Genauer Titel der Studie
ROI Analyzer
Jahr der Veröffentlichung bzw. des Studien-Starts
2014
Gattung
TV
Kontaktperson für Rückfragen
Olaf Schlesiger
E-Mail-Adresse der Kontaktperson
olaf.schlesiger@sevenonemedia.de
Urheber / Vermarkter
Screenforce Gattungsmarketing GmbH
1. Zielsetzung der Studie (inkl. Forschungsfragen)
Die Studie untersucht den Return on Investment (ROI) von Kampagnen aus den Bereichen Süßwaren und pflegende Kosmetik. Sie identifiziert Gemeinsamkeiten und Unterschiede der beiden Segmente.
2. Untersuchte / gemessene KPIs (bitte mit kurzer Erläuterung)
ROI (Relation: Zusatzumsatz durch TV-Werbung und Werbeinvestments)
Weitere Infos zur Berechnung des ROI unter Erhebungsmethode.
3. In der Studie untersuchte Medien (intramedial / intermedial)
TV
4. Studien-Konzept (Beschreibung in wenigen Sätzen)
2014 legte SevenOne Media mit dem ROI-Analyzer ein Tool vor, das auf breiter Datenbasis stichhaltige Beweise für die Effizienz von TV-Werbung liefert. Die Ergebnisse auf Basis von über 200 Kampagnen belegen, dass sich Investitionen ins Fernsehen rechnen. Erstmalig untersuchte der ROI Analyzer dabei auch die langfristigen Effekte der Fernsehwerbung.
Heute wird der ROI Analyzer unter dem Dach der TV-Gattungsinitiative Screenforce fortgeführt und weiterentwickelt. Die aktuelle Welle widmet sich speziell den beiden Segmenten Süßwaren und Kosmetik. Ob Schokoriegel oder Duschgel – Süßwaren und Körperpflege sind Branchen, die seit Jahren konstant auf Fernsehwerbung setzen und einen TV-Share jenseits der 80 Prozent halten. Die Studie untersucht, ob sich der Einsatz auszahlt.
5. Auftraggeber
Screenforce Gattungsmarketing GmbH
6. Institut(e) / Subinstitute
GfK
7. Eingesetzte Methoden ( Multi-Methoden-Ansatz oder Single-Ansatz)
Datenfusion und Modelling
8. Art der Veröffentlichung (Broschüre, Tabellen-Band, zählbarer Datensatz)
Die Ergebnisse wurden in einer Broschüre publiziert:
http://www.screenforce.de/forschung/roi-analyzer/roi-analyzer-brosch%c3%bcre
9. Grundgesamtheit
Erwachsene ab 18 Jahren
10. Erhebungsmethode (inkl. Technische Messung)
Datenbasis:
Der ROI Analyzer untersucht den Zusammenhang zwischen Werbekontakten im Fernsehen und dem Abverkauf von Marken. Das Tool arbeitet nicht mit aggregierten Daten, sondern mit einzelnen Einkaufsakten. Diese liefert das Individualpanel der GfK, in dem die Einkäufe aller Personen eines Haushaltes per Scanner erfasst werden. Um die Kontakte mit der Fernsehwerbung zu bestimmen, greift der ROI Analyzer auf die TV-Nutzungsdaten des AGF-/GfK-Fernsehpanels zurück, die mit den Daten im Individualpanel fusioniert und mit den werbestatistischen Schaltdaten von Nielsen verrechnet werden. Erst auf dieser Basis aus Einkaufs-, Fernsehnutzungs- und Schaltdaten lässt sich der Zusammenhang von Werbekontakten im Fernsehen und Einkaufsverhalten modellieren.
Das Individualpanel der GfK liefert darüber hinaus auch Information zu Marktanteilen, Promotion und soziodemographischen Variablen, die als Kontrollvariablen in die Modellierung eingehen.
Modellierung:
Für jede Kampagne im ROI Analyzer wird für das Analysejahr 2014 mittel logistischer Regression der Einfluss der Werbekontakte auf den Kauf der Marke bestimmt. Neben den Werbekontakten gehen hierbei auch alle anderen Variablen ins Modell ein, die Einfluss auf das Kaufverhalten im Haushalt nehmen können: Dachmarkenkontakte, Konkurrenzmarkenkontakte, Treuestufen, Marktanteile, Promotionanteile sowie soziodemografische Einflussfaktoren. Aus dieser Regression resultiert jeweils pro Marke ein Modell, das geeignet ist, die Einkäufe der Haushalte für diese Marke vorherzusagen.
Bestimmung von Kurz- und Langfrist-ROI:
Auf Basis des jeweiligen Modells lässt sich für die einzelnen Marken das Einkaufsverhalten der Haushalte prognostizieren – für den Analysezeitraum 2014 sowie für die vier Folgejahre. Die Prognose des Kaufverhaltens erfolgt dabei in separaten Pfaden für die beiden Werbedruckalternativen mit und ohne TV-Werbung im Jahr 2014. Im Ergebnis resultieren für beide Pfade unterschiedlich viele Kaufakte für die Marke. 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.
Der ROI ist schließlich die Relation aus Zusatzumsatz und investiertem Werbegeld. Je nachdem, ob man nur den Zusatzumsatz für 2014 oder den über den gesamten Zeitraum (2014 und vier Folgejahre) zugrunde legt, ergibt sich der Kurzfrist- oder der Langfrist-ROI.
Um die tatsächlich investierten Werbegelder angemessen abzubilden, berechnen wir einen Nettowert, basierend auf einem pauschalen Brutto-/Netto-Verhältnis aus den von Nielsen und der ZAW veröffentlichten Marktdaten.
11. Feldzeiten / Untersuchungszeitraum
Untersuchungszeitraum: Gesamtjahr 2014 / Zusätzlich: Berücksichtigung von Kontaktwahrscheinlichkeiten aus dem 2. Halbjahr 2013
12. Fallzahlen (ungewichtet) / Wellen
Basis: 43 Marken
13. Stichproben-Auswahl (z.B. Quote, Random, Einsatz von Access-Panels)
-
14. Ggf. Rekrutierung / Incentivierung der Probanden / Interview-Dauer
-
15. Verwendete Datenquellen (z.B. Werbeaufwendungen von Nielsen Media Research)
(1) Kaufdaten aus dem Individualpanel
(2) Fernsehnutzungsdaten aus dem GfK Fernsehpanel
(3) Werbeaufwendungen und Schaltdaten von Nielsen Media Research
16. Messung / Berechnung der Kontakte bzw. Kontaktwahrscheinlichkeiten
Die Kontakte mit der Fernsehwerbung werden auf Basis von Wahrscheinlichkeiten ermittelt: Hat ein Mitglied des Haushaltes 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 0,5 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 Kontakte mit Dachmarken, Konkurrenzmarken und sonstiger Werbung, die ebenfalls den Kauf eines Produktes beeinflussen können.
Der ROI Analyzer berücksichtigt Kontakte in einem Zeitraum bis zu 180 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 mit demselben Gewicht in die Modellierung ein. Vielmehr erfolgt eine Abzinsung der Kontakte, je nach zeitlichem Abstand zum Kaufakt. Dabei wird der Abzinsungsfaktor gewählt, der den Zusammenhang zwischen Werbekontakt und Kauf am besten erklärt. Diese Abzinsung greift für alle Kontaktvariablen im Modell und wird für jede Marke gesondert berechnet.
17. Eingesetzte Analysetechniken
Logistische Regression
18. Gewichtung (vor oder nach Analyse, Quelle der Gewichtungsvorgaben)
-
19. Ggf. eingesetzte Fusionstechniken
Die eingesetzte Fusionstechnik beim ROI Analyzer ist ein „Predictive Mean Matching“. Dabei werden die spezifischen Merkmale über die gemeinsamen Merkmale geschätzt und auf dieser Basis Distanzen zwischen Donoren und Rezipienten ermittelt. Die Fusion erfolgt in mehreren Schritten, wobei die in den vergangenen Schritten übertragenen Merkmale jeweils in die gemeinsamen Merkmale für die folgenden Schritte einfließen.
20. Verwendung von Benchmarks (bitte Erläuterung dazu, z. B. inter- oder intramedial, nach Branchen, nach Werbeformen etc.; Quelle von externen Benchmarks, Art der Berechnung)
Als Benchmark dient die 1. Welle des ROI Analyzers aus dem Jahr 2011/2012
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