Marketingteams wenden seit über 100 Jahren wissenschaftliche Prinzipien an, um geschäftliche Probleme zu lösen. Sie haben die Prozesse der Datenerhebung, Analyse und Experimentierung kontinuierlich verfeinert, um Kundenreaktionen besser zu verstehen und vorherzusagen. Mit dem Wandel von Marketing und Handel vom stationären Geschäft hin zu digitalen Kanälen entstanden immer mehr Tools und Anwendungsfälle für datengesteuertes Marketing. Der Kernfokus blieb jedoch gleich: Marktbedingungen lesen und darauf reagieren sowie kontinuierlich danach streben, das Kundenverhalten zu verstehen und zu beeinflussen.
Ausgaben sind ein starker Treiber für das Kundenverhalten und liegen vollständig im Kontrollbereich des Marketingteams. Wenn Marketer ihre Ausgaben skalieren, erwarten sie greifbare Veränderungen bei KPIs wie Markenbekanntheit, Traffic, Kundengewinnung und Umsatz. Während Business-Intelligence-Tools Veränderungen dieser KPIs nachverfolgen, ist es schwieriger, den additiven Einfluss der Ausgaben zu isolieren. Dieser Effekt wird als Inkrementalität bezeichnet und ist von Bedeutung, da er echtes Wachstum signalisiert.
Inkrementalität ist ein besonders aussagekräftiger Input für die Budgetierung und die Erstellung von Business Cases für Investitionen. Erkenntnisse zur Inkrementalität von Werbeausgaben nach Kanal oder Kampagne geben Marketingverantwortlichen eine bessere Kontrolle über die Ergebnisse und sind direkt mit dem Wachstum einer Marke verknüpft. Ein Kanal, der beispielsweise einen ROAS von 30 $ liefert, könnte einen iROAS von 0 $ aufweisen, wenn er stark mit anderen Kanälen überlappt und sich primär auf Bestandskunden konzentriert. Umgekehrt kann ein Kanal mit einem ROAS von 5 $ auch einen iROAS von 5 $ erzielen, wenn er ein neues Publikum erreicht und echte Neukunden gewinnt. In anderen Fällen beobachten Unternehmen einen niedrigen iROAS, aber einen hohen inkrementellen Traffic – ein positives Signal, wenn dieser Traffic den „Funnel“ mit neuen Leads füllt, die in Zukunft konvertieren sollen.
Der effektivste Weg zur Quantifizierung der Inkrementalität ist ein In-Market-Test, auch kontrolliertes Experiment genannt. Obwohl sich experimentelle Designs unterscheiden, teilen alle Inkrementalitätstests ein Kernmerkmal: Sie kontrollieren die Ausgaben, um die tatsächlichen Ergebnisse mit einer Baseline zu vergleichen, die darstellt, was ohne die Werbeausgaben passiert wäre. Jeder Ergebnisunterschied zwischen der Testgruppe und der Kontrollgruppe wird diesen Ausgaben zugeschrieben und als inkrementell definiert.
Marketer sind bereits darin geübt, Ergebnisse zu lesen und Entscheidungen zu treffen. Während Inkrementalitätstests in absoluten Zahlen interpretiert werden, muss ihre Anwendung im Verhältnis zu anderen Kanälen und Taktiken innerhalb des Media-Mix bewertet werden. Die Ergebnisse von Inkrementalitätstests dienen typischerweise als Grundlage für:
Inkrementalitätstests fungieren als „Bayesian Prior“ für MMMs. Da MMMs Modelle sind, lassen sie sich einfacher implementieren als In-Market-Tests, sind aber auch fehleranfälliger. MMMs müssen durch In-Market-Tests validiert werden, um als verlässliche Quelle der Wahrheit zu gelten. Angesichts der weiten Verbreitung von MMM-Lösungen im Einzelhandel sollte jeder durchgeführte Inkrementalitätstest dazu dienen, ein MMM zu informieren.
Unternehmen, die sich auf Last-Touch- oder Multi-Touch-Attribution verlassen, wenden manchmal einen „Inkrementalitätsfaktor“ an, um ausgewiesene Umsätze und Bestellungen anzupassen und den wahrgenommenen Beitrag eines Kanals besser abzubilden. Dieser Ansatz ist höchst subjektiv und sorgt im Reporting oft für mehr Chaos als Konsistenz.
Tests werden in der Regel zwei- bis dreimal pro Jahr durchgeführt, da Marken sowohl die Marktreaktion auf den Prüfstand stellen als auch bewerten wollen, wie sich operative Verbesserungen im Kanalmarketing auf den ROI ausgewirkt haben. Es ist höchst unwahrscheinlich, dass ein Kanal nach einem einzigen Inkrementalitätstest bereits beeinflusst wird. Vielmehr wird die Führungsebene den Kanal auf Wachstumspotenzial prüfen und zu einem späteren Zeitpunkt erneut testen. Wenn eine Minderleistung der Ausführung statt dem Kanal selbst zugeschrieben wird, kann die Führung den Kanal einem anderen Team zuweisen, um die Ergebnisse zu verbessern.
Marketingteams sind im Allgemeinen risikoscheu und werden ohne fundierte Validierung kaum signifikante Änderungen am Media-Mix vornehmen. Inkrementalitätstests verdeutlichen die Auswirkungen einer Mittelverschiebung über den Funnel hinweg (z. B. von Upper- zu Lower-Funnel) oder innerhalb einer Funnel-Stufe (z. B. Umschichtung zwischen Upper-Funnel-Taktiken).
Marketingbudgets sind ein Prozentsatz des Umsatzes und somit eng mit der GuV des Unternehmens verknüpft. Während der Budgetierungszyklen kann es erforderlich sein, Ausgaben zu kürzen. Aktuelle Inkrementalitätstests liefern einen entscheidenden Datenpunkt für die „Optimierung“ der Kanalinvestitionen. Ausgaben in einem Kanal oder einer Kampagne mit geringer Inkrementalität zu kürzen, ist weniger riskant als bei hoher Inkrementalität. Es erinnert auch daran, dass Entscheidungen zur Erhöhung oder Senkung von Ausgaben weniger durch die Kanal-Performance als durch breitere makroökonomische oder unternehmensweite Faktoren bestimmt sein können.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Inkrementalität eines Kanals eine Schlüsselkennzahl für Marketingteams ist, um sowohl die vergangene Performance zu verstehen als auch die richtigen Erwartungen für die Zukunft zu setzen. Die Kennzahl selbst kann nur im Verhältnis zur Performance anderer Kanäle, dem breiteren Geschäftskontext und den spezifischen Zielen des Teams als gut, schlecht oder neutral bewertet werden.
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