Was können Computational Modelling, Agent-Based Modelling und Causal Inference für die Optimierung eines Marketingstacks leisten?
Mittlerweile verfügen die meisten Unternehmen über einen zumindest im Grundsatz soliden Techstack. Es geht daher in vielen Fällen nicht mehr darum, neue Technologien aufzubauen, sondern vielmehr darum, den Wert des bestehenden Techstacks zu erhöhen – und das in Einklang mit den strategischen Zielen des Unternehmens. Während die Techstacks bisher vor allem der Stärkung der Kundenbeziehungen dienten, muss ihre Wirkung auf die übergeordneten strategischen Ziele im nächsten Reifegrad deutlich gesteigert werden. Viele Unternehmen berichten, dass sie nicht den vollen Wert aus ihren bestehenden Systemen ziehen.
Obwohl Studien darauf hinweisen, dass Techstacks die Erreichung von Unternehmenszielen fördern können, ist noch nicht ausreichend belegt, welche weiteren Faktoren (wie Marktattraktivität, Produktattraktivität, Markenstärke, Wettbewerbsintensität oder Unterschiede in den Zielgruppen) die Effekte verfälschen könnten. Da viele Analysen diese Variablen nicht berücksichtigen, ist es fraglich, ob die bloße Implementierung von Technologie, insbesondere Konsumententechnologie, tatsächlich direkt zur Steigerung des Unternehmenswerts führt.
Agent-Based Modelling (ABM) kann entscheidend dazu beitragen, diese Fragen tiefer zu beleuchten und die spezifische Rolle der Technologie im jeweiligen Unternehmen zu definieren. Darüber hinaus bieten diese Modelle die Möglichkeit, den individuellen Reifegrad eines Unternehmens zu prüfen – ob die Organisation bereit ist, Technologien effizient zu nutzen und sich bereits zu einem datengetriebenen Unternehmen entwickelt hat.
In unserer Arbeit nutzen wir ein speziell entwickeltes Strategieframework, das auf Computational Modelling, Agent-Based Modelling (ABM) und Causal Inference basiert. Diese drei Ansätze können in Kombination erhebliche Mehrwerte für die Optimierung eines bestehenden Technologie-Stacks bieten, besonders in der Entwicklung und Stärkung der Kundenbeziehung und -interaktion.
1. Computational Modelling: Simulation und Optimierung komplexer Systeme
Computational Modelling dient zur Simulation und Analyse komplexer Systeme durch die Verwendung von Algorithmen und Rechenmodellen. Dabei werden die relevanten Variablen und ihre Interaktionen beschrieben, um das Verhalten des Systems unter verschiedenen Bedingungen zu simulieren oder vorherzusagen.
- Ziel ist es, die Systemdynamik zu verstehen, zu simulieren oder zu optimieren.
- Erstellen eines Modells, das verschiedene Einflussfaktoren und deren Wechselwirkungen abbildet. Simulationen helfen, Vorhersagen zu treffen oder mögliche Optimierungspotenziale zu entdecken.
Erhöhung des ROI´s von Marketingstacks:
Computational Modelling kann die Interaktionen zwischen verschiedenen Marketingtechnologien und -kanälen simulieren, um zu verstehen, wie die bestehenden Tools genutzt werden sollten, um den besten Wert zu liefern. Es ermöglicht die Simulation verschiedener Ressourcenzuweisungen, Marketingkampagnen und Kundenreaktionen.
2. Agent-Based Modelling (ABM): Simulation von individuellem Verhalten
ABM ist eine spezifische Form von Computational Modelling, bei der individuelle Agenten simuliert werden, die unabhängig voneinander Entscheidungen treffen. Diese Agenten interagieren mit ihrer Umwelt und untereinander, was es ermöglicht, komplexe Verhaltensweisen und Wechselwirkungen auf Systemebene zu simulieren.
- Ziel ist es, individuelles Verhalten und seine Auswirkungen auf die Gesamtdynamik des Systems zu simulieren.
- Agenten werden modelliert, um in einer simulierten Umgebung basierend auf Regeln und Wahrscheinlichkeiten Entscheidungen zu treffen.
- Beispiele: ABM kann verwendet werden, um menschliches Verhalten zu simulieren, wie etwa Konsumentenentscheidungen auf Preisänderungen oder Marketingkampagnen.
Im Kontext des Marketingstacks:
ABM kann verwendet werden, um das Verhalten von Kundenagenten zu simulieren und zu analysieren, wie verschiedene Kundensegmente auf unterschiedliche Marketingaktionen reagieren. Zum Beispiel können Kundenagenten auf personalisierte E-Mails, Social-Media-Kampagnen oder Preisänderungen unterschiedlich reagieren. Diese Simulation hilft, die dynamischen Auswirkungen von Entscheidungen im Marketingbereich zu verstehen und die Customer Experience zu optimieren.
3. Causal Inference: Bestimmen von Ursache-Wirkungs-Beziehungen
Causal Inference befasst sich mit der Analyse von kausalen Zusammenhängen. Es ermöglicht, festzustellen, ob eine Variable (z.B. eine Marketingmaßnahme) eine andere (z.B. Kundenverhalten) kausal beeinflusst und wie stark dieser Effekt ist.
- Ziel ist es, herauszufinden, welche Maßnahme kausal für bestimmte Effekte verantwortlich ist.
- Durch statistische Methoden wie randomisierte Experimente, Instrumentalvariablenanalyse oder Regressions-Diskontinuitäts-Analyse werden kausale Zusammenhänge identifiziert.
Modelling kann also helfen, zu bestimmen, welche Marketingaktionen tatsächlich die Customer Experience verbessern oder den Umsatz steigern. Durch die Durchführung von A/B-Tests oder anderen kausalen Experimenten kann das Unternehmen sicherstellen, dass die Änderungen im Technologieeinsatz zu den gewünschten Ergebnissen führen und nicht von externen Faktoren (z.B. Wettbewerbsintensität oder Markensättigung) verzerrt werden.
Kombination von ABM, Computational Modelling und Causal Inference zur Optimierung des Marketingstacks
Die Kombination dieser drei Methoden ist besonders wirkungsvoll, da sie verschiedene Aspekte der Systemanalyse und -optimierung abdecken:
Definition der Kausalhypothesen
Bevor mit der Modellierung begonnen wird, sollten Hypothesen zu den kausalen Beziehungen zwischen den Schlüsselvariablen des Systems formuliert werden. Dies hilft, das Modell korrekt aufzubauen und die Simulation zielgerichtet durchzuführen. In einem ABM-Modell könnte man die Hypothese aufstellen, dass eine Preisänderung (Variable A) kausal die Kaufentscheidungen (Variable B) beeinflusst.
Integration der Kausalzusammenhänge ins ABM
In einem Agentenmodell agieren die einzelnen Agenten auf Basis von Regeln, die kausale Beziehungen repräsentieren. Diese Regeln können durch Erkenntnisse aus Kausalanalysen gewonnen und in das ABM integriert werden. Die Kaufentscheidung eines Agenten könnte auf einer kausalen Beziehung zwischen Preis, Einkommen und Präferenzen basieren.
Simulation von Interaktionen und Virtual Experiments
ABM ermöglicht es, Experimente zu simulieren, die kausale Effekte testen. So können z.B. bestimmte Kundensegmente einer Marketingmaßnahme (Treatment) ausgesetzt werden, während andere als Kontrollgruppe dienen. Beispiel, Simulation einer Preisänderung nur für eine zufällig ausgewählte Gruppe von Agenten, während andere unverändert bleiben. Dadurch kann der kausale Effekt der Preisänderung gemessen werden.
Analyse der Ergebnisse mit Causal Inference
Nachdem das ABM durchlaufen wurde, können kausale Inferenzmethoden auf die Simulationsergebnisse angewendet werden, um die Stärke und Richtung der kausalen Effekte zu schätzen. Die Analyse der Simulationsergebnisse könnte zeigen, ob eine Preisänderung tatsächlich zu einer Erhöhung der Verkaufszahlen geführt hat oder ob andere Faktoren diese beeinflusst haben.
Validierung der Ergebnisse
Es ist wichtig, die Ergebnisse mit realen Daten zu vergleichen, um sicherzustellen, dass das Modell korrekt kalibriert ist und die simulierten Ergebnisse auch in der Realität auftreten würden. Die Ergebnisse der Simulation könnten mit historischen Verkaufsdaten validiert werden, um zu prüfen, ob ähnliche Effekte auch in der Vergangenheit aufgetreten sind.
Zusammenfassung:
Die Kombination von ABM, Computational Modelling und Causal Inference bietet ein leistungsstarkes Werkzeug, um den Wert des bestehenden Technologieeinsatzes im Marketing zu maximieren.
ABM simuliert das Verhalten von Kunden und analysiert die dynamischen Interaktionen mit den Marketingtools. Computational Modelling hilft dabei, das System als Ganzes zu optimieren, indem es Workflows und Datenflüsse modelliert. Schließlich stellt Causal Inference sicher, dass die beobachteten Effekte wirklich auf die getroffenen Maßnahmen zurückzuführen sind und nicht auf externe Faktoren.
Durch diese integrierte Methodik kann das Unternehmen datengestützte Entscheidungen treffen, die den langfristigen Wert und die Effizienz des Marketingstacks steigern und die Customer Experience verbessern.
