DER ROI VON TV-WERBUNG Grundlegende Erkenntnisse zur Abverkaufswirkung von TV

Transkript

1 Wir bewegen Marken November 214 DER ROI VON TV-WERBUNG Grundlegende Erkenntnisse zur Abverkaufswirkung von TV SevenOne Media GmbH Medienallee Unterföhring Tel () 89 / Fax + 49 () 89 / info@sevenonemedia.de Ein Unternehmen der ProSiebenSat.1 Media AG ROI ANALYZER 2 EDITORIAL EDITORIAL 3

2 INHALT 3 Editorial 4 Aufgabenstellung Die Marke ist König 7 Methode Mehrweg statt Einweg 18 Basisergebnisse Die Kasse klingelt 22 Dachmarkeneffekte Darf s ein bisschen mehr sein?? 26 Branchen Apfel oder Birne? Hauptsache Obst 34 Kampagnenstrategie Geschnitten oder am Stück? 4 Der Handel Die Rechnung stimmt 48 Methodendokumentation Keine Erbsenzählerei 62 Validierung Keine Reklamtionen

3 EDITORIAL Liebe Leserinnen und Leser, die Frage nach der Werbewirkung ist in einer fragmentierten und komplexen digitalen Medien-Welt von größter Bedeutung. Werbebudgets stehen permanent infrage, da sie meist den disponibelsten Teil der Kosten ausmachen und schnell gestrichen werden können. Zudem stehen Werbebudgets zunehmend unter Rechtfertigungsdruck. Denn sie konkurrieren täglich mit Promotion- und Below-the-line-Maßnahmen, die kurzfristig größere Effekte versprechen. Der Anteil der Käufe unter Promotion-Bedingungen im Handel steigt ungebremst seit Jahren. Eine Entwicklung, die sicherlich stark zulasten der klassischen Werbung gegangen ist. Offensichtlich mangelt es bislang an einem präzisen Verständnis für den Wert der Werbung. Klar ist, dass Investitionen in Werbung immer eine Investition in den Erfolg der beworbenen Marken und Dienstleistungen sind. Was man unter Werbeerfolg konkret versteht und wie man diesen messen kann, gibt jedoch immer wieder Anlass zu tiefgreifenden Diskussionen. Eine aussagekräftige Leistungskennzahl wäre die Antwort auf die Frage, wie viel zusätzlicher Umsatz durch die Werbekampagne tatsächlich erzielt werden kann. Denn dieser Zusatzumsatz bildet die Basis zur Bestimmung des Return on Investment. Der ROI ist die präziseste Kennziffer der Rentabilität von Werbeinvestitionen. Sobald der durch Werbung erzielte Zusatzumsatz größer als die Werbeinvestition ist, wird der ROI größer als 1 und die Kampagne beginnt sich für den Kunden zu rechnen. Anhand der Daten moderner Konsumforschung ist es möglich, für schnelldrehende Konsumgüter den ROI der TV-Werbung exakt zu bestimmen. Die Grundidee unseres Modells ist es, die Kaufentscheidung einzelner Haushalte zu betrachten. Schlüsselvariable dabei ist die Loyalität der Konsumenten, die im Modell sehr differenziert berücksichtigt wird. Die Ergebnisse aller untersuchten Marken zeigen, dass TV-Werbung in gleich drei Dimensionen Zusatzumsätze stimuliert: kurzfristige Effekte, die direkt durch die Kampagne erzeugt werden, langfristige Effekte, da TV-Werbung die Markenloyalität erhöht und somit auch zukünftige Käufe direkt erklärt und Spill-over-Effekte in Form von Zusatzumsätzen bei weiteren Produkten einer tragenden Dachmarke. Bereits nach einem Jahr refinanziert sich eine TV-Kampagne durchschnittlich mit einem ROI von 1,15. Dieser steigt nach fünf Jahren sogar auf 2,65. Zudem zahlen sich Dachmarkenstrategien aus: Der ROI von TV steigt signifikant, wenn es weitere Produkte unter einem gemeinsamen Markendach gibt. Somit stellt der ROI Analyzer von SevenOne Media erstmals seit dem STAS-Ansatz des amerikanischen Professors John Philip Jones aus den 9er Jahren einen bahnbrechenden Fortschritt dar, da nicht nur kurzfristige Effekte der Werbung betrachtet werden. Die einzigartige Wirkungsstärke von TV gründet sich auf den großen Reichweiten, die Fernsehen jeden Tag in allen Zielgruppen erreichen kann. Diese gewährleisten eine hohe Zahl an Kontakten mit Personen, für die das beworbene Angebot eine Bedeutung hat. Häufig erreicht Fernsehwerbung den Konsumenten sogar im konkreten Bedarfsmoment. Die Breitenwirkung von TV ist der Schlüssel zu einem hohen ROI. Mit vorliegender Broschüre fassen wir die Erkenntnisse aus dem ROI Analyzer nochmals umfassend zusammen und veröffentlichen erstmals die genauen Details zur Methodik der Grundlagenstudie. Außerdem zeigen wir weitere, bisher unveröffentlichte Ergebnisse. Damit liefern wir zusätzliche wertvolle Anhaltspunkte, die ein genaues Verständnis für die Wirkungsweise von Werbekampagnen ermöglichen. Zudem bieten wir vollkommen neue Einblicke in die Erfolgsparameter für jede untersuchte Marke. Der ROI Analyzer ist ein Meilenstein in der Grundlagenforschung und für unser Verständnis, wie und warum sich Fernsehwerbung rechnet. Ich wünsche Ihnen viel Freude beim Lesen und viele Erkenntnisse für den zukünftigen Erfolg Ihrer Kampagnen. Ihr Guido Modenbach 4 EDITORIAL EDITORIAL 5

4 AUFGABENSTELLUNG WAS WERBUNG WERT IST Werbeinvestitionen in das Medium TV rechnen sich. Davon sind ganze Industrien überzeugt, die jedes Jahr Milliardenbeträge aufbieten, um ihre Produkte und Dienstleistungen im Fernsehen zu bewerben. Mehr als 2 Milliarden US-Dollar werden weltweit jährlich in TV-Werbung investiert eine enorme Summe, die das große Vertrauen der Werbungtreibenden in das Medium bezeugt. Dieses Vertrauen kommt nicht von ungefähr. Denn zum einen bestätigt der bloße Blick auf die Umsatzzahlen der beworbenen Produkte Tag für Tag, dass Fernsehwerbung ganz offensichtlich etwas einbringt. Zum anderen belegen zahllose Studien die hohe Wirkungskraft von TV-Spots. Meist aber fokussieren diese Studien auf kommunikative Wirkungsindikatoren wie Markenbekanntheit, Image oder auch Werbeerinnerung. Wesentlich schwieriger hingegen sind die Effekte von Werbung auf den Abverkauf zu messen. John Philip Jones von der Syracuse University New York hat in den 199er Jahren erstmals mit seinem Werbewirkungsmaß STAS den durch TV-Kontakte generierten Zusatzumsatz von Produkten dargestellt. Das Maß war intuitiv verständlich, ließ aber viele Aspekte, die das Kaufverhalten ebenfalls beeinflussen, unberücksichtigt. Und: Es konnte nur die kurzfristigen Werbeeffekte abgreifen. Dennoch kam es zwanzig Jahre lang zu keinen nennenswerten Weiterentwicklungen des Jones-Ansatzes. Um Abverkaufseffekte zu ermitteln, setzen Werbungtreibende meist auf individuelle Modellings. Ein standardisiertes, ausdifferenziertes Modell, das zudem auch langfristige Absatzeffekte präzise berücksichtigt, existierte bislang nicht. Dabei ist der Bedarf an absatzorientierten Leistungsnachweisen Die Marke ist König Fernsehwerbung schafft langfristig Markenvertrauen und sichert damit den Abverkauf der Marke. von Werbung heute größer denn je. Mit dem Crash der New Economy um die Jahrtausendwende endete auch das zuvor kontinuierliche Wachstum des deutschen Werbemarkts. Gleichzeitig wurde der Ruf nach konkreten Belegen zur Leistung von Werbung lauter. Angesichts der wachsenden Zahl und Komplexität an Medien- und Werbeangeboten sowie der Vielzahl exakter Leistungskennziffern zur Reichweite von Fernsehen ist es völlig nachvollziehbar, dass Unternehmen auch die Wirkung ihrer Marketingaktivitäten quantifizieren wollen. Und das mit präzisen, umsatzbezogenen KPIs, auf Basis einer belastbaren Methode. DAS DILEMMA KURZFRISTIGER ROI-BERECHNUNG Keinem Ansatz ist es bislang gelungen, den langfristigen Einfluss von TV-Werbung auf die Kaufentscheidung der Konsumenten in die Betrachtungen miteinzubeziehen. Das ist jedoch der Schlüssel zur Bemessung der tatsächlichen Kraft von Fernsehwerbung. Ein einfaches Beispiel: Nehmen wir an, ein Konsument kauft ein Produkt erstmals, nachdem er einen Spot dafür gesehen hat. Das Produkt überzeugt ihn, er kauft es einige Wochen später erneut und wird in der Folge zum treuen Käufer. Bei herkömmlichen ROI-Berechnungen würde nur der erste Kauf als Kampagnenerfolg gewertet. Sämtliche Folgekäufe blieben unberücksichtigt, obwohl sie mittelbar auch ein Ergebnis der Kampagne sind. Faktoren wie langfristige Präferenzbildung und Markenloyalität, die letztlich anzeigen, ob der Verbraucher Vertrauen in eine Marke hat, und die sich durch wiederholte Käufe messen lassen, müssen berücksichtigt werden. Nur so kann die Mechanik von TV-Werbung vollständig beschrieben und verstanden werden. Und nur so liefern die Erkenntnisse den Marketingentscheidern in den Unternehmen einen tatsächlichen Mehrwert. Unsere These: TV-Werbung entfaltet ihre Stärke langfristig, indem sie Konsumentenloyalität aufbaut und damit nachhaltig den Abverkauf der Marke steigert. Um die Wirkungsweise von TV-Werbung zu verstehen, muss genau dieser Aspekt in den Mittelpunkt der Untersuchungen rücken. 6 AUFGABENSTELLUNG AUFGABENSTELLUNG 7

5 7 PROZENT DES UMSATZES KOMMEN VON FIRST CHOICE BUYERN ANTEIL FIRST CHOICE BUYER UND IHR BEITRAG ZUM UMSATZ Angaben in % 44 Wie wichtig Markenvertrauen im Hinblick auf das Kaufverhalten ist, zeigen Analysen der Gesellschaft für Konsumforschung (GfK) zu sogenannten First Choice Buyern, also Käufern, die ihren Bedarf innerhalb einer Warengruppe bevorzugt mit einer bestimmten Marke decken. Diese Stammkäufer stellen zwar den kleineren Anteil an Käufern (44 %), generieren jedoch den Großteil des Umsatzes einer Marke (71 %). WERBUNG SCHAFFT LOYALITÄT Marken, die mehr in Werbung investieren, erhöhen auch ihren Anteil an First Choice Buyern. Dies zeigt eine weitere Analyse der GfK. Offensichtlich gibt es einen Zusammenhang zwischen Werbung und der Loyalität der Konsumenten. Ein tragfähiges Modell, das den Zusammenhang von TV-Werbung und Abverkauf beleuchten soll, muss also langfristige Aspekte der Markenbindung berücksichtigen. Diese Erkenntnisse bilden den Kern des ROI Analyzers, den SevenOne Media in Kooperation mit dem GfK-Verein und der GfK-Fernsehforschung konzipiert hat. Das Modell soll Antworten auf die Frage finden, ob sich TV-Werbung für die Werbungtreibenden rechnet und zwar über die kommunikative Wirkung einer Kampagne hinaus. Welchen monetären Mehrwert erbringt der eingesetzte Werbe-Euro in TV kurzfristig und welcher Return ist langfristig zu erwarten? 71 Anteil an Käuferschaft Anteil am Umsatz WERBEINVESTMENTS PRO MARKE Angaben in Indizes (1. Halbjahr 28=1) Basis: 16 FMCG-Marken aus 32 Warengruppen Quelle: GfK ConsumerScan FIRST CHOICE BUYER SIND SCHLÜSSELKONSUMENTEN Damit bilden First Choice Buyer das Rückgrat einer Marke. Wer seinen Erfolg langfristig sichern will, muss gerade diese Käufergruppe halten. Wie wichtig dieser Aspekt ist, zeigen die Ergebnisse einer anderen Analyse. Hierbei wurden Marken, die über einen Zeitraum von vier Jahren ihren Marktanteil ausgebaut oder aber reduziert haben, auf verschiedene Einflussfaktoren hin untersucht. Im Vergleich zeigt sich, dass vor allem die First Choice Buyer ursächlich zu Gewinn oder Verlust von Marktanteilen beitragen: 84 Prozent der Marken, die im Zeitverlauf Marktanteile einbüßen mussten, haben auch First Choice Buyer verloren, und umgekehrt haben 64 Prozent der Marken, die ihren Marktanteil ausbauen konnten, gerade diese Stammkäufer hinzugewonnen. ENTWICKLUNG VON MARKTANTEIL UND FIRST CHOICE BUYER-ANTEIL Angaben in % Marktanteile verloren Marktanteile gewonnen /28 2/28 1/29 2/29 1/21 First Choice Buyer gewonnen First Choice Buyer verloren Gewinner / Verlierer: Marken, die ihren Stammkäuferanteil erhöhen konnten bzw. Stammkäufer verloren haben. Werbung in FZ, TV, online, Kino, Plakat, PZ, HF, Werbesendungen Quelle: 25 21, GfK ConsumerScan, Nielsen Media Research First Choice Buyer gewonnen First Choice Buyer verloren Basis: 59 Marken aus 15 FMCG-Warengruppen, Marktanteils- und FCB-Entwicklung auf Basis CAGR Quelle: GfK ConsumerScan 8 AUFGABENSTELLUNG AUFGABENSTELLUNG 9

6 METHODE LANGFRISTIGE TREIBER DES MARKTERFOLGS SIND ENTSCHEIDEND Die Kaufentscheidung des Konsumenten hängt von einer ganzen Reihe von Faktoren ab. Dabei lässt sich zwischen kurz- und langfristigen Einflüssen unterscheiden: Werbung, Preis oder auch Promotion nimmt kurzfristig Einfluss auf den Marktanteil. Eben diese Faktoren wurden in der Vergangenheit bereits häufig untersucht und sind Bestandteil der meisten Modellings. TV-Werbung nimmt auf der anderen Seite auch langfristig Einfluss auf den Erfolg einer Marke, indem sie Markenvertrauen und Loyalität schafft, die eine weitaus höhere Relevanz für den Marktanteil haben. Die GfK beziffert den Einfluss dieser langfristigen Faktoren in ihrer Analyse mit immerhin 7 Prozent, und doch befinden sich diese wesentlichen Treiber des Markterfolgs in einer Black Box und finden bis dato kaum Berücksichtigung. SevenOne Media rückt genau das im Rahmen des ROI Analyzers in den Fokus. Ziel ist es, ein Verständnis über die Wirkungsmechanismen der langfristigen Einflussfaktoren von TV-Werbung zu entwickeln. Mit dieser Erkenntnis soll dann eine Prognose des Kaufverhaltens möglich werden. Unser Werbewirkungsmodell berücksichtigt dazu neben den Kontakten mit der Werbung eine Vielzahl von unabhängigen Variablen, um so den reinen TV-Einfluss möglichst unverfälscht zu bestimmen. Die langfristigen Einflüsse finden als Stufe der Markenbindung Eingang in das Modell. Auf Basis dieses Modells wird prognostiziert, welchen Zusatzumsatz TV für die analysierten Marken generiert kurzfristig (innerhalb eines Jahres) und langfristig (in den vier Folgejahren). Aus den Zusatzumsätzen resultiert in Relation zu den jeweiligen Werbeinvestitionen der kurz- und langfristige ROI der Marken. In den folgenden Abschnitten erhalten Sie einen kurzen Einblick in die Methode des ROI Analyzers; detaillierte Zusatzinformationen finden Sie ab Seite 48 im Kapitel Methodendokumentation. KURZ- UND LANGFRISTIGE EINFLUSSGRÖSSEN AUF DEN MARKTANTEIL Kurzfristige Einflussfaktoren Langfristige Einflussfaktoren z. B. Werbung Preis Promotion Distribution Innovation 3 % 7 % Loyalität/Vertrauen Werbung Investment Mediamix Inhalte Form Mehrweg statt Einweg Der ROI Analyzer berücksichtigt neben den TV-Werbekontakten auch die Markenloyalität der Konsumenten und eine Vielzahl weiterer Faktoren. Quelle: GfK ConsumerScan 1 METHODE METHODE 11

7 ANALYSE AUF BREITER DATENBASIS ROI ANALYZER DATENBASIS UND MODELLIERUNG Der ROI Analyzer modelliert den Zusammenhang zwischen Werbekontakten im Fernsehen und dem Abverkauf von Marken. Im Unterschied zu herkömmlichen Sales-Modellings arbeitet der ROI Analyzer nicht mit aggregierten Daten, sondern mit einzelnen Einkaufsakten. Diese Grundlage von vielen hunderttausend Datenpunkten ermöglicht ein Modell, das statistisch zuverlässig und präzise vorhersagt, ob ein Haushalt beim nächsten Einkauf in einer Warengruppe zu einer bestimmten Marke greift oder das Konkurrenzprodukt wählt. Die notwendigen Informationen zum Kauf der Marken liefert hierbei das Consumer Scan Panel der GfK, in dem alle Einkäufe eines Haushaltes per Scanner erfasst werden. Das Panel deckt Einkäufe von Schnelldrehern ab (Food und Non-Food), sofern sie für den Haushalt angeschafft werden. Ausnahme sind Warengruppen wie etwa Schokoladenriegel oder auch Kosmetikprodukte, die von Haushaltsmitgliedern eher individuell, also für den eigenen Gebrauch, eingekauft werden. Für diese Warengruppen bietet das Haushaltspanel keine hinreichende Abdeckung. Datenbasis für die Modellentwicklung sind die Einkaufsdaten von 24 schnelldrehenden Marken im Zeitraum Juli 211 bis Juni 212. Die 24 Marken haben einen TV-Anteil von mindestens 8 Prozent, mehrheitlich sogar deutlich höher, um von vornherein auszuschließen, dass der Einfluss anderer Medienkontakte fälschlicherweise dem Fernsehen zugerechnet wird. DATENFUSION ERMÖGLICHT DIE BESTIMMUNG DER WERBEKONTAKTE Während das Kaufverhalten detailliert erfasst wird, stellt das Haushaltspanel der GfK keine Informationen zur Fernsehnutzung der Teilnehmer bereit. Genau diese Informationen werden jedoch benötigt, um die Kontakte mit der Fernsehwerbung zu bestimmen. Der ROI Analyzer greift dazu auf die TV-Nutzungsdaten des AGF/GfK Fernsehpanels zurück, die mit den Daten im Consumer Scan Panel fusioniert und mit den werbestatistischen Schaltdaten von Nielsen verrechnet werden. Erst auf dieser Basis aus Einkaufs-, Fernsehnutzungs- und Schaltdaten lässt sich für jeden einzelnen Einkauf in einem Haushalt exakt bestimmen, wie viele Kontakte der Haushaltsführende im Vorfeld hatte. Die Kontakte mit der Fernsehwerbung werden auf Basis von Wahrscheinlichkeiten ermittelt: Hat der Haushaltführende vor seinem Einkauf einen Werbeblock vollständig gesehen, in dem Werbung für die analysierte Marke geschaltet wurde, geht diese Schaltung mit ihrem vollen Gewicht ein und zählt als genau ein Kontakt; wurde nur die Hälfte des Werbeblocks gesehen, ergibt sich eine Kontaktwahrscheinlichkeit von,5 usw. Die Kontaktwahrscheinlichkeiten für die einzelnen Schaltungen vor dem Kauf ergeben in der Summe einen realistischen Schätzwert für die Anzahl der erzielten Kampagnenkontakte. Analog werden nicht nur die Werbekontakte für die jeweils analysierte Marke bestimmt, sondern auch Dachmarkenkontakte, Konkurrenzmarkenkontakte und Kontakte mit sonstiger Werbung, die ebenfalls den Kauf eines Produktes beeinflussen können. Media Datenbasis Einkäufe Fusion unabhängige Variablen TV-Werbekontakte Marke TV-Werbekontakte Dachmarke TV-Werbekontakte Konkurrenz Markenbindung Affinität TV-Werbung Promotionanteil Marktanteil Soziodemografie abhängige Variable Kauf Marke ja/nein TV-Nutzung NICHT JEDER KONTAKT ZÄHLT GLEICH VIEL Der ROI Analyzer berücksichtigt Kontakte in einem Zeitraum bis zu 18 Tagen vor jedem einzelnen Kaufakt im Haushalt. Ein Werbekontakt unmittelbar vor einem Kaufakt entfaltet eine stärkere Wirkung als ein Kontakt, der bereits einige Wochen oder sogar Monate zurückliegt. Daher gehen beim ROI Analyzer nicht alle Kontakte vor einem Kauf mit demselben Gewicht in die Modellierung ein. Vielmehr erfolgt eine Abzinsung der Kontakte, je nach zeitlichem Abstand zum Kaufakt. Diese Abzinsung greift für alle Kontaktvariablen im Modell und wird für jede Marke gesondert berechnet. Mehr zur Gewichtung der Kontaktvariablen lesen ab Seite 56. Regressionsmodell 12 METHODE METHODE 13

8 DIE SCHLÜSSELVARIABLE MARKENBINDUNG Eine zentrale Variable im Modell sind die sogenannten Treuestufen, denn über diese werden langfristige Effekte der Werbung berücksichtigt. Dazu werden alle Einkäufe der Haushalte innerhalb einer Warengruppe, wie etwa Joghurt, in ihrer zeitlichen Abfolge betrachtet: Ein Haushalt, der die jeweils analysierte Joghurt-Marke noch nicht gekauft hat, wird als Nichtkäufer eingestuft. Beim ersten Kauf der Marke wird er zum Gelegenheitskäufer, beim nächsten zum Wiederholungskäufer und beim übernächsten zum Treuekäufer. Kauft er weiter die Marke, bleibt der Haushalt auf dieser Stufe. Bei jedem Kauf eines Konkurrenzproduktes in der Warengruppe steigt er um eine Stufe herab, bis er wieder die Stufe des Nichtkäufers erreicht hat. Kauft er weiter Konkurrenzprodukte, behält er den Status als Nichtkäufer. Welchen Einfluss diese Stufe der Markenbindung hat, zeigt ein Beispiel aus dem Waschmittelbereich: Bei Nichtkäufern des Waschmittels entfallen gerade einmal 4,9 Prozent der nachfolgenden Käufe auf die Marke; bei Treuekäufern 8,4 Prozent. Allgemein gilt: Je höher die Bindung an die Marke ist, also je öfter hintereinander zur Marke gegriffen wurde, desto wahrscheinlicher wird der weitere Kauf. Die Kaufwahrscheinlichkeiten variieren dabei je nach Produkt und Warengruppe. Durch die Berücksichtigung der Stufe der Markenbindung ist gewährleistet, dass die Nähe zur Marke nicht fälschlicherweise als Werbewirkung interpretiert wird. Zugleich können dadurch auch langfristige Werbeeffekte auf die Markentreue zuverlässig ermittelt und quantifiziert werden. MARKTANTEIL, PROMOTIONANTEIL UND SOZIODEMOGRAFIE ALS STÖRVARIABLEN IM MODELL Daneben berücksichtigt der ROI Analyzer auch den Marktanteil der Marken in den wichtigsten Handelsketten sowie den wöchentlichen Promotionanteil am Umsatz. Auch soziodemografische Variablen gehen als unabhängige Variablen in die Modellierung ein. Detaillierte Informationen dazu finden Sie in der Methodendokumentation. Treuekäufer 8,4 % 19,6 % Treuekäufer 54,5 % 45,5 % Wiederholungskäufer Wiederholungskäufer 21,5 % 78,5 % Gelegenheitskäufer Gelegenheitskäufer Nichtkäufer 4,9 % 95,1 % Nichtkäufer Prozentzahlen beziehen sich beispielhaft auf eine Waschmittelmarke 14 METHODE METHODE 15

9 MODELLIERUNG DER WERBEWIRKUNG FÜR DEN ZEITRAUM EINES JAHRES Für jede Kampagne im ROI Analyzer wird für den Zeitraum des Analysejahres (t) mittels logistischer Regression der Einfluss der Werbekontakte auf den Kauf der Marke bestimmt. Neben den Werbekontakten gehen hierbei auch alle anderen unabhängigen Variablen ins Modell ein, die Einfluss auf das Kaufverhalten im Haushalt nehmen können: Es werden Dachmarkenkontakte, Konkurrenzmarkenkontakte, Treuestufen, Marktanteile, Promotion-Anteile sowie soziodemografische Einflussfaktoren berücksichtigt. Aus dieser Regression resultiert jeweils pro Marke ein Modell, das geeignet ist, die Einkäufe der Haushalte für diese Marke vorherzusagen. Statistische Parameter geben Aufschluss darüber, wie gut die Regression gelungen ist (R 2 ) und welches Gewicht den einzelnen Einflussfaktoren im Hinblick auf den Kauf zukommt (Beta-Gewichte und Signifikanz der unabhängigen Variablen). Die genaue Formel für die Regression lautet: P (Kauf Marke) = X 1 -X n = Unabhängige Variablen des Modells Regressionsmodell DIE BESTIMMUNG VON KURZ- UND LANGFRIST- ROI Auf Basis des gefundenen Modells lässt sich nun für die einzelnen Marken das Einkaufsverhalten der Haushalte prognostizieren für den Analysezeitraum (t) sowie für die Folgejahre t1 bis t4. Die Prognose des Kaufverhaltens erfolgt dabei in separaten Pfaden für die beiden Werbedruckalternativen mit vs. ohne TV-Werbung im Jahr t. In Pfad 2 wird simuliert, was passiert wäre, wenn es im Analysezeitraum keine Werbung gegeben hätte. Pro Haushalt wird fortschreitend jeweils der nächste Kaufakt prognostiziert und auf Basis dieser Vorhersage wiederum der nächste Kaufakt usw. Der einzige Unterschied zwischen den beiden Analysepfaden besteht darin, dass bei den Vorhersagen in Pfad 1 die Werbung im Zeitraum t berücksichtigt wird, während die Vorhersagen in Pfad 2 unter der Prämisse keine Werbekontakte getroffen werden. Die Treuestufe des Haushalts wird dabei je nach Ergebnis der Prognose angepasst und geht dann in die Prognose des nächsten Einkaufs ein. Sie ist also nicht nur eine Störvariable im Modell, sondern spielt eine herausragende Rolle bei der Vorhersage des Kaufverhaltens. Simulation der Einkäufe im Analysejahr und in den vier Folgejahren unter der Bedingung: MIT WERBUNG im Analysejahr Simulation der Einkäufe im Analysejahr und in den vier Folgejahren unter der Bedingung: OHNE WERBUNG im Analysejahr KURZFRIST- ROI (1 Jahr) Differenz der Einkäufe = Zusatzumsatz durch Werbung LANGFRIST- ROI (5 Jahre) 16 METHODE METHODE 17

10 Im Ergebnis resultieren für beide Pfade unterschiedlich viele Kaufakte für die Marke. In der Regel werden unter der Bedingung mit Werbung mehr Einkäufe für die Marke prognostiziert. Die Differenz aus den beiden Pfaden sind damit die Käufe des Haushalts, die auf die Werbung im Analysezeitraum zurückzuführen sind. Diese zusätzlichen Käufe werden für alle Haushalte addiert und mit dem Preis für das Produkt verrechnet. So erhält man den Zusatzumsatz, der durch die Werbung erzielt wurde. Setzt man diesen Zusatzumsatz in Relation zum investierten Werbegeld, erhält man den ROI. Je nachdem, ob man nur den Zusatzumsatz für t oder den über den gesamten Zeitraum (t bis t4) zugrunde legt, ergibt sich der Kurzfrist- oder der Langfrist-ROI. Um die investierten Werbegelder angemessen abzubilden, berechnen wir aus dem Bruttowert aus der Nielsen Werbestatistik einen Nettowert. Dieser basiert auf einem pauschalen Brutto-/ Netto-Verhältnis aus den von Nielsen und der ZAW veröffentlichten Marktdaten der Jahre 26 bis 21. BERECHNUNG DES ROI Zusatzumsatz in t durch TV-Werbung Investitionen TV-Werbung (t) = KURZFRIST- ROI Zusatzumsatz ges. durch TV-Werbung Investitionen TV-Werbung (t) = LANGFRIST- ROI ROI DACHMARKE BERÜCKSICHTIGUNG VON DACHMARKENEFFEKTEN Der ROI Analyzer ermittelt den Zusammenhang zwischen Markenkontakten und Markenkäufen. Auf dieser Basis wird der kurz- und langfristige ROI berechnet. Doch tatsächlich wird damit die Wirkung einer TV-Kampagne unterschätzt, denn die Werbung für ein bestimmtes Produkt kann auch den Absatz anderer Produkte innerhalb einer Markenfamilie beeinflussen. In diesem Kontext spricht man auch von Spill-over-Effekten, also Ausstrahlungseffekten der Markenwerbung. Wie ein solcher Effekt aussehen kann, lässt sich an einem konkreten Beispiel illustrieren: Ein Zuschauer sieht Werbung für eine bestimmte Tiefkühlpizza im Fernsehen. Bei seinem nächsten Einkauf greift er jedoch nicht zu der tatsächlich im Spot beworbenen Pizza, sondern kauft stattdessen eine andere Pizzamarke, die unter der Dachmarke des Herstellers angeboten wird. Der Effekt der TV-Werbung muss sich dabei nicht einmal auf das Segment Pizza beschränken. Möglicherweise kauft der Konsument aufgrund der Werbung sogar ein Tiefkühlgericht des Herstellers, das derselben Dachmarke zuzurechnen ist. Der Erfolg von TV-Werbung ist also nicht auf die Produktebene beschränkt, das Investment kann sich am Ende segmentübergreifend für die gesamte Markenfamilie auszahlen. Im bis hierhin dargestellten Modell werden derartige Effekte noch nicht berücksichtigt. Um mögliche Ausstrahlungseffekte der Markenwerbung quantifizieren zu können, wird ein zweites Modell benötigt, das die Dachmarkeneffekte analog zum Markenmodell berechnet. Die Frage dahinter ist nicht Wie viel Zusatzumsatz bringt die Markenwerbung meiner Marke?, sondern Wie viel Zusatzumsatz bringt die Markenwerbung anderen Produkten der Dachmarke?. Die Abverkaufseffekte der Markenwerbung auf Marken- und Dachmarkenprodukte können dann zu einem Gesamt-ROI addiert werden. ROI MARKE 18 METHODE METHODE 19

11 BASISERGEBNISSE FERNSEHWERBUNG ZAHLT SICH AUS Die Ergebnisse belegen erstmalig die starke Wirkung von TV im Hinblick auf den Abverkauf von Marken: Der Kurzfrist-ROI liegt im Durchschnitt über alle analysierten Marken hinweg bei 1,15, langfristig wird ein ROI von 2,65 erzielt. 65 Prozent aller untersuchten Marken erreichen langfristig einen ROI größer 1, 43 Prozent einen ROI größer 2. Dabei sind Dachmarkeneffekte berücksichtigt. Wie hoch diese im Verhältnis zu den Markeneffekten der Werbung ausfallen, können Sie im folgenden Kapitel nachlesen. 2,65 LANGFRIST-ROI (5 JAHRE) 1,15 KURZFRIST-ROI (1 JAHR) 43% aller Marken ROI>2 65% aller Marken ROI>1 Die Kasse klingelt Mehr als 6 Prozent aller Marken erzielen langfristig einen ROI größer 1. Aus einem eingesetzten Werbe Euro resultieren im Schnitt langfristig 2,65. Gesamt-ROI: Dachmarkeneffekte von 139 Marken inbegriffen; ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen 2 BASISERGEBNISSE BASISERGEBNISSE 21

12 GROSSE BANDBREITE AN ROI Der Einfluss der Werbung auf den Abverkauf schwankt von Marke zu Marke: Einige performen unterdurchschnittlich, bei anderen macht sich die Werbung überdurchschnittlich bezahlt. Welche Faktoren hierbei eine Rolle spielen, analysieren wir in den Kapiteln Branche und Kampagnenstrategie ab Seite 26 und prüfen, inwieweit etwa Aspekte der Kampagnenplanung oder auch Marktgegebenheiten Einfluss auf den ROI nehmen. Auch in Abhängigkeit der Warengruppen zeigen sich deutliche Unterschiede. Wir haben die 24 Marken zu 22 Warengruppen zusammengefasst, sodass sich auf breiter Datenbasis die ROI für einzelne Warengruppen vergleichen lassen. Das Ergebnis: Alle Warengruppen erzielen im Durchschnitt einen Langfrist-ROI von mehr als 1, aber es gibt deutliche Unterschiede im Hinblick auf die Höhe der ROI: Die höchsten ROI erzielen Tee- und Kaffeemarken. Auch Milch- und Sahneprodukte sowie Biermarken punkten im Vergleich zu den anderen Warengruppen. Ø GESAMT-ROI NACH WARENGRUPPEN Tee & Kaffee Milch & Sahne Bier Spirituosen Brotaufstrich Chips Schokolade Müsli & Cerealien Alkoholfreie Getränke Joghurt Waschmittel & Weichspüler Reinigungsmittel Eiscreme Pudding & Desserts Körperpflege Convenience Food Reinigung & Pflege Käse Wurst Brot & Gebäck Liköre, Wein & Sekt Brühe & Saucen ROI kurz ROI lang Gesamt-ROI: Dachmarkeneffekte von 139 Marken inbegriffen; ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen 22 BASISERGEBNISSE BASISERGEBNISSE 23

13 DACHMARKENEFFEKTE DACHMARKENEFFEKTE DER WERBUNG Der ROI Analyzer untersucht zum einen, welche Effekte die Kampagne für eine bestimmte Marke auf den Abverkauf genau dieser Marke hat. Zum anderen ermittelt er, welche Abstrahleffekte die Kampagne auf den Absatz anderer Marken der gleichen Dachmarke hatte (Spill-over-Effekte). Dabei werden nur Produkte einer vergleichbaren Kategorie berücksichtigt, also solche, die substitutiv für die beworbene Marke gekauft werden können. Geht es zum Beispiel um die Kampagne für einen Badreiniger, wird der Haushaltsreiniger berücksichtigt, der unter derselben Dachmarke angeboten wird, aber nicht der Lufterfrischer, da er zu weit vom eigentlichen Produkt entfernt ist. Die Berechnung des ROI für die Dachmarke erfolgt analog zu der Berechnung des Marken-ROI. Beide Werte können dann zu einem Gesamt-ROI der Kampagne addiert werden. Die Dachmarken-ROI fallen unterschiedlich hoch aus. In den meisten Fällen ist der ROI für die beworbene Marke deutlich höher als der für die Dachmarke wie im abgebildeten Beispiel für eine Mozzarella-Kampagne. Es kann aber auch sein, dass die Wirkung auf den Markenkauf eher klein ist, aber starke Abstrahleffekte vorliegen. Dies passiert z. B. dann, wenn die beworbenen Produkte zu einer starken Dachmarke gehören, in ihrem Segment aber noch neu oder eher klein sind. So hat beispielsweise eine bekannte Fruchtsaftmarke ein Mineralwasser mit Geschmack auf den Markt gebracht und dieses neue Produkt beworben. Die Werbung stimulierte den Abverkauf des Wassers, allerdings war der Marken-ROI aufgrund des geringen Umsatzniveaus der Marke im Wassersegment nur knapp unter 1. Jedoch hat die Werbung für die Mineralwasser-Variante auch zusätzliche Verkäufe bei weiteren Produkten der tragenden Fruchtsaft-Dachmarke stimuliert. Der enorme Spill-over-Effekt für andere Produkte der Dachmarke erwirtschaftete hohe Zusatzumsätze und damit einen extrem hohen Gesamt-ROI für den Fruchtsafthersteller. BEISPIEL KÄSE: ROI MARKE UND DACHMARKE BEISPIEL WASSER: ROI MARKE UND DACHMARKE ,41 3, ,47, ,19 1,88 Darf s ein bisschen mehr sein? Fernsehwerbung wirkt nicht nur auf den Abverkauf der beworbenen Marke, auch die Dachmarke profitiert. 1,67,17,5 ROI kurz 1,56 ROI lang Weitere Produkte der Dachmarke: Hartkäse, Weichkäse Beworbenes Produkt: Mozzarella-Käse ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) 1,31 ROI kurz,85 ROI lang Weitere Produkte der Dachmarke: Fruchtsaft Beworbenes Produkt: Mineralwasser mit Geschmack ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) 24 DACHMARKENEFFEKTE DACHMARKENEFFEKTE 25

14 HOHE SPILL-OVER-EFFEKTE In der Gesamtschau aller untersuchten Marken ergeben sich beeindruckend hohe Spill-over-Niveaus. Der durchschnittliche Kurzfrist-ROI von 1,15 sowie der Langfrist-ROI von 2,65 bestehen jeweils zu rund einem Drittel aus Dachmarkeneffekten. Dies ist der Durchschnitt über alle untersuchten Kampagnen, darunter auch solche, für die keine Dachmarkenanalysen durchgeführt werden konnten, da sie zu keiner Dachmarke gehören. Betrachtet man nur die 139 Marken, für die Dachmarkeneffekte analysiert wurden, wird das Ausmaß noch deutlicher: Der Anteil der Dachmarkeneffekte am Gesamt-ROI liegt kurzfristig bei 44 und langfristig bei 4 Prozent. Marken ohne Dachmarken erzielen kurzfristig einen ROI von knapp,8 und langfristig von 2,. Ø ROI MARKE UND DACH- MARKE / 24 MARKEN ,15,39,76 ROI kurz 2,65,79 1,86 ROI lang Weitere Produkt der Dachmarke Ø ROI MARKE UND DACHMARKE / 139 MARKEN MIT DACHMARKEN ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) ANZAHL DER DACHMARKENPRODUKTE IST ENTSCHEIDEND 1,36,6,76 Beworbenes Produkt 3, 1,22 1,79 Ø ROI MARKE 65 MARKEN OHNE DACHMARKEN,79 ROI kurz 2, ROI lang ROI DACHMARKE ROI MARKE ROI DACHMARKE ROI MARKE Eine naheliegende Frage ist, ob die Größe der Dachmarke, also die Anzahl an Marken unter einem Dach, einen Einfluss auf die Spillover-Effekte hat. Die klare Antwort lautet: ja. Je größer die Dachmarke, umso höher der ROI für die Dachmarkenprodukte. Das leuchtet ein, gibt es doch bei großen Dachmarken mehr Produkte, auf die die Markenwerbung abstrahlen kann. Gleichzeitig sinkt jedoch mit steigender Zahl von Dachmarkenprodukten der ROI für die eigentlich beworbene Marke. Das heißt: In kleineren Markenfamilien konzentriert sich die Wirkung stärker auf das beworbene Produkt als unter großen Markendächern. Diese Befunde gelten gleichermaßen für den Kurzfrist- und den Langfrist-ROI. In Summe heben sich die beiden Effekte auf: Für den Gesamt-ROI zeigt sich kein klarer Zusammenhang mit der Anzahl der Dachmarkenprodukte. Bei großen Dachmarken verteilt sich also die Wirkung auf eine Vielzahl von Produkten. Der Effekt für die beworbene Marke ist tendenziell geringer, was aber durch deutlich erhöhte Abstrahleffekte auf andere Marken der Familie kompensiert wird. Bei kleinen Dachmarken oder Produkten, die zu keiner Dachmarke gehören, ist der ROI für die beworbene Marke entsprechend höher. wenige Dachmarkenprodukte viele Dachmarkenprodukte 26 DACHMARKENEFFEKTE DACHMARKENEFFEKTE 27

15 BRANCHEN Ob und wie häufig der Konsument Marken einkauft, hängt nicht zuletzt von der Warengruppe ab. So stehen Joghurt oder Käse deutlich häufiger auf der Einkaufsliste als etwa Haushaltsreiniger oder Spirituosen. In einigen Warengruppen ist das Sortiment im Supermarkt besonders groß, während in anderen gerade einmal zwei Marken zur Auswahl stehen. Aber auch die Loyalität des Konsumenten zu Marken ist je nach Warengruppe unterschiedlich ausgeprägt: In einigen Warengruppen, etwa im Bereich Convenience Food, neigt man eher zu Impulskäufen und wechselt häufiger die Marke, während man in anderen Warengruppen eine ausgeprägte Markentreue an den Tag legt. Kurz: Die Warengruppe nimmt erheblichen Einfluss auf das Kaufverhalten. Welche Implikationen haben diese Aspekte für die Wirkung von Fernsehwerbung und damit auf die Höhe des ROI? Genau dieser Fragestellung gehen wir in diesem Kapitel nach. BEDARFSMOMENTE DES KONSUMENTEN STEUERN DIE WERBEWIRKUNG Der ROI Analyzer untersucht die Wirkung von Fernsehwerbung für Schnelldreher. Aber selbst unter den Schnelldrehern gibt es Produkte, die aus Bedarfsgründen deutlich häufiger eingekauft werden als andere. Um zu prüfen, inwieweit sich die Frequenz des Einkaufs auf die Höhe des ROIs auswirkt, haben wir die 24 Marken nach der Anzahl der Einkäufe gruppiert und für jede Gruppe den durchschnittlichen ROI berechnet. Das Ergebnis zeigt einen systematischen Zusammenhang: Je häufiger Marken im Analysezeitraum gekauft wurden, desto höher fällt auch der Gesamt-ROI aus dies gilt sowohl für den kurz- als auch den langfristigen Return. Wie aber ist das zu erklären? Warum ist der Einfluss der Fernsehwerbung bei besonders schnelldrehenden Marken sichtlich höher? Wird eine Marke oft eingekauft, gibt es auch häufiger Bedarfsmomente des Verbrauchers, in denen die Werbung greifen und ihre volle Wirkung entfalten kann. Die Wahrscheinlichkeit, dass Fernsehwerbung mit ihrer großen Reichweite den Konsumenten in solchen Bedarfsmomenten erreicht, ist also sehr hoch deutlich höher als bei Marken, bei denen diese Bedarfsmomente seltener auftreten. Kurz: Die Bedarfsmomente des Konsumenten steuern die Werbewirkung. Das heißt jedoch nicht, dass weniger schnelldrehende Marken zwangsläufig einen niedrigen ROI haben müssen. Ausnahmen bestätigen wie immer die Regel: So gibt es Warengruppen, wie beispielsweise Bier, in denen genau das Gegenteil der Fall ist. Bei vergleichsweise seltenen Einkäufen resultieren überdurchschnittlich hohe ROI. Hier greifen offensichtlich andere Einflussgrößen, wie etwa die Markentreue der Verbraucher, die bei Bier besonders ausgeprägt ist. GESAMT-ROI NACH ANZAHL AN EINKAUFSAKTEN Apfel oder Birne? Hauptsache Obst! Wie groß der Hebel der Werbung auf den Abverkauf ist, hängt auch von der Warengruppe ab, aber in allen Warengruppen lassen sich hohe ROI erzielen. ROI Gesamt: Dachmarkeneffekte von 139 Marken inbegriffen; ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen 28 BRANCHEN BRANCHEN ,84 1,7 ROI kurz 1,27 1,27 ROI lang bis 16 (n=51) 16 bis 44 (n=5) 44 bis 1 (n=5) Über 1 (n=53) 1,93 2,41 3,11 2,84

16 WERBUNG FÜR PRODUKTE ALLER MARKTANTEILSKLASSEN RENTABEL KURZFRIST-ROI MARKE NACH MARKTANTEILEN LANGFRIST-ROI MARKE NACH MARKTANTEILEN Neben den Einkaufsakten hat auch das Wettbewerbsumfeld der Marken im Handel einen Einfluss auf die Höhe des ROI. Ob der Verbraucher ein breites Sortiment an Marken in einer Warengruppe vorfindet oder nur eine kleine Auswahl verfügbar ist, spielt eine wichtige Rolle für die potenzielle Wirksamkeit von Fernsehwerbung. Informationen zum Wettbewerbsumfeld im Handel liefert der Marktanteil der Marken in der Warengruppe, der im Consumer Scan Panel der GfK quartalsweise für die 26 wichtigsten Einkaufsketten erfasst wird. Für unsere Analyse haben wir diese Daten verdichtet und den durchschnittlichen, umsatzgewichteten Marktanteil herangezogen, um unsere Marken zu gruppieren. Es resultieren drei etwa gleich große Gruppen, für die sich die ROI vergleichen lassen. Im Fokus steht dabei allein der Marken-ROI, denn wir betrachten den Marktanteil der Marken und nicht den Marktanteil der Marken im Dachmarkensegment, das deutlich breiter ausfallen kann. Die Ergebnisse sind auf den ersten Blick erstaunlich, auf den zweiten Blick absolut plausibel: Die höchsten ROI werden bei einem mittleren Marktanteil von 6 bis16 Prozent erzielt. Fällt der Marktanteil kleiner aus, ist also die Konkurrenzsituation im Markt sehr groß, und es ist offenbar sehr schwierig, einen besonders hohen ROI zu erzielen. Ist der Marktanteil dagegen sehr groß, stehen nur wenige Marken zur Auswahl, hat Werbung womöglich einen kleineren Hebel auf den Abverkauf, denn der Konsument ist ohnehin gezwungen, eines der wenigen angebotenen Produkte in diesem Segment zu kaufen. Festzustellen bleibt aber: Auch wenn die ROI je nach Marktanteil variieren in allen drei Gruppen zahlt sich die Werbung am Ende aus, denn die ROI liegen im Durchschnitt über 1.,74 Niedriger MA,97 Mittlerer MA,56 Hoher MA 1,78 Niedriger MA 2,25 Mittlerer MA 1,54 Hoher MA ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen; Marktanteilseinteilung: niedrig = bis 6 %, mittel = 6-16 %, hoch = über 16 % 3 BRANCHEN BRANCHEN 31

17 UNTERSCHIEDLICHE LOYALITÄT IN DEN WARENGRUPPEN Die Loyalität des Konsumenten zu einer Marke ist der Schlüssel zum Markterfolg: Je höher die Loyalität, desto höher die Wiederkaufsrate. Genau hier setzt die Werbung an mit dem Ziel, treue Käufer der Marke zu halten oder Nichtkäufer langfristig zu Treuekäufern zu entwickeln und an die Marke zu binden. Wie gut dies gelingt, ist auch abhängig von der Warengruppe. In einigen Warengruppen ist die Markentreue besonders ausgeprägt, d. h., die Wahrscheinlichkeit, dass der Kunde beim nächsten Einkauf wieder zur Marke greift, ist sehr hoch. In anderen Warengruppen ist der Konsument äußerst probierfreudig, d. h., die Wahrscheinlichkeit, dass ein Nichtkäufer die Marke kauft, ist hier ausgesprochen hoch. Anhand des Treuestufenmodells, das wir im Kapitel Methode bereits ausführlich vorgestellt haben, lassen sich diese Mechanismen in den Warengruppen sehr gut aufzeigen. Im Modell werden alle Einkäufe der Haushalte innerhalb einer Warengruppe in ihrer zeitlichen Abfolge betrachtet: Ein Haushalt, der die untersuchte Marke noch nicht gekauft hat, wird als Nichtkäufer eingestuft. Beim ersten Kauf der Marke wird er zum Gelegenheitskäufer, beim nächsten zum Wiederholungskäufer und beim übernächsten zum Treuekäufer. Bei jedem Kauf eines Konkurrenzproduktes in der Warengruppe steigt er um eine Stufe herab. Jeder Stufe der Markenbindung ist eine Wahrscheinlichkeit für den Folgekauf der Marke zugeordnet. Diese Wahrscheinlichkeiten für den Markenkauf haben wir im Detail betrachtet und Durchschnittswerte auf Ebene der Warengruppen berechnet. So lässt sich beispielsweise ablesen, wie hoch die durchschnittliche Wahrscheinlichkeit in der Warengruppe Körperpflege ist, dass auf der Stufe des Treuekäufers das nächste Mal wieder dieselbe Marke eingekauft wird. Als Vergleichswert dient jeweils der Gesamtschnitt über alle Marken hinweg, sodass sich erkennen lässt, welche Wahrscheinlichkeiten unterdurchschnittlich (rot markiert) ausfallen und welche überdurchschnittlich (grün markiert). Hierbei werden deutliche Unterschiede der Warengruppen sichtbar. So lässt sich beispielsweise bei den Produktgruppen Wurst und Käse beobachten, dass die Wahrscheinlichkeiten auf allen vier Treuestufen unterdurchschnittlich ausgeprägt sind. Nur etwa 53 Prozent der Treuekäufer von Wurstmarken greifen beim nächsten Einkauf erneut zur selben Marke. Zum Vergleich: Der Durchschnitt über alle Marken der Studie liegt auf dieser Treuestufe bei 73 Prozent. Dies lässt sich zum einen sicher damit erklären, dass sowohl der Käse- als auch der Wurstmarkt sehr fragmentiert sind. Zum anderen sind gerade in diesen Segmenten die aktuellen Vorlieben der Verbraucher für bestimmte Sorten entscheidend: Heute wird der Blauschimmelkäse gekauft, morgen der Weichkäse mit Pfeffer und beim nächsten Mal womöglich der Weichkäse mit Nüssen. Da nicht jede Sorte bei einem Hersteller erhältlich ist, wechselt der Konsument zwangsläufig häufiger die Marke. Es ist davon auszugehen, dass auch bei den Sorten Markenpräferenzen eine zentrale Rolle spielen, aber die Sorten werden je nach aktueller Vorliebe gewechselt. Genau dieses Einkaufsverhalten der Konsumenten kommt in den Treuestufen zum Ausdruck. Andere Produktgruppen, wie etwa Müsli & Cerealien oder auch Reinigungsmittel haben hingegen eine Treuestruktur, bei der sich die Markenloyalität nach oben hin auffällig verbessert: Das heißt, geringe Kaufwahrscheinlichkeiten bei Nichtkäufern entwickeln sich zu überdurchschnittlichen Wahrscheinlichkeiten bei Treuekäufern. Hier dürfte der Einfluss der Werbung auf den Abverkauf besonders groß sein, wenn es ihr gelingt, den Anteil an Treuekäufern und damit die Kaufwahrscheinlichkeit zu erhöhen. KAUFWAHRSCHEINLICHKEITEN NACH TREUESTUFEN UND WARENGRUPPEN Angaben in % Produktgruppe Nichtkäufer Gelegenheitskäufer Wiederholungskäufer Treuekäufer Alkoholfreie Getränke 3,1 3,3 5,3 77,3 Bier 2,5 27,5 49,3 79,7 Brot & Gebäck 1,6 42,7 62,3 81,3 Brotaufstrich 3,3 22,4 42,3 7,3 Brühe & Saucen 1,5 37, 57,1 79,4 Convenience Food 5,7 31,6 5,6 71,9 Eiscreme 6,7 3,1 43,5 74, Joghurt 2,5 2,4 36,5 71,3 Käse 1,7 15,2 35,8 59,2 Knabbergebäck 6,2 25,8 41,4 71,7 Körperpflege 6,7 26,6 48,2 71,1 Liköre, Wein & Sekt 2,6 24,3 41,7 67,4 Milch & Sahne,5 21,3 44,8 72,9 Müsli & Cerealien 1,1 25, 51,8 77,5 Pudding & Desserts 4,5 22,6 41,8 69,4 Reinigungsmittel 4,7 32,2 52,4 78,4 Reinigung & Pflege 7,7 41,4 6,2 83,7 Schokolade 2,1 15, 33,5 62,2 Spirituosen 3,3 36,5 56,4 77,1 Tee & Kaffee 6, 26,6 44,4 69,4 Waschmittel & Weichspüler 6, 34,9 55,2 75,7 Wurst 1,1 15,4 34,7 53,3 Gesamt 3,4 27,2 47,4 73,4 Kaufwahrscheinlichkeit stark unterdurchschnittlich Kaufwahrscheinlichkeit stark überdurchschnittlich Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen 32 BRANCHEN BRANCHEN 33

18 Wie groß der Einfluss der Werbung auf die Markenloyalität in den Warengruppen ist, lässt sich anhand der Modellierungen zur Berechnung des ROI nachvollziehen: Hier wird das Kaufverhalten der Haushalte für die beiden Werbedruck-Alternativen mit vs. ohne TV-Werbung auf separaten Pfaden prognostiziert. Vorhergesagt wird jeweils der nächste Einkauf eines Haushaltes; auf dieser Prognose setzt wiederum die nächste auf. Entscheidend ist, dass im Zuge dessen auch die Treuestufe des Haushalts je nach Ergebnis der Prognose angepasst wird. Wird der Kauf der Marke prognostiziert, steigt der Haushalt eine Stufe höher, wird beim nächsten Mal wieder ein Markenkauf vorhergesagt, steigt der Haushalt weiter auf usw. Auf dieser Basis lässt sich für die beiden Prognosepfade nun ablesen, wie viel Prozent der Markenkäufe auf welcher Treuestufe getätigt wurden. Für die Warengruppen Müsli & Cerealien sowie Reinigungsmittel haben wir uns angeschaut, wie sich die Anteile im Verlauf der Prognose verschieben. Dargestellt ist jeweils die Differenz zwischen den Pfaden mit und ohne Werbung. Das Ergebnis zeigt den direkten Einfluss von TV-Werbung auf die Verteilung der Konsumenten innerhalb der Treuestufen. Es ist deutlich zu erkennen, dass durch TV-Werbung vor allem der Anteil der Nichtkäufer zurückgeht und der der Treuekäufer steigt. Das bedeutet, TV-Werbung ist in der Lage, die Käuferreichweite zu erhöhen und die Konsumenten durch die einzelnen Treuestufen nach oben zu führen, sodass der Anteil der treuen und regelmäßigen Käufer deutlich gesteigert werden kann. Dies gelingt bei den beiden hier dargestellten Warengruppen sehr gut. Aber auch Unterschiede in den beiden Warengruppen werden sichtbar: So werden in der Warengruppe Müsli & Cerealien vor allem in den ersten beiden Jahren in hohem Maße Treuekäufer aufgebaut, danach wird der Einfluss der Werbung auf die Loyalität der Käufer schwächer. Bei den Reinigungsmitteln werden dagegen auch in den darauffolgenden Jahren noch Treuekäufer hinzugewonnen. Dies macht sich in der Relation von Kurz- und Langfrist-ROI bemerkbar: Bei den Reinigungsmitteln fällt der Langfrist-ROI beinahe dreimal so hoch aus wie der kurzfristige. Bei Müsli & Cerealien ist der Zuwachs vom kurzfristigen auf den langfristigen ROI moderater. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die Markenloyalität der Schlüssel zum Erfolg einer Marke ist: TV-Werbung erhöht zum einen die Käuferreichweite, indem sie aus Nichtkäufern Käufer der Marke macht. Zum anderen erhöht TV-Werbung den Anteil der regelmäßigen Käufer. Sie schafft eine höhere Konsumenten-Loyalität und sichert damit den Markterfolg, denn je höher der Anteil an Treuekäufern ist, desto höher ist am Ende der ROI. Dies gelingt in einigen Warengruppen wie etwa Müsli & Cerealien besonders gut, weil dort die Wahrscheinlichkeit des Markenkaufs auf der höchsten Treuestufe überdurchschnittlich ausfällt. MÜSLI & CEREALIEN: MARKENKÄUFE NACH KÄUFERGRUPPEN Differenz mit vs. ohne Werbung in %-Pkt Jahr Jahr 1 Jahr 2 Jahr 3 Jahr 4 Nichtkäufer Wiederholungskäufer ROI KURZ 1,48 ROI LANG 2,94 Gelegenheitskäufer Treuekäufer REINIGUNGSMITTEL: MARKENKÄUFE NACH KÄUFERGRUPPEN Differenz mit vs. ohne Werbung in %-Pkt Nichtkäufer Wiederholungskäufer ROI KURZ,82 ROI LANG 2,42 Jahr Jahr 1 Jahr 2 Jahr 3 Jahr 4 Gelegenheitskäufer Treuekäufer ANTEIL TREUEKÄUFER UND LANGFRIST-ROI (GESAMT) Angaben in % Gesamt-ROI: Dachmarkeneffekte von 139 Marken inbegriffen; ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen ROI lang (gesamt) 34 BRANCHEN BRANCHEN 35

19 KAMPAGNENSTRATEGIE Die im ROI Analyzer untersuchten Kampagnen schneiden unterschiedlich gut ab: Zum Teil werden sehr hohe ROI erzielt, zum Teil fällt der ROI selbst langfristig eher klein aus. Es liegt nahe, dass auch Aspekte der Kampagnenplanung wie etwa Budget, Budgetverteilung oder die Anzahl der eingesetzten Motive hierbei eine entscheidende Rolle spielen. Wir haben geprüft, inwieweit sich systematische Effekte identifizieren lassen. Was also sind die Stellhebel innerhalb der Kampagnenplanung, um einen hohen ROI zu erzielen? WERBEINVESTITIONEN Im ersten Schritt haben wir alle analysierten Marken im Hinblick auf das eingesetzte TV-Budget betrachtet. Dazu wurde das Markenset in zwei etwa gleich große Gruppen eingeteilt Kampagnen mit eher niedrigen und solche mit eher hohen Werbeinvestitionen im Analysezeitraum von einem Jahr. So lassen sich Kurz- und Langfrist-ROI in Abhängigkeit von den Budgets vergleichen. Das Ergebnis: Kurzfristig scheint die Höhe der Werbeinvestitionen keinen Einfluss auf den ROI zu haben. In beiden Gruppen wird ein nahezu identischer ROI erzielt. Deutliche Effekte des Budgets zeigen sich erst auf längere Sicht. Hier fällt der ROI für Marken, bei denen mehr als 2,4 Mio. netto in TV-Werbung investiert wurden, deutlich höher aus. Das heißt aber nicht, dass sich kleinere Budgets nicht rechnen: Auch die ROI in der Gruppe mit kleinerem Budget sind mit 1,14 kurzfristig und 2,47 langfristig durchaus beachtlich. Selbst die 1 Kampagnen mit dem niedrigsten Budget erzielen einen Langfrist-ROI von 2,54. GESAMT-ROI NACH NETTO-INVESTMENTS 3 2 2,47 2,7 Ø 1 kleinste Kampagnen 1 1,14 1,15,6 Mio. Langfrist ROI 2,54 Geschnitten oder am Stück? Eine kontinuierliche Präsenz im Fernsehen und der konsequente Einsatz weniger Motive schaffen Markenloyalität und sichern damit den Abverkauf. Bis 2,4 Mio. (n=11) ROI-Gesamt: Dachmarkeneffekte von 139 Marken inbegriffen; ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen 36 KAMPAGNENSTRATEGIE KAMPAGNENSTRATEGIE 37 ROI kurz ROI lang Mehr als 2,4 Mio. (n=13)

20 VERTEILUNG DER WERBEINVESTITIONEN Ein etwas anderes Bild ergibt sich, wenn man nicht die durchschnittliche Höhe des ROI vergleicht, sondern den Anteil der Marken, die einen ROI von über 1 erzielen also solche, bei denen sich die Werbung refinanziert hat. Bei dieser Betrachtung wird deutlich, dass sich höhere Budgets bereits kurzfristig häufiger auszahlen: Der Anteil an erfolgreichen Kampagnen fällt mit knapp 41 Prozent deutlich höher aus als in der Vergleichsgruppe. Hier erzielt nur etwa jede dritte Kampagne einen ROI von über 1. Langfristig sind sogar knapp 7 Prozent der Kampagnen mit höheren Budgets erfolgreich. In der Vergleichsgruppe sind es knapp 6 Prozent. Dieses Ergebnis ist auf den ersten Blick erstaunlich, da bei hohen Werbebudgets auch der Return deutlich höher ausfallen muss, damit sich der investierte Werbe-Euro am Ende bezahlt macht. Hohe Budgets gewährleisten jedoch, Werbung über einen längeren Zeitraum zu schalten. Auf diese Weise werden kontinuierlich Werbekontakte zu Konsumenten mit Bedarfsmomenten hergestellt. Offensichtlich zahlt sich werbliche Kontinuität bei schnelldrehenden Konsumgütern in Form von hohen ROI aus. Wie aber wirkt sich die zeitliche Verteilung der Werbeinvestitionen auf den ROI aus? Um diese Frage zu beantworten, haben wir drei Gruppen von Marken gebildet, die im Analysezeitraum unterschiedlich lange geworben haben: In der ersten Gruppe war Fernsehwerbung in ein bis vier Monaten des Analysezeitraumes präsent, in der zweiten Gruppe in fünf bis acht Monaten und schließlich in der dritten Gruppe in neun bis zwölf Monaten. Wirft man zunächst wieder einen Blick auf die durchschnittlich erzielten ROI, wird deutlich, dass mit einer mittellangen Präsenz im Fernsehen von fünf bis acht Monaten die höchsten ROI erzielt werden. Allerdings relativiert sich dieses Bild, wenn man sich die Anteile der Kampagnen anschaut, die erfolgreich geworben haben, also einen ROI von mehr als 1 erzielt haben. KURZFRIST-ROI NACH INVESTMENT Anteil Marken mit ROI>1 LANGFRIST-ROI NACH INVESTMENT Anteil Marken mit ROI>1 GESAMT-ROI NACH ANZAHL AN MONATEN MIT WERBUNG 4 33 % 41 % Gesamt-ROI: Dachmarkeneffekte von 139 Marken inbegriffen; ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen; Einteilung Investments (netto): niedrig=bis 2,4 Mio., hoch=über 2,4 Mio. 59 % 69 % Niedriges Investment Hohes Investment Niedriges Investment Hohes Investment ,17 1,37 ROI kurz,98 ROI lang Gesamt-ROI: Dachmarkeneffekte von 139 Marken inbegriffen; ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen 2,42 3,25 2,28 1 bis 4 Monate (n=61) 5 bis 8 Monate (n=82) 9 bis 12 Monate (n=61) INVESTMENT UND TREUEKÄUFERANTEIL Angaben in Mio. und % INVESTMENT UND NICHTKÄUFERANTEIL Angaben in Mio. und % KURZFRIST-ROI NACH INVESTMENT Anteil Marken mit ROI>1 LANGFRIST-ROI NACH INVESTMENT Anteil Marken mit ROI>1 Treuekäuferanteil Netto-Investment in Mio. Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen Nichtkäuferanteil Netto-Investment in Mio. Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen 33 % 38 % 39 % 6 % 75 % Kurze Präsenz Mittlere Präsenz Lange Präsenz Kurze Präsenz Mittlere Präsenz Lange Präsenz Gesamt-ROI: Dachmarkeneffekte von 139 Marken inbegriffen; ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen; Einteilung der Präsenz: kurz = 1-4 Monate, mittel = 5-8 Monate, lang = 9-12 Monate 59 % Diese Resultate sind plausibel, denn das Budget beeinflusst das Kaufverhalten der Konsumenten. Mehr Budget schafft einen höheren Anteil an Treuekäufern und baut gleichzeitig den Anteil an Nichtkäufern ab. Erfolg oder Misserfolg einer Kampagne hängen davon ab, inwieweit es ihr gelingt, treue Käufer zu generieren. Der Anteil an erfolgreichen Kampagnen steigt mit der Länge der Fernsehpräsenz an sowohl kurz- als auch langfristig. Drei von vier Marken, die beinahe ganzjährig im Fernsehen zu sehen waren, erzielen einen Langfrist-ROI von mehr als 1. Zum Vergleich: Bei einer kurzen Präsenz von unter vier Monaten sind es nur knapp 6 Prozent der Marken, bei denen sich die Werbung in puncto Abverkauf bezahlt macht. 38 KAMPAGNENSTRATEGIE KAMPAGNENSTRATEGIE 39

21 PRÄSENZ DER KAMPAGNE UND TREUEKÄUFERANTEIL Angaben in Monaten und % PRÄSENZ DER KAMPAGNE UND NICHTKÄUFERANTEIL Angaben in Monaten und % GESAMT-ROI NACH ANZAHL EINGESETZTER WERBEMOTIVE 4 Treuekäuferanteil Anzahl Monate Nichtkäuferanteil Anzahl Monate ,39 ROI kurz 1,3 Gesamt-ROI: Dachmarkeneffekte von 139 Marken inbegriffen; ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen 3,26 ROI lang 2,36 1 und 2 Motive (n=15) 3 und mehr Motive (n=99) Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen Wie schon bei der Höhe des Budgets gibt es auch hier einen deutlichen Zusammenhang mit den Treuekäuferanteilen: Eine längere Präsenz der Werbung erhöht maßgeblich den Anteil an Treuekäufern, die zum Erfolg der Kampagne beitragen. Längere Präsenz auf dem Fernsehbildschirm schafft eine größere Loyalität zur Marke. Gleichzeitig wird der Anteil an Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen Nichtkäufern der Marke reduziert, wenn Werbung über einen längeren Zeitraum geschaltet wird, d. h., aus Nichtkäufern werden Erstkäufer, Wiederholungskäufer oder bestenfalls sogar Treuekäufer der Marke, die wiederum für höhere Zusatzumsätze sorgen. KURZFRIST-ROI NACH KONSTANZ DES WERBEAUFTRITTS Anteil Marken mit ROI>1 38 % 35 % LANGFRIST-ROI NACH KONSTANZ DES WERBEAUFTRITTS Anteil Marken mit ROI>1 62 % 67 % ANZAHL AN MOTIVEN Wenige Motive Viele Motive Wenige Motive Viele Motive Eine wichtige Frage innerhalb der Mediaplanung ist die nach der Anzahl an Motiven, die geschaltet werden sollen, um eine optimale Werbewirkung zu erzielen. Dahinter steht häufig die Befürchtung von Wear-out-Effekten der Werbung, also Abnutzungserscheinungen der Marketingmaßnahmen oder schlimmstenfalls sogar Reaktanzen des Zuschauers auf die Werbung. Dies führt häufig dazu, dass Kampagnen gleichzeitig mit unterschiedlichen Werbespot-Motiven on air sind oder Motive bereits nach kurzer Zeit ausgetauscht werden, um den befürchteten Wear-out zu vermeiden. Auch dieser Aspekt lässt sich mit Hilfe des ROI Analyzers untersuchen: Auf Basis der Nielsen Schaltdaten lässt sich feststellen, mit wie vielen Motiven die Marken im Analysezeitraum beworben wurden. Spots mit unterschiedlicher Länge aber identischem Motiv haben wir dabei als ein Motiv gewertet. Die Marken wurden je nach Anzahl der Motive zwei Gruppen zugeordnet: Gruppe eins mit nur ein bis zwei Motiven im Analysezeitraum und Gruppe zwei mit drei oder mehr Motiven. Die Ergebnisse zeigen, dass sich eine Kontinuität in der Kreation am Ende auszahlt. Marken, die nur mit wenigen Motiven beworben wurden, erzielen kurz- wie langfristig einen höheren ROI. Gesamt-ROI: Dachmarkeneffekte von 139 Marken inbegriffen; ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) Basis: 24 analysierte Marken aus 22 Warengruppen; Einteilung Konstanz des Werbeauftritts: wenig = 1-2 Motive, viel = mehr als 3 Motive Betrachtet man die Anteile erfolgreicher Kampagnen, zeigen sich keine signifikanten Unterschiede nach Konstanz des Werbeauftritts. Insgesamt bleibt festzuhalten, dass das Thema Wear-out-Effekte überbewertet wird. Ganz im Gegenteil zahlt sich ein konsequenter Einsatz von ein bis zwei Motiven innerhalb eines Jahres aus. Zusammengenommen zeigen die Ergebnisse, dass die Kampagnenplanung durchaus einige Stellschrauben bietet, um die Kampagne in Richtung Abverkauf zu optimieren: Ein höheres Budget, eine möglichst ganzjährige Präsenz im Fernsehen und ein kontinuierlicher Werbeauftritt schaffen bei den Käufern Loyalität zur Marke, die sich am Ende für den Hersteller bezahlt macht. 4 KAMPAGNENSTRATEGIE KAMPAGNENSTRATEGIE 41

22 DER HANDEL DER HANDEL ALS WERBUNGTREIBENDE BRANCHE Eine entscheidende Rolle in der Beziehung zwischen Markenartiklern und Verbrauchern spielt der Einzelhandel: Klassische Marketingkommunikation der Hersteller dient nicht allein der Aktivierung von Konsumenten, sondern ist auch ein wichtiges Argument, um überhaupt im Handel gelistet zu werden und eine breite Distributionsbasis zu erlangen. Zugleich ist der Handel selbst eine bedeutende werbungtreibende Branche. Speziell der Lebensmitteleinzelhandel hält sich im Gegensatz zu anderen Handelssparten mit Fernsehwerbung aber noch immer zurück WERBEINVESTMENTS DES LEH Angaben in % und Mio. (brutto) und wirbt von jeher hauptsächlich in Tageszeitungen und Anzeigenblättern. Im ersten Halbjahr 214 haben die deutschen LEH-Unternehmen rund 12 Millionen Euro in TV-Schaltungen investiert, das entspricht einem Anteil von 13 Prozent an den gesamten Werbeausgaben des LEH. Zu den größten TV-Werbungtreibenden zählen aktuell Lidl, Edeka, Rewe, Penny und Real. Auch Kaufland sendet erstmals Spots und hat im ersten Halbjahr Millionen Euro investiert. Ob sich TV-Werbung auch monetär rechnet, lässt sich mit dem ROI Analyzer nicht nur für einzelne Produkte ermitteln, sondern auch für die Fernsehkampagnen von Einzelhandelsketten. Dazu haben wir das Modell im Rahmen einer Sonderanalyse um einige wichtige Aspekte erweitert Mio. 82 Mio. 6 % % 38 % 37 % TOP TV-SPENDER Angaben in Mio. (brutto) 6 4 Die Rechnung stimmt Werbung für den Handel ist in hohem Maße effizient, insbesondere Imagewerbung rechnet sich TV Radio 43 % 1 % Zeitschriften 1. HJ HJ 214 Werbesendungen Online Zeitraum: 1. Halbjahr 213, 1. Halbjahr 214 Basis: Above-the-line-Medien & Direct Mail Quelle: Nielsen Media Research 39 % 13 % Out of Home/Kino Tageszeitungen Lidl Kaufland Edeka Rewe Penny Real 1. HJ HJ 214 Zeitraum: 1. Halbjahr 213, 1. Halbjahr 214 Quelle: Nielsen Media Research DER HANDEL DER HANDEL 43

23 DIE MODELLERWEITERUNG Die abhängige Variable in diesem erweiterten Modell ist der Kauf in der beworbenen Einkaufsstätte (im Gegensatz zum Kauf bei der Konkurrenz). In den Umsatz fließen alle im Consumer Scan Panel erfassten FMCG-Käufe ein, die ein Haushalt im betreffenden Geschäft getätigt hat. Da die Wahl des Geschäfts von verschiedenen spezifischen Faktoren beeinflusst wird, werden diese als unabhängige Variablen im Modell berücksichtigt. EINKAUFSROUTINEN WERDEN BERÜCKSICHTIGT Um sicherzustellen, dass ein Einkaufsakt eindeutig dem Kontakt mit der Fernsehwerbung des Händlers und nicht etwa Einkaufsroutinen zuzuschreiben ist, unterscheiden wir zwischen fünf Kategorien von Shoppingtrips, die im Modell berücksichtigt werden. Gleichzeitig wird geprüft, wie stabil diese Einkaufsmuster der Haushalte in Bezug auf die Einkaufsstätten sind, ob etwa oft oder eher selten Kleineinkäufe in bestimmten Einkaufsstätten getätigt werden.auf diese Weise lässt sich der Kauf als Resultat purer Einkaufsgewohnheit statistisch trennen vom Kauf infolge des Werbekontaktes. Auch die Verfügbarkeit des Geschäfts und Promotionaktivitäten können Einfluss auf das Kaufverhalten haben und werden statistisch kontrolliert, um saubere Ergebnisse zu gewährleisten. 44 DER HANDEL DER HANDEL 45

24 TV-WERBUNG RECHNET SICH FÜR DIE HÄNDLER Wir haben die TV-Kampagnen von drei Einzelhandelsunternehmen (darunter zwei Vollsortimenter und ein Discounter) im Zeitraum Juli 211 bis Juni 212 analysiert. In allen Fällen hat sich das TV-Investment um ein Vielfaches refinanziert. Die durch die Werbespots generierten ROI liegen bei allen drei Kampagnen bereits im ersten Jahr deutlich über 1 und erreichen nach fünf Jahren eine Größenordnung von zwischen 4 und 23 also deutlich über dem Durchschnitt der im Modell analysierten FMCG-Marken. ROI LEH-VOLLSORTIMENTER 15 14,14 1 9,52 ROI DISCOUNTER ,5 ROI LEH-UNTERNEHMEN 5 3,68 5,76 5 7, ,46 Produktorientierte TV-Spots ROI kurz ROI lang Imageorientierte TV-Spots,15,3 Produktorientierte TV-Spots Imageorientierte TV-Spots 1 11,43 1,42 ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) 5 ROI kurz Händler A Händler B Händler C ROI lang ROI basiert auf Netto-Investments (pauschale Schätzung auf Basis Nielsen Media Research, ZAW) Basis: 3 analysierte Händler 5,61 2,52 4,2 Die Ergebnisse belegen, dass sich Fernsehwerbung für die LEH-Unternehmen am Ende auszahlt. Ein wichtiges Ergebnis vor dem Hintergrund, dass sich das Einkaufsverhalten der Verbraucher in den letzten Jahren massiv geändert hat: wie Analysen der GfK zeigen, geht die Zahl der sogenannten Shopping-Trips kontinuierlich zurück und die Anzahl der besuchten Geschäfte nimmt ebenso deutlich ab. Dafür steigen im Durchschnitt die Anzahl der gekauften Artikel sowie die Ausgaben pro Einkauf. Kurz: Man geht seltener in weniger Geschäften einkaufen und bevorratet sich mehr. In den letzten fünf Jahren sind dadurch jedem Händler rund zwölf Prozent seiner Kunden abhandengekommen. Wenn sich die Verbraucher zwischen immer weniger Geschäften entscheiden, ist es für den Händler umso wichtiger, dass sie eine Filiale des eigenen Unternehmens betreten und nicht ein Geschäft der Konkurrenz. Genau hier kann TV-Werbung ansetzen und für den Verbraucher Argumente liefern jenseits des Preises oder eines konkreten Angebotes. IMAGEWERBUNG STÄRKER ALS PRODUKTWERBUNG Die meisten Einzelhändler setzen im Rahmen ihrer Kampagnen auf zweierlei Arten von Werbespots. Auf Imagespots, die die Positionierung der Einzelhandelskette insgesamt zum Ziel haben und qualitative Eigenschaften vermitteln, und auf produktorientierte Spots, die auf ein oder mehrere Produkte aus dem Sortiment fokussieren, häufig verbunden mit einer Preispromotion. In einer Sonderanalyse haben wir die gesendeten Spots eines Vollsortimenters und eines Discounters kategorisiert und deren Umsatzeffekte getrennt ermittelt. Das Ergebnis zeigt, dass imageorientierte Werbung deutlich mehr Zusatzumsätze generiert als Produktspots und zwar sowohl beim LEH-Vollsortimenter als auch beim Discounter. Offensichtlich geben qualitative Argumente eher den Impuls zum Besuch eines Geschäfts als Preisargumente dies unterstreichen auch die niedrigen Renditen der produktorientierten Spots des Discounters, dessen Kernkompetenz ohnehin niedrige Preise sind. Preiswerbung via TV generierte für den Discounter keine nennenswerten Zusatzumsätze mehr. Imagespots machen sich hingegen auch für den Discounter bezahlt, mit einem Langfrist-ROI von 1,5 refinanziert sich das TV-Investment sogar ausgesprochen erfolgreich. FMCG: EINKAUF IN DEUTSCHLAND Ø Anzahl besuchter Einkaufsstätten p.a. 1) 8,7 7, * Ø Anzahl Artikel pro Einkauf 2) 8,3 Ø Bonsumme pro Einkauf in EUR 2) 1) Anzahl unterschiedlicher Accounts (inkl. Frische, ohne Fachhandel) 2) FMCG (inkl. Frische, ohne Fachhandel) Quelle: GfK ConsumerScan / * MAT 4/214 8,8 14,96 17, Ø Anzahl Shopping-Trips * * DER HANDEL DER HANDEL 47

25 FAZIT - AUSBLICK Als Vermarkter der Mediengruppe ProSiebenSat.1 war es unser Anliegen, stichhaltige Beweise für die tatsächliche Leistungskraft von TV-Werbung zu erbringen und damit die Lücke in der Erforschung des ROI von TV-Werbung zu schließen. Mit dem vorliegenden Modell des ROI Analyzers ist uns das gelungen. Die Ergebnisse der über drei Jahre dauernden Anstrengungen sind von Fachpublikum und Wissenschaft gleichermaßen gewürdigt worden: Die Studie war nominiert für den Preis Best Paper des BVM und ist zertifiziert durch ein wissenschaftliches Gutachten von Prof. Dr. Klarmann vom K.I.T. Nicht zuletzt zeigen uns die Rückmeldungen aus dem Markt, dass unser Ansatz einen Mehrwert bietet und dabei hilft, die Mechanik der Werbewirkung besser zu verstehen. Der ROI Analyzer legt einen neuen Meilenstein in der Werbewirkungsforschung. Die Ergebnisse belegen nicht nur die Wirksamkeit von TV-Werbung, sondern liefern fundierte Einblicke in Wirkungsmechanismen. Die wesentlichen Befunde der Grundlagenstudie sind: 1. 1 Investitionen in TV-Werbung machen sich sowohl kurz- als auch langfristig bezahlt. Der Schlüssel zum Markterfolg ist die Markenloyalität. Und genau hier setzt Fernsehwerbung an, indem sie Konsumenten langfristig an Marken bindet, sie zu treuen Käufern macht und damit nachhaltig den Erfolg der Marke sichert Fernsehwerbung als vertrauensbildende Maßnahme. 2 Werbung nutzt nicht allein der beworbenen Marke, auch Dachmarken können durch Abstrahleffekte der in TV beworbenen Produkte in hohem Maße profitieren. Bei Marken mit entsprechender Dachmarkenstruktur betragen die Abstrahleffekte mehr als 4 Prozent des gesamten ROI ein wichtiger Ansatzpunkt für eine effektive und effiziente Mediaplanung Fernsehwerbung ist vor allem dann erfolgreich, wenn sie den Konsumenten in Bedarfssituationen erreicht. Auch das belegen unsere Analysen, denn die ROI fallen für Marken, die besonders schnell drehen, bei denen es also viele solcher Bedarfsmomente gibt, am höchsten aus. Auch besondere Potenzialbranchen lassen sich ausmachen, wie etwa Müsli & Cerealien oder auch Reinigungsmittel. In diesen Segmenten ist der Hebel der Werbung auf die Markenloyalität besonders groß. 4 Eine weitere Einflussgröße im Werbewirkungsprozess ist die Kampagnenstrategie. Hier gilt: Eine kontinuierliche, ganzjährige Präsenz im Fernsehen sowie ein konsequenter Einsatz weniger Motive zahlt sich am Ende am stärksten aus Hohe ROI sind dabei keineswegs auf Schnelldreher beschränkt: Unsere Sonderanalyse zeigt, dass sich auch für den Handel selbst die Fernsehwerbung rechnet. Dabei erweisen sich Spots, die vor allem das Image der Händler ins Bild rücken, als weitaus effizienter als rein produktbezogene Werbung. Der ROI Analyzer liefert der werbungtreibenden Wirtschaft damit wesentliche Erkenntnisse, um mehr Wachstum zu erzielen. Damit ist der methodische Grundstein gelegt und bildet ein solides Fundament für die erfolgreiche Fortführung der Studie, die ab 215 unter dem Dach von Wirkstoff TV erfolgen wird mit neuen Antworten zu weiteren Fragestellungen auf Basis aktueller Daten. 48 FAZIT FAZIT 49

26 METHODENDOKUMENTATION Der Methodenteil am Anfang der Broschüre erläutert die wesentlichen Grundlagen des Modells sowie die Schritte zur Berechnung der ROI. Er verzichtet dabei auf detailliertere Informationen, die für das grundlegende Verständnis nicht zwingend erforderlich sind. Methodisch besonders interessierte Leser können in diesem Kapitel noch tiefer in die analytischen Einzelheiten einsteigen. Die folgenden Abschnitte geben weiterführende Informationen zu den einzelnen Variablen des Modells sowie zur Validierung der Prognosen. VARIABLEN DES MODELLS Ziel des ROI Analyzers ist es, den Zusammenhang zwischen Werbekontakten im Fernsehen und dem Abverkauf von Marken methodisch möglichst sauber abzubilden. Das Werbewirkungsmodell berücksichtigt neben den Kontakten mit der Werbung eine Vielzahl von weiteren Variablen, um den reinen TV-Einfluss möglichst unverfälscht zu bestimmen. WERBEKONTAKTE Das Einkaufsverhalten der Haushalte wird im Verbraucherpanel GfK ConsumerScan elektronisch erfasst. Jeder einzelne Einkauf eines Haushalts im Bereich schnelldrehender Konsumgüter (FMCG) wird im Verbraucherpanel registriert. Das Panel selbst liefert jedoch keine Informationen über die Kontakte mit der Werbung. Um die Anzahl der Kontakte zu bestimmen, die Haushaltsführende im Verbraucherpanel mit einer TV-Kampagne hatten, müssen detaillierte Informationen über ihr Fernsehverhalten vorliegen. Benötigt werden möglichst genaue Werte zur Bestimmung der Kontaktchancen mit den untersuchten Kampagnen. Der ROI Analyzer greift daher auf die Daten des AGF/ GfK-Fernsehpanels zurück und fusioniert aus diesem Merkmale der TV-Nutzung in das Verbraucherpanel. UNABHÄNGIGE VARIABLEN ABHÄNGIGE VARIABLE - Kontakte mit Werbung für A - Kontakte mit Dachmarke - Kontakte mit Konkurrenz aus dem Segment Kauf Marke (=1) - Kontakte mit sonstiger Werbung - Stufe der Markenbindung und Kauf letzte 12 Monate - Marktanteil Key Account/Geschäftstyp oder Kauf Konkurrenz (=) - Anteil Kauf unter Promotion pro Woche Mehr als Erbsenzählerei Mit dem ROI Analyzer lassen sich kurz- und langfristige Effekte der Werbung quantifizieren. - Soziodemografie Logistische Regression liefert: - Parameter zur Qualität der Regression gesamt (R 2, F-Wert) - Parameter zur Bedeutung jeder einzelnen Variablen (Beta, Wald-Statistik) - Möglichkeit zur Simulation verschiedener Werbedruckalternativen 5 METHODENDOKUMENTATION METHODENDOKUMENTATION 51

27 DIE FUSION Allgemein werden bei einer Fusion Datensätze von Personen aus zwei verschiedenen Erhebungen zusammengeführt. Dabei werden einzelne Merkmale der einen Erhebung (Donoren-Stichprobe) in die andere Erhebung (Rezipienten-Stichprobe) überführt. Beide Datensätze enthalten einen Teil gleicher Informationen, die gemeinsamen Merkmale. Im Falle des ROI Analyzers handelt es sich dabei um soziodemografische Merkmale, Freizeitaktivitäten sowie Genrepräferenzen. Im Gegensatz dazu stehen die spezifischen Merkmale, die nur Personen der Donoren-Stichprobe aufweisen, also die Haushaltsführenden im Panel der AGF/GfK Fernsehforschung. Diese Merkmale, hier verschiedene Variablen der TV-Nutzung, werden auf die Personen der Rezipienten-Stichprobe übertragen, und zwar auf den jeweils ähnlichsten Befragten. Die Ähnlichkeit der Befragten wird auf Basis der gemeinsamen Merkmale bestimmt. Die Fusion zwischen AGF/GfK Fernsehpanel und GfK ConsumerScan- Panel erfolgt im Rahmen eines mehrstufigen Prozesses, wobei jeweils unterschiedliche Aspekte der TV-Nutzung sukzessive übertragen werden, die im darauffolgenden Schritt als neues gemeinsames Merkmal dienen: Im ersten Schritt wird das Merkmal TV-Nutzung gesamt in das GfK ConsumerScan-Panel fusioniert und dient nun als gemeinsames Merkmal für die Fusion der TV-Nutzung nach Wochentagen. Im zweiten Schritt wird das Merkmal TV-Nutzung Mo.-So. in das GfK ConsumerScan-Panel fusioniert und dient dann neben TV gesamt als neues gemeinsames Merkmal für die Fusion der TV-Nutzung nach Zeitschnitten. Das Merkmal TV-Nutzung Zeitschnitte wird im dritten Schritt in das GFK ConsumerScan fusioniert und dann, neben TV gesamt und TV-Nutzung Mo.-So. als neues, gemeinsames Merkmal für die anschließende Fusion der Sendernutzung verwendet. Durch diesen Fusionsschritt wird eine finale Paarliste gewonnen, bei der jedem Fall (also jeder haushaltsführenden Person) des GfK ConsumerScan-Panels eindeutig ein Fall (also eine haushaltsführende Person) aus dem AGF/GfK Fernsehpanel zugeordnet werden kann. Der Fusionsprozess wird einzeln für jeden Halbjahresdatensatz aus dem AGF/GfK Fernsehpanel durchgeführt. GEMEINSAME MERKMALE SPEZIFISCHE MERKMALE SOZIODEMOGRAFIE Alter HHF und HV; Geschlecht HHF; Anzahl der Personen im HH; Anzahl Kinder unter 14 Jahren; Anzahl Kinder unter 18 Jahren; Berufsgruppe HV; Haushaltsnettoeinkommen; Schulbildung des HV; Nationalität; Wohnort Ost/West; Gartenbesitz AGF/GfK Fernsehforschungspanel HHF TV gesamt TV-Nutzung Mo. So. TV-Nutzung Zeitschnitte TV gesamt TV-Nutzung Mo. So. FREIZEITAKTIVITÄTEN Ausgehen (Bar, Disco); Besuche machen und empfangen; Sport treiben; Sportveranstaltungen besuchen; Gesellschaftsspiele; Heimwerken; Basteln; DIY; Handarbeit; im Garten arbeiten; Kochen/Backen; mit Tieren beschäftigen; Wellness-Einrichtungen besuchen Fusion der durchschnittlichen Sendernutzung GfK ConsumerScan GENREPRÄFERENZEN Volks-/Bauerntheater; Heimatfilme; Volksmusiksendungen; Nachrichten; Nachrichtenjournale; Ratgeber; Sportsendungen; Komödien; Krimi-/Serien; Frühstücksfernsehen; Gameshows; Wissenschaft; Zeichentrick; Sciencefiction; Werbung GfK ConsumerScan TV gesamt TV-Nutzung Mo. So. TV-Nutzung Zeitschnitte TV-Nutzung Zeitschnitte TV-Nutzung Sender 52 METHODENDOKUMENTATION METHODENDOKUMENTATION 53

28 FUSIONSOPTIMIERUNG Jede Fusion, und sei sie methodisch noch so ausgereift, beinhaltet zwangsläufig einen Messfehler: Personen werden keine Werbekontakte zugeordnet, obwohl sie tatsächlich welche hatten oder umgekehrt werden ihnen Kontakte zugewiesen, obwohl sie die Werbung nicht gesehen haben. In Summe führen diese Zuordnungsfehler dazu, dass der Zusammenhang zwischen Werbekontakten und Einkaufsverhalten unterschätzt wird. Dies lässt sich schematisch verdeutlichen: In der Regel folgt der Zusammenhang zwischen Medienkontakten und Werbewirkungsparametern einer typischen Sättigungskurve, d. h. mit den ersten Kontakten steigt der Abverkauf deutlich an, mit zunehmender Anzahl von Medienkontakten flacht die Kurve zunehmend ab. Je nach ZUSAMMENHANG WERBEKONTAKTE UND ABVERKAUF Schematische Darstellung Abverkauf Effektivität der Werbung fällt diese Kurve steiler oder flacher aus. Was passiert bei einer fehlerhaften Zuweisung von Kontakten? Haben Zuschauer Werbung gesehen, sollte der Abverkauf erwartungsgemäß höher ausfallen. Weist man ihnen fälschlicherweise Kontakte zu, ziehen sie den Wert für den Abverkauf in dieser Kontaktklasse entsprechend nach oben. Zuschauer ohne Kontakte sollten dagegen weniger häufig das beworbene Produkt kaufen. Weist man ihnen fälschlicherweise Kontakte zu, ziehen sie die Kurve entsprechend nach unten. Der Effekt: Die Kurve nimmt einen deutlich flacheren Verlauf und zeigt einen schwächeren Zusammenhang TV-Werbekontakte Tatsächlicher Zusammenhang Zusammenhang auf Basis der Fusion Dieser Messfehler lässt sich in der Modellschätzung berücksichtigen. Basis für die Modellkorrektur ist ein Leave-one-out-Experiment: Dazu werden im AGF/GfK Fernsehpanel zunächst genau die Kategorien zur Fernsehnutzung nachgebildet, die auch im Rahmen der eigentlichen Fusion als gemeinsames Merkmal eingesetzt werden. Dann wird iterativ jeder Panelteilnehmer gelöscht (leave one out) und durch einen verbleibenden Panelteilnehmer ersetzt, der möglichst ähnliche SCHEMA DER FERNSEHPANEL-INTERNEN FUSION Panelist 1 Panelist 2 Panelist 3 Panelist 4 Panelist 5 Panelist 6 Panelist 7 Panelist 8 Panelist 9 Panelist 1... Strukturmerkmale aufweist es wird also innerhalb des Fernsehpanels ein statistischer Zwilling gesucht, der den gelöschten Panelteilnehmer ersetzt. Auf diese Weise liegen am Ende für jeden einzelnen Panelteilnehmer seine tatsächlich gemessene Fernsehnutzung sowie seine Nutzung auf Basis der internen Fusion vor. Anschließend hat man durch den Vergleich von Originalnutzung und zufusionierter Nutzung den Input für den Simex-Algorithmus, mit dem die Modellkorrektur durchgeführt wird. Simex-Algorithmus: 1. Simuliere Pseudo-Daten: für wobei Z eine standardnormalverteilte Zufallsvariable bezeichnet. 2. Wiederhole dies B mal (b=1,,b). 3. Schätze für jedes das Gesamtmodell und berechne für jeden Regressionskoeffizienten den Mittelwert aus B Wiederholungen: 4. Schätze eine Funktion durch die Punkte. Damit erhält man eine Funktion für den Regressionskoeffizienten in Abhängigkeit vom Messfehler. 5. Berechne daraus die um den Messfehler korrigierten Regressionskoeffizienten. Der Simex-Algorithmus wird mit B= 1 und =,5; 1,; 1,5; 2,; durchgeführt. Panelist 1 Panelist 1 Panelist 2 Panelist 2 Panelist 3 Panelist 3 Panelist 4 Panelist 4 Panelist 5 Panelist 5 Panelist 6 Panelist 6 Panelist 7 Panelist 7 Panelist 8 Panelist 8 Panelist 9 Panelist 9 Panelist 1 Panelist METHODENDOKUMENTATION METHODENDOKUMENTATION 55

29 BERECHNUNG DER WERBEKONTAKTE Der P-Wert wird folgendermaßen bestimmt: Der P-Wert wird folgendermaßen bestimmt: P Wert Werbung ij = gemessene Sehdauer Werbeinsel ij Dauer Werbeinsel i P Wert Sponsoring ij = gemessene Sehdauer Sponsoring ij Dauer Sponsoring i i= Werbeinsel j= Zuschauer i= Sponsoring j= Zuschauer Erst nach Abschluss der Fusion und einer entsprechenden Optimierung können TV-Nutzungswahrscheinlichkeiten auf Basis von Werbeinseln (P-Werte) auf die Haushaltsführenden im GfK Consumer Scan übertragen werden. Die P-Werte für die Werbung betrachten für jeden Zuschauer die gemessene Sehdauer einer Werbeinsel und vergleichen sie mit der Gesamtlänge des Blocks. Der P-Wert wird folgendermaßen bestimmt: gemessene Sehdauer Werbeinsel ij P-Wert Werbung ij = Dauer Werbeinsel i i = Werbeinsel j= Zuschauer Ein P-Wert von 1 bedeutet, dass der Zuschauer die komplette Werbeinsel gesehen hat. Wurde die Hälfte des Werbeblocks verfolgt, ergibt sich entsprechend ein P-Wert von,5 usw. Diese P-Werte für die Kontakte mit der Werbung werden mit den jeweiligen Kampagnenschaltungen nach Nielsen Media Research abgeglichen und ergeben in der Summe die Anzahl der erzielten Kampagnenkontakte. Dabei gehen alle Kontakte in die Analyse ein, die jeweils 18 Tage vor einem Kaufakt erzielt wurden. Für jeden einzelnen Kaufakt in einem- Haushalt erfolgt also eine rückwärtige Berechnung der Kontakte. Wird in einem Haushalt zu einem bestimmten Zeitpunkt eine Marke gekauft, wird das gesamte Halbjahr vor diesem Kaufakt betrachtet und die Kontaktdosis für die Kampagne berechnet, die diesem einen Kaufakt zuzuordnen ist. Der Zeitraum von 18 Tagen ist nicht willkürlich gewählt, sondern basiert auf fundierten Erfahrungswerten, die besagen, dass die unmittelbare Wirkung eines Kampagnenkontakts maximal ein halbes Jahr anhalten kann. Anschließend sind keine direkten Effekte aus dem Kontakt mehr zu erwarten. Auch Sponsoring-Kontakte werden bei der Bestimmung der Kontaktdosis berücksichtigt. Im Unterschied zu den klassischen Werbeblöcken liegen beim Sponsoring nicht für alle Sender Tarif-Stunde-Block-Nummern vor. In diesen Fällen wird für die TV-Nutzung ein schmales Zeitintervall herangezogen, in dem das Sponsoring geschaltet wurde. Die Berechnung des P-Wertes ergibt sich aus dem Verhältnis gemessene Sehdauer des Sponsorings zur Dauer des Sponsorings. Als Formel für den P-Wert Sponsoring resultiert: gemessene Sehdauer Sponsoring ij P-Wert Sponsoring ij = Dauer Sponsoring i i = Sponsoring j= Zuschauer Analog werden nicht nur die Kampagnenkontakte mit der jeweils analysierten Marke bestimmt, sondern auch Dachmarkenkontakte, Konkurrenzmarkenkontakte und Kontakte mit sonstiger Werbung nach diesem Schema berechnet. 56 METHODENDOKUMENTATION METHODENDOKUMENTATION 57

30 1 GEWICHTUNG DER KONTAKTE Es liegt auf der Hand, dass ein Werbekontakt unmittelbar vor einem Kaufakt eine stärkere Wirkung zeigt als ein Kontakt, der bereits einige Wochen oder sogar Monate zurückliegt. Daher gehen beim ROI Analyzer nicht alle Kontakte vor einem Kauf mit demselben Gewicht in die Modellierung ein. Vielmehr erfolgt eine Abzinsung der Kontakte, je nach zeitlichem Abstand zum letzten Kaufakt. Die Gewichte für die Kontakte mit der Werbung werden so gewählt, dass der Werbekontakt einen Tag vor dem Kauf mit seinem vollen Gewicht von 1 eingeht. Gehen wir davon aus, dass jeweils ein Werbekontakt mit einem P-Wert von 1 vorliegt, also der Zuschauer den Werbeblock jeweils vollständig gesehen hat, berechnet sich das Gewicht für einen Kontakt i Tage vor dem Kauf (i=1,..., 18) durch die Formel: 1 gew(i) = Um eine sinnvolle Gewichtung zu erhalten, wird α dabei auf den Wertebereich 1< α 1,5 eingeschränkt. Der Wert 1,5 wird als Obergrenze gewählt, da damit bereits das Gewicht für 7 Tage vor dem Kauf kleiner als,1 ist. Daraus resultieren für 34 ausgewählte α-werte im Wertebereich 1 < α 1,5 die abgebildeten Abzinsungskurven. i-1 Beim niedrigsten Abzinsungsfaktor α =1,1 wirken die Werbekontakte noch sehr lange nach; weiter zurückliegende Kontakte gehen mit stärkerem Gewicht ein. Der höchste Abzinsungsfaktor α =1,5 bedeutet, dass die Werbekontakte sehr schnell an Wirkung verlieren; weiter zurückliegende Kontakte erhalten nur noch ein minimales Gewicht. Zur individuellen Bestimmung des Abzinsungsfaktors wird zunächst für jede Kampagne ein Datensatz aus den Einkaufsakten aller Haushalte und den jeweiligen Kontakten (P-Werte) vor dem Einkaufsakt gebildet. Ein Fall ist dabei jeweils ein Kaufakt in der Warengruppe. Für alle 34 α -Werte von 1,1; 1,2; 1,3;, 1,3; 1,4; 1,5 werden dann die gewichteten Kontaktsummen über alle Einkaufsakte der Haushalte hinweg berechnet. Hier exemplarisch für α =1,1 (Haushalt 4711, Markenkauf am ): Gew. Kontakte =,8,7,5,, , , , , , WERBEWIRKUNG IN ABHÄNGIGKEIT DES ABSTANDS ZWISCHEN KONTAKT UND KAUF 1,,9,8,7,6,5,4,3,2, ,1 1,2 1,3 1,4 1,5 1,6 1,7 1,8 1,9 1,1 1,15 1,2 1,25 1,3 1,35 1,4 1,45 1,5 1,55 1,6 1,65 1,7 1,75 1,8 1,85 1,9 1,95 1,1 1,15 1,2 1,25 1,3 1,4 1,5 Für Haushalt 4711 ergeben sich bei einem Abzinsungsfaktor von α α=1,1 in der Summe zwei Werbekontakte vor dem Kauf der Marke am Bei welchem α der Zusammenhang zwischen den Werbekontakten und den Kaufakten am besten abgebildet wird, zeigt das Ergebnis einer logistischen Regression. Für jedes α wird eine logistische Regression gerechnet, wobei die gewichteten Kontaktsummen als unabhängige Variable und der Kauf der Marke (ja / nein) als abhängige Variable dient. Ausgewählt wird der Abzinsungsfaktor α mit der höchsten Modellanpassung. Das heißt: Es wird der Abzinsungsfaktor gewählt, der den Zusammenhang zwischen Werbekontakt und Kauf am besten erklärt. BEISPIEL FÜR BERECHNUNG DER WERBEKONTAKTE Werbekontakte Tage vor dem Kauf Haushalt Datum Markenkauf Gewichtete Summe (a=1,1) ,8,7,5,, 2, ,,,7,3,2 1, ,,,,, 1, ,25,9 1,,,25 2, ,7,,4,,4 1, ,,25,,5,15, ,6,75,1,, 1,45 1 = Kauf der Marke, = Kauf des Konkurrenzproduktes 58 METHODENDOKUMENTATION METHODENDOKUMENTATION 59

31 STUFEN DER MARKENBINDUNG Eine zentrale Bedeutung im Modell haben die sogenannten Treuestufen, denn über diese werden langfristige Effekte der Werbung berücksichtigt. Ein Haushalt, der die untersuchte Marke noch nicht gekauft hat, wird als Nichtkäufer eingestuft. Beim ersten Kauf der Marke wird er zum Gelegenheitskäufer, beim nächsten zum Wiederholungskäufer und beim übernächsten zum Treuekäufer. Kauft er weiter die Marke, bleibt der Haushalt auf dieser Stufe. Bei jedem Kauf eines Konkurrenzproduktes steigt er um eine Stufe herab, bis er wieder die Stufe Nichtkäufer erreicht hat. Kauft er weiter Konkurrenzprodukte, behält er den Status als Nichtkäufer. Welchen Einfluss diese Stufe der Markenbindung hat, zeigt ein Beispiel aus dem Waschmittelbereich: Kaufakte, die auf der Stufe Nichtkäufer STUFE DER MARKENBINDUNG Angaben in % Nichtkäufer Anteil der folgenden Kaufakte Marke A 4,9 95,1 21,5 Gelegenheitskäufer Prozentzahlen beziehen sich beispielhaft auf eine Waschmittelmarke 78,5 MARKTANTEIL IN DEN GROSSEN HANDELSKETTEN stattfinden, führen in unten stehendem Fall nur bei 4,9 Prozent aller nachfolgenden Kaufakte zum Kauf der Marke, Kaufakte auf der Stufe Treuekäufer dagegen zu 8,4 Prozent. Durch die Berücksichtigung der Stufe der Markenbindung ist gewährleistet, dass die Nähe zur Marke nicht fälschlicherweise als Werbewirkung interpretiert wird. Zugleich können dadurch aber auch langfristige Werbeeffekte auf die Markentreue zuverlässig ermittelt und quantifiziert werden. Im Datensatz wird jeder Kaufakt eines Haushalts im Zeitverlauf einer Stufe der Markenbindung zugeordnet. Zusätzlich wird eine weitere Variable gebildet, die erfasst, ob in den letzten 12 Monaten die Marke gekauft wurde. Wiederholungskäufer Treuekäufer Eine weitere Variable im Prognosemodell ist der Marktanteil der analysierten Marken in den großen Handelsketten. Hier wird der nationale Marktanteil je Quartal für insgesamt 26 Key Accounts verwendet: EDEKA EH, FAMILA, GLOBUS ST. WENDEL, HIT, KAUFLAND, MARKTKAUF, REAL, REWE, TEGUT, TENGELMANN / KAISERS, REST LEH VOLL- SORTIMENTER FOOD, REST SB-WARENHAEUSER, ALDI, LIDL, NETTO MARKENDISCOUNT, NORMA, PENNY, PLUS, REST DISCOUNTER, DM, MUELLER, ROSSMANN, SCHLECKER, REST DROGERIEMAERKTE, FACHHANDEL, TOOM. 54,5 45,5 8,4 19,6 Anteil der folgenden Kaufakte Konkurrenzmarke BEISPIEL FÜR BESTIMMUNG DES MARKTANTEILS Alle Einkäufe in der Warengruppe A im dritten Quartal 211 in den Einkaufsstätten REWE und DM Haushalt Quartal Marke EKST Wert in Cent Wert MARKE A Wert restliche Marken 1 3/211 MARKE A REWE /211 KONKURRENZMARKE REWE /211 MARKE A REWE /211 KONKURRENZMARKE REWE /211 KONKURRENZMARKE REWE /211 KONKURRENZMARKE REWE /211 KONKURRENZMARKE REWE /211 MARKE A REWE /211 KONKURRENZMARKE REWE /211 KONKURRENZMARKE REWE /211 MARKE A REWE /211 KONKURRENZMARKE REWE /211 KONKURRENZMARKE REWE /211 KONKURRENZMARKE DM /211 KONKURRENZMARKE DM /211 KONKURRENZMARKE DM /211 KONKURRENZMARKE DM /211 KONKURRENZMARKE DM /211 MARKE A DM /211 KONKURRENZMARKE DM /211 KONKURRENZMARKE DM /211 KONKURRENZMARKE DM /211 KONKURRENZMARKE DM /211 KONKURRENZMARKE DM /211 KONKURRENZMARKE DM /211 MARKE A DM /211 KONKURRENZMARKE DM Quartal EKST Summe Einkaufswert Summe Einkaufswert Marktanteil Marke A restliche Marken 3/211 REWE ,7 3/211 DM ,46 6 METHODENDOKUMENTATION METHODENDOKUMENTATION 61

32 ANTEIL DER PREISPROMOTIONS AM UMSATZ Auch der Anteil von Preispromotions findet für alle analysierten Marken Berücksichtigung und fließt in die Modellierung mit ein. Der Aktionsanteil zeigt wochenweise, wie viel Prozent des Umsatzes der Marke mit einer BEISPIEL FÜR BESTIMMUNG DES PROMOTIONANTEILS Alle Einkäufe der Marke A in den Kalenderwochen 34 und 35 aus 211 Preisaktion erzielt wurden. Auch diese Variable wird als mögliche Störvariable betrachtet, um die Effekte der TV-Werbung von den Effekten aus Handelsaktionen zu bereinigen. Haushalt KW Marke Preisart Wert in Cent Wert Normalpreis Wert Sonderpreis 1 34/211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A SONDERPREIS /211 MARKE A SONDERPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A SONDERPREIS /211 MARKE A SONDERPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A SONDERPREIS /211 MARKE A SONDERPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A SONDERPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A SONDERPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A SONDERPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A SONDERPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A ARTIKEL MIT ZUGABE /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A SONDERPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS /211 MARKE A NORMALPREIS SOZIODEMOGRAFISCHE VARIABLEN Der ROI Analyzer bezieht auch soziodemografische Merkmale als unabhängige Variablen ein und nutzt dazu die Familienlebenswelten. Dabei handelt es sich um eine von Prof. Kleining (Universität Hamburg) entwickelte Segmentierung, die den Lebenszyklus und die soziale Schicht eines Haushalts gleichzeitig berücksichtigt. Die Einteilung in die FAMILIENLEBENSWELTEN-MODELL Soziale Schicht Familien-Phasen soziale Schicht erfolgt aufgrund des Berufs des Hauptverdieners/der Hauptverdienerin eines Haushalts. Das Modell zeigt die einzelnen Familienwelten, wobei die Zahlen den Anteil der Lebenswelt an allen Haushalten angeben. AUSBILDUNG BERUFSLEBEN RUHESTAND Studierende, Auszubildende (eig. Haushalt) Quelle: GfK Aufsteiger, Singles, DINKS Junge Familien Ältere Familien Mittelschicht Mittelschicht 6 8 Berufstätige Alleinlebende Empty-Nest- Junge Familien Ältere Familien Familien Arbeiterschicht Arbeiterschicht Arbeiterschicht Arbeitslose Working Poor 8 Empty-Nest- Familien Mittelschicht 5 Rentner-Familien Mittelschicht 12 Rentner-Familien Arbeiterschicht 8 Alleinst. Ältere Mittelschicht 8 Alleinst. Ältere Arbeiterschicht 5 KW Summe Einkaufswert Summe Einkaufswert Promotionsanteil Normalpreis Sonderpreis 34/ ,6 35/ ,94 62 METHODENDOKUMENTATION METHODENDOKUMENTATION 63

33 VALIDIERUNG VALIDIERUNG Nachdem das Wirkungsmodell für jede Kampagne mit der logistischen Regression erstellt wurde, kann es auf die nachfolgenden Einkäufe eines jeden Haushalts angewendet werden und somit vorhersagen, ob beim nächsten Kauf in der Warengruppe die beworbene Marke gekauft wird oder nicht. Um die Ergebnisse dieser Prognose zu validieren, haben wir beispielhaft für zwei Marken ex post die durch die Vorhersage der Einkäufe entstehenden Marktanteile mit den tatsächlichen verglichen. In beiden Fällen liegen die Kurven, die den wochenweisen Verlauf der Marktanteile abbilden, sehr nahe beisammen. Die realen Schwankungen werden vom Modell sehr genau vorhergesagt. Die Korrelation zwischen den beiden Kurven ist entsprechend hoch. Dieser Validierungstest belegt die Güte der Vorhersagen, die das Modell des ROI Analyzers tätigt. Da alle weiteren Berechnungen auf diesen Prognosen basieren, ist deren Qualität von hoher Relevanz. Die Ergebnisse zeigen, dass mit dem Modell realistische Annahmen getroffen werden und demnach auch die konkreten Resultate, also die ROI für die einzelnen Kampagnen, realistisch sind. REALER UND PROGNOSTIZIERTER MARKTANTEIL (WÄSCHEPFLEGE-MARKE) REALER UND PROGNOSTIZIERTER MARKTANTEIL (EISCREME-MARKE) Marktanteil Marktanteil Woche Woche Ist Modell r=,61 r=,84 Keine Reklamationen Ein Validierungstest belegt die Güte der Vorhersagen, die das Modell des ROI Analyzers trifft. 64 VALIDIERUNG VALIDIERUNG 65