{20. November 2012} Langfristeffekte von TV-Werbung: Der ROI Analyzer.

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1 Langfristeffekte von TV-Werbung: Der ROI Analyzer

2 Agenda Glanz und Elend der Bestimmung des ROI der Werbung Das Modell des ROI Analyzer Auswertungsbeispiele Zusammenfassung und Ausblick 2

3 Agenda Glanz und Elend der Bestimmung des ROI der Werbung Das Modell des ROI Analyzer Auswertungsbeispiele Zusammenfassung und Ausblick 3

4 Das Thema ROI wird seit Monaten in der Fachwelt diskutiert 4

5 mit für Werber und Medien gleichermaßen frustrierenden Ergebnissen 5

6 Warum ist das so? Werbewirkungsmodelle versuchen meistens, den Einfluss der Werbeausgaben auf die im Handelspanel gemessenen Abverkäufe zu bestimmen. Dabei wird in der Regel mit Regressionsmodellen gearbeitet. Regressionsmodelle sind gut geeignet, kurzfristige Effekte zu erfassen. Sie können daher die Wirkung von Preis- und Distributionsänderungen sowie von Promotions sehr gut bestimmen. Von der Werbung können nur die Kurzfristeffekte erfasst werden! Werbung wirkt aber im Gegensatz zu Promotions vor allem langfristig. Bleibt die langfristige Werbewirkung unberücksichtigt, dann wird die gesamte Werbewirkung deutlich unterschätzt. 6

7 70% des Marktanteils wird durch langfristige Faktoren erklärt! Kurzfristige Einflussfaktoren Langfristige Einflussfaktoren Werbung Preis Promotion Distribution Innovation 30% Werbung Investment Marktanteil 70%* Loyalität Markenvertrauen Mix Inhalt Form * Ergebnis aus 40 Modellingprojekten 7

8 Agenda Glanz und Elend der Bestimmung des ROI der Werbung Das Modell des ROI Analyzer Auswertungsbeispiele Zusammenfassung und Ausblick 8

9 1991: John Philip Jones erfindet das STAS-Differential {20. November 2012} Die Idee: Werbung wirkt genauso kurzfristig und direkt wie Promotions. Werbewirkung kann erfasst werden, wenn Kaufakte, die durch Werbung beeinflusst sind, verglichen werden mit Kaufakten, die nicht durch Werbung beeinflusst sind. 9

10 Die Bestimmung des STAS-Differentials als Ausdruck der kurzfristigen Werbewirkung Schlüsselereignis: Kauf eines Produkts der Warengruppe von A Untersuchung, ob in den 7 Tagen vor dem Kauf Werbung für A gesehen wurde ja nein Kaufakte, die durch Werbung für A beeinflusst sind. Welcher Anteil ist für A? Z.B.: 200 Kaufakte, 40 für A 20,0% Kaufakte, die nicht durch Werbung für A beeinflusst sind. Welcher Anteil ist für A? Z.B.: 1800 Kaufakte, 260 für A 14,4% 20,0%/14,4% = 1,39 STAS-Differential = +39% Vgl.: John Philip Jones: Werbewirkung ist nachweisbar, in: planung & analyse 2/1995, S

11 Beurteilung des STAS-Differentials Positive Aspekte: Modell setzt wie die Werbung bei den Konsumenten an. Haushaltsdaten sind für die Werbemodellierung besser als Handelsdaten! Jeder Kaufakt in der Warengruppe ist ein Datenpunkt Sehr hohe Anzahl an Datenpunkten als Datenbasis. Einfach zu verstehen und zu kommunizieren. Aber es bleiben Herausforderungen bei der Modellierung von Werbeeffekten: Werbung ist oft Teil eines integrierten Marketingplans. Werbung und andere Einflussgrößen auf den Abverkauf variieren oft gemeinsam Trennung der Werbeeffekte von anderen Effekten notwendig. Werbung wirkt anders als Promotion oder Preise auch zeitversetzt Verzögerte Wirkung der Werbung ist zu berücksichtigen. Die Gruppen dürfen sich nur in den Werbekontakten unterscheiden oder der Einfluss der Unterschiede muss herausgerechnet werden. 11

12 Herausforderungen bei der Modellierung von Werbeeffekten Werbung ist oft Teil eines integrierten Marketingplans. Werbung und andere Einflussgrößen auf den Abverkauf variieren oft gemeinsam Trennung der Werbeeffekte von anderen Effekten notwendig. Werbung wirkt anders als Promotion oder Preise auch zeitversetzt Verzögerte Wirkung der Werbung ist zu berücksichtigen. Die Gruppen dürfen sich nur in den Werbekontakten unterscheiden oder der Einfluss der Unterschiede muss herausgerechnet werden. 12

13 Promotions können das Ergebnis der STAS-Analyse verfälschen! Seher von Wbg. für A Nichts. Von Wbg. für A Woche Werbung Promotion Kaufakte A KA Wareng. Kaufakte A KA Wareng. 1 ja ja ja ja nein nein nein nein Gesamt Kaufakte, die durch Werbung für A beeinflusst sind. 200 Kaufakte, 40 für A 20,0% Kaufakte, die nicht durch Werbung für A beeinflusst sind. 800 Kaufakte, 260 für A 14,4% 20,0%/14,4% = 1,39 STAS-Differential = +39% Werbewirkung 39%??? Anteil von A, der in Promotion gekauft wird, berücksichtigen! 13

14 Berücksichtigung der Situation im Geschäft Promotion Platzierung Preissituation Distribution Konkurrenz Intervenierende Variable Promotionanteil je Woche Marktanteil im Quartal je Handelsorganisation Kaufverhalten 14

15 Herausforderungen bei der Modellierung von Werbeeffekten Werbung ist oft Teil eines integrierten Marketingplans. Werbung und andere Einflussgrößen auf den Abverkauf variieren oft gemeinsam Trennung der Werbeeffekte von anderen Effekten notwendig. Werbung wirkt anders als Promotion oder Preise auch zeitversetzt Verzögerte Wirkung der Werbung ist zu berücksichtigen. Die Gruppen dürfen sich nur in den Werbekontakten unterscheiden oder der Einfluss der Unterschiede muss herausgerechnet werden. 15

16 Herausforderungen bei der Modellierung von Werbeeffekten Werbung ist oft Teil eines integrierten Marketingplans. Werbung und andere Einflussgrößen auf den Abverkauf variieren oft gemeinsam Trennung der Werbeeffekte von anderen Effekten notwendig. Werbung wirkt anders als Promotion oder Preise auch zeitversetzt Verzögerte Wirkung der Werbung ist zu berücksichtigen. Die Gruppen dürfen sich nur in den Werbekontakten unterscheiden oder der Einfluss der Unterschiede muss herausgerechnet werden. 16

17 Weitere Variable, die Unterschiede zwischen den Gruppen explizit berücksichtigen Affinität zur TV-Werbung, Freizeitverhalten, : Sehdauer Werbung gesamt. Einfluss der Konkurrenzwerbung: Kontakte mit Konkurrenzwerbung. {20. November 2012} Soziodemografie: Familienlebenswelten (sofern Einfluss signifikant). 17

18 Herausrechnen der intervenierenden Variablen (Störgrößen) mit einem multivariaten Modell (logistische Regression) Unabhängige Variable Kontakte mit Werbung für A Promotionanteil je Woche Marktanteil in Einkaufsstätte Stufe der Markenbindung und Kauf letzte 12 Monate Affinität zur TV-Werbung Kontakte mit Konkurrenzwerbung (Soziodemografie) Abhängige Variable Kauf Marke (=1) oder Kauf Konkurrenz (=0) Logistische Regression liefert: Parameter zur Qualität der Regression gesamt (R², F-Wert). Parameter zur Bedeutung jeder einzelnen Variable (Beta, standardisiertes Beta, Wald-Statistik). Möglichkeit zur Simulation verschiedener Werbedruckalternativen. 18

19 Berechnung des ROI {20. November 2012} Basis: Werbung und Kaufverhalten des letzten Jahres. Die Umsätze der Marke werden einmal mit der Werbung errechnet, wie sie tatsächlich geschaltet wurde und einmal, als wenn keine Werbung geschaltet worden wäre. Dabei wird auch berücksichtigt, dass ein durch Werbung generierter Kaufakt dazu führt, dass ein Haushalt auf der Stufe der Markenbindung aufsteigt. Dadurch ergeben sich Langfristeffekte der Werbung. Für die Folgejahre wird angenommen, dass keine Werbung geschaltet wurde. Der Kurzfristeffekt der Werbung des letzten Jahres ergibt sich aus der Differenz der mit dem Modell errechneten Umsätze. Der Langfristeffekt der Werbung ergibt sich zusätzlich aus den mit dem Modell errechneten Differenz der Umsätze der folgenden Jahre. 19

20 Agenda Glanz und Elend der Bestimmung des ROI der Werbung Das Modell des ROI Analyzer Auswertungsbeispiele Zusammenfassung und Ausblick 20

21 Berechnung des ROI Marke A, Warengruppe Vollwaschmittel Zusatzumsätze durch Werbung des Jahres 2010 pro Jahr und kumuliert in Tsd. Euro Langfrist ROI netto*: 4, Nettospendings* 2010: 3067 Kurzfrist ROI netto*: 2, t=0 t=1 t=2 t=3 t=4 * Nettoinvestments pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW 21

22 Berechnung des ROI Marke B, Warengruppe Joghurt Zusatzumsätze durch Werbung des Jahres 2010 pro Jahr und kumuliert in Tsd. Euro Langfrist ROI netto*: 3, Nettospendings* 2010: 1282 Kurzfrist ROI netto*: 0, t=0 t=1 t=2 t=3 t=4 * Nettoinvestments pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW 22

23 Agenda Glanz und Elend der Bestimmung des ROI der Werbung Das Modell des ROI Analyzer Auswertungsbeispiele Zusammenfassung und Ausblick 23

24 Ausblick Analyse der Werbewirkung weiterer Marken, so dass eine Datenbasis für die Erfolgsmessung von TV-Werbung zur Verfügung steht. Untersuchung der Beispiele nach Ursachen für die gute bzw. schlechte Werbewirkung. Mögliche Ursachen: Mediaplan (konstant vs. pulsierend, Sender, Sendung, ) Gestaltung der Werbung (Key Visual, Slogan, ) Konstanz des Werbeauftritts Situation der beworbenen Marke (Neuprodukt, etabliertes Produkt, ) 24

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