Marketing Mix Modeling (MMM)
Marketing Mix Modeling ist eine statistische Methode, die anhand historischer Zeitreihendaten (Umsatz, Marketingausgaben je Kanal, externe Faktoren wie Saisonalität) den Beitrag einzelner Kanäle – online wie offline (TV, Radio, Print, OOH) – zum Geschäftsergebnis modelliert. Im Gegensatz zu nutzerbasiertem Tracking benötigt MMM keine individuellen Cookies oder Klick-Daten, sondern arbeitet aggregiert, meist heute mit bayesianischen Modellen. Google stellt mit „Meridian“ ein kostenloses Open-Source-MMM-Framework bereit, das seit Ende Januar 2025 öffentlich verfügbar ist; eine Integration in Google Analytics 360 hat Google im Mai 2026 angekündigt (Stand: August 2026).
In der Praxis
MMM eignet sich besonders für Unternehmen mit nennenswerten Offline- oder Above-the-Line-Budgets (TV, Radio, Sponsoring, Print), bei denen klickbasierte Attribution an ihre Grenzen stößt. Für österreichische KMU mit überwiegend digitalem Mediamix lohnt sich MMM erst ab einer gewissen Budgethöhe und Datenhistorie (idealerweise 2+ Jahre Wochendaten), da die Modelle sonst zu unscharf bleiben. Google Meridian ist als Python-Bibliothek frei nutzbar (github.com/google/meridian), erfordert für Setup und Interpretation aber Daten-Know-how oder externe Beratung. In der Praxis wird MMM oft ergänzend zu Attributionsdaten und Holdout-Tests eingesetzt („Triangulation“), um Budgetallokationen quartalsweise statt täglich zu validieren. Wichtig für Kund:innengespräche: MMM liefert keine Echtzeit-Optimierung, sondern strategische Kanal-Empfehlungen im Nachhinein.