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06. November 2024
5 Min. Lesen

Integration von Influencer Marketing in Marketing-Mix-Modelle (MMM)

Marketing Mix Modeling (MMM) hat sich als einer der wichtigsten Rahmen für die Messung der Marketingeffektivität herauskristallisiert.

In einer datenschutzfreundlichen Welt, in der Cookies aussterben, Attributionsfenster kollabieren und plattformbezogene Metriken zunehmend unzuverlässig sind, ist MMM wieder in den Mittelpunkt gerückt.

Aber eine große Herausforderung ist aufgetaucht:

Wie können wir Influencer Marketing genau in das MMM einbinden?

Influencer-Kampagnen verhalten sich anders als bezahlte Anzeigen, E-Mail, Suche oder TV:

  • Ihre Auswirkungen sind nichtlinear, verzögert, plattformübergreifend und emotional.
  • Sie schaffen Markenwert, nicht nur Klicks.
  • Sie verstärken sich über die Suche, die sozialen Netzwerke und die Gemeinschaftsräume.
  • Sie lösen dunkle soziale und Offline-Gespräche aus, die das MMM irgendwie quantifizieren muss.

Traditionelles MMM wurde nicht für Influencer Marketing entwickelt.
Modernes MMM muss sich weiterentwickeln.

In diesem Artikel wird erläutert, wie Marken Influencer Marketing effektiv in MMM-Rahmenwerke integrieren können, welche Daten erforderlich sind, welche Herausforderungen bei der Modellierung bestehen und wie die Zukunft der Einflussmessung aussieht.

1. Warum Influencer Marketing bei MMM gefehlt hat

Die meisten MMM-Modelle haben aus vier Gründen Schwierigkeiten mit Influencer-Daten:

1. Mangel an standardisierten Inputs

Influencer-Daten sind nicht einheitlich. Im Gegensatz zu Werbeeinblendungen oder TV-Ausgaben haben die Macher:

  • mehrere Formate
  • variable Reichweite
  • inkonsistente Buchungsschemata
  • unterschiedliches Engagement
  • unvorhersehbare Viralität

MMM benötigt strukturierte, zeitlich geordnete Inputs - Influencer-Daten sind unübersichtlich.

2. Multiplattform-Komplexität

Schöpfer posten quer:

  • TikTok
  • YouTube
  • Rollen
  • Kurze Hosen
  • Twitter
  • LinkedIn
  • Podcasts
  • Newsletters

Jede Plattform hat unterschiedliche Signale und Metriken. Das MMM benötigt eine Aggregationslogik.

3. Emotionale und kulturelle Auswirkungen

Beeinflusser beeinflussen das Verhalten indirekt:

  • Vertrauen
  • Speicher
  • kulturelle Relevanz
  • soziale Validierung
  • Identitätsabgleich

Diese Signale sind nicht in Anzeigen-Dashboards zu finden, aber sie beeinflussen den Umsatz im Laufe der Zeit erheblich.

4. Langfristige Auswirkungen

Die Wirkung von Influencern reicht oft Wochen oder Monate über eine Kampagne hinaus.
MMM entgeht dies, es sei denn, das Modell ist explizit darauf ausgelegt, verzögerte Effekte zu erfassen.

2. Das Ziel: Schöpfer in quantifizierbare MMM-Variablen verwandeln

Um Influencer-Aktivitäten in das MMM zu integrieren, müssen wir die Leistung der Creators in konsistente, vergleichbare, zeitbasierte Variablen umwandeln.

Der Erfolg von Influencer MMM hängt davon ab:

  • richtige Kodierung
  • richtige Zeitfenster
  • Lag-Struktur
  • Synergieeffekte
  • Modellierung der Medieninteraktion

Schauen wir uns das mal an.

3. Schritt 1 - Definieren der MMM-Eingaben auf Ersteller-Ebene

Influencer Marketing muss in messbare Inputs wie:

A. Schöpferische Eindrücke (gewichtet)

Nicht rohe Impressionen - gewichtete Impressionen, die berücksichtigen:

  • Engagementrate
  • Publikumsrelevanz
  • Qualität anzeigen
  • Uhrzeit
  • Vertrauenswürdigkeit des Erstellers

Dadurch entstehen verlässlichere MMM-Eindrucksdaten.

B. Inhaltsvolumen (normiert)

Eine standardisierte Zählung von:

  • Beiträge
  • Videos
  • Geschichten
  • Integrationen
  • Erwähnt
  • Merkmale

Jeder Inhaltstyp wird in eine vergleichbare Einheit umgewandelt.

C. Ausgaben für Influencer (tatsächlich oder modelliert)

Wenn Marken Ersteller bezahlen, werden die Ausgaben zu einem direkten MMM-Input.
Wenn sie Produkte verschenken oder reine Affiliate-Programme betreiben, können modellierte Ausgaben (z. B. CPM-Äquivalent) verwendet werden.

D. Engagement-Index

Zusammengesetzte Metrik, die Folgendes umfasst:

  • Reaktionen
  • Kommentare
  • Aktien
  • spart
  • Durchklickraten
  • Duette/Nähte

Engagement ist ein wichtiger Prädiktor für verzögerte Verkäufe.

E. Schöpfer-Qualitätsbewertung

Gemessen anhand von Faktoren wie:

  • Schöpferbehörde
  • Gemeinschaftstiefe
  • Konsistenz der Wiederholungssponsoren
  • Vertrauen der Anhänger
  • Gefühlsgesundheit
  • dunkle soziale Präsenz

Qualitativ hochwertige Schöpfer erzeugen einen nachhaltigeren Auftrieb.

4. Schritt 2 - Erstellen von Zeitreihendaten (das Rückgrat des MMM)

MMM benötigt tägliche oder wöchentliche Zeitreihendaten.

Dies bedeutet:

  • tägliche/wöchentliche Influencer-Impressionen
  • täglicher/wöchentlicher Engagement-Index
  • tägliche/wöchentliche Ausgaben
  • Tägliche/wöchentliche Beitragszahlen
  • tägliche/wöchentliche schöpferspezifische Spitzenwerte

Über einen Zeitraum von 12 bis 36 Monaten kann das Modell Muster im gesamten Marketing-Ökosystem erkennen.

5. Schritt 3 - Integration von verzögerten Effekten (entscheidend für die Schöpfermodellierung)

Die Wirkung von Influencern zeigt sich nicht sofort.
Lag-Fenster sind wichtig.

Kurzfristige Auswirkungen: 1-7 Tage

  • Sofortklicks
  • Promo-Code-Einlösungen
  • Sofortiger Such-Lift

Mittelfristige Auswirkungen: 1-4 Wochen

  • Markenrückruf
  • wiederholte Exposition
  • Gewohnheitsbildung
  • stärkeres Engagement

Langfristige Auswirkungen: 1-3 Monate

  • Präferenzverschiebung
  • Selbstbehalt
  • Beitritt zur Gemeinschaft
  • LTV-Hebung

MMM muss eine Verzögerung von 3-12 Wochen modellieren, um die tatsächliche Leistung der Influencer zu erfassen.

6. Schritt 4 - Hinzufügen von Interaktionsbedingungen (Synergieeffekte der Einflussnehmer)

Influencer interagieren mit anderen Kanälen auf wirkungsvolle Weise.

A. Influencer × Suche

Influencer steigern das Google- und YouTube-Suchvolumen.
MMM benötigt Interaktionsbedingungen zwischen Influencer-Impressionen und Suchausgaben.

B. Influencer × Paid Social

Influencer-Content erhöht die Klickraten und senkt die CPMs.
Synergy Terms erfassen diesen Effekt.

C. Beeinflusser × TV/PR

Große Kreative verstärken die traditionellen Medien.
MMM kann die kanalübergreifende Verstärkung quantifizieren.

D. Influencer × Community-Kanäle

Kohorten, die von Kreativen geführt werden, weisen eine höhere Bindung auf - der Verzögerungseffekt der Bindung erhöht den LTV.

7. Schritt 5 - Anpassung des Modells und Interpretation der Signale

Sobald die Influencer-Daten und -Interaktionen kodiert sind, kann das Modell Schätzungen vornehmen:

  • geringe Umsatzauswirkungen
  • fallende Ertragskurven
  • optimale Investitionsschwellen
  • Verzögerungslänge
  • Halo-Effekte
  • Synergieeffekte
  • Cross-Channel-Lift
  • langfristiger ROI

Influencer Marketing zeigt oft einen starken Aufschwung:

  • organische Suche
  • direkter Verkehr
  • Markenanfragen
  • YouTube-Entdeckung
  • gesellschaftliches Engagement
  • Retentionskohorten

Diese Effekte treten bei der Last-Click-Attribution selten in Erscheinung - im MMM sind sie jedoch eindeutig.

8. Der wahre Wert: Richtiges Berechnen des Influencer-ROI

Wenn Influencer-Daten genau integriert werden, zeigt MMM in der Regel:

1. Höherer ROI als erwartet

Der ROI von Influencern übertrifft oft den von bezahlten sozialen Medien und TV - vor allem, wenn der Wert über Monate und nicht über Tage gemessen wird.

2. Lang anhaltende Wirkung

Die von den Schöpfern ausgelösten Verkaufsimpulse dauern oft 4-12 Wochen.

3. Niedrigere abnehmende Ertragskurven

Influencer bleiben auch bei höheren Ausgaben effizient.

4. Starke Synergie mit anderen Kanälen

Vor allem Suche, bezahlte soziale Netzwerke und Community-Marketing.

5. LTV-Uplift

Kunden, die über einen Creator akquiriert wurden, haben durchweg einen höheren Lebenszeitwert.

Aus diesem Grund räumen Elite-Marken den Kreativen bei der MMM-gesteuerten Medienplanung jetzt Priorität ein.

9. Die Zukunft von MMM wird schöpferzentriert sein

In den nächsten 3 bis 5 Jahren wird die MMM zunehmend:

  • Behandlung von Influencern als strategisches Instrument für den Markenaufbau
  • Modellbildner als langfristige Anlageinstrumente
  • Optimierung für Ersteller-Cluster, nicht für einzelne Beiträge
  • Stimmungsbilder und Community-Metriken einbeziehen
  • dunkle soziale Signale einbeziehen
  • plattformübergreifende Sichtbarkeitsdaten zu integrieren

Influencer MMM wird sich von:

"Wie viele Konversionen haben wir erhalten?"
zu
"Was ist das wahre Ökosystem und der langfristige Wert, der von den Erstellern geschaffen wird?"

Dies ist die Zukunft der Wachstumsmessung.