„Traditionelle Methoden zur Messung von Medien greifen zu kurz und erschweren die Planung einer ‚Always-On‘-Strategie.“
traditionelle Methoden der Medienmessung stellen Marken vor Herausforderungen
Werbende wollten schon immer die Wirksamkeit von Medien verstehen und den ROI ihrer Kommunikationsausgaben steigern. Im Laufe der Jahre haben viele Forscher dies durch die Modellierung einer einfachen (linearen) Beziehung zwischen den gesamten Medienausgaben (über Kanäle hinweg) und Marken- sowie Verkaufs-KPIs berechnet. Diese Arbeitsweise hat es jedoch sehr schwierig gemacht, korrekt für eine ‚Always-On‘-Strategie zu planen. Sie stützt sich auf vereinfachte Methoden, die die Komplexität der Medienexposition nicht vollständig berücksichtigen und daher nicht effektiv das Maximum aus den Medienausgaben herausholen. Darüber hinaus integriert dieser traditionelle Ansatz keine Erkenntnisse aus der akademischen Forschung. Mit anderen Worten, es handelt sich um eine vereinfachte Darstellung von Daten ohne zusätzliche Intelligenz. Dieses Bedürfnis, die Medienwirksamkeit zu verstehen, ist für Marken angesichts der dynamischen und schnellen Veränderungen in der Medienlandschaft noch wichtiger geworden.
Was sind also die Mängel des traditionellen Ansatzes zum Verständnis von Medieneffekten? Erstens unterscheiden sich Medien in ihrer Wirkung. Die einzigartigen Eigenschaften jedes Mediums machen es wahrscheinlich, dass Medienkanäle in der Wahrscheinlichkeit, Verbraucher zu erreichen und sie sich an eine Kampagne zu erinnern, variieren. Zum Beispiel wird das Ansehen einer Werbung im Kino wahrscheinlich einen wesentlich anderen Einfluss haben als eine Anzeige auf einer Nachrichtenwebsite.
Auch das Anzeigenformat spielt eine Rolle. Innerhalb jedes Kanals bestimmt das spezifische Format der Anzeigen deren Wirksamkeit. Bei der Online-Werbung wissen wir beispielsweise, dass die Wahrscheinlichkeit, eine Homepage-Übernahme zu sehen, viel höher ist als die eines Skyscraper-Banners.
Dazu kommt, dass Anzeigen im Gedächtnis der Menschen verweilen können. Das bloße visuelle Betrachten der Beziehung zwischen den Auswirkungen von wöchentlichen Investitionen und relevanten KPIs impliziert, dass Wochen ohne Medieninvestitionen keinen Einfluss auf Verbraucher haben. Wir wissen jedoch, dass Werbung durch das Verbrauchergedächtnis auch in Abwesenheit von tatsächlicher Werbung langfristige Auswirkungen haben kann. Die Größe dieses Effekts hängt von der Geschichte und dem Bewusstsein einer Marke ab.
Zuletzt ist die kreative Ausführung entscheidend: Sie spielt eine massive Rolle in der Wirksamkeit von Werbung. Neben der Beeinflussung der allgemeinen Gefühle der Verbraucher als Reaktion auf eine Anzeige ist auch die kreative Stärke ein Bestimmungsfaktor für die Menge an Aufmerksamkeit, die eine Anzeige erhalten wird.
Wie können wir die Wirksamkeit von Medien besser messen?
Wie können wir also diese Mängel angehen, um die Wirksamkeit von Medien besser zu bestimmen? Basierend auf robuster akademischer Forschung und Studien sowie 20 Jahren Erfahrung in der Medienplanung haben wir einen neuen KPI namens Reality Performance Score (RPS) entwickelt. RPS repräsentiert die reale Anzahl von Kontakten, die Marken mit Verbrauchern haben. Der RPS wird verwendet, um Medien besser zu planen und indem ein Minimum und Maximum an Kontakten festgelegt wird, das erforderlich ist, um einen optimalen Medien-ROI zu erreichen, können wir erfolgreich eine „Always-On-Strategie“ umsetzen. Unser Modell übersetzt GRPs und Reichweite in ein Maß für tatsächliche Kontakte, die Verbraucher mit dem Medium haben, was es mächtiger macht. Abbildung 1 zeigt, was der Reality Performance Score beinhaltet.
Abbildung 1 Der Reality Performance Score
Um die Beziehung des RPS zu Marketing-KPIs im Vergleich zu Ausgaben und GRPs zu validieren, führten wir eine umfangreiche Meta-Analyse über 52 Wochen mit über 300 Anzeigen von mehr als 30 Marken in 5 verschiedenen Kategorien durch. Die Ergebnisse zeigten, dass es keine signifikante Beziehung zwischen Ausgaben und Marketing-KPIs gibt. Dies impliziert, dass ein Großteil der durchgeführten Marketingmix-Modellierung aufhören sollte, sich ausschließlich auf Ausgabendaten in ihren Modellen zu verlassen. Zweitens ist die Beziehung zwischen GRPs und Marketing-KPIs schwach. Wenn keine andere Option besteht, empfehlen wir, mit GRPs anstelle von Ausgabendaten zu arbeiten. Zuletzt zeigte die Analyse, dass die stärkste und signifikanteste Beziehung zwischen RPS und Marketing-KPIs bestand. Für fast alle Marken sahen wir eine signifikante Verbindung zwischen RPS und den verschiedenen Marketing-KPIs.
Eine weitere Meta-Analyse wurde durchgeführt, um die Auswirkungen des RPS auf verschiedene Marketing-KPIs zu untersuchen. Diese zusammen mit der vorherigen Meta-Analyse zeigen, dass der RPS eine signifikante Beziehung zu fast allen Marketing-KPIs hat, die wir für Marken messen. Dies impliziert, dass Investitionen in eine Marke helfen und alle Marken-KPIs im Trichter signifikant beeinflussen.
Was können Sie mit dem RPS machen?
Der RPS ist ein besserer Prädiktor für den Effekt als die traditionellen Messungen von Ausgaben und GRPs. Noch nie zuvor gab es eine Maßnahme, die so stark die Wirkung von Kommunikation vorhersagen konnte. Es bietet eine neue Perspektive auf Effektivität und kann verwendet werden, um Marken, Kampagnen und Länder zu vergleichen. Indem die Bedeutung des RPS für jeden Marketing-KPI mit seiner Effektgröße multipliziert wird, kann der RPS-Effekt ermittelt werden, was eine neue Maßnahme ist, gegen die Werbetreibende ihre Leistung benchmarken können. Auch können Werbetreibende ihren eigenen RPS-Effekt bestimmen und prüfen, ob dieser Effekt z.B. während Kampagnenperioden höher ist, was bedeutet, dass Ihre Medien in diesen Zeiten effektiver sind.
RPS ist auch sehr effektiv bei der Bestimmung der optimalen Anzahl von Kontakten und kann mit Marken-Tracking (Wissen, Einstellung), Website-Tracking, sozialen Erwähnungen und harten Verkaufszahlen verknüpft werden. Wie viele Kontakte sind nötig, um durch das Durcheinander zu brechen und wann erreicht es seinen Sättigungspunkt in Bezug auf den KPI, den Sie beeinflussen möchten? Wir haben dafür eine Bandbreitenanalyse entwickelt, die auch in ein Tool übersetzt wurde, das von Agenturen und Werbetreibenden zur Planung zukünftiger Kampagnen verwendet wird. Dafür schätzen wir ein sogenanntes „S-förmiges“ Modell, in dem wir den „Ort“ von zwei Wendepunkten berechnen – nach welcher Menge von Kontakten nimmt die Wirksamkeit jedes zusätzlichen Kontakts stark zu (untere Bandbreitengrenze), und wann „flacht“ diese Beziehung wieder ab (obere Bandbreitengrenze)? Die Berechnung der minimalen und maximalen Anzahl von Medienkontakten für jedes Medium und KPI ermöglicht es Marken, informierte Entscheidungen über ihre Medien zu treffen und festzustellen, ob sie die gewünschten Ergebnisse erzielen wird.
Die Ergebnisse der Arbeit mit dem RPS und dem „Vorhersage-Tool“ haben zu signifikanten Verbesserungen der Markenleistung geführt und können direkt bei Tracking- und Kampagneneffektivitätsmessungen verwendet werden. Der RPS wurde entwickelt, um die Medienplanung zu revolutionieren und Werbetreibenden sowie Marketern zu helfen, ihre Medien effektiver zu planen und letztendlich die ROI-Ziele zu erreichen.
