2026 CPG-Marketingformel Nr. 3: Aufbau einer kontinuierlichen Inkrementalität

Die CPG-Marketinglandschaft ist nach traditionellen Maßstäben nicht mehr zu fassen.

Diese Marken kümmern sich jetzt um Retail Media auf über 8 Plattformen, Suchmaschinen auf über 4 Engines, soziale Netzwerke auf über 6 Netzwerken sowie CTV, Audio und neue KI-Shopping-Assistenten. Jeder Kanal zeigt unterschiedliche Erfolge. Die Leute wechseln während des Kaufs zwischen Amazon, Walmart, Instacart und Direktverkaufsseiten hin und her.

Und jetzt mischen KI-Assistenten wie ChatGPT Shopping und Googles KI-Übersichten zwischen Marken und Käufern mit, und zwar auf eine Art und Weise, die Attributionsmodelle nie erwartet hätten.

Laut einer Studie des Path to Purchase Institute sagen 56 % der US-amerikanischen Konsumgüterhersteller, dass die Leistungsmessung der wichtigste Faktor bei der Budgetverteilung für Einzelhandelsmedien ist. Aber hier gibt's ein Problem: Die Aktualität der Daten ist immer noch eine Herausforderung, weil nur etwa 23 % der Einzelhändler Daten in Echtzeit teilen, 56 % die Ergebnisse sofort nach Ende der Kampagne liefern und 21 % sogar noch länger brauchen.

In der Zwischenzeit versuchen Marken, ihre Kanäle zu koordinieren, aber sie haben Probleme mit unpassenden Metriken und Messmethoden, die für so eine Komplexität nicht gemacht sind.

Das ist die Herausforderung der Inkrementalität: herauszufinden, welche Ausgaben neue Umsätze bringen, Antworten während laufender Kampagnen zu bekommen und Kausalitäten über fragmentierte Customer Journeys hinweg zu ermitteln. Aber es gibt noch eine weitere Ebene: Konsumgüterhersteller schauen zunehmend über den Erstkauf hinaus auf den langfristigen Wert, der mit der Kundenbindung verbunden ist. Sie interessieren sich weniger für neue Umsätze als vielmehr für den Gesamtmarktanteil und nachhaltige Kundenbeziehungen, die eine echte Inkrementalität messen sollte.

Traditionelle Ansätze können das Problem nicht lösen. Was wir brauchen, ist eine Infrastruktur für ständige Inkrementalität, die die Ausgaben kontinuierlich steuert, wenn die Komplexität zunimmt.

Was ist „Inkrementalitätsinfrastruktur“?

Infrastruktur ist ein vager Begriff, aber er passt hier. Die meisten Marken denken, dass Inkrementalität eine Frage der Messung ist, obwohl es eigentlich um die Systeme geht.

Einen Geotest zu machen oder sich die von der Plattform gemeldeten Steigerungen anzuschauen, ist keine Infrastruktur. Das ist nur eine Taktik. Für eine dauerhafte Inkrementalität müssen vier grundlegende Elemente zusammenwirken:

1. Datenvereinheitlichung. Integrierte Systeme, die die Leistung von Retail Media, Suchdaten, Social-Media-Ergebnisse, Signale auf SKU-Ebene, digitale Regalintelligenz und den Wettbewerbskontext in einem einzigen kausalen Messrahmen zusammenführen. Keine Dashboards. Keine manuellen Exporte. Automatisierte Pipelines, die eine kanalübergreifende Lift-Analyse auf Produkt-, Einzelhändler-, Kanal- und Platzierungsebene ermöglichen.
2. Organisatorische Fähigkeiten. Prozesse und Regeln, um regelmäßig Tests zu machen, die Ergebnisse während der Kampagne zu checken und wöchentlich statt nur vierteljährlich zu reagieren. Eine gute Zusammenarbeit zwischen Marketing, Finanzen und Analytik, wo alle nach denselben Regeln arbeiten und im gleichen Tempo vorankommen.
3. Know-how und Methodik. Wir wissen, wie man gute Tests macht, die genau das bieten, was der Handel braucht, und wie man den Einfluss der Medien von anderen Sachen (wie Preise, Lagerbestände oder Veränderungen bei der Konkurrenz) trennt. Außerdem können wir Zusammenhänge in der komplizierten Customer Journey erkennen. Wir wissen, wann Geo-Holdouts funktionieren, wann sie nicht klappen und was man stattdessen machen kann.
4. Unterstützung durch die Geschäftsleitung und Investitionen. Langfristiges Engagement und Ressourcen, um eine Infrastruktur aufzubauen, die sich mit der Zeit auszahlt, statt nur einmalige Pilotprojekte zu finanzieren. Eine Partnerschaft zwischen CMO und CFO, die Messungen als Wettbewerbsvorteil sieht und nicht als Verwaltungsaufwand.

Ohne alle vier bleibt die Inkrementalität nur Theorie. Mit ihnen wird sie echt umsetzbar.

Warum Inkrementalität bei Handelsmedien echt anders ist 

Inkrementalität ist nichts Neues. MMM funktioniert fürs Fernsehen. Geo-Tests funktionieren für regionale Marken. Aber Commerce Media macht da eine Ausnahme. Commerce Media ist nicht einfach nur ein weiterer digitaler Kanal. Hier treffen sich Handel und Medien, was bedeutet, dass die Leistung von Faktoren abhängt, die bei traditionellen Methoden zur Medienmessung nicht berücksichtigt werden.

Denk mal über Amazon Sponsored Products nach. Bei den üblichen Inkrementalitätstests werden Anzeigen gegen Holdouts verglichen. Dabei werden aber diese Faktoren nicht berücksichtigt: War das Produkt ausverkauft? Hat ein Konkurrent den Preis gesenkt? Haben sich die Bewertungsergebnisse geändert? Hat der Händler eine Werbeaktion gemacht?

Jeder dieser nicht medienbezogenen Faktoren könnte den Umsatz unabhängig von Werbung beeinflussen. Traditionelle Methoden messen die Korrelation. Kommerzielle Medien brauchen Kausalität.

Was Commerce Media braucht: Entscheidungen werden auf der Ebene von Produkt × Einzelhändler × Kanal × Zielgruppe × Platzierung getroffen. Du musst wissen, ob eine Erhöhung der Ausgaben für bestimmte SKUs zu einem Umsatzanstieg führt, nachdem du die Auswirkungen des Prime Day, die Preise der Mitbewerber und saisonale Muster herausgerechnet hast.

Das braucht einheitliche Systeme zur Ursachenmessung, wo Einzelhandelsmedien, Suchmaschinen, soziale Medien, Marktplatzdaten auf SKU-Ebene, digitale Regalsignale und Wettbewerbsinformationen in einem einzigen Rahmen zusammenlaufen.

Und es braucht ständige Messungen. Wenn sich die Preise jede Woche ändern, der Lagerbestand täglich schwankt und die Konkurrenz ständig aktiv ist, kommen vierteljährliche Tests einfach zu spät.

Die Lücke in der Infrastruktur für Inkrementalität

Die meisten CPG-Marken haben mit komplexen Vertriebskanälen zu tun, aber es fehlt ihnen die Infrastruktur, um das, was wirklich wichtig ist, so schnell zu messen, wie es die Entscheidungen erfordern.

Wenn die Finanzabteilung fragt, welche Ausgaben wirklich zusätzlich sind, zeigt das Marketing den von der Plattform gemeldeten ROAS statt den Lift. Wenn sich während einer Kampagne Chancen ergeben, wird die Umverteilung bis zur vierteljährlichen Planung verschoben. Wenn neue Kanäle gestartet werden, fangen die Messrahmen von vorne an, anstatt sich nahtlos zu integrieren.

Warum man jetzt eine neue Infrastruktur braucht, um immer verfügbar zu sein

Traditionelle Messmethoden gehen von einer Stabilität aus, die die Märkte nicht mehr bieten.

Aber diese Stabilität ist weg.

Der Druck ist nicht nur philosophischer Natur. Laut der Prognose von eMarketer zu den Werbeausgaben der US-amerikanischen Konsumgüterindustrie bis 2025 verlangsamt sich das Wachstum der Werbeausgaben für Konsumgüter auf 4,6 % und liegt damit zum ersten Mal seit drei Jahren unter dem nationalen Durchschnitt. Die Finanzwelt will Beweise dafür, dass jeder Dollar zu zusätzlichen Ergebnissen führt und nicht nur mit Aktivitäten zusammenhängt.

In der Zwischenzeit werden die technischen Schulden immer größer. Laut Branchenstudien sind 75 % der Probleme mit Marketing-Technologie eher auf Datenprobleme (einschließlich Integration) zurückzuführen als auf die Tools selbst.

Die Unternehmen, die die Inkrementalität während der Laufzeit messen und entsprechend optimieren können, werden Marktanteile von Konkurrenten gewinnen, die noch mit vierteljährlichen Überprüfungszyklen arbeiten. Diejenigen, die an alten Ansätzen festhalten, werden ihre Budgets eher mit Hoffnung als mit Beweisen verteidigen.

Bewertungsrahmen: Lücken in der Messung erkennen

Bevor du neue Infrastruktur aufbaust, schau dir an, wie es gerade mit den Messmöglichkeiten aussieht.

Mal ehrlich: Woher weißt du eigentlich, was wirklich funktioniert?

1. Wir schauen, was die Plattformen sagen, und hoffen, dass es stimmt.
2. Wir machen Tests ... wenn wir daran denken, und schauen uns die Ergebnisse irgendwann mal an.
3. Wir haben Inkrementalitäts-Frameworks, die für einige Kanäle funktionieren.
4. Wir messen den Auftrieb ständig und optimieren ihn während des Flugs auf allen Plattformen.

Jetzt mal konkret werden. Nutzt diese 15 Fragen, um herauszufinden, welche Lücken die strategische Entscheidungsfindung heute wirklich einschränken. Eine ehrliche Einschätzung zeigt Prioritäten schneller auf als eine Wunschplanung.

Plattformübergreifende Rentabilitätsmessung:

• Kannst du die Kosten pro zusätzlichem Verkauf bei Amazon, Walmart, Instacart, Target und anderen großen Einzelhandelspartnern mit einer einheitlichen Methode vergleichen?
• Oder meldet jede Plattform den Erfolg anders, ohne dass es eine einheitliche Sichtweise gibt?
• Kannst du die Frage „Welcher Einzelhandelspartner bringt die höchste echte Rentabilität?“ mit Daten statt mit Vermutungen beantworten?

Inkrementalität versus Attribution:

• Messst du die echte Inkrementalität (neue Verkäufe, die sonst nicht passiert wären)?
• Oder nimmst du einfach die Ergebnisse der Plattform hin, die sich für alles die Lorbeeren einheimst?
• Kannst du zwischen den normalen Verkäufen (die sowieso passieren) und echt neuer Nachfrage unterscheiden?
• Wenn die Finanzabteilung fragt, ob die Ausgaben den Anstieg verursacht haben, hast du dann Daten zum Anstieg oder nur zur Korrelation?

Aktualität der Daten für die Optimierung während des Flugs:

• Wie lange dauert es, bis man nach dem Start von Kampagnen Leistungsdaten bekommt?
• Kannst du schon in der ersten Woche anhand der echten Ergebnisse optimieren?
• Oder wartest du, bis die Kampagnen vorbei sind, um zu sehen, was geklappt hat?
• Hast du Dashboards, die Maßnahmen ermöglichen, oder monatliche Berichte, die zu spät kommen?

Integration von Daten über verschiedene Kanäle hinweg:

• Werden Retail-Media-Daten mit Such- und Social-Media-Daten kombiniert, um einen kanalübergreifenden Vergleich zu ermöglichen?
• Kannst du erkennen, wann bezahlte Social-Media-Werbung zu Conversions im Einzelhandel führt oder wann Suchbegriffe das Verhalten auf Amazon beeinflussen?
• Oder arbeitet jeder Kanal einfach so vor sich hin, ohne zu wissen, wie sie sich gegenseitig beeinflussen?

Isolierung von Nicht-Medienfaktoren:

• Kannst du den Einfluss der Medien von anderen Faktoren wie Preisänderungen, Bestandsveränderungen, Maßnahmen der Konkurrenz und Bewertungsgeschwindigkeit trennen?
• Oder messen deine Inkrementalitätstests die Gesamtumsatzveränderungen, ohne zu unterscheiden, was sie tatsächlich verursacht hat?
• Wenn ein Test einen Anstieg zeigt, kannst du das dann sicher den Medien zuschreiben und nicht irgendwelchen Störfaktoren?

Neue Messung von Kontaktpunkten:

• Wenn neue KI-Shopping-Assistenten wie ChatGPT Shopping oder Googles KI-Übersichten die Kaufentscheidungen beeinflussen, können deine Messsysteme diesen Einfluss dann erkennen und messen?
• Oder sind diese Berührungspunkte in deiner aktuellen Attribution komplett unsichtbar?
• Wie willst du die Effektivität messen, wenn immer mehr Handel auf KI-gestützte Interaktionen umgestellt wird?

Wie schnell kann man das Budget umverteilen?

• Kannst du Budgets wöchentlich nach den Leistungsdaten neu verteilen?
• Oder blockieren Genehmigungsprozesse die Ausgaben für ganze Quartale, obwohl man mitten in der Kampagne schon bessere Chancen sieht?
• Wenn Tests zeigen, welche Ansätze gut funktionieren, wie schnell kannst du dann skalieren: innerhalb von Tagen oder Monaten?

Kernkompetenzen, die eine kontinuierliche Messung der Inkrementalität ermöglichen

Die folgenden Funktionen sind die Infrastruktur, die man für die Komplexität moderner Messungen braucht. Das sind keine Wunschvorstellungen von Best Practices. Es sind operative Anforderungen, um mehr als 15 Plattformen, KI-gestützte Touchpoints und die Finanzkontrolle gleichzeitig zu verwalten.

Einheitliche Dateninfrastruktur für Retail Media, Suche und soziale Medien

Zersplitterte Daten machen es schwer, verschiedene Kanäle zu vergleichen, was für strategische Entscheidungen echt wichtig ist.

Um das hinzukriegen, musst du die Leistungsdaten von allen wichtigen Kanälen in einem zentralen Speicher zusammenführen: Einzelhandelsmediennetzwerke, Suchmaschinen, soziale Plattformen, CTV und neue KI-Touchpoints. Aber du musst auch Signale außerhalb der Medien einbeziehen: Marktplatzdaten auf SKU-Ebene, Infos zu digitalen Regalen (Preise, Bewertungen, Verfügbarkeit), Wettbewerbsumfeld und spezifische Werbekalender von Einzelhändlern.

Hier geht's nicht um schicke Dashboards. Es geht darum, ein einziges kausales Messsystem zu entwickeln, mit dem man Amazon und Target nach Normalisierung der Prime Day-Effekte vergleichen, die soziale Effizienz anhand der Suchanfragen messen und dabei saisonale Muster berücksichtigen sowie Handelssignale mit Mediensignalen verknüpfen kann, damit Inkrementaltests den tatsächlichen Anstieg isolieren können.

API-Integrationen machen manuelle Exporte überflüssig. Automatisierte ETL-Prozesse bringen uneinheitliche Datenformate in Ordnung. Die Infrastruktur verbindet Commerce-Signale mit Mediensignalen, sodass Inkrementalitätstests nicht nur Korrelationen, sondern auch Kausalitäten nachweisen können.

Zu den Fortschrittsindikatoren gehören kürzere Entscheidungsfristen von vierteljährlich auf wöchentlich, die Verlagerung des Fokus der Analysten von der Datenzusammenführung zur strategischen Analyse und die Genehmigung von Budgetumschichtungen durch die Finanzabteilung auf Basis von kanalübergreifenden Lift-Daten, anstatt jede einzelne Position zu hinterfragen.

Dafür braucht man eine dauerhafte IT-Partnerschaft und regelmäßige Wartung.

Kontinuierliche Inkrementaltests, die eine Optimierung während des Betriebs ermöglichen

Um das hinzukriegen, muss man ständig kleine Experimente machen, die schnell genug Ergebnisse liefern, um die aktuellen Ausgaben zu optimieren, und nicht nur die Pläne für das nächste Quartal beeinflussen.

Dazu gehört, dass man Test-Kontroll-Rahmenbedingungen aufstellt, die auf verschiedenen Plattformen funktionieren (geografisch basierte Holdouts für Retail Media, Zielgruppenteilung für Social Media, Experimente auf Keyword-Ebene für die Suche), Hypothesen mit klaren Erfolgskriterien vorab registriert und die Analyse automatisiert, damit die Lift-Werte innerhalb weniger Tage sichtbar werden.

Wichtig ist, dass bei Tests die Medienauswirkungen von anderen Faktoren getrennt werden müssen. Das heißt, man muss Preisänderungen, Lagerbestände, Bewertungsergebnisse und Wettbewerbsmaßnahmen in Test- und Kontrollgruppen verfolgen, um sicherzustellen, dass der beobachtete Anstieg auf die Medien zurückzuführen ist.

Das Ziel ist, dass sich die Organisation daran gewöhnt, Sachen während der Kampagne zu optimieren: Wenn Tests zeigen, dass bestimmte Einzelhandelspartner mehr Umsatz bringen, werden die Budgets mitten in der Kampagne angepasst. Wenn bestimmte kreative Varianten besser funktionieren, werden die erfolgreichen Ansätze sofort ausgeweitet.

Das braucht auch organisatorische Änderungen. Wer kann Budgets mitten in einer Kampagne umverteilen? Wie hoch muss die Zustimmung sein? Wie stimmen sich Marketing und Finanzen bei wöchentlichen Optimierungsentscheidungen ab?

Zu den Fortschrittsindikatoren gehören die gleichzeitige Durchführung von 3 bis 5 Inkrementalitätstests über verschiedene Kanäle hinweg, die Verfügbarkeit von Lift-Messungen innerhalb von 7 Tagen nach Teststart, die wöchentliche Durchführung von Optimierungen während der Kampagne und funktionsübergreifende Teams, die auf der Grundlage gemeinsamer Definitionen für gültige Inkrementalitätsnachweise arbeiten.

Cross-Channel-Lernsysteme, die Erkenntnisse vervielfachen

Wenn Kanäle isoliert voneinander arbeiten, bleiben erfolgreiche Ansätze isoliert.

Um das hinzukriegen, braucht man Feedback-Schleifen, wo Infos aus einem Kanal die anderen verbessern: Wie die Leute auf bezahlte Social-Media-Werbung reagieren, hilft beim Targeting in Retail Media, die Effizienz von Keywords in der Suche beeinflusst die Struktur von Retail-Media-Kampagnen, und Conversion-Muster in Retail Media zeigen, wie man Social-Media-Inhalte besser gestalten kann.

Vernetzte Messinfrastrukturen machen Muster über verschiedene Kanäle hinweg sichtbar. Vordefinierte Regeln machen das Lernen einfacher: Wenn Tests zeigen, dass bestimmte Zielgruppen in sozialen Medien besonders gut reagieren, werden die Kampagnen in den Einzelhandelsmedien darauf ausgerichtet. Wenn die Preisanalyse zeigt, dass Produkte unter Wettbewerbsdruck stehen, werden diese Artikel bei der Aktualisierung der Werbemittel bevorzugt behandelt.

Dafür müssen wir von statischen Messrahmen zu anpassungsfähigen Systemen übergehen. Leg vorher fest, welche Erkenntnisse welche Aktionen auslösen: Leistungsschwellen für die Zielgruppe, die ein breiteres Targeting aktivieren, Anzeichen für kreative Ermüdung, die eine Aktualisierung der Assets auslösen, Veränderungen im Wettbewerbsumfeld, die zu einer Anpassung der Gebotsstrategien führen.

Eine fortschrittliche Infrastruktur geht über reaktive Optimierung hinaus und bietet auch Vorhersagemöglichkeiten. Mit zuverlässigen Daten zur Inkrementalität kannst du die Ergebnisse für das nächste Quartal anhand der geplanten Ausgaben prognostizieren, den marginalen ROI bei verschiedenen Investitionsniveaus modellieren, die sinkenden Erträge für jeden Kanal bestimmen und optimale Kanalmixe empfehlen, bevor du Budgets festlegst.

Zu den Fortschrittsindikatoren gehören Entscheidungen zur kanalübergreifenden Optimierung, die wöchentlich statt vierteljährlich getroffen werden, Erkenntnisse aus einem Kanal, die die Leistung eines anderen Kanals innerhalb weniger Tage verbessern, und die Möglichkeit, mit Zuversicht zu modellieren: „Wenn wir Walmart 100.000 Dollar hinzufügen, wie hoch ist dann der erwartete zusätzliche Anstieg?“

Los geht's: Rahmenbedingungen in die Tat umsetzen

Der Aufbau einer Messinfrastruktur braucht systematische Anstrengungen in mehreren Bereichen. Auch wenn jede Organisation ihren eigenen Weg geht, gelten die folgenden Grundsätze überall.

Fang mit einer Bewertung der Infrastruktur an. Erfasse die aktuellen Datenflüsse und finde Integrationslücken. Welche Plattformen haben API-Zugang? Wo gibt's Messblindspots (KI-Assistenten, neue Netzwerke, Isolierung von Nicht-Medienfaktoren)? Diese Diagnose zeigt, wo du dich konzentrieren solltest.

Bau deine Dateninfrastruktur Schritt für Schritt auf. Fang mit deinen drei Kanälen mit den höchsten Ausgaben und den wichtigsten Handelssignalen (Preise, Lagerbestand für Top-SKUs) an. Erstell API-Verbindungen, die ein zentrales Lager versorgen. Zeig den Wert. Dann kannst du expandieren.

Sichere dir frühzeitig eine IT-Partnerschaft. Stell den Business Case auf Wettbewerbsvorteile: schnellere Entscheidungen, kanalübergreifende Optimierung und das Erkennen von Zusammenhängen, die mit herkömmlichen Methoden übersehen werden.

Kümmere dich neben der technischen Umsetzung auch um die organisatorische Bereitschaft. Die ständige Inkrementalität verändert die Arbeitsweise von Teams. Wer überprüft wöchentlich die Lift-Daten? Wer hat die Befugnis, Budgets neu zu verteilen? Erstelle neben der technischen Infrastruktur auch Governance-Rahmenbedingungen.

Lass während der Umstellung beide Systeme laufen. Schalte die alte Berichterstattung nicht ab, während du die neue Infrastruktur aufbaust. Lass beide Systeme mindestens ein Quartal lang parallel laufen, um die Genauigkeit zu überprüfen und das Vertrauen der Beteiligten zu stärken.

Investiere in Testdisziplin. Bau dir Fähigkeiten rund um das Experimentdesign auf: passende Stichprobengrößen, genug Testfenster, vorab registrierte Hypothesen, klare Erfolgskriterien und ordentliche Kontrollen für Nicht-Medienfaktoren. Zieh in Betracht, für die ersten paar großen Tests externe Expertise hinzuzuziehen.

Stell sicher, dass die Finanzen mit der technischen Umsetzung im Einklang sind. Leg frühzeitig gemeinsame KPI-Definitionen fest: inkrementeller ROAS (nicht der von der Plattform gemeldete ROAS), Prozentsatz der Neukunden, Einfluss auf die Deckungsbeitragsmarge nach Abzug aller Gebühren. Die Veröffentlichung von Testkalendern, aus denen hervorgeht, bei welchen Kampagnen Inkrementalitätsexperimente durchgeführt werden, schafft Vertrauen bei den Stakeholdern.

Plane für 12 bis 18 Monate. Die Umstellung der Messungen braucht Zeit. Setz dir realistische Ziele: ein einheitliches Dashboard mit Commerce-Signalen im ersten Quartal, automatisierte wöchentliche Überprüfungen im zweiten Quartal, kontinuierliche Optimierung im dritten Quartal, kanalübergreifendes Lernen und Vorhersagefunktionen im vierten Quartal und ersten Quartal.

In einer Zeit, in der das Marketing immer komplizierter wird und die Werbeausgaben für Konsumgüter nur noch um 4,6 % steigen, entscheidet die Messinfrastruktur darüber, wer effektiv arbeitet und wer in Daten versinkt.

Deshalb ist es für Marken, die mit der Komplexität des modernen Handels klarkommen müssen, echt wichtig, immer auf Inkrementalität zu setzen.

Fazit: Jeder investierte Dollar sollte Teil eines Inkrementaltests sein.

Denk dran, dass Inkrementaltests keine Laborexperimente sind. Es sind echte Kampagnen, die auf dem Markt laufen, während du lernst, was wirklich funktioniert.

Das ist der grundlegende Wandel hin zu einer ständigen Inkrementalität. Einheitliche kausale Messsysteme, kontinuierliche Optimierungsmöglichkeiten und kanalübergreifende Lernmechanismen bilden die Grundlage für eine ständige Inkrementalität, die mehr als 15 Plattformen, neue KI-Touchpoints und die doppelte Komplexität von Handels- und Mediensignalen bewältigen kann.

Für CPG-Vermarkter, die mit einer Komplexität zu kämpfen haben, die mit herkömmlichen Ansätzen nicht zu bewältigen ist, bedeutet der Aufbau dieser Infrastruktur, dass jeder ausgegebene Dollar etwas bringt und gleichzeitig Ergebnisse liefert.

Always-on-Inkrementalität ist kein Mehraufwand. So holst du mehr aus jedem Euro raus und lernst dabei schneller.

Mit den Retail-Media-LösungenSkai können Marketingleute Kampagnen bei über 200 Einzelhändlern (wie Amazon, Walmart, Target und Instacart) als Teil einer umfassenderen Commerce-Media-Strategie planen, starten und messen. KI-gestützte Pacing-, Produktinformations- und Keyword-Tools helfen Teams dabei, Käufer auf ihrer gesamten Customer Journey zu begleiten und Ausgaben sicher mit Umsätzen zu verknüpfen. Wenn die Komplexität des Marktes eine einheitliche Messung erfordert, die Retail Media, Suche und soziale Medien mit Commerce-Signalen in einem kausalen Rahmen verbindet, sind integrierte Plattformen unerlässlich, um in der fragmentierten Landschaft des modernen Handels effektiv zu agieren.

Schau dir an, wie Skai die Messung von vierteljährlichen Berichten zu einer kontinuierlichen Optimierung für führende CPG-Marken Skai . Vereinbare eine kurze Demo.

---

Häufig gestellte Fragen