"Die 'Szenario-Simulation' markiert einen Meilenstein im Performance-Marketing”, meint Marco Hochstrasser, Mitbegründer und CEO von Nexoya. Durch die Technologie sollen Digitalmarketer komplexe saison- und marktübergreifende Kampagnen simulieren und vorhersagen können. Dies funktioniere kanalübergreifend für Paid Media und reduziere den Planungsaufwand für Multi-Channel-Kampagnen, sagen die Schweizer.

Im E-Commerce werden solche Geschäftsszenarien im Rahmen des Scenario Plannung in der Regel mühsam per Hand erstellt. Das Feature hingegen braucht nur wenige Klicks, um beispielsweise dem Management mehrere Szenarien zur Entscheidungsfindung für die Werbeinvestitionen zu liefern. Dafür müssen allerdings mindestens drei Performance-Kanäle an die Plattform angeschlossen sein und eine mittlere fünfstellige Summe in Ads fließen. So lässt Nexoya die Anwender:innen sechs Wochen in die – theoretische – Zukunft schauen.

Das Tool beantwortet etwa folgende Fragen rund um die Kosten-Umsatz-Relation (KUR) und den Return-On-Ad-Spend (ROAS): Wie würde sich eine Budgeterhöhung von zehn Prozent auf Umsätze, Margen oder Retouren auswirken? Wie viel Budget wäre nötig, um 5.000 zusätzliche Verkäufe an Neukunden zu erzielen? Lassen sich die Marketingziele mit dem aktuellen Budget erreichen? Die Kalkulationen für die Beantwortung dieser Fragen scheinen von unzähligen Faktoren abzuhängen, doch mehr als Kundendaten braucht die Plattform anscheinend nicht. “Die Performance-Daten und ihre Veränderungen über die Zeit sind die Grundlagen für die Simulation, die in die Modelle gespeist werden”, erklärt Roger Gatti, Head of Product bei Nexoya. “Die Performance-Daten selbst werden durch viele Faktoren beeinflusst. Ausschlaggebend sind zum Beispiel das Budget, die Ausgestaltung der Kampagnen durch den Kunden, das Wettbewerbsumfeld und saisonale Einflüsse, beziehungsweise Zyklen.”

Die Mediaagentur Dentsu Italia hat die Szenario-Simulation bereits getestet. Jacopo Maraffino betreut als Digital Leader beim italienischen Ableger von Dentsu den Bekleidungs- und Modehersteller Benetton und hatte die Technologie sechs Monate im Einsatz. Er wollte insbesondere der komplexen Daten Herr werden, die sich bei der Bespielung von 26 Märkten ergeben. “Wir haben die vier Kanäle Meta, Google Ads, Bing und DV 360 mit 18 KI-Modellen optimiert”, so Maraffino. “Die Vorhersagen zu den erwartbaren Optimierungsergebnissen stimmten zu 95 Prozent mit der Realität überein.” Außerdem ließen sich dem Agenturfachmann zufolge mit dem KI-Tool die Retouren bei der Werbestrategie berücksichtigen. Denn die Anzahl der Rücksendungen unterscheidet sich bei Benetton je nach Region und war zuvor nicht vorhersehbar. Dentsu konnte den Algorithmus mit den Retourendaten füttern, um die Werbemaßnahmen anzupassen und letztlich die Margen zu optimieren.

Was passiert, wenn sich die KI irrt und mit ihrer Vorhersage weit daneben liegt? “Mittels des 'Business-Monitoring' können laufend allfällige Abweichungen zwischen einer Simulation und den aktuellen Performance-Daten überprüft werden”, erklärt Roger Gatti von Nexoya. “Zusätzlich zur Simulation optimieren wir laufend die Budget-Allocation des Kunden. Die Kundin oder der Kunde hat jederzeit vollständige Einsicht auf alle seine Performancedaten und kann auch jederzeit auf seine Ausgaben Einfluss nehmen”, so der Martech-Experte.