Marketingmessung: einen der Entscheidung angemessenen Beleg aufbauen.
Stand des Nachweises
Was reproduziert wurde und was es nicht belegt.
Die CSV-Datei und Python prüfen den Informationsnettowert der fünf illustrativen Entscheidungen. Sie belegen weder eine echte Ausfallwahrscheinlichkeit noch ROAS noch Kampagnenkausalität.
- Technische Spezifikation der Beweisarchitektur, Spezifikation auf Französisch (öffnet in einem neuen Tab)
v1, 31. August 2026 · CC BY 4.0 · Spezifikation auf Französisch · Methodendokument von marketing-mix.net. Die Zahlen sind illustrativ: Es handelt sich nicht um Marktmessungen.
Was zu unterscheiden ist
Drei Bedingungen vor jeder Berechnung.
Instrumentieren ist nicht identifizieren
Ereignisse, Pixel und Zuordnungen machen Verhaltensweisen beobachtbar. Sie schaffen nicht die kontrafaktische Gruppe. Sehr detaillierte Nutzerdaten können daher weniger kausal sein als ein korrekt konzipiertes aggregiertes Experiment.
Lokalität des Belegs
Ein Effekt ist für eine Population, eine Behandlung, eine Intensität und eine Periode definiert. Ihn zu übertragen verlangt vergleichbare Mechanismen oder ein Modell; jede Extrapolation muss vom identifizierten Ergebnis unterschieden werden.
Informationswert
Das Dispositiv wird nach seiner Wahrscheinlichkeit gewählt, die Entscheidung zu ändern, nach dem Wert des vermiedenen Fehlers, seinen Kosten und seiner Dauer. Eine perfekte Messung nach der Entscheidung ist weniger wert als ein unvollkommener, aber vor der Verpflichtung nutzbarer Beleg.
Methode
Den Beleg dimensionieren, bevor gemessen wird
- 01Die Entscheidung einordnen
Exponierten Betrag, Reversibilität, Geschwindigkeit, Asymmetrie der Verluste und Wartekosten schätzen; eine tägliche Gebotsoptimierung hat nicht denselben Vertrag wie eine jährliche Neupositionierung.
- 02Ergebnis und Kontrafaktum schreiben
Wirtschaftliche Kennzahl, Einheit, Population, Fenster und Szenario ohne Handlung definieren; die Verzerrungen kartieren, die die Beobachtung vom Kontrafaktum entfernen können.
- 03Das Niveau wählen
Instrumentierung, deskriptive Analyse, Quasi-Experiment, Experiment oder kalibriertes Modell zuordnen; Power, erwartete Unsicherheit, Kosten und Übertragungsdomäne berechnen.
- 04Die Entscheidung veröffentlichen
Beobachtete Tatsache, kausale Schätzung, Extrapolation und Annahme trennen; das Intervall mit einer Regel verbinden — starten, stoppen, steuern, erheben oder beibehalten.
Die Belegleiter nach Exposition
Fünf Entscheidungen werden nach Exposition, Reversibilität und Mindestbelegniveau positioniert, mit den Kosten des Dispositivs und dem vermiedenen Verlust.
Verlässliche Ereignisse
30 T€Trend und Segmente
100 T€Glaubwürdiges Kontrafaktum
600 T€Population und Intensität
1,2 Mio. €Kurven und Nebenbedingungen
2,2 Mio. €Illustratives Szenario: 45 T€ für Messung ausgeben, um 315 T€ erwarteten Verlust zu vermeiden
Illustratives Szenario: eine nationale Kampagne über 1,2 Mio. € soll verlängert werden. Die Attribution legt einen ROAS von 2,8 nahe, doch eine Analyse vergleichbarer Gebiete weist auf einen Effekt zwischen 0,6 und 1,9 hin. Ohne neuen Beleg wird die Wahrscheinlichkeit, eine unrentable Kampagne zu finanzieren, mit 35 % angesetzt, bei einem Verlust von 900 T€.
Erwarteter Verlust ohne Test: 35 % × 900 T€ = 315 T€. Ein Geo-Experiment kostet 45 T€, senkt die Wahrscheinlichkeit einer schlechten Entscheidung auf 8 % und lässt einen Restverlust von 72 T€. Bruttowert der Information: 315 − 72 = 243 T€. Nettowert: 243 − 45 = 198 T€.
Die Messung ist wirtschaftlich gerechtfertigt, auch wenn sie keine perfekte Antwort garantiert. Der Test muss vor der Verlängerung durchgeführt werden; die Kampagnenentscheidung hängt von der unteren Beitragsschranke ab, nicht vom zugerechneten ROAS.
Voraussetzungen
Was erfüllt sein muss, um zu handeln.
- 01
Das Belegniveau steigt mit Exposition und Irreversibilität.
- 02
Beobachtung, Kausalität und Extrapolation werden getrennt etikettiert.
- 03
Der Nettoinformationswert ist positiv, bevor eine Studie gestartet wird.
- 04
Das Unsicherheitsintervall löst eine definierte Entscheidungsregel aus.
Grenzen
Was diese Analyse nicht belegt.
- Der Informationswert hängt von Annahmen über Verluste und Wahrscheinlichkeiten ab.
- Ein lokales Experiment kann schwer auf nationale Ebene übertragbar sein.
- Interaktionen und Leckagen mindern die Qualität des Kontrafaktums.
Quellenangaben
Zitierte Literatur.
- Hubbard, D. W. (2014), How to Measure Anything, 3. Aufl.
- Howard, R. A. (1966), „Information Value Theory“, IEEE Transactions on Systems Science and Cybernetics, 2(1), 22–26.
- Kohavi, R., Tang, D. & Xu, Y. (2020), Trustworthy Online Controlled Experiments.