Google Meridian und die Zukunft der Marketing-Messung – Was Marketer über Googles Open-Source MMM wissen müssen

Mit der Einführung von Meridian durch Google rückt die Open-Source-Marketing-Mix-Modellierung (MMM) wieder ins Rampenlicht. Unsere Erfahrung bei FELD M zeigt jedoch, dass Meridian nicht für jeden Marketer automatisch die perfekte Wahl ist. Und selbst wenn, liefert MMM allein nicht das vollständige Bild. Die aussagekräftigsten Erkenntnisse ergeben sich vielmehr aus der Kombination (Triangulation) mehrerer Methoden: MMM, Attribution und Inkrementalitätstests. 

Warum MMM wieder hoch im Kurs steht 

Mit der Verschärfung der Datenschutzbestimmungen und dem Verschwinden von Cookies von Drittanbietern verlieren Attributionsmodelle, die einst als „heiliger Gral" galten, ihren unangefochtenen Vorteil. Fragmentierte User Journeys, Walled Gardens (geschlossene digitale Ökosysteme wie Google, Meta oder Amazon, die den Datenaustausch einschränken) und Datensilos machen es schwieriger denn je, Marketing-Touchpoints und -Ergebnisse miteinander zu verbinden.  

Dies hat ein neues Interesse an MMM geweckt, das nicht auf Daten auf Benutzerebene angewiesen ist und sowohl Online- als auch Offline-Kanäle einbeziehen kann.  

Aber MMM ist nur ein Teil des Puzzles. Attribution und MMM sind keine alternativen Maßnahmen für denselben Zweck, sondern sollen unterschiedliche Fragen beantworten. Die Effektivität des Marketings in der realen Welt erfordert einen vielschichtigen, pragmatischen Ansatz, der drei Methoden miteinander verbindet: Attribution, MMM und Inkrementalitätstests – ein Ansatz, der die Stärken und Grenzen jeder Methode ausgleicht. 

Psst: Über dieses Thema werden wir auch auf der kommenden TDWI in München sprechen.

Den Werkzeugkasten verstehen: Triangulation in der Praxis 

Triangulation bedeutet in unserem Fall: drei Methoden kombiniert einsetzen, um eine vollständige und glaubwürdige Wirkungsmessung zu erzielen:

• Multi-Touch-Attribution (MTA): Liefert granulare Einblicke auf Benutzerebene, indem jedem Berührungspunkt in der Customer Journey ein Kredit zugewiesen wird. MTA kann für die Optimierung von Kampagnen in Echtzeit und für das Verständnis des Zusammenspiels der Kanäle sehr nützlich sein. Sie wird jedoch zunehmend durch Datenschutzbeschränkungen und Datenfragmentierung eingeschränkt und hat oft Schwierigkeiten, Offline- oder langfristige Markeneffekte zu berücksichtigen. 
• Marketing-Mix-Modellierung (MMM): Bietet eine strategische, datenschutzfreundliche, kanalübergreifende Perspektive. MMM quantifiziert, wie verschiedene Marketing-Hebel und externe Faktoren (wie Preisgestaltung und Saisonalität) die Geschäftsergebnisse beeinflussen. Es ist ideal für die Budgetzuweisung und die langfristige Planung, aber weniger geeignet für die tägliche Kampagnensteuerung und hängt von hochwertigen, aggregierten Daten ab. 
• Inkrementalitätstests: Der Goldstandard für die Messung kausaler Auswirkungen. Durch den Vergleich von Test- und Kontrollgruppen zeigen Inkrementalitätstests (wie Geo-Experimente oder Conversion-Lift-Studien) die tatsächliche Wirkung von Marketingmaßnahmen auf. Sie erfordern jedoch ein sorgfältiges Design, können ressourcenintensiv sein und werden normalerweise nur für ausgewählte Kampagnen oder Zeiträume durchgeführt. 

Jede Methode beantwortet also unterschiedliche Fragen und jede hat ihre eigenen Stärken und Grenzen. Der wahre Wert ergibt sich aus der Kombination dieser Methoden – der Triangulation, um Ergebnisse zu validieren, Annahmen zu hinterfragen und Lücken zu schließen. 

Wir haben auch eine Veranstaltung zu diesem Thema geplant, falls Sie daran teilnehmen möchten: 

Anbieter für Triangulation im Überblick 

Eine wachsende Zahl von Anbietern offeriert inzwischen Triangulationslösungen oder integrierte Plattformen zur Messung an. Die verfügbaren Lösungen können in drei Kategorien eingeteilt werden: 

1. SaaS-Lösungen, die alle drei Methoden und deren Triangulation anbieten. 
2. SaaS-Lösungen, die auf eine oder zwei Methoden spezialisiert sind, typischerweise Attribution und MMM oder MMM und Inkrementalitätstests. 
3. Open-Source-Lösungen, wie z. B. Meridian von Google und Robyn von Meta.

Welche Kategorie am besten geeignet ist, hängt vom Marketing-Mix, den allgemeinen Zielen und der Reife der Messprozesse eines Unternehmens ab. 

Wir bei FELD M haben praktische Erfahrung mit all diesen Plattformen und helfen unseren Kunden bei der Auswahl, Implementierung und Interpretation des richtigen Mixes für ihre Bedürfnisse. Hier erfahren Sie, wie wir Sie mit maßgeschneiderten MMM-Lösungen unterstützen. 

Sie möchten mit MMM beginnen, sind aber noch nicht so weit?

Hier finden Sie eine Fallstudie, die zeigt, wie wir unseren Kunden Bexio bei der Vorbereitung auf MMM unterstützt haben. 

Deep-Dive: Was ist Google Meridian? 

Google Meridian ist eine Open-Source-MMM-Plattform, die Marketern helfen soll, die Wirkung ihrer Kampagnen in der heutigen datenschutzfreundlichen Umgebung zu messen und zu optimieren. Meridian zeichnet sich durch seine Integration mit Google-Daten (wie YouTube-Reichweite und Suchanfragevolumen), Bayes'sche Modellierung, geobasierte hierarchische Analyse und Open-Source-Flexibilität aus. 

Meridian ist eine gute Option für Marken mit beträchtlichen Google-Investitionen und internem Analyse-Know-how. 

Doch wie alle MMMs ist auch Meridian keine Plug-and-Play-Lösung. Die sinnvolle Nutzung erfordert saubere, historische Daten und ein klares Verständnis der Möglichkeiten und Grenzen der Lösung. Im Vergleich zu SaaS-Lösungen sind auch Data Science- und Data Engineering-Fähigkeiten erforderlich.  

Während Meridian die Nutzung von Online-Kanaldaten, insbesondere von Google, erleichtert, steht es vor den gleichen Herausforderungen wie andere Lösungen, wenn es um die Integration von Offline-Kanaldaten geht – wie OOH, Print oder TV. 

Vor- und Nachteile von Meridian 

Wie jede Lösung zur Messung der Marketingeffektivität hat auch Google Meridian seine eigenen Stärken und Grenzen. Wenn Sie diese kennen, können Sie entscheiden, ob es die richtige Lösung für Ihr Unternehmen ist oder ob ein anderer Ansatz besser geeignet wäre. 

Stärken: 

• Offener und transparenter Quellcode: Sie haben vollen Zugriff auf den Code und die Methodik, was eine Anpassung und unabhängige Validierung ermöglicht. 
• Tiefe Integration mit Google-Daten: Meridian bietet direkten Zugriff auf die YouTube-Reichweite, das Volumen der Google-Suchanfragen und andere Metriken der Google-Plattform, was Marken, die stark in Google-Kanäle investiert haben, tiefere Einblicke bietet. 
• Anpassbar und flexibel: Technische Teams können das Framework an spezifische Geschäftsanforderungen anpassen und sind nicht auf eine Blackbox-Lösung festgelegt. 
• Szenarienplanung und Bayes'sche Modellierung: Die Plattform ermöglicht die Quantifizierung von Unsicherheiten und die Einbeziehung von Vorwissen über die Media Performance. Die hierarchische Modellierung kann sogar auf geografischen Ebenen erfolgen. 
• Inkrementalitätstests: Meridian bietet die Möglichkeit, Ergebnisse von Inkrementalitätstests zu integrieren, um Ergebnisse zu validieren oder das Modell zu kalibrieren.

Limitations:

• Google-zentriert: Die Stärken von Meridian kommen vor allem bei Unternehmen zum Tragen, die viel Geld für und in den Google-Tools ausgeben; für Marken mit einem starken Fokus auf Nicht-Google- oder Offline-Kanäle ist es weniger effektiv. 
• Erfordert Fachwissen im Bereich Data Science: Die Implementierung und Anpassung von Meridian ist nicht „Plug-and-Play", sondern erfordert technische Fähigkeiten bei der Datenaufbereitung, Modellierung und Interpretation. 
• Limitiert durch Datenqualität und -verfügbarkeit: Wie bei jedem MMM hängt der Erfolg davon ab, dass qualitativ hochwertige, konsistente Daten über einen längeren Zeitraum zur Verfügung stehen. 
• Operative Komplexität: Für Unternehmen ohne ausgereifte Analyseprozesse kann die Einrichtung und laufende Wartung eine Herausforderung darstellen. 

Passt Meridian zu Ihnen? 

Ob Meridian die richtige Wahl ist, hängt von mehreren Faktoren ab. 

Wenn sich Ihr Marketing-Mix stark auf Google-Kanäle stützt und Sie über starke interne Analyseressourcen (oder ein Team wie FELD M an Ihrer Seite!) verfügen, kann Meridian wertvolle, datenschutzfreundliche Einblicke liefern und eine merklich intelligentere Budgetverteilung unterstützen. 

Weitere wichtige Faktoren sind die Organisationsstruktur, die Verantwortlichkeiten im Unternehmen, eine Kultur des Testens und Lernens, die Befähigung der Stakeholder und die Verfügbarkeit wichtiger Ressourcen. 

Für Unternehmen mit stärker diversifizierten Vertriebsstrategien, begrenzten technischen Kapazitäten oder einem geringeren Reifegrad ist Meridian wahrscheinlich nicht die optimale Wahl. 

Im Allgemeinen sollte jedes MMM durch andere Marketing-Messmethoden unterstützt werden, insbesondere durch Inkrementalitäts-Tests. Die Triangulation aller drei Ansätze zur Marketingmessung sollte das Leitprinzip sein. 

Die FELD M-Sicht: Prozesse, Kultur und nachhaltige Messung 

Triangulation ist eine praktische Notwendigkeit im heutigen Marketingumfeld. Aber es ist auch ein ehrgeiziges Unterfangen. Die Integration von MMM, Attributions- und Inkrementalitäts-Tests erfordert mehr als nur Technologie. Sie erfordert:  

• Hohe Datenqualität und -harmonisierung 
• Technisches Fachwissen und analytische Genauigkeit 
• Klare Dokumentation und transparente Kommunikation 
• Eine Kultur des Testens und Lernens – mit fortlaufender Validierung und Anpassung 
• Change Management und Enablement

Wir helfen unseren Kunden bei der Entwicklung von Messsystemen, die robust, umsetzbar und auf ihren Geschäftskontext zugeschnitten sind. Unser Ansatz basiert auf Unabhängigkeit und Transparenz und löst sich vom Hype um die Anbieter, um wirklich einen messbaren Mehrwert zu liefern. 

Erfahren Sie mehr über unsere Datenstrategie und unser Framework. 

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Wenn Sie Meridian oder Triangulation in Betracht ziehen oder Ihre Messstrategie zukunftssicher machen wollen, kann FELD M Ihnen helfen, unabhängig und pragmatisch durch die Optionen zu navigieren.

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Mit drei erfahrenen Referenten werden wir uns auf die praktischen Herausforderungen der Marketingmessung, Datenqualität und KI konzentrieren. Neben dem Kennenlernen von praktischen Ansätzen haben Sie auch die Möglichkeit, Ihre Fragen während der Q&A-Session zu stellen.

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Über die Autoren:

Dr. Isabelle Kes berät seit über einem Jahrzehnt FELD M-Kunden aus verschiedenen Branchen in den Bereichen Datenstrategie und Marketingmessung. Sie unterrichtet auch an der Hochschule München und der IHK Nord-Westfalen.

Alexander Eiting ist Berater bei FELD M und Doktorand an der TU Braunschweig mit den Schwerpunkten Marketingmessung und Datenschutz. Er lehrt an der Universität Münster.