Branchenlösung · Retail und E-Commerce
Marketing Mix Modeling für Retail und E-Commerce
Promotion-Effekte, Saisonalität, Retail Media und Creative-Sättigung — die klassische MMM-Disziplin. Mit Bayesian Attribution via Google Meridian und branchenspezifischen Priors aus über 50 Pilotprojekten.
Retail-spezifische MMM-Herausforderungen
Promotion-Kannibalisierung messen
Welche Promotion bringt echten Inkrementellen-Umsatz, welche kannibalisiert nur den Vollpreis-Verkauf? MMM trennt Promotion-Lift von organischer Nachfrage.
Saisonalität und Wetter-Effekte
Black Friday, Q4, Schulferien, Wettereinfluss bei Bekleidung. Bayesian-Modelle isolieren Marketing-Wirkung von externen Treibern.
Retail Media Attribution
Amazon Ads, Coop-Werbung, Migros-Co-op, Mediaplus. Wie attribuieren Sie ROI für Closed-Garden-Plattformen ohne Cookie-Tracking?
Creative-Sättigung erkennen
Wann ist eine Kreation ausgelutscht? MMM modelliert Wear-Out und Wear-In über Adstock-Kurven pro Creative-Bucket.
Was Sie konkret bekommen
- Promotion-Effekt isolieren von Baseline-Demand
- Saisonalitäts-Modellierung mit Branchen-Priors
- Retail Media Attribution ohne User-Tracking
- Creative-Sättigung über Adstock-Modellierung
- Budget-Allokation zwischen Brand- und Performance-Kampagnen
- Wöchentliche Pacing-Empfehlungen für Q4-Peak
Der Promotionskalender ist der stärkste Störfaktor
Im Handel läuft Werbung fast nie allein. Sie begleitet einen Rabatt, eine Aktionswoche, einen Katalog. Für ein Modell heisst das: Der Umsatzanstieg hat zwei mögliche Ursachen, die gleichzeitig auftreten. Wer den Preis nicht als eigene Grösse mitführt, schreibt die gesamte Wirkung der Werbung zu — und leitet daraus eine Budgeterhöhung ab, die in Wahrheit eine Rabattwirkung war.
Preis und Aktionszeiträume gehören deshalb als Kontrollgrössen in die Daten, nicht als Randnotiz. Das ist mehr Aufwand in der Vorbereitung und der Punkt, an dem sich entscheidet, ob das Ergebnis trägt. Dieselbe Logik gilt für Verfügbarkeit: Ein ausverkaufter Artikel senkt den Umsatz unabhängig von jeder Kampagne.
Der zweite Punkt ist der Kanal, den die Onlineauswertung nicht sieht: der stationäre Verkauf. Wenn ein erheblicher Teil des Umsatzes in der Filiale entsteht, misst eine rein digitale Auswertung einen Ausschnitt und hält ihn für das Ganze. Ein Modell auf Wochensummen kann beide Umsatzquellen als eine Zielgrösse führen — vorausgesetzt, sie liegen in derselben zeitlichen Auflösung vor.
Drittens die Sortimentsbreite. Ein Gesamtmodell über alle Kategorien beantwortet die Frage nach dem Gesamtbudget. Für die Frage, welche Kategorie welchen Kanal braucht, sind getrennte Modelle nötig — und dafür muss je Kategorie genug Volumen und genug Variation vorhanden sein.
Häufige Fragen
- Wie geht das Modell mit Rabattaktionen um?
- Preisniveau und Aktionszeiträume laufen als eigene Kontrollgrössen mit. Das Modell schätzt ihren Effekt getrennt von der Werbewirkung. Ohne diese Trennung ist jede Aussage über Kampagnen im Handel unbrauchbar, weil Werbung und Rabatt fast immer gemeinsam auftreten.
- Wir verkaufen online und stationär — lässt sich das zusammen rechnen?
- Ja, wenn beide Umsatzquellen in wöchentlicher Auflösung vorliegen. Das ist sogar der wesentliche Vorteil gegenüber einer rein digitalen Auswertung: Kanäle mit Wirkung auf den Ladenverkauf — Plakat, Radio, Prospekt — erscheinen sonst systematisch wirkungslos.
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4-6 Wochen Pilot mit Meridian-Modellierung und konkreten Aktivierungsempfehlungen — ab CHF 45'000.