Dokumentation Mix Modeler Handbuch zu Mix Modeler

Übersicht über Mix Modeler

Letzte Aktualisierung: 24. April 2025

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Harmonisierte Daten

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Mit Mix Modeler auf der Grundlage von Adobe Sensei können Marketing-Experten Kampagnen messen und die Planung ganzheitlich über alle Kanäle hinweg optimieren: Paid, Earned und Owned. Seine einheitliche Methodik misst schrittweise sowohl auf Marketing-Touchpoints als auch auf aggregierter Ebene und stellt dabei vollständig konsistente Ergebnisse sicher.

Mix Modeler bietet die inkrementelle Auswirkung aller Marketing-Aktivitäten auf Geschäfts- und Kampagnenergebnisse durch eine ganzheitliche (End-to-End) Messanwendung für Digital- und Offline-Marketing.

Mix Modeler bietet die folgenden Arten optimierter und umsetzbarer Einblicke auf strategischer und taktischer Ebene, sodass Sie Folgendes besser verstehen können:

Marketingausgaben und die daraus resultierende Leistung über verschiedene Kanäle hinweg und
Empfohlene Investitionsniveaus zur Erreichung zukünftiger Geschäftsziele.

Um diese Funktion zu erfüllen, kombiniert Mix Modeler Folgendes:

Daten von unten nach oben (Ereignisebene) und Daten von oben nach unten (Aggregatebene),
externe Marktfaktoren und interne Faktoren sowie
Methoden des prädiktiven und maschinellen Lernens.

Der bidirektionale KI/ML-Transfer vereinheitlicht Ergebnisse der Marketing-Mix-Modellierung (MMM) und der Multi-Touch-Attribution (MTA), um konsistente Ergebnisse für die Messung und Planung in einer Welt ohne Cookies zu gewährleisten.

Bidirektionales Transferlernen

Funktionen

Mix Modeler bietet die folgenden Funktionen:

Funktion

Beschreibung

Messen der inkrementellen Leistung

Machen Sie sich mit dem inkrementellen ROI und der Wirkung von Marketing im Rahmen von Geschäftszielen oder taktischen Kampagnenzielen vertraut.

Vereinheitlichung der Ergebnisse für MMM und MTA

Treffen Sie zuversichtlichere Entscheidungen durch die Vereinheitlichung von Marketing-Mix-Modellierungs- (MMM) und Multi-Touch-Attributionsmodellen (MTA) über Transferlernen.

Budgets optimal zuweisen

Identifizieren Sie eine optimale Budgetzuweisung basierend auf den Marketingausgaben und der Wirkung auf die Ziele.

Budgetszenarien erstellen und vergleichen

Entwickeln Sie mehrere Budgetpläne und vergleichen Sie deren Auswirkungen, um optimale Entscheidungen für Ihr Unternehmen zu treffen.

Marketing-Mix-Modellierung (MMM)

Die Marketing-Mix-Modellierung in Mix Modeler ist eine datenschutzfreundliche maschinelle Lernanalyse, mit der die inkrementelle Auswirkung verschiedener Marketing-Taktiken und Geschäftsfaktoren auf Konversionsmetriken gemessen wird. Es hilft Unternehmen und Marketern zu verstehen

die Wirksamkeit ihrer Marketingstrategien,
die Auswirkungen von Geschäftsfaktoren auf das Kundenverhalten und
was den ROI und die Konversionen bestimmt.

Diese umfassende Analyse ermöglicht es Unternehmen, Marketing-Budgets strategisch auf verschiedene Geschäftsbereiche, Regionen, Kanäle und Kampagnen zu verteilen und gleichzeitig prädiktive Einblicke in die geschäftlichen Auswirkungen zukünftiger Ereignisse zu gewähren.

Die Marketing-Mix-Modellierungsfunktionen von Mix Modeler sind grundlegend für die Lösung der folgenden Anwendungsfälle:

Berichterstattung für Führungskräfte: Ermöglichen Sie Führungskräften, die wahren inkrementellen Auswirkungen von Marketing zu verstehen, sowohl als Ganzes als auch nach Kanal, Region, SKU usw.
Strategische Planung: Informieren Sie sich über langfristige Marketing-Strategien und setzen Sie sich realistische Ziele und Benchmarks für zukünftige Kampagnen
Umfassende Messung: Ganzheitliche Analyse der Interaktion und des Beitrags verschiedener Marketing- und Geschäftsfaktoren zu Gesamtumsatz und Leistung
Szenarioanalyse: Ermöglicht es Unternehmen, verschiedene Marketing-Szenarien und -Strategien zu simulieren und deren Ergebnisse vorherzusagen

Multi-Touch-Attribution (MTA)

Die Multi-Touch-Attribution in Mix Modeler ist eine optionale maschinelle Lernanalyse, mit der Sie Credits Ereignissen zuordnen können, um Touchpoints auf Ereignisebene zuzuordnen, die zu Konversionsereignissen führen. Diese Attribution wird von Marketing-Fachleuten verwendet, um die Marketing-Auswirkungen jedes einzelnen Marketing-Touchpoints auf alle nachverfolgbaren Kunden-Journey zu quantifizieren. Diese Touchpoints für digitale Marketing-Kampagnen bestehen normalerweise aus Anzeigenklicks, E-Mail-Sendungen, E-Mail-Öffnungen und Klicks auf Paid Search. Die Multi-Touch-Attribution kann die meisten Offline-Touchpoints wie Print-Anzeigen, Reklametafeln oder TV-Werbespots und Geschäftsfaktoren nicht messen. Diese Touchpoints verfügen nur über Daten auf Zusammenfassungsebene, die nicht mit Kunden-Journey verknüpft werden können.

Die Multi-Touch-Attribution von Mix Modeler unterstützt zwei Kategorien von Scores:

Algorithmische Scores, einschließlich inkrementeller und beeinflusster Scores:
- Der beeinflusste Wert ist der Anteil der Konversion, für den jeder Marketing-Touchpoint verantwortlich ist.
- Der inkrementelle Score ist der Betrag der marginalen Auswirkungen, die direkt durch einen Marketing-Touchpoint verursacht werden. Dieser Score entfernt die Grundlinie (den Teil der Konversion, der ohne Marketing-Aktivitäten erzielt wurde) aus dem beeinflussten Score.
Regelbasierte Werte, einschließlich Erstkontakt, Letztkontakt, Linear, U-förmig und Zeitverfall.

Sie können die Multi-Touch-Attributionsfunktion von Mix Modeler in folgenden Anwendungsfällen verwenden:

Budgetzuweisung für Kampagnen: Informieren Sie über Budgetzuweisungsentscheidungen im gesamten Marketing-Kanal.
Kampagnenoptimierung: Verstehen Sie in jedem Kanal, welche Kampagnen, Kreativen und Keywords besser für welche SKUs oder Geos funktionieren. Auf diese Weise können Sie jeden Kanal betrachten, damit das Marketing-Team seine Taktiken optimieren kann.
Attribution auf Ereignisebene mit vollem Trichter: Machen Sie sich mit der Wirkung von Marketing auf die gesamte Kunden-Journey vertraut. Beispielsweise die kostenlose Kontoanmeldung für die gebührenpflichtige Konversion und darüber hinaus.
Partnerbewertungen: Bewertung der Effektivität von Agenturen und Partnern auf der Grundlage von Attributionsergebnissen.

Unter Modelleinblicke - Attribution erfahren Sie, wie Sie in Mix Modeler auf die Multi-Touch-Attributionseinblicke zugreifen können.

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