Marketing Mix Modeling · für Marken und Agenturen
Deine Kampagnen liefern Zahlen.
Nur nicht die, nach der du eigentlich fragst.
Attribution sagt dir, wer zuletzt geklickt hat. Sie sagt dir nicht, was den Umsatz verursacht hat — und schon gar nicht, was passiert, wenn du Budget verschiebst. Genau dafür gibt es Marketing Mix Modeling.
- digital opua GmbH · CHE-435.289.702
- Rechenzentrum Zürich (GCP europe-west6)
- Google Meridian — offengelegtes Modell
- revDSG- und DSGVO-konform
Kommt dir das bekannt vor?
- Jede Plattform meldet denselben Abschluss als eigenen Erfolg — addiert liegen die Conversions über dem, was du tatsächlich verkauft hast.
- Du schaltest Brand-Kampagnen ab, der Umsatz sinkt, und niemand kann sagen, ob das am Kanal lag oder an der Saison.
- Der Kanal mit dem besten ROAS bekommt mehr Budget — und der ROAS wird schlechter, sobald du skalierst.
- Cookie-Verluste und Consent-Raten haben deine Attribution ausgehöhlt, aber die Reports sehen unverändert präzise aus.
- Du sollst das Budget fürs nächste Jahr verteilen und hast dafür Bauchgefühl plus fünf widersprüchliche Dashboards.
Das ist kein Werkzeugproblem und keine Frage der Disziplin. Es ist eine Messgrenze: Plattform-Attribution kann strukturell nicht beantworten, was zusätzlich passiert ist — sie sieht nur, was durch ihr eigenes Fenster sichtbar war. Und sie ist zugleich Partei.
Was du am Ende in der Hand hast
Sechs benannte Ergebnisse. Keine Workshops ins Blaue, keine Strategiefolien ohne Zahl dahinter.
01
Datenaudit
Zuerst die unangenehme Frage: Reichen deine Daten überhaupt für ein belastbares Modell? Wir prüfen Historie, Granularität, Kanalabdeckung und Budgetvariation — und sagen es dir, wenn die Antwort Nein lautet.
02
Kanal-Baseline
Zusammenführung deiner Mediadaten auf Wochenebene — Google Ads, Meta, LinkedIn, DV360 und GA4 — plus Umsatz, Preis, Saison und, wo relevant, externe Faktoren wie Wetter oder Feiertage.
03
Bayesianisches Wirkungsmodell
Modelliert mit Google Meridian, dem offengelegten MMM-Framework von Google. Bayesianisch heisst: Du bekommst keine Scheinpräzision, sondern jede Aussage mit dem Unsicherheitsband, das die Daten hergeben.
04
Beitragsrechnung pro Kanal
Was hat jeder Kanal tatsächlich zum Umsatz beigetragen — inklusive Sättigungskurve und Werbewirkungs-Übertrag über die Wochen hinaus. Das ist die Zahl, die Attribution nicht liefern kann.
05
Budget-Szenarien
Was passiert, wenn du 20 Prozent von Kanal A nach Kanal B verschiebst? Durchgerechnet als Szenario mit Bandbreite, nicht als Punktprognose.
06
Übergabe und Dokumentation
Dashboard, dokumentierte Modellannahmen und ein Termin, an dem dein Team das Modell selbst bedienen lernt. Ein Modell, das nur wir verstehen, ist für dich wertlos.
Bevor du weiterliest
Für wen das hier nicht ist
Marketing Mix Modeling ist ein starkes Werkzeug mit klaren Voraussetzungen. Wenn eine der folgenden Aussagen auf dich zutrifft, spar dir das Gespräch — oder führ es, damit wir dir sagen können, was stattdessen sinnvoll wäre.
- Du hast weniger als rund zwei Jahre wöchentliche Mediadaten. Meridian braucht Historie, um Wirkung von Saison zu trennen — für nationale Modelle empfiehlt Google eher drei Jahre.
- Du fährst im Wesentlichen einen einzigen Kanal. Ohne Vergleich zwischen Kanälen gibt es nichts zu verteilen.
- Dein Budget lief über die ganze Zeit konstant durch. Ohne Variation im Input findet auch das beste Modell keinen Effekt.
- Du suchst jemanden, der dir Anzeigen textet oder Kampagnen aufsetzt. Das machen wir nicht — dafür gibt es gute Leute, und die sind günstiger als wir.
- Dein Mediabudget liegt im niedrigen vierstelligen Bereich pro Jahr. Dann ist Messung teurer als der Erkenntnisgewinn wert ist. Sagen wir dir lieber jetzt als nach der Rechnung.
Wir schreiben das so deutlich, weil die Alternative teurer ist: ein Modell auf zu dünner Datenlage produziert Zahlen, die überzeugend aussehen und trotzdem nichts über deine Realität sagen. Damit trifft man schlechtere Entscheidungen als mit ehrlichem Bauchgefühl.
Wie ein Projekt abläuft
Schritt 1
Eignungsgespräch
30 Minuten, kostenlos. Wir schauen uns deine Kanäle, deine Datenhistorie und deine Frage an. Wenn MMM für dich nicht das richtige Werkzeug ist, hörst du das hier — nicht nach dem Projektstart.
Schritt 2
Datenaudit
Wir prüfen an deinen echten Daten, ob ein belastbares Modell möglich ist, und zeigen, welche Lücken vorher geschlossen werden müssen. Ergebnis ist ein Ja oder Nein mit Begründung.
Schritt 3
Modellierung
Aufbau des Meridian-Modells, Kalibrierung und Validierung gegen deine bekannten Ereignisse — Kampagnenstarts, Preisänderungen, Ausfälle. Ein Modell, das deine Vergangenheit nicht erklärt, darf über deine Zukunft nichts sagen.
Schritt 4
Übergabe
Dashboard, Szenarien, Dokumentation, Schulung. Danach kannst du ohne uns weiterarbeiten — und rufst uns beim nächsten Planungszyklus, wenn du willst, nicht weil du musst.
Die Plattform dahinter
Die Modelle laufen auf unserer eigenen MMM-Plattform — mit Konnektoren für Google Ads, Meta, LinkedIn, DV360 und GA4, Mandantentrennung für Agenturen und ihre Kundschaft, und einem Dashboard, das Beitrag, Sättigung und Szenarien nebeneinander zeigt. Sie ist unter eigener Marke erreichbar.
Wir bauen sie selbst und setzen sie selbst ein. Das ist der Grund, warum wir über Modellannahmen sprechen können statt über Feature-Listen — und warum wir sagen können, wo ein Modell an seine Grenze kommt.
Häufige Fragen
- Was ist der Unterschied zwischen Attribution und MMM?
- Attribution verfolgt einzelne Nutzerpfade und schreibt den Abschluss einem Kontaktpunkt zu — sie beantwortet die Frage, wer zuletzt geklickt hat. Marketing Mix Modeling arbeitet auf aggregierten Zeitreihen und schätzt, welchen Umsatzbeitrag ein Kanal verursacht hat, auch ohne Klickpfad. Deshalb funktioniert MMM ohne Cookies und erfasst auch Kanäle ohne Klick wie Plakat, TV oder Radio.
- Wie viele Daten brauche ich für ein MMM?
- Als Faustregel rund zwei Jahre wöchentlich aggregierte Daten; für nationale Modelle empfiehlt Google eher drei Jahre. Sinnvoll sind fünf bis acht Kanäle — mehr werden gruppiert. Entscheidend ist neben der Menge die Variation: Wenn dein Budget über zwei Jahre konstant lief, hat das Modell nichts, woraus es lernen könnte.
- Was ist Google Meridian?
- Meridian ist das bayesianische Marketing-Mix-Modeling-Framework von Google. Es ist offengelegt, das heisst die Modellannahmen sind nachlesbar und überprüfbar — anders als bei geschlossenen Attributionsmodellen der Plattformen, die zugleich Partei sind. Wir bauen darauf auf, statt eine eigene Blackbox zu verkaufen.
- Warum bayesianisch?
- Weil die ehrliche Antwort auf «Was hat Kanal X gebracht?» ein Bereich ist, kein exakter Wert. Ein bayesianisches Modell gibt dir die Bandbreite mit und macht sichtbar, wo die Daten dünn sind. Punktgenaue ROI-Zahlen ohne Unsicherheitsangabe sind bei Mediawirkung immer eine Erfindung.
- Wo liegen meine Daten?
- Verarbeitung und Modellierung laufen in der Google-Cloud-Region europe-west6 in Zürich, die Anwendung wird in Frankfurt ausgeliefert. Deine Mediadaten verlassen den europäischen Raum nicht. Das ist für nDSG-Konformität relevant und für viele Ausschreibungen ohnehin Bedingung.
- Was kostet das?
- Das hängt von Kanalzahl, Datenlage und Umfang ab — deshalb steht hier keine Zahl. Das Eignungsgespräch und die erste Einschätzung sind kostenlos; ein Preis kommt erst, wenn wir wissen, ob und wie das Modell für dich funktioniert.
Dreissig Minuten, um zu klären, ob sich das für dich lohnt
Kein Pitch. Wir schauen uns deine Kanäle und deine Datenhistorie an und sagen dir, ob ein Modell trägt — auch wenn die Antwort Nein lautet.