Was ist Open-Source Marketing-Mix-Modelling?
- Google stellt mit Meridian ein Open-Source-Marketing-Mix-Model vor
- MMM bewertet den Einfluss von Kanälen anhand aggregierter Langzeitdaten
- Meridian basiert auf Bayesian Causal Inference statt klassischer Regression
Marketing Mix Modeling (MMM) gewinnt in der datengetriebenen Werbewelt an Bedeutung, berichtet DIGIDAY. Während es Werbetreibenden seit Jahrzehnten hilft, Budgets kanalübergreifend zu optimieren, hat Google mit Meridian nun ein Open-Source-Tool veröffentlicht, das neue Transparenz verspricht.
Was ist MMM und warum ist es relevant?
MMM ermöglicht Unternehmen, den Einfluss verschiedener Marketingkanäle – von TV über Social Media bis hin zu Suchmaschinen – auf den Umsatz zu analysieren. Im Gegensatz zur Multi-Touch-Attribution (MTA), die auf detaillierte User-Daten setzt, basiert MMM auf aggregierten Langzeitdaten und ist damit robuster gegenüber Datenschutzänderungen.
Meridian: Googles neues Open-Source-Tool
Meridian nutzt Bayesian Causal Inference statt klassischer Regressionsmodelle. Es erlaubt Marketern, eigene Daten mit externen Kampagnendaten zu kombinieren, um den inkrementellen Einfluss von Werbemaßnahmen zu berechnen. Google hat das Modell auf GitHub veröffentlicht und bietet mit Partnern wie GroupM und Publicis Media zusätzliche Unterstützung.
Chancen und Herausforderungen
Open-Source-MMMS wie Meridian oder Metas Robyn bieten mehr Flexibilität als traditionelle Drittanbieter-Modelle. Dennoch bleibt die Frage der Unabhängigkeit bestehen: Kritiker befürchten, dass Meridian Googles eigene Plattformen bevorzugen könnte. Zudem erfordert MMM gut strukturierte Daten und Fachwissen, um präzise Ergebnisse zu liefern.
Während Open-Source-MMMS die Zukunft des datengetriebenen Marketings prägen, bleibt die zentrale Herausforderung bestehen: Objektivität und Datenqualität müssen gesichert sein, um wirklich neutrale Einblicke zu ermöglichen.