P 500
128 %MSCI World Index
128 %
2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019
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Zerlegung von Sales in kurz- und langfristig beeinflusste Komponenten
Mittel- und langfristige Brand Stock Effekte zeigen die in Wahrheit geringere inkrementelle Wirkung
von Promotions
Stabile langfristige
Baseline ≈ 35Rückgang auf
< 20 und weiterhin rückläufig
innerhalb von 2 Jahren
0
10
20
30
40
50
60
70
1 5 9
13
17
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65
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253
257
Um
satz
/-B
eiträ
ge [
norm
iert
]
Zeitperiode
Stock Saison Invest in Above-the-Line-Marketing Invest in Above-the-Line-Marketing Preisnachlässe SalesInvest in Below-the-Line-Marketing
Strategie-
wechsel 1
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Brand Stock kann wieder aufgebaut werden – aber nur langsam und mit
großen Investitionen
0
5
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Um
satz
beitra
g d
urc
h S
pendin
gs [
norm
iert
]
Um
satz
beitra
g d
urc
h S
tock [norm
iert
]
Zeitperiode
Smooth ATL Smooth BTL Smooth PROMO Stock
Strategie-
wechsel 1
Strategie-
wechsel 2
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Durch die zusätzliche Modellierung langfristiger Effekte ist unser Ansatz in der
Lage, die in den Basisabsätzen enthaltenen Komponenten offenzulegen.
Stable long term
base line≈ 35
0
10
20
30
40
50
60
70
1 4 7
10
13
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19
22
25
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31
34
37
40
43
46
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52
55
58
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64
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88
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97
100
103
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109
112
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118
121
124
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130
133
136
139
142
145
148
151
154
Stock Season ATL BTL PROMO
Time period
Revenue/c
ontr
ibutions [
sta
ndard
ised
]
kurzfristige TV-Effekte
langfristige TV-Effekte
(via brand-equity)
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Fallbeispiel: Fußball-Werbung vor der WM
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Fallbeispiel: Fußball-Werbung vor der WM
• Unser Kunde hatte eine langfristige
Partnerschaft mit einem bekannten
Fußballer.
• Die Kampagne hatte sehr guten
Verkaufserfolg.
• Rund ein Jahr vor der WM stieg der
Werbedruck von „Fußball-Werbung“
• Unser Modell zeigte bereits da einen
deutlich abnehmenden Werbeeffekt.
• Wir konnten den Kunden überzeugen,
den letzten Flight nicht mehr zu senden.
• Einsparung des Kunden: 6 Mio. €
• Investition in das Modell: 30 K€
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Fallbeispiel: Optimierung der Werbung für Kräuterbutter nach Medien
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Fallbeispiel: Optimierung der Werbung für Kräuterbutter nach Medien
0
100
200
300
400
500
600
Vor Optimierung Nach Optimierung
Kurzfristiger Verkaufseffekt nach Medien
TV Print Radio
We
rbe
indu
zie
rte
Me
hru
msä
tze
[in
TE
uro
] je
1. M
ioS
pen
din
gs
+25%
+5%
+50%
• Unser Kunde bat uns, seine
Werbeausgaben nach Medien zu
untersuchen.
• Die Ergebnisse waren dabei ebenso
überraschend wie einleuchtend und
effizient.
• Weniger die Spending-Pattern oder der
Media-Mix waren entscheidend, sondern
plausible, reale Rahmenbedingungen, wie
Wetter, Jahreszeit und Wochentag der
Werbung.
• Effizienzsteigerung: >30%
• Investition in das Modell: 20 K€
19
www.kantardeutschland.de/analytics-practice
20
Erst konsumentenzentrierte Analytics
ermöglichen kundenzentrierte Entscheidungen
und nachhaltiges Wachstum
Vielen Dank kommen Sie bei Fragen
gerne auf mich zu!
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