Dieser Artikel beschreibt, wie ein Media Mix Modelling in Mercury nach dem Modellierungslauf ausgewertet wird.
Hinweis: Dies ist ein Zusatzfeature, welches in Mercury zur Verfügung gestellt werden muss. Falls es nicht in deinem Account verfügbar ist, wende dich bitte über unseren Helpdesk an uns.
Modellierungslauf-Ergebnisse einsehen
Um die Ergebnisse eines Modellierungslaufs einzusehen, können Sie diese durch Klick auf den fertigen Modellierungslauf öffnen.
Anschließend gelangen Sie auf die Details-Übersicht, auf der im oberen Bereich noch einmal die getätigte Konfiguration (Auswahl für Ziel KPI, Ad Stock Variante, Variablen etc.) für den Lauf und eine Ergebnisübersicht der besten Modelle erscheint.
Unter den Konfigurations-Details erfolgt die Ergebnisausweisung der besten Modelle. Hier erhalten Sie einen schnellen Überblick, um die Top-Modelle auf einen Blick vergleichen zu können.
Mit einem Klick auf den kleinen Pfeil
auf der Übersichtsseite gelangen Sie zu den detaillierten Ergebnissen eines Modells.
Sie sehen jetzt im oberen Abschnitt weiterhin die getätigte Selektion zum Trainieren des Modells und haben dazu im unteren Abschnitt jetzt Einblick auf mehrere Detailansichten.
Auf der ersten Detailansicht (Tab: Modellgüte) wird die Anpassung des Modells gegenüber dem Ziel KPI im Zeitverlauf verdeutlicht. So bekomme ich als Modellierer ein Gefühl, wo es zu größeren Abweichungen zwischen Modell und tatsächlichem Verlauf der Ziel KPI kommt und bekomme Ideen dafür, welche Einflussfaktoren gegebenenfalls fehlen, um eine noch höhere Anpassung zu erreichen.
Weitere Detailansichten die Ihnen zur Ergebnisinterpretation zur Verfügung stehen sind:
- Dekomposition - Wirkbeiträge je Variable zur Erklärung der Ziel KPI
Über die Dekomposition-Ansicht können Sie sehen, welche Einflussfaktoren den größten Einfluss auf den Verlauf des Ziel KPI haben.
Achtung! Wenn eine Media-Variable hier den größten Wirkbeitrag hat, heißt das nicht, dass diese Mediavariable die Effizienteste ist, da hier noch keine Relation zu den Ausgaben je Media-Variable berücksichtigt wird.
Variablen, die keinen Wirkbeitrag haben, sind Variablen, die in einer nächsten Iteration herausgenommen werden können und durch andere Einflussfaktoren mit mehr Einfluss ersetzt werden können.
- Zeitverlauf - Wirkbeiträge im Zeitverlauf zur Erklärung der Ziel KPI
Über die Wirkbeiträge im Zeitverlauf bekomme ich einen noch besseren Blick darauf, welche Entwicklungen der Ziel KPI zu welchen Zeiträumen durch welche Einflussfaktoren erklärt werden.
- Effizienz - Vergleich der Anteile an Ausgaben je Mediavariable zur Wirkung
Im Reiter Effizienz wird aufgezeigt, wie viel Prozent des Mediabudgets für welche Mediavariable ausgegeben wurde und welcher Anteil des Gesamteffekts eine Mediavariable erzielt.
- ROI - Return on Invest je Mediavariable
Im ROI Chart wird aufgezeigt, mit wie viel Return on Invest man pro 1€ Mediaausgabe je Mediavariable rechnen kann.
- Grenznutzen - oder auch Sättigungskurven je Media Variable
Die Grenznutzenkurven geben einen Blick darauf, welche Ausgabe pro Zeiteinheit sinnvoll ist, um je Mediavariable möglichst viel Wirkung zu erzeugen bzw. eine möglichst hohe Mediaeffizienz zu erreichen.
- Adstock - Verdeutlichung der Adstock-Effekte je Media Variable
Die Adstock-Detailansicht zeigt für den gängigsten Adstock-Typ “Direkte Wirkung - sofort nachlassend”, wieviel Prozent der Werbewirkung auch noch in der nächsten Zeiteinheit (z.B. Woche) seine Wirkung entfaltet. 75% bedeutet, dass 75% der Werbewirkung sich auch bis über die nächste Zeiteinheit entfaltet und wiederum von den 75%, 75% bis in die übernächste Woche erstreckt.
- Budgetszenarien - Kalkulation von Budgetszenarien
Über den Reiter Budgetszenarien können mit dem Button “Budget-Szenario rechnen” verschiedenste Budget-Varianten berechnet werden.
Bei Klick auf den Button erscheint ein Eingabefenster, in dem Vorgaben für das zu kalkulierende Budget-Szenario gemacht werden können.
Über die Felder Maximale Reduzierung und Maximale Erhöhung gibt man vor um wieviel Prozent eine Mediavariable maximale reduziert und erhöht werden darf. Je nachdem, wie vorsichtig oder aggressiv, man das Umverteilen von Budgets zwischen den Mediavariablen zulassen möchte. Über das Feld “Zeitraum in Tagen” gibt man an für wieviele Tage das Budget vorgesehen ist.
Mit dem Klick auf Absenden wird die Eingabe bestätigt und die Berechnung startet (ca. 1-2min).
Sobald die Kalkulation abgeschlossen ist, erscheinen die Ergebnisse. - Ergebnisse der Budgetallokation
Die Ergebnisvisualisierung zeigt auf wie viel Prozent des Budgets für welche Mediavariable ausgegeben werden sollte um eine möglichst hohe Wirkung zu erzielen.
Hier z.B. kann für die nächsten 90 Tage bei gleichbleibendem Budget von einer Wirkungssteigerung von 23% ausgegangen werden.
Es können auch mehrere Berechnungen parallel laufen, während also eine Berechnung läuft, kann man bereits die Eingaben für ein weiteres Szenario vornehmen.
Wie ein Modellierungslauf aufgesetzt und gestartet wird erfährst du in diesem Artikel.