Marketing Measurement
Sollten E-commerce-marken MMM Oder Inkrementalitätstests Nutzen?
Dieser Leitfaden entmystifiziert Marketing Mix Modeling (MMM) und Inkrementalitätstests für E-Commerce-Marken – für werbefreie Verschwendung, effizienten Media Spend und nachhaltiges Wachstum.
Die meisten E-Commerce-Marken müssen sich nicht zwischen MMM und Inkrementalitätstests entscheiden. Denn diese beiden ergänzen sich. Marketing Mix Modeling (MMM) schätzt, wie viel Umsatz jeder Kanal über euren gesamten Marketing-Mix hinweg beiträgt. Inkrementalitätstests prüfen einen Kanal und belegen den tatsächlichen kausalen Beitrag dieses Kanals. Während MMM darauf ausgelegt ist, breit und umfassend zu sein, betrachten Inkrementalitätstests jeweils einen Kanal zurzeit.
Dieser Leitfaden untersucht, was MMM und Inkrementalitätstests tatsächlich messen – und wo die Erfolgsmessung im digitalen Marketing für E-Commerce an ihre Grenzen stößt.
TL;DR
- MMM misst, wie jeder Kanal im gesamten Marketing-Mix zum Umsatz beiträgt, während Inkrementalitätstests auf einen einzelnen Kanal zoomen, um dessen kausalen Einfluss auf den Umsatz zu belegen.
- E-Commerce-Marken verlieren am schnellsten Messgenauigkeit bei Saisonalität, Promotions und Marktplatzverkäufen, die außerhalb eines einzelnen getrackten Funnels stattfinden.
- In ELIYA’s Analyse werden im Durchschnitt 20% der Werbeausgaben bei vielen E-Commerce-Marken verschwendet, und Inkrementalitätstests helfen dabei, das aufzudecken.
- Euer Ausgabenniveau und die Kanal-Komplexität sollten entscheiden, ob ihr mit MMM, Inkrementalitätstests oder beidem zusammen startet.
- ELIYA führt Inkrementalitätstests gezielt durch, um seine Media Mix Models zu kalibrieren – so hat Beliani herausgefunden, dass 24% seines Media-Budgets verschwendet wurden, und das in 2,95M an inkrementellem Umsatz verwandelt.
Was ist der echte Unterschied zwischen MMM und Inkrementalitätstests?
MMM und Inkrementalitätstests lösen unterschiedliche Probleme, und sie zu vermischen ist das, was bei E-Commerce-Teams die meisten Mess-Kopfschmerzen verursacht.
Wie MMM Ihren Marketing-Mix misst
Marketing Mix Modeling (MMM) ist eine statistische Methode, die aggregierte Ausgaben- und Umsatzdaten über die Zeit analysiert, um zu schätzen, wie stark jeder Marketingkanal zum Umsatz beiträgt.
MMM, auch bekannt als Media Mix Model, arbeitet auf Portfolioebene. Es betrachtet Ihren gesamten Marketing-Mix, von Paid Social bis hin zu Offline-Medien, und schätzt, wie Medienkanäle zusammen mit anderen Faktoren, die oft außerhalb Ihrer Kontrolle liegen, wie Saisonalität und Inflationsrate, zum Umsatz beitragen.
ELIYA’s Marketing Mix Modeling kombiniert agentische KI mit fachkundiger menschlicher Prüfung und bietet die Agilität und Skalierbarkeit von KI mit menschlichem Urteilsvermögen.
Wie Incrementality Testing Kausalität nachweist
Incrementality Testing ist ein kontrolliertes Experiment, das die echte kausale Wirkung eines Kanals misst. Incrementality Testing hilft Marketingverantwortlichen, zwischen reiner Korrelation und echter Kausalität zu unterscheiden.
Incrementality Testing arbeitet auf Experimentebene. Es isoliert einen Kanal oder Markt, hält eine Kontrollgruppe davon zurück und misst die Differenz in den Ergebnissen.
Denn Attribution kann Ihnen zeigen, dass ein Kanal den Kauf berührt hat, aber sie kann nicht beweisen, dass der Kauf nicht ohnehin stattgefunden hätte. Diese Lücke schließt Incrementality Testing.
Das ist eine Unterscheidung, auf die sich mehrere E-Commerce-Mess-Teams in letzter Zeit geeinigt haben, und deshalb führt ELIYA Incrementality Testing und Geo-Experimente durch, um die MMM-Genauigkeit zu verbessern (siehe unten).
Warum MMM und Incrementality Testing verwechselt werden
Stell dir Mix Media Modeling wie das Weitwinkel-Foto deines Marketing-Mix vor und Inkrementalitätstests wie einen Labortest an einer einzelnen Variable darin.
Ja, eine Weitwinkelaufnahme wird benötigt, um ein Budget zu planen.
Aber hin und wieder brauchst du den Labortest, um zu wissen, ob die Weitwinkelaufnahme korrekt ist.
Keines ersetzt das andere.
Wo bricht die Messung von digitalem Marketing speziell bei E-Commerce-Marken zusammen?
E-Commerce hat ein paar strukturelle Probleme, die die Messung von digitalem Marketing schwieriger machen, als es auf einem Dashboard aussieht.
Saisonalität und Promotions verzerren die Daten
Black Friday, Flash-Sales und wiederkehrende Promo-Kalender sorgen für enorme Veränderungen sowohl bei den Ausgaben als auch beim Umsatz. Aber das hat nichts mit der Performance eines einzelnen Kanals zu tun.
Marketplace- und Offline-Verkäufe liegen außerhalb deines Pixels
Verkäufe auf Amazon oder auf anderen Marktplätzen sind bei standardmäßigem On-Site-Tracking oft nicht sichtbar. Wenn deine Messung nur deinen eigenen Checkout abdeckt, optimierst du gegen einen Teil deines Umsatzes.
Plattformgemeldeter ROAS ist aufgebläht
Jede Werbeplattform hat einen Anreiz, sich eine Conversion zuzuschreiben – genau deshalb überschätzt das In-Platform-ROAS-Reporting die Kanal-Performance durchgehend.
Zu verstehen, was Incrementality Testing ist und wie es das für E-Commerce-Brands behebt ist meist der schnellste Weg, um zu sehen, wie groß die Lücke ist.
MMM vs. Incrementality Testing: Welches solltest du verwenden?
Methode | Was es misst | Am besten für | Zentrale Einschränkung |
|---|---|---|---|
Marketing Mix Modeling (MMM) | Aggregierter Beitrag jedes Kanals (online und offline) zum Umsatz über die Zeit | Strategische Budgetallokation über den gesamten Marketing-Mix hinweg | Validiert sich nicht automatisch. Benötigt Experimente in der realen Welt, um zu bestätigen, dass die Schätzungen korrekt sind. |
Incrementality Testing | Kausaler, kontrollierter Nachweis, dass ein bestimmter Kanal oder eine Kampagne neue Verkäufe ausgelöst hat | Budgetentscheidungen validieren und kalibrieren, bevor du sie skalierst | Von Natur aus eng gefasst. Testet jeweils nur einen Kanal |
Multi-Touch Attribution (MTA) | Anteiliges Credit über getrackte Touchpoints hinweg | Für häufige, tägliche In-Platform-Optimierung von Kampagnen und Creatives | Bricht bei Signalverlust zusammen und sieht keinen Umsatz außerhalb getrackter digitaler Touchpoints |
Die ehrliche Antwort auf „welches solltest du verwenden“ ist, dass MMM und Incrementality Testing nicht miteinander konkurrieren.
Aber MTA ist ein anderes Tool für eine andere Aufgabe: taktische In-Platform-Optimierung, während MMM und Incrementality Testing für strategische und übergeordnete Budgetentscheidungen zusammenarbeiten sollten.
Wie entscheidest du, welcher Messansatz zu deinem Spend-Level passt?
Deine Kanal-Komplexität und dein Spend sollten entscheiden, wo du startest.
- Denke an deinen aktuellen Spend und die Anzahl deiner Kanäle. Wenn du eine Handvoll Paid-Kanäle betreibst und der Spend moderat ist, liefern In-Platform-Reporting plus ein oder zwei Geo-Lift-Studien pro Jahr ausreichend Input, um hervorragende Budgetentscheidungen zu treffen.
- Führe ein Inkrementalitäts-Audit durch, bevor du irgendetwas anderes aufbaust. Ein einzelner Geo-Holdout- oder Lift-Test auf einem deiner Kanäle würde dir schnell zeigen, ob der plattforminterne ROAS korrekt ist oder im Grunde aufgebläht.
- MMM hilft, wenn du mehrere Märkte, Kanäle oder einen intensiven Promotionskalender managst. Ab diesem Punkt kann kein einzelner Test alle deine Kanäle auf einmal erfassen, und du brauchst die aggregierte, kontinuierliche Sicht, die MMM bietet.
- Nutze Inkrementalitäts-Tests, um das MMM zu kalibrieren. Spiele die Ergebnisse von Geo-Experimenten zurück in das MMM, um die Genauigkeit des Modells zu verbessern. Manchmal ist das leichter gesagt als getan!
- Regelmäßig aktualisieren. Medienkosten, Saisonalität und Promotions verändern sich im Laufe der Zeit, daher driftet ein Modell, das nur einmal zum Launch kalibriert wurde, mit der Zeit ab.
Diese Skalierungslogik deckt sich mit breiteren Analysen von Measurement-Stacks über verschiedene Spend-Tiers hinweg: leichtere Ansätze reichen bei geringerem Spend aus, und der Case für einen vollständigen, kontinuierlich kalibrierten Stack wird stärker, je mehr Spend, Märkte und Kanäle sich vervielfachen.
Wie kombiniert ELIYA MMM und Inkrementalitäts-Tests?
ELIYA betrachtet MMM und Inkrementalitäts-Tests als komplementäre Elemente im Measurement-Stack. Es führt sie als einen geschlossenen Kreislauf aus: Inkrementalitäts-Tests liefern Validierung und helfen, das Marketing Mix Model zu kalibrieren. Anschließend wird das MMM genutzt, um die Budgetallokation für den nächsten Zeitraum zu steuern und zu optimieren.
Dieser geschlossene Kreislauf ermöglichte es Beliani, einem E-Commerce-Händler für Möbel und Wohnaccessoires, der in fünf europäischen Märkten tätig ist, aufzudecken, dass fast 24% seines Mediabudgets in gesättigte Kanäle ohne inkrementellen Ertrag flossen.
ELIYA hat ein Always-on MMM aufgebaut, das monatlich über 12 Kampagnen und Kanäle in der Schweiz, Polen, Dänemark, Ungarn und Portugal aktualisiert wurde, fortlaufend mit Inkrementalitäts-Experimenten kalibriert wurde und genutzt wurde, um die Budgetumschichtung über alle fünf Märkte hinweg zu steuern.
Die Umschichtung auf Basis der Empfehlungen des Modells führte bei Beliani innerhalb von sechs Monaten zu fast 3 Mio. US-Dollar zusätzlichem Umsatz. Entspricht einem Umsatzwachstum von +9,5 %, ohne das Mediabudget zu erhöhen.
Wer sollte MMM und Inkrementalitäts-Tests gemeinsam nutzen?
Am besten geeignet | Noch nicht die richtige Wahl |
|---|---|
E-Commerce-Marken in der Wachstumsphase mit 1 Mio. US-Dollar oder mehr jährlichen Werbeausgaben, die mehrere Kanäle und/oder mehrere Märkte bespielen | Marken, die einen einzelnen Paid-Kanal betreiben, bei dem die Ausgaben so niedrig sind, dass plattforminterne ROAS richtungsweisend korrekte Erkenntnisse liefern |
Teams, die monatliche oder quartalsweise Entscheidungen zur Budgetumschichtung treffen und deren Ergebnisse der Prüfung durch Finance standhalten müssen | Teams, die eine tägliche Optimierung einzelner Kampagnen benötigen, statt einer langfristigen strategischen Allokation |
Marken mit nennenswerten Marketplace-, Retail- oder Offline-Umsätzen, die Standard-Pixel-Tracking nicht erfassen kann | Sehr frühe Marken, die noch den Product-Market Fit validieren, statt ein bestehendes Budget zu optimieren |
Das Fazit zu MMM vs. Inkrementalitäts-Tests
MMM und Inkrementalitäts-Tests sind keine Rivalen. MMM plant dein Budget über den gesamten Marketing-Mix hinweg; Inkrementalitäts-Tests belegen, dass dieser Plan tatsächlich funktioniert.
Für E-Commerce-Marken, die hohe Werbeausgaben über mehrere Kanäle hinweg steuern, kann die Kombination aus MMM und Inkrementalitäts-Tests einen wirklich messbaren Business-Impact und wertvolle Ergebnisse schaffen.
Wenn du eine E-Commerce-Marke in der Wachstumsphase mit 1 Mio. US-Dollar oder mehr Werbeausgaben bist und nach etwas Robusterem als plattformseitig gemeldetem ROAS suchst, buche ein kostenloses Measurement-Audit und erfahre, wie deine Marke vom Closed-Loop-Measurement-System von ELIYA profitieren kann.
FAQ
Ist MMM besser als Inkrementalitäts-Tests?
Keines ist „besser“. Sie messen unterschiedliche Dinge. MMM schätzt, wie Ihr gesamter Marketing-Mix im Zeitverlauf zum Umsatz beiträgt, während Incrementality Testing die kausale Wirkung eines einzelnen Kanals auf den Umsatz misst.
Wie viel kostet Incrementality Testing?
Das hängt von der Anzahl der Märkte oder Kanäle ab, die Sie testen. Ein einzelner Geo-Holdout-Test kostet deutlich weniger als ein laufendes Programm mit Multi-Market-Experimenten, das ein kontinuierlich kalibriertes Modell speist.
Was ist das minimale Werbebudget, das MMM für ein E-Commerce rechtfertigt?
Eine E-Commerce-Marke, die über 1 Mio. $ für Werbung ausgibt, mindestens 2–3 Kanäle betreibt und über mindestens 2 Jahre Daten verfügt, kann von MMM profitieren, indem sie die Allokation ihres Werbebudgets besser optimiert.
Was ist der Unterschied zwischen MMM, MTA und Incrementality Testing?
MMM schätzt den Beitrag der Kanäle (sowohl online als auch offline) über Ihren gesamten Marketing-Mix hinweg anhand aggregierter Daten. Multi-Touch-Attribution weist über nachverfolgte Touchpoints (nur digital) anteiliges Credit entlang des Pfads eines einzelnen Nutzers zu. Incrementality Testing misst die Kausalität eines einzelnen Kanals durch ein kontrolliertes Experiment. Für einen tieferen Vergleich sehen Sie sich ELIYA’s vollständige Aufschlüsselung von MMM vs. Multi-Touch-Attribution und wann man jeweils welches einsetzt an.
Brauchen E-Commerce-Marken sowohl MMM als auch Incrementality Testing?
Die meisten E-Commerce-Marken in der Wachstumsphase können stark von MMM und Incrementality Testing profitieren. MMM ohne Incrementality Testing kann zu Scheinkorrelationen führen. Die Modellkalibrierung und -validierung werden durch Incrementality Testing ermöglicht, das sicherstellt, dass MMM auf echten kausalen Erkenntnissen basiert.
Unser E-Commerce gibt über 1 Mio. $ für Werbung über mehrere Kanäle aus. Sollten wir mit MMM oder mit Incrementality Testing starten?
Wenn genügend historische Daten vorhanden sind (mindestens 2 Jahre), empfehlen wir, mit dem Aufbau eines MMM zu beginnen. Nutzen Sie anschließend das Modell, um verschiedene Szenarien zu simulieren, die wiederum dabei helfen, die Zielkanäle für Incrementality-Tests zu identifizieren. Spielen Sie die Testergebnisse zurück in das MMM und kalibrieren Sie das Modell, sodass Ihr Modell den tatsächlichen kausalen Einfluss der Kanäle abbildet.
