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Ökonometrisches Modelling

Für das Marketing und dessen Steuerung sind Daten entscheidend. Über ökonometrische Modelle lassen sich datenbasiert nicht nur die wichtigsten Treiber für die Absatzentwicklung ermitteln – auch die Auswirkungen zukünftiger Marketing-Maßnahmen lassen sich simulieren und prognostizieren. Welchen Effekt hat eine Preiserhöhung auf den Absatz? Welche Auswirkungen hat eine Veränderung des Media-Mixes oder der Mediastrategie? Mit Hilfe ökonometrischer Modelle können optimale Media-Mixes und -strategien bei gegebenem Budget entwickelt oder im Umkehrschluss das notwendige Budget zum Erreichen bestimmter Absatzziele ermittelt werden.

Durch die Nutzung verschiedener statischer Verfahren – in den meisten Fällen die multiple Regression – können innerhalb der Modelle mehr als nur eine unabhängige Variable berücksichtigt werden. So können Wirkungszusammenhänge dargestellt und quantifiziert sowie die Ausprägung der abhängigen Variable – in der Regel der Absatz – vorhergesagt werden. Kurz: Ökonometrisches Modelling misst den exakten Beitrag von Online- und Offline-Kommunikations- und Markeninvestments und beziffert deren ROI.

Mit Modelling zur prospektiven Simulation! Ganzheitlich & datenbasiert.

Faktorensammlung: je vollständiger, desto präziser!

Ausgangspunkt aller ökonometrischen Modelle ist die Marken-Saleskurve der vergangenen Jahre, denn der Absatz ist in der Regel die abhängige Variable, die es zu erklären gilt. Ebenso können auch Traffic oder Leads als vom Marketing steuerbare KPIs modelliert werden. Awareness, Consideration oder Image-Items lassen sich ebenfalls abbilden – allerdings nicht alle hier genannten KPIs innerhalb eines Modells.

Wichtig ist die Sammlung möglichst aller Longterm-Daten aus der Off- und aus der Online-Welt, die die abhängige Variable kausal erklären. Hierzu gehören beispielsweise:

    <li>Marketing- und Mediaspends des Kunden und des Wettbewerbs</li><li>Pricing-Daten – eigene und die des Wettbewerbs</li><li>Webshop-Traffic</li><li>Wetter &amp; saisonale Gegebenheiten</li><li>Kundenzufriedenheit</li><li>Spendings für Abverkaufsaktionen wie z.B. Zweitplatzierungen</li><li>Produkt-Launches</li>


Aufsetzen eines Modells

Zunächst wird aus den Longterm-Daten über verschiedene Kombinationen eine mathematische Funktion gebildet, die die retrospektive Sales-Kurve Woche für Woche erklärt. Hier werden also alle Faktoren berücksichtigt, die eine Steigerung oder Senkung der Sales verursachen. Das Modell ist „gefunden“, nachdem mit Hilfe von Software-Tools alle Kombinations-Möglichkeiten mit unterschiedlicher Gewichtung der einflussnehmenden Parameter durchgerechnet wurden und die „Formel“ ermittelt wurde, die die Sales in der Vergangenheit am besten erklärt bzw. der tatsächlichen Sales-Kurve am nächsten kommt.

Erkenntnisse aus Daten gewinnen

Das Konsumentenverhalten in der Off- und Online-Welt wird durch viele – überwiegend steuerbare – Faktoren beeinflusst. Insbesondere Nutzeraktionen in der digitalen Welt, beispielsweise der Kauf in einem Online-Shop, werden in der Regel nicht ausschließlich durch digitale Maßnahmen beeinflusst, sondern auch durch Einflüsse aus der analogen Welt wie z.B. TV-Spots, Radio-, Print- und OoH-Werbung, Preis- und Promotion-Aktionen, Mailings, saisonale Effekte und schließlich auch die Aktivitäten des Wettbewerbs. Nur ein ganzheitlicher Blick liefert tiefgehende Insights, auf deren Basis sich fundierte Marketing- und Mediaentscheidungen treffen lassen.

Mit Modelling zum Markenerfolg!
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