Methodik · Workflow

Wie es funktioniert

Von Daten über Modellierung bis zu Aktivierung und Lernschleife — transparent, reproduzierbar, messbar. Bayesian Marketing Mix Modeling mit Google Meridian unter der Haube, Self-Serve-GUI darüber.

Setup in 5 Schritten — typisch 10 bis 15 Minuten

Vom Daten-Upload zur ersten Budget-Empfehlung

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    Daten-Upload

    Marketing-Spend, Conversions und Saisonalitätsdaten via CSV oder direkter GA4/BigQuery-Connection einspielen. Consent Mode v2 nativ unterstützt.

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    Kanal-Konfiguration

    Marketing-Kanäle definieren (Search, Social, Display, TV, Print, OOH), Adstock-Window und Saturation-Curve pro Kanal setzen. Wir bieten Branchen-Priors als Default.

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    Modell-Run mit Google Meridian

    Bayesian Inference via Google Meridian unter der Haube. Posterior-Sampling läuft auf Vertex AI in Zürich. Typische Laufzeit: 5 bis 15 Minuten.

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    Insights und Budget-Optimierung

    Response-Kurven, ROI pro Kanal, Adstock-Decay, Saturation-Punkt. What-If-Szenarien für Budget-Umverteilung mit Konfidenzintervallen.

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    Export und Aktivierung

    Budget-Empfehlungen als CSV exportieren oder direkt via API in DV360, CM360, Google Ads aktivieren. Wöchentliche Pacing-Updates auf Wunsch.

Unser 4-Phasen-Engagement

Für Teams, die einen vollständigen MMM-Pilot durchführen wollen

Phase 1

Readiness

Datengrundlage schaffen

Wir prüfen und optimieren Ihre Datenquellen für maximale Modellqualität.

Dauer

1-2 Wochen

Lieferungen

  • GA4 BigQuery Export
  • DV360/CM360 ETL
  • Promotions und Saisonalität
  • Consent Mode v2
  • Datenverträge
Phase 2

Modeling

Meridian-basierte Modelle

Entwicklung transparenter, überprüfbarer Modelle mit wissenschaftlich fundierten Methoden.

Dauer

2-3 Wochen

Lieferungen

  • Meridian-Notebooks
  • Adstock und Hill-Kurven
  • Priors und Kalibrierung
  • Experimente und Holdouts
  • Validierung
Phase 3

Optimize und Activate

Budgetoptimierung umsetzen

Szenario-basierte Optimierung mit direkter Aktivierung in Ihre Planungstools.

Dauer

Laufend

Lieferungen

  • Szenarien-Planung
  • Wöchentliches Pacing
  • Constraints und Guardrails
  • Export in Planer/APIs
  • Change-Logs und Governance
Phase 4

Learn

Kontinuierliche Verbesserung

Regelmässige Model-Updates und Learnings für bessere Performance über die Zeit.

Dauer

Monatlich

Lieferungen

  • Model Re-Fits
  • Performance Reviews
  • A/B Test Integration
  • Incrementality Tests
  • Strategie-Updates

Was Sie unter der Haube bekommen

Data Readiness

Saubere, konforme Datengrundlage als Erfolgsfaktor

  • GA4 BigQuery Export Optimierung
  • DV360/CM360 Datenintegration
  • Consent Mode v2 Implementierung
  • Promotions- und Saisonalitätsdaten
  • Klare Datenverträge und Governance

Modeling Excellence

Wissenschaftlich fundierte, transparente Modellierung

  • Google Meridian Framework
  • Adstock und Saturation Curves
  • Bayesian Prior Integration
  • Cross-Channel Attribution
  • Incrementality Measurement

Optimization und Activation

Direkter Impact durch automatisierte Umsetzung

  • Constraint-basierte Optimierung
  • Wöchentliche Budget-Updates
  • API Integration zu Planern
  • Automated Reporting
  • Performance Monitoring

Transparency und Control

Vollständige Kontrolle und Verständnis des Prozesses

  • Open-Source Notebooks
  • Code-Ownership Optionen
  • Detaillierte Diagnostics
  • Konfidenzintervalle
  • Audit-fähige Dokumentation

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