Nach einem Geschäfts- und IT-Framing werden die Daten gesammelt und analysiert. Dies dient als Grundlage für die ersten Modelle, liefert aber auch wertvolle Erkenntnisse, um deren Erfassung später zu rationalisieren und so weit wie möglich zu automatisieren.
In ähnlicher Weise bietet die anfängliche Modellierung beides
Zuverlässige Messungen der Marketingleistung und der damit verbundenen Erkenntnisse (Berücksichtigung komplexer, aber wichtiger Effekte wie Langzeitwirkung, Halo, Kannibalisierung, Sättigung, Dynamikentwicklung, Antizipation und Kater der Werbung...)
Erkenntnisse für MMM in anderen Geschäftsbereichen und in der Industrialisierung (Vertrauenszonen, nützliche Daten, Feature-Engineering, Extrapolationsregeln, tiefgreifende Machbarkeit...)
Implementierung von MMM auf neuen Märkten, Nutzung der Erkenntnisse und technischen Ressourcen aus der ersten Modellierung, Bereitstellung ähnlicher Messungen und Erkenntnisse, um einen größeren Teil der Marketinginvestitionen zu optimieren, und gleichzeitig die mögliche Konvergenz und Skaleneffekte in der MMM-Community zu bewerten
Erforschung und Entwicklung von KI-gestützten Modulen zur Senkung des Aufwands und der Kosten im Zusammenhang mit MMM während des gesamten Lebenszyklus (anfängliche Modellierung, Aktualisierungen, Umschulung) und in allen Schritten der Wertschöpfungskette (von der Datenerfassung über die Modellierung bis hin zur Leistungsanalyse und zum Verbrauch)
Entwicklung eines MMM-Tools, das auf die Geschäfts- und IT-Spezifikationen unseres Kunden zugeschnitten ist und von unserem Kunden betrieben wird und autonome Abläufe ermöglicht (automatisierte und/oder optimierte Datenerfassung, Aktualisierung hochfrequenter Modelle, 24-Stunden-Ergebnisverbrauch, Simulations- und Optimierungsfunktionen)
Bereitstellung des Tools in verschiedenen Regionen und Geschäftsbereichen, eingebettet in ein transformatives Programm mit einer wichtigen Change-Management-Komponente, um die Geschäftsakzeptanz und Marketingoptimierungen zu maximieren
