Weniger kann mehr sein: Das zweischneidige Schwert der Multi-Channel-Werbung

Gleichzeitig definierte diese Studie die Mehrkanal-Exposition als die Exposition gegenüber zwei Kanälen statt nur einem. Aber in Wirklichkeit ist die Anzahl der Kanäle, über die Marken ihre Werbeausgaben verteilen, (viel) größer. Auf jedem dieser Kanäle konkurrieren auch Kreative von anderen Werbetreibenden um die Aufmerksamkeit der Verbraucher und fügen eine gewisse Menge an „Lärm“ hinzu, was es für Marken schwieriger macht, ihre Botschaft klar zu übermitteln. Dies wirft die Frage auf, ob die Verteilung der Werbebemühungen über eine große Anzahl von Kanälen immer noch genügend Druck pro Kanal hinterlässt, um sich immer noch abzuheben – und tatsächlich „durch das Durcheinander zu brechen“.

Diese beiden gegensätzlichen Argumente darüber, warum das Hinzufügen von mehr Kanälen zum Medienmix für die werbende Marke vorteilhaft sein könnte oder auch nicht, haben uns dazu veranlasst, zu bewerten, inwieweit – und wie – die Wirksamkeit von Marketingkampagnen von der Anzahl der Kanäle abhängt. Daher haben wir beschlossen, diese Frage durch eine Meta-Analyse zu beantworten, wie unten weiter beschrieben.

Wir wollten herausfinden, wie und in welchem Ausmaß die Wirkung der Werbung durch die Anzahl der Kanäle bestimmt wird, über die man wirbt. Daher haben wir einen (wochenbasierten) Datensatz erstellt, der aus unseren Marken-Trackern stammt. Dieser Datensatz enthält die folgenden Informationen:

Gestütztes Werbebewusstsein: Für jede Marke und Woche in unserem Datensatz erfasst diese Variable den Anteil der Umfrageteilnehmer, die diese Marke auswählen, nachdem sie gefragt wurden: „Für welche Marke(n) erinnern Sie sich, in den letzten Wochen Werbung gesehen oder gehört zu haben?“.

Mediendruck (über 8 Kanäle): Für jede Marke und Woche in unserem Datensatz spiegeln diese Variablen die Anzahl der Medienkontakte wider, die durch die Werbebemühungen dieser Marke realisiert wurden. Wir berücksichtigen 8 verschiedene Kanäle: 1) TV, 2) Radio, 3) Druck, 4) Außenwerbung, 5) Pre-Rolls, 6) Social, 7) Online-Suche, 8) Online-Display.

Dann erweitern wir diesen Datensatz weiter, indem wir zwei zusätzliche Variablen konstruieren:

RPS (Reality Performance Score): Bei DVJ Insights verwenden wir RPS, um den gesamten Mediendruck darzustellen, der durch die wöchentlichen Werbebemühungen einer Marke realisiert wird (relativ zur Größe des Marktes, in dem sie operiert). RPS berücksichtigt, dass:

1. 1. Jeder Kanal unterscheidet sich in der Wahrscheinlichkeit, dass Werbeanzeigen von Verbrauchern bemerkt und erinnert werden.
   2. Verbraucher können sich in der Regel für eine gewisse Zeit nach dem Sehen oder Hören an Werbungen erinnern. Daher hat ein Teil der Werbebemühungen in einer Woche noch Wert in den folgenden Wochen.

Mehrere eingesetzte Kanäle: Wir ermitteln die Anzahl der Kanäle, die in den wöchentlichen Werbebemühungen einer Marke involviert sind, indem wir die Kanäle zählen, auf denen mehr als 0 realisiert wurden. Wir zählen Kontakte über 8 verschiedene Kanäle, wie oben erwähnt.
Unser Datensatz umfasst 34 Marken, quer durch 8 Produktkategorien und 8 Länder. Tabelle 1 unten zeigt, welche Kategorie-/Länderkombinationen von unserem Datensatz abgedeckt sind.

Tabelle 1: Anzahl der Marken, die in jeder Kategorie-/Länderkombination abgedeckt sind

Die moderierende Rolle der Anzahl der Kanäle

Um die Rolle der Anzahl der eingesetzten Kanäle bei der Bestimmung der Werbewirksamkeit zu bewerten, folgen wir einem konzeptionellen Modell, das visuell in Abbildung 1 unten dargestellt ist:

Abbildung 1: Konzeptionelles Modell für die Rolle der Anzahl der Kanäle bei der Bestimmung der Werbewirksamkeit

Pfeil 1 ist das Rückgrat dieses Modells. Es stellt dar, wie die wöchentlichen Werbebemühungen einer Marke (RPS) anschließend die Fähigkeit der Verbraucher beeinflussen, die Medienpräsenz der Marke zu erinnern (Werbungsbewusstsein). Somit repräsentiert Pfeil 1 die Auswirkung von Werbung, und unser konzeptionelles Modell nimmt an, dass die genaue Größe dieser Auswirkung von mehreren Faktoren abhängen kann.

Um unsere Hauptforschungsfrage zu verfolgen, interessieren wir uns primär für Pfeil 2. Dieser Pfeil symbolisiert, wie die Anzahl der eingesetzten Kanäle, um ein bestimmtes Niveau an Medienpräsenz zu erreichen, den Effekt, der durch Pfeil 1 beschrieben wird (z.B. die Auswirkung dieser Medienpräsenz auf die Werbewahrnehmung), beeinflusst oder moderiert.

Diese Beziehungen werden mithilfe eines Regressionsmodells von RPS (unabhängige Variable) auf Werbewahrnehmung (abhängige Variable) analysiert, wobei die Anzahl der Kanäle als Moderator dient. Sowohl RPS als auch mehrere Kanäle werden durch lineare und quadratische Terme in das Modell einbezogen. Durch diesen Ansatz bleiben wir flexibel in Bezug auf die (mögliche) Form dieser Beziehungen, wie z.B. zunehmende oder abnehmende Skaleneffekte oder „umgekehrte U“-Kurven.

Wir erwarten, dass die Wirksamkeit der Werbung auch stark kampagnenspezifisch (z.B. aufgrund von Unterschieden in der kreativen Stärke oder dem realisierten Share-of-Voice) und/oder markenspezifisch ist (z.B., weil es für Verbraucher einfacher sein könnte, sich an Werbung von bekannten Marken zu erinnern). Daher müssen wir diese Unterschiede im Werbeeffekt (Pfeile 3 und 4) über Marken und Kampagnen hinweg kontrollieren, bevor wir eine zuverlässige Schätzung der genauen Rolle, die die Anzahl der Kanäle spielt, erhalten können.

Dies tun wir, indem wir das Regressionsmodell als sogenanntes „gemischtes Modell“ schätzen. Das wird die RPS-Parameter als zufällige anstatt als feste Effekte schätzen (über Marken und Kampagnen hinweg, wobei letztere als isolierte Zeiträume definiert werden, in denen die Medienpräsenz Null übersteigt). Darüber hinaus können Marken erheblich in ihrem „Basisniveau“ der Werbewahrnehmung variieren. Das bedeutet, dass Verbraucher möglicherweise immer noch behaupten, Werbung von (starken) Marken gesehen oder gehört zu haben, obwohl diese Marken schon eine Weile nicht mehr geworben haben. Daher verfolgen wir einen ähnlichen Ansatz mit zufälligen Effekten auch für den „Intercept“ des Modells (Pfeil 5).

Suche nach einem Optimum: Welche Anzahl an Kanälen funktioniert am besten?

Zuerst haben wir das oben beschriebene Regressionsmodell geschätzt. Danach haben wir, wie erwartet, festgestellt, dass Marken erheblich in Bezug auf ihr Basisniveau der Werbewahrnehmung variieren – mit einem Minimum und Maximum von 2 % bzw. 51 %. Das bedeutet im Wesentlichen, dass abhängig von der Marke, bis zu ±50 % der Verbraucher behaupten können, kürzlich Werbung der Marke gesehen oder gehört zu haben – auch wenn zu diesem Zeitpunkt keine Kampagne lief.

Wir haben auch erhebliche Variabilität darin festgestellt, wie diese Werbewahrnehmung durch RPS beeinflusst wird. Ein Niveau an wöchentlichem Medien Druck, das einem Kontakt (im Durchschnitt) mit jeder Person in der Zielgruppe entspricht, führt zu einer Steigerung der Werbewahrnehmung um irgendwo zwischen 0,1 und 2,3 Prozentpunkten. Dies bestätigt somit die Wichtigkeit, marken- und kampagnenspezifische Unterschiede zu kontrollieren.

Als Nächstes richten wir unsere Aufmerksamkeit darauf, wie der (durchschnittliche) Einfluss des Medien Drucks auf die Werbewahrnehmung von der Anzahl der Kanäle abhängt, auf denen man wirbt. Um dies zu tun, verwenden wir die Parameter des Modells, um erwartete Steigerungen in der Werbewahrnehmung unter verschiedenen Mengen an Kanälen und Graden des (wöchentlichen) Medien Drucks zu berechnen. Für letzteren definieren wir ein „sehr niedriges“ Niveau des Medien Drucks als eine Anzahl wöchentlicher Kontakte, die unterhalb der großen Mehrheit (90%) der Kampagnen in unserem Datensatz liegen. Wir definieren auch ein „sehr hohes“ Niveau des Medien Drucks als eine Anzahl wöchentlicher Kontakte, die oberhalb der großen Mehrheit (90%) der Kampagnen in unserem Datensatz liegen. Die „niedrigen“, „mittleren“ und „hohen“ Niveaus werden dann zwischen den „sehr niedrigen“ und „sehr hohen“ Niveaus skaliert, unter Verwendung der exakt gleichen Schrittgröße zwischen jedem Paar von Niveaus.

Abbildung 2 zeigt die Ergebnisse dieser Berechnungen. Bitte beachten Sie, dass wir für jede der fünf Ebenen des Medien Drucks nur erwartete Steigerungen für Kanalmengen berechnen, die wir tatsächlich für dieses Niveau in unserem Datensatz beobachten.

Abbildung 2: Erwartete Steigerungen in der Werbewahrnehmung unter verschiedenen Niveaus des Medien Drucks und Mengen an Kanälen (genutzt, um diesen Medien Druck zu realisieren)

Ein erstes auffälliges Ergebnis ist, dass, wenn wir von dem „sehr niedrigen“ Niveau des Medien Drucks zu dem „sehr hohen“ Niveau übergehen, jede Erhöhung des Niveaus zu einer kleineren Steigerung der Werbewahrnehmung führt (da die Linien im Diagramm zunehmend enger zusammenkommen) – trotz der Tatsache, dass die Erhöhung des tatsächlichen Medien Drucks immer genau gleich war. Dies deutet auf das Vorhandensein von abnehmenden „Skalenerträgen“ hin. Je mehr man wirbt, desto mehr führen diese zusätzlichen Bemühungen dazu, dieselben Verbraucher mit einer höheren Frequenz zu erreichen, anstatt neue Verbraucher zu erreichen, und desto geringer wird der zusätzliche Einfluss auf die Werbewahrnehmung sein.

Wir wenden uns nun der tatsächlichen Rolle zu, die die Anzahl der Kanäle spielt. Unter sehr niedrigem (wöchentlichem) Medien Druck, obwohl die optimale Anzahl der Kanäle formell bei 2 liegt, sehen wir im Wesentlichen keinen Unterschied in der Effektgröße (da sie immer sehr nah an +0% ist) über die verschiedenen Kanalmengen hinweg. Dieses Niveau des Medien Drucks ist wahrscheinlich immer zu niedrig, um einen wesentlichen Einfluss auf die Werbewahrnehmung zu haben, unabhängig von der Anzahl der genutzten Kanäle. Von hier aus wird jedoch mit höherem Medien Druck ein Optimum in Bezug auf die Anzahl der zu verwendenden Kanäle deutlicher.

Unterhalb dieser optimalen Menge wird man von den Konsumenten, die nur durch Hinzufügen bestimmter Kanäle zum Medienmix erreicht werden können (z.B. junge „nur-digital“ Konsumenten), möglicherweise (noch) nicht bemerkt. Oberhalb dieser optimalen Menge ist es jedoch weniger wahrscheinlich, dass man „durch das Durcheinander bricht“ auf den Kanälen, auf denen man wirbt. Dies liegt daran, dass die Anzahl der Kontakte, die jedem einzelnen Kanal zugewiesen werden können, einfach zu niedrig wird. Dieser Überlegung folgend, ist es vielleicht nicht allzu überraschend, dass wir sehen, dass die optimale Anzahl der Kanäle zusammen mit dem Niveau des Medien Drucks steigt – von 2 Kanälen bei einem niedrigen Niveau zu 3 Kanälen bei einem mittleren oder hohen Niveau und zu 4 Kanälen bei einem sehr hohen Niveau. Je höher der gesamte Medien Druck hinter einer Kampagne ist, desto mehr Kanäle kann man eine ausreichende Anzahl von Kontakten zuweisen, um „durchzubrechen“; dies nutzt die zusätzlichen Konsumenten, die man auf diese Weise erreichen kann.

Gleichzeitig sollte betont werden, dass, obwohl wir zahlreiche Kampagnen beobachten, die das „volle Spektrum“ von acht Kanälen nutzen, die optimale Anzahl der Kanäle zur Steigerung der Werbewahrnehmung nie mehr als vier zu überschreiten scheint – selbst bei sehr hohem Medien Druck. Dies deutet darauf hin, dass bei einer beträchtlichen Anzahl von Kampagnen Marken sich möglicherweise „zu dünn verteilen“, damit ihre Werbung auf jedem der Kanäle in ihrem Medienmix wirklich hervorsticht – was zu einem niedrigeren Anteil von Konsumenten führt, die sich an die Kampagne über einen längeren Zeitraum erinnern können.

“Ein Gleichgewicht der Kanäle“

Die Ergebnisse unserer Meta-Analyse zeigen, dass die Wirksamkeit einer Werbekampagne, mit einem festgelegten Niveau an Medien Druck, von der Anzahl der Kanäle abhängen kann, die genutzt werden, um diesen Druck zu realisieren.
Dennoch bleibt die Rolle, die die Anzahl der Kanäle spielt, bestenfalls für sehr kleine Kampagnen begrenzt, die erhebliche Schwierigkeiten haben, unter ihrem Publikum „durchzubrechen“, unabhängig von der genauen Anzahl der verwendeten Kanäle. Das Auswählen der optimalen Anzahl von Kanälen beginnt jedoch einen Unterschied zu machen (und wird somit zunehmend wichtiger), je größer eine Kampagne in Bezug auf Medien Druck ist.

Das Finden dieses Optimums ist zunächst eine Frage der Hinzufügung einer ausreichenden Anzahl von Kanälen zum Medienmix, um mit jenen Verbrauchern in Kontakt zu kommen, die sonst nicht erreicht würden. Gleichzeitig sollte man auch die Falle vermeiden, das Werbebudget über zu viele Kanäle zu verteilen, damit sie effektiv bleiben, um durch das Durcheinander zu brechen.

Mit der Skalierung einer Kampagne steigt auch die Anzahl der Kanäle, die sinnvollerweise integriert werden können, um maximale Wirksamkeit zu erzielen. Gleichzeitig stellen wir fest, dass diese Zahl nie mehr als vier überschreitet, selbst unter sehr hohem Medien Druck. Daher ist es vielleicht nicht allzu überraschend, dass wir viele Kampagnenwochen (etwa 40%) in unserem Datensatz beobachten, die die verfügbare Anzahl von Kanälen entweder „unter- oder übernutzen“. Dies führt zu einer suboptimalen Erinnerung an die Kampagne unter ihrem beabsichtigten Publikum.

Natürlich sollten wir anmerken, dass in dieser Studie unsere Operationalisierung der Kampagneneffektivität auf Steigerungen der Werbewahrnehmung basierte, was kein typisches Endziel ist. Dennoch liegt der erste Schlüssel zu einer erfolgreichen Kampagne oft in ihrer Fähigkeit, von ihrer beabsichtigten Zielgruppe gemerkt zu werden, und in diesem Sinne schließen wir, dass „weniger“ sehr wohl „mehr“ sein kann. Dies unterstreicht die Bedeutung einer wohlüberlegten Entscheidung darüber, welche Kanäle in den Medienmix aufgenommen und welche ausgeschlossen werden sollten. Bleiben Sie dran für eine Fortsetzung dieser Meta-Analyse später in diesem Jahr, in der wir weitere Einblicke in diese Angelegenheit geben werden!