Influencer Marketing hat sich von kreativem zu datengesteuertem Marketing entwickelt

Da Marken einen klareren ROI fordern, sind zwei Messrahmen für die Bewertung der Wirkung von Influencer-Kampagnen von zentraler Bedeutung:

• Marketing-Mix-Modellierung (MMM)
• Multi-Touch-Attribution (MTA)

Beide sind leistungsstark - aber sie messen unterschiedliche Arten von Einfluss, arbeiten mit unterschiedlichen Zeithorizonten und liefern unterschiedliche Erkenntnisse. Ein Missverständnis zwischen MMM und MTA führt dazu, dass Marken die Leistung von Influencern völlig falsch einschätzen.

Dieser Artikel bietet eine klare vergleichende Analyse von MMM und MTA, erklärt, wie beide den Wert von Influencern erfassen, und skizziert, wie die beiden Frameworks zusammenarbeiten, um ein vollständiges Messbild zu erstellen.

1. Warum die Influencer-Messung ungewöhnlich komplex ist

Influencer verhalten sich nicht wie traditionelle digitale Kanäle. Ihr Einfluss ist:

• nicht-linear
• Multiplattform
• sozial
• Kultur
• emotional
• verzögert
• über dunkle soziale Netzwerke verstärkt
• oft offline

Ursprünglich wurden die Attributionsmodelle jedoch dafür entwickelt:

• klickt
• Cookies
• Werbeeinblendungen
• deterministische Pfade

Beeinflusser arbeiten über unsichtbare, nichtlineare Einflusswege, von denen MMM und MTA viele unterschiedlich erfassen.

2. Was MMM misst (und warum es wichtig ist)

Marketing Mix Modeling (MMM) ist ein statistisches Top-Down-Modell, das alle Marketing-Inputs im Zeitverlauf analysiert, um ihren Beitrag zum Umsatz zu schätzen.

Was MMM gut einfängt

A. Langfristige Auswirkungen

MMM eignet sich hervorragend zur Erkennung verzögerter Einflüsse, wie z. B.:

• steigende Markensuche
• gestiegene Einzelhandelsumsätze
• langfristiger LTV-Lift
• beständiges Basiswachstum
• Memory-Effekte

In diesem Bereich sind Influencer besonders mächtig.

B. Kanalübergreifende Synergie

MMM quantifiziert, wie Influencer-Aktivitäten den Erfolg steigern:

• Suche
• bezahlt sozial
• direkter Verkehr
• Einzelhandelsverkäufe
• Verweisungsverhalten

Influencer heben oft andere Kanäle - MMM fängt dies ein.

C. Offline + online kombinierte Wirkung

MMM integriert sich:

• POS-Daten des Einzelhandels
• Abonnementserneuerungen
• Markenbekanntheitswellen
• Instore-Lift

Entscheidend für Omnichannel-Marken.

D. Abnehmende Erträge + optimale Ausgaben

MMM zeigt:

• wie viel Influencer-Aktivität effizient ist
• wenn sie gesättigt ist
• wie man die Ausgaben optimal umverteilt

Ideal für die Jahresplanung.

Wo das MMM kämpft

• Erfordert lange Zeitreihendaten
• Weniger genau für kleine Marken oder kurze Kampagnen
• Kann die Leistung einzelner Ersteller nicht messen
• Kann keine spezifischen Inhalte bewerten

MMM ist leistungsstark - aber auf hohem Niveau.

3. Was die MTA misst (und warum sie wichtig ist)

Multi-Touch-Attribution (MTA ) ist ein Bottom-up-Modell auf Benutzerebene, das jedem Touchpoint in einer Conversion Journey einen Teil der Credits zuweist.

Was MTA gut einfängt

A. Direkt verfolgbare Aktionen

MTA sieht:

• klickt
• swipes
• Besuche vor Ort
• E-Mail öffnet
• Werbeeinblendungen
• Retargeting-Sequenzen

Hohe Granularität.

B. Schöpferspezifische Auswirkungen

Mit UTMs, Codes und verfolgbaren Links kann MTA messen:

• welche Schöpfer die Konversionen vorantrieben
• welche Formate am besten abschneiden
• welche Schornsteine funktionieren

Hervorragend geeignet für die taktische Optimierung.

C. Kurzfristige Leistung

Wenn ein Schöpfer sofortige Konversionen auslöst, erfasst MTA dies perfekt.

Wo sich die MTA schwer tut

• Dark Social kann nicht verfolgt werden
• Offline-Wirkung kann nicht gemessen werden
• Langfristiger Einfluss kann nicht quantifiziert werden
• Brüche, wenn Datenschutz-Tools das Tracking einschränken
• Übergewichte last-click
• Unterbewertung der Top-of-Funnel-Ersteller

Die MTA ist nützlich - aber unvollständig.

4. MMM vs. MTA: Was sie im Influencer Marketing anders sehen

Hier ist ein strukturierter Vergleich:

A. Zeithorizont

MMM

• Langfristig (Monate-Jahre)
• Stärke: Markenwert + Kundenbindung
• Einschränkung: langsamere Erkenntniszyklen

MTA

• Kurzfristig (Stunden-Wochen)
• Stärke: Umstellungswege
• Einschränkung: Übergewichtung der direkten Klicks

B. Art des erfassten Einflusses

Direkte Klicks

• MMM: Teilweise
• MTA: Stark

Dunkle soziale

• MMM: Stark
• MTA: Schwach

Offline-Verkäufe

• MMM: Stark
• MTA: Keine

Langfristiger Markenaufschwung

• MMM: Stark
• MTA: Keine

Kurzfristige Umwandlungen

• MMM: Mäßig
• MTA: Stark

Kanalübergreifende Synergie

• MMM: Stark
• MTA: Keine

C. Zuschreibung auf Schöpfer-Ebene

Individueller Ersteller-ROI

• MMM: Schwach
• MTA: Stark

Leistung auf Inhaltsebene

• MMM: Keine
• MTA: Stark

Synergie zwischen mehreren Urhebern

• MMM: Stark
• MTA: Schwach

D. Anforderungen an die Daten

Lange historische Daten

• MMM: Hoch
• MTA: Mittel

Verfolgung auf Benutzerebene

• MMM: Nein
• MTA: Erforderlich

Schutz der Privatsphäre

• MMM: Sehr stark
• MTA: Sehr schwach

Integration des Einzelhandels

• MMM: Stark
• MTA: Keine

5. Wie MMM und MTA sich gegenseitig ergänzen

Zusammengenommen ermöglichen MMM und MTA einen vollständigen 360°-Blick auf die Wirkung von Influencern.

1. MTA identifiziert kurzfristige Gewinner

• beste Entwickler
• beste Beiträge
• beste Formate
• beste Tage/Zeiten
• beste Schornsteine

Entscheidend für Leistungsteams.

2. MMM quantifiziert die langfristigen + Auswirkungen auf das Ökosystem

• Suchauftrieb
• Einzelhandelsaufschwung
• LTV-Hebung
• Halo-Effekte
• zeitverzögerte Verkäufe

Wesentlich für die strategische Planung.

3. Hybridmodelle kombinieren beides

Führende Marken fusionieren jetzt MMM + MTA mit:

• Bayessche hierarchische Modelle
• ökonometrische Fusion
• Pipelines zur Identitätsauflösung
• Inkrementierungstests
• Ersteller-Indizierung

So entsteht ein einheitliches Messsystem:
Kurzfristige Zuweisung + langfristiger Beitrag.

6. Anwendungsfälle: Wann MMM und wann MTA verwendet werden sollten

Verwenden Sie MMM wenn:

• Sie haben eine Einzelhandelspräsenz
• Sie investieren über viele Kanäle
• Sie brauchen eine Budgetplanung
• Sie führen ständig laufende Influencer-Programme durch
• Ihr Ziel ist es, die Marke zu stärken, nicht nur die Konversionsrate.

MTA verwenden, wenn:

• Sie benötigen Leistungsdaten auf Ersteller-Ebene
• Sie optimieren Inhaltstypen
• Sie führen Direct-Response-Kampagnen durch
• Sie haben eine ausgeprägte UTM-Disziplin
• Sie wollen schnelle Rückkopplungsschleifen

Verwenden Sie BOTH When:

• Durchführung groß angelegter Influencer-Programme
• Verwendung von Makro- und Mikroerstellern
• sowohl langfristige als auch kurzfristige Ergebnisse anstreben
• plattformübergreifend arbeiten
• die eine umfassende Sichtbarkeit benötigen

Die meisten anspruchsvollen Marken setzen sowohl auf MMM als auch auf MTA.

7. Die Zukunft: Einflussmessung wird hybrid sein

Bis 2026 bewegt sich die Branche in diese Richtung:

• vereinheitlichte Einflussgraphen
• plattformübergreifende Identitätszuordnung
• MMM + MTA Fusionsmodelle
• Bewertung der Autorität des Erstellers
• netzwerkbasierte Zurechnung
• dunkle soziale Einschätzung
• Modellierung des gefühlsgewichteten Einflusses

Schöpfer werden nicht mehr nur nach Klicks beurteilt, sondern nach dem Einfluss auf das Ökosystem.

Einfluss ist:

• Multi-Touch
• Multiplattform
• Mehrkanalige
• langfristig

Die Messung muss diese Realität widerspiegeln.

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