Joshua Dreller
Direktor, Content Marketing @ Skai
Joshua Dreller
Direktor, Content Marketing @ Skai
Marketingteams stehen zunehmend unter Druck, die genaue Wirkung ihrer Werbeinvestitionen nachzuweisen. Angesichts fragmentierter Medienkanäle und komplexer Customer Journeys reichen herkömmliche Messmethoden oft nicht aus, um zu ermitteln, welche Marketingaktivitäten wirklich zu Geschäftsergebnissen führen.
Viele Vermarkter verlassen sich auf Attributionsmodelle, die Touchpoints entlang der Customer Journey zuordnen, aber diese Systeme geben den tatsächlichen Beitrag der Marketingmaßnahmen häufig falsch wieder. Ein erheblicher Teil der Konversionen, die der Werbung gutgeschrieben werden, wäre oft auch ohne Intervention zustande gekommen, was zu falsch zugewiesenen Budgets und verpassten Chancen führt.
Die Inkrementalitätsmessung geht diese Herausforderung an, indem sie wissenschaftlich ermittelt, welche Marketingaktivitäten einen echten Geschäftseffekt erzeugen, der über das hinausgeht, was organisch passiert wäre. In den folgenden Abschnitten werden die Methodik, die Vorteile und die praktischen Anwendungen der Inkrementalitätsmessung erläutert, damit Marketingteams ihre Ausgaben optimieren, die Kapitalrendite maximieren und die grundlegende Frage sicher beantworten können: "Welchen tatsächlichen Wert liefert unser Marketing?"
Die Messung der Inkrementalität im Marketing quantifiziert die zusätzliche Wirkung oder den Auftrieb, der durch Aktivitäten erzeugt wird, die ohne sie nicht stattgefunden hätten. Anstatt Korrelationen zwischen Marketing-Touchpoints und Konversionen zu verfolgen, isoliert die Inkrementalitätsmessung die kausale Beziehung zwischen bestimmten Marketingaktionen und Geschäftsergebnissen.
Im Kern geht es bei der Inkrementalitätsmessung um die Frage: "Was wäre passiert, wenn diese Marketingaktivität nicht stattgefunden hätte?" Diese Frage durchbricht das Rauschen der traditionellen Attribution, um den wahren Wert der Marketinginvestitionen zu ermitteln.
Zum Beispiel könnte eine Retargeting-Kampagne nach den üblichen Attributionsmodellen 1.000 Konversionen für sich beanspruchen. Die Messung der Inkrementalität könnte jedoch ergeben, dass 800 dieser Kunden auch ohne die Werbung gekauft hätten. In diesem Fall beträgt der inkrementelle Wert der Kampagne nur 200 Konversionen - ein entscheidender Unterschied für eine genaue Budgetzuweisung.
Die Messung der Inkrementalität dient als Grundlage für die Berechnung von Kennzahlen wie dem inkrementellen Return on Ad Spend(iROAS) und den inkrementellen Kosten pro Akquisition (iCPA), die ein klareres Bild der Marketingleistung vermitteln als ihre nicht-inkrementellen Gegenstücke.
Der Ansatz hat sich als der "Nordstern" der Marketingmessung durchgesetzt, weil er:
Attributionssysteme verteilen die Konversionsgutschriften auf die einzelnen Marketing-Touchpoints anhand vorgegebener Modelle, von der einfachen Last-Click-Attribution bis hin zu ausgefeilten Multi-Touch-Attributionssystemen (MTA). Die Attribution hilft Marketingfachleuten zwar, die Customer Journey zu verstehen, beantwortet aber im Grunde genommen die Frage "Welcher Marketing-Touchpoint erhält die Gutschrift?" und nicht "Welche Marketingaktivität hat die Konversion verursacht?"
Der Unterschied zwischen Attribution und Inkrementalität wird deutlich, wenn man untersucht, wie beide Ansätze mit organischen Konversionen umgehen:
Beispiel Markensuchkampagnen: Die Attribution weist diesen Kampagnen in der Regel eine hohe Konversionsrate zu, weil sie unmittelbar vor dem Kauf erscheinen. Inkrementalitäts-Tests zeigen jedoch oft, dass viele Nutzer, die nach einer Marke suchen, auch ohne bezahlte Anzeigen über die organischen Ergebnisse konvertiert hätten.
Die Attribution hat auch mit Kollinearität zu kämpfen - wenn mehrere Marketingkanäle gleichzeitig mit ähnlichen Mustern arbeiten. Attributionsmodelle können die unabhängigen Beiträge der einzelnen Kanäle nicht zuverlässig unterscheiden, während Inkrementalitätsexperimente die Auswirkungen der einzelnen Kanäle durch kontrollierte Tests isolieren.
Da die Datenschutzbestimmungen das Tracking auf individueller Ebene einschränken, bietet die Inkrementalitätsmessung eine zukunftssichere Alternative, da sie den Gesamtauftrieb und nicht die individuellen Nutzerpfade misst.
Marketingspezialisten stehen immer wieder vor Herausforderungen, wenn sie versuchen, die Wirksamkeit ihres Marketings zu messen:
Die Inkrementalitätsmessung geht diese Probleme an, indem sie die gesamten Geschäftsergebnisse untersucht, anstatt einzelne Personen zu verfolgen.
Wer wissen will, wie man Inkrementalität misst, sollte sich auf die Prinzipien der Versuchsplanung verlassen, um die kausalen Auswirkungen von Marketingkampagnen zu isolieren. Auch wenn die Details der Umsetzung variieren, folgen die meisten Ansätze diesen grundlegenden Methoden:
Die Grundlage für die Inkrementalitätsmessung ist die Erstellung vergleichbarer Zielgruppensegmente, in denen eine Gruppe eine Marketingmaßnahme erhält und eine andere ähnliche Gruppe (die Kontrollgruppe) nicht. Durch den Vergleich der Konversionsraten zwischen diesen Gruppen können die Vermarkter den inkrementellen Anstieg isolieren, der auf bestimmte Werbeaktivitäten zurückzuführen ist.
Bei diesem Ansatz wird ein Teil des Publikums absichtlich von bestimmten Marketingaktivitäten ausgeschlossen. Der Leistungsunterschied zwischen der Gruppe der Ausgeschlossenen und der allgemeinen Zielgruppe zeigt die zusätzliche Wirkung des zurückgehaltenen Marketingkanals.
Wenn eine Zielgruppenansprache auf individueller Ebene nicht möglich ist, sind geografische Tests sinnvoll. Bei dieser Methode werden statistisch ähnliche Märkte identifiziert und unterschiedliche Medienbehandlungen in den verschiedenen Regionen angewandt, um Leistungsunterschiede zu messen.
Bei dieser Technik werden der Kontrollgruppe "leere" oder öffentlichkeitswirksame Anzeigen an genau den Stellen gezeigt, an denen normalerweise Marketinganzeigen erscheinen würden. Auf diese Weise werden Verzerrungen bei der Platzierung vermieden und die kreative Wirkung isoliert.
Moderne Tools zur Messung der Inkrementalität nutzen Algorithmen zur Kausalerkennung und maschinelles Lernen, um die Ausgangsleistung vorherzusagen. Diese hochentwickelten Plattformen verringern die Notwendigkeit längerer Kontrollzeiträume, die die Wirkung des Marketings beeinträchtigen könnten, und erhalten gleichzeitig die statistische Validität durch sorgfältige Berücksichtigung von Stichprobengröße, Testdauer und Zielgruppensegmentierung.
Viele Marketingfachleute, die mit A/B-Tests vertraut sind, fragen sich vielleicht nach den Unterschieden. Während sich A/B-Tests in der Regel auf die Optimierung bestimmter Elemente innerhalb einer Kampagne konzentrieren (z. B. Variationen von Überschriften oder Schaltflächenfarben), messen Inkrementalitäts-Tests die ganzheitlichen Auswirkungen ganzer Marketinginitiativen auf die Geschäftsergebnisse. Beide verwenden Kontrollgruppen, aber Inkrementalitäts-Tests isolieren speziell, ob Marketingaktivitäten zu Konversionen geführt haben, die sonst nicht stattgefunden hätten.
Erfahre mehr über Inkrementaltests im Vergleich zu A/B-Tests, um die Effektivität deines experimentellen Marketings zu maximieren.
Die Messung der Inkrementalität liefert mehrere wichtige Kennzahlen, die die Marketinganalyse verändern:
Diese Kennzahlen zeigen, warum die Messung der Inkrementalität wichtig ist und erhebliche Vorteile mit sich bringt:
Marketingfachleute, die Inkrementalitätsmessungen durchführen, gewinnen umsetzbare Erkenntnisse, die abstrakte Daten in klare Verbesserungsvorschläge verwandeln. Dieser Übergang von korrelationsbasierten zu kausalitätsbasierten Entscheidungen stellt einen bedeutenden Fortschritt in der Marketing Intelligence dar.
Die Messung der Inkrementalität setzt die Theorie in zahlreichen Marketingszenarien in die Praxis um:
Ermitteln Sie, welche Werbekanäle einen echten Mehrwert liefern, und welche lediglich die Anerkennung für Konversionen beanspruchen, die ohnehin stattgefunden hätten. Diese Analyse bringt oft überraschende Erkenntnisse über leistungsstarke Kanäle in der Attribution zutage, die nur eine minimale zusätzliche Wirkung zeigen, insbesondere bei Markensuchkampagnen, die häufig organische Absichten erfassen.
Ermitteln Sie die optimale Ausgabenhöhe für jeden Kanal, bevor die Erträge abnehmen. Inkrementalitätstests für verschiedene Budgethöhen zeigen den Punkt, an dem zusätzliche Ausgaben keinen proportionalen Ertrag mehr erbringen, um den inkrementellen ROI zu maximieren.
Gehe über die Engagement-Kennzahlen hinaus und messe, welche kreativen Ansätze das Kaufverhalten tatsächlich beeinflussen. Zwei Kampagnen können ähnliche Klickraten aufweisen, aber dramatisch unterschiedliche Konversionszuwächse.
Teste, ob gezielte Werbung für bestehende Kunden zu zusätzlichen Käufen führt oder einfach nur Verkäufe einfängt, die auch organisch zustande gekommen wären. Anhand dieser Erkenntnisse lässt sich feststellen, ob Remarketing-Budgets für die Akquise umgewidmet werden sollten.
Evaluiere die Wirkung von Fernseh-, Radio- oder Printkampagnen, indem du geografische Inkrementalitätstests durchführst, die Regionen mit unterschiedlicher Medienpräsenz vergleichen.
Unterscheide zwischen Werbeaktionen, die den Umsatz steigern, und solchen, die Käufe rabattieren, die auch zum vollen Preis getätigt worden wären. So wird verhindert, dass die Gewinnspanne durch unnötige Rabatte ausgehöhlt wird.
Unternehmen, die Inkrementalitätsmessungen durchführen, beginnen in der Regel mit Kanälen, in die viel investiert wird, um ihre Wirksamkeit zu überprüfen, bevor sie die Tests auf den gesamten Marketing-Mix ausweiten. Die gewonnenen Erkenntnisse führen oft zu einer erheblichen Budgetumschichtung und Leistungsverbesserung.
Die Messlösung von Skaiermöglicht es Marketingfachleuten, die tatsächliche Wirkung ihrer Werbeinvestitionen durch strenge Inkrementalitätsprüfungen zu quantifizieren. Unsere Plattform liefert Erkenntnisse innerhalb von Wochen statt Monaten, indem sie datenschutzkonforme aggregierte Datenanalysen verwendet, statt sich auf Cookies oder individuelle Identifikatoren zu verlassen.
Seit 2006 leistet Skai Pionierarbeit auf dem Gebiet der Marketing-Messung und hilft Marken, die Reibungsverluste zu beseitigen, die durch "Walled Garden Media" entstehen. Unsere Algorithmen des maschinellen Lernens ermöglichen es Unternehmen, die sich ständig verändernde Reise der Verbraucher vorherzusagen und sich an sie anzupassen.
Unser Impact Navigator bietet plattforminterne Inkrementalitätstests, die echte Auswirkungen aufdecken und das Wachstum fördern. Als Teil unserer umfassenden Omnichannel-Marketingplattform lassen sich die Funktionen zur Messung der Inkrementalität nahtlos in Aktivierungslösungen für Retail Media, Paid Search, Paid Social und App-Marketing integrieren. Diese Integration ermöglicht es Marketern, Optimierungsempfehlungen auf der Grundlage von Inkrementalitätserkenntnissen schnell umzusetzen.
Mit Skai können Marketingexperten kritische Fragen beantworten wie "Was passiert, wenn ich meine Ausgaben bei Anbieter X einstelle?" oder "Welchen Kanälen sollte ich mehr Budget zukommen lassen, um eine maximale Wirkung zu erzielen?" Unsere Plattform wandelt die Messung von Korrelation in Kausalität um und konzentriert dein Budget auf das, was die Geschäftsergebnisse wirklich vorantreibt.
Buche noch heute eine Demo, um zu sehen, wie die Inkrementalitätsmessung von Skaideinen Marketing-ROI verändern kann.
Die Messung der Inkrementalität ist mit modernen Lösungen, die die komplexe statistische Arbeit automatisieren, einfach zu implementieren.
Inkrementalitätstests sollten vierteljährlich für die wichtigsten Kanäle und Kampagnen durchgeführt werden, wobei zusätzliche Tests immer dann durchgeführt werden, wenn neue Taktiken eingeführt oder erhebliche Budgetänderungen vorgenommen werden.
Die Messung der Inkrementalität eignet sich für Unternehmen jeder Größe. Kleinere Unternehmen sollten sich jedoch auf die Kanäle mit den höchsten Ausgaben konzentrieren, um ein ausreichendes Konversionsvolumen für die statistische Signifikanz sicherzustellen.
Die Datenschutzbestimmungen haben nur minimale Auswirkungen auf die Messung der Inkrementalität, da sie sich auf den aggregierten Auftrieb und nicht auf das Tracking einzelner Nutzer/innen konzentrieren, was sie zu einem idealen Ansatz für das datenschutzbewusste Marketing von heute macht.
Du siehst gerade einen Platzhalterinhalt von Instagram. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr InformationenDu siehst gerade einen Platzhalterinhalt von {{Name }}. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr InformationenSie sehen gerade einen Platzhalterinhalt von X. Um auf den eigentlichen Inhalt zuzugreifen, klicken Sie auf die Schaltfläche unten. Bitte beachten Sie, dass dabei Daten an Drittanbieter weitergegeben werden.
Mehr Informationen