Negative Beiträge im Marketing Mix Model: Hebel, die kosten

Achtzehn Hebel. Vier davon kosten Sie etwas.

Jeder gesteuerte Treiber im Demodatensatz, sortiert, in Einheiten der Zielgröße. Die über der Linie haben etwas beigetragen. Die vier darunter haben etwas weggenommen, und sie werden in ihrer echten Größe gezeigt, statt auf null gerundet zu werden.

Die strukturelle Nachfrage ist bewusst nicht im Bild. Sie ist dreißigmal größer als der größte Hebel, und niemand zieht an ihr. Sie mit aufzunehmen würde jeden anderen Balken zu einem Strich zusammendrücken, und Sie würden nichts lernen.

Drei Eigenschaften einer Zerlegung, auf denen man bestehen sollte, und sie sind der Grund, warum diese Grafik so aussieht.

Negative Beiträge bleiben negativ. Ein Modell, das jeden Treiber auf positiv zwingt, findet für alles eine positive Wirkung, auch für das, was schadet, und bezahlt dafür, indem es die benachbarten Treiber verzerrt. Preisdruck, Aktivität der Wettbewerber und schlecht getimte Promotions ziehen tatsächlich ab, und ein Unternehmen, das das nicht sieht, optimiert blind.

Die Treiber werden gemeinsam geschätzt. Achtzehn getrennte Einzeltreibermodelle würden achtzehn Zahlen liefern, die sich zu weit mehr summieren als das ganze Geschäft, weil jedes Modell sich das Verdienst für alles zuschreiben würde, was mit seinem Treiber korreliert.

Und jeder Balken hat seine Rechnung dabei. Hinter jedem stehen der Koeffizient, sein Standardfehler, sein p-Wert und sein Varianzinflationsfaktor. Ein Balken, dessen Intervall die Null einschließt, wird gezeichnet und markiert, statt still unter die Gewinner eingereiht zu werden.

Der praktische Nutzen zeigt sich in den Meetings, die diese Grafik beendet. Nicht „welcher Kanal gewinnt“, eine Frage, die alle zwei Jahre eine modische Antwort hat, sondern „wie groß ist alles, was wir tun, und mit welchem Vorzeichen“, eine Frage, deren Antwort sich mit dem Geschäft ändert und überprüfbar ist.

Zwölf Modelle, die Koeffizienten, die Residuen und das, was sie nicht leisten. Das hier liefert das erste davon.

Wenn Sie einen einzigen Test dafür wollen, ob eine Zerlegung lesenswert ist, nehmen Sie diesen: Fragen Sie, ob irgendetwas darin negativ ist. Eine Grafik, in der alle achtzehn Treiber geholfen haben, zeigt kein glückliches Geschäft, sondern ein eingeschränktes Modell, und die Einschränkung hat die Wahrheit an einen Ort verschoben, an dem Sie sie nicht sehen.

Der zweite Test ist, ob sich die Beiträge zum Ist summieren. Hier tun sie es, weil die Zerlegung aus dem angepassten Modell gebaut ist und nicht aus getrennten Studien zusammengesetzt. Eine Reihe von Treiberbeiträgen, die mehr ergibt als das Geschäft, hat denselben Umsatz doppelt gezählt, und gleich trifft jemand damit eine Budgetentscheidung.