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Marketing-Mix-Modelling für kleinere Etats

Ein statistisches Verfahren, das den Beitrag jedes Kanals aus historischen Daten schätzt, ohne einzelne Personen zu verfolgen. Früher Konzernsache, heute auch darunter machbar.

01.06.2026 2 Min. Lesezeit 384 Wörter
Marketing-Mix-Modelling für kleinere Etats

Das Wichtigste in Kürze

  • Das Verfahren braucht keine personenbezogenen Daten und ist deshalb datenschutzfreundlich.
  • Es erfasst auch Kanäle ohne Klick, also Plakat, Radio und Empfehlung.
  • Zwei bis drei Jahre wöchentlicher Daten sind die Mindestvoraussetzung.

Marketing-Mix-Modelling schätzt mit statistischen Verfahren, welchen Beitrag jeder Kanal zum Umsatz geleistet hat. Es arbeitet auf aggregierten Zeitreihen, nicht auf einzelnen Personen.

Warum das Verfahren zurückkommt

Es stammt aus den Siebzigerjahren und wurde von der klickbasierten Messung verdrängt. Drei Entwicklungen bringen es zurück:

  1. Klickbasierte Zurechnung verliert durch Datenschutz und Blocker an Vollständigkeit.
  2. Das Verfahren braucht keine personenbezogenen Daten und ist damit rechtlich unproblematisch.
  3. Es erfasst Kanäle ohne Klick, also Plakat, Radio, Fernsehen, Sponsoring und Empfehlungen.

Der dritte Punkt ist der wichtigste für Betriebe, die außerhalb des Netzes werben. Diese Kanäle tauchen in keiner klickbasierten Auswertung auf und werden deshalb systematisch unterschätzt.

Wenn Sie Plakate buchen und in Ihrer Auswertung keine Zeile dafür haben, bewerten Sie das Budget nach dem, was zufällig messbar ist. Das ist keine Steuerung.

Was Sie an Daten brauchen

DatenAuflösungZeitraum
Umsatz oder Aufträgewöchentlich2 bis 3 Jahre
Werbeausgaben je Kanalwöchentlichgleicher Zeitraum
Preise und Aktionenwöchentlichgleicher Zeitraum
Saison und Feiertagewöchentlichgleicher Zeitraum
Wetter, wenn relevantwöchentlichgleicher Zeitraum
Wettbewerbsaktivitätwenn verfügbargleicher Zeitraum

Die vierte und fünfte Zeile werden oft vergessen und sind entscheidend. Ein Gartenbaubetrieb, der Wetterdaten nicht einbezieht, schreibt dem Werbebudget zu, was der Frühling gemacht hat.

Was das Modell liefert

Drei Ergebnisse, die sich unmittelbar in Entscheidungen übersetzen:

  • Beitrag je Kanal, also welcher Anteil des Umsatzes auf welchen Kanal zurückgeht.
  • Sättigungskurven, also ab welchem Budget ein Kanal kaum noch mehr liefert.
  • Nachwirkung, also wie lange ein Kanal nach dem Schalten weiterwirkt.

Der zweite Punkt ist der praktisch wertvollste. Er beantwortet die Frage, die jede Budgetdiskussion begleitet: Wenn wir hier 20 Prozent mehr ausgeben, bekommen wir dann 20 Prozent mehr?

Die üblichen Fallstricke

  1. Zu wenig Variation. Wenn ein Kanal drei Jahre lang jede Woche gleich viel Budget bekam, kann das Modell seinen Beitrag nicht von der Grundlast trennen.
  2. Zu kurze Zeitreihe. Unter 100 Wochen wird die Schätzung instabil.
  3. Vergessene Einflüsse. Ein Ladenumbau, eine Preiserhöhung, ein Presseartikel.
  4. Überinterpretation. Das Modell schätzt, es misst nicht. Ergebnisse gehören mit Unsicherheitsbereich gelesen.

Punkt eins hat eine praktische Folge: Wer das Verfahren nutzen will, sollte die Budgets bewusst variieren, auch regional. Diese Variation ist die Datengrundlage.

Ein realistischer Einstieg

Beginnen Sie klein: Legen Sie eine Tabelle mit wöchentlichen Werten für Umsatz, Werbeausgaben je Kanal, Aktionen und Feiertagen an und pflegen Sie sie ab sofort. Nach zwei Jahren haben Sie die Grundlage, unabhängig davon, wer die Auswertung später macht.

Diese Tabelle kostet zehn Minuten pro Woche und ist die einzige Vorbereitung, die sich nicht nachholen lässt.

Häufige Fragen

Ab welcher Größe lohnt sich das?

Ab etwa 150.000 Euro Jahreswerbebudget und mindestens drei Kanälen. Darunter ist der Aufwand höher als der Erkenntnisgewinn.

Braucht man Datenwissenschaftler?

Für eine einfache Umsetzung mit freier Software genügt jemand mit solider Statistikkenntnis. Für belastbare Ergebnisse ist externe Unterstützung sinnvoll.

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