MultichannelModelle

MultiChannelModelle bezeichnet eine Klasse von Modellierungsansätzen, die darauf abzielen, Interaktionen über mehrere Kanäle hinweg zu analysieren und zu optimieren. Typische Anwendungsfelder liegen im Marketing, Vertrieb, Kundenservice und Einzelhandel, wo Kaufentscheidungen durch Berührungspunkte über verschiedene Kanäle wie Online-Werbung, E-Mail, Social Media, stationäre Läden oder Call-Center beeinflusst werden. Ziel ist es, den Beitrag einzelner Kanäle und ihrer Kombinationen zum Endergebnis zu verstehen und Ressourcen effizient zuzuordnen.

Modelle betrachten oft Abfolge von Interaktionen, Sequenzen und Abhängigkeiten zwischen Kanälen. Zu den gängigen Ansätzen gehören Markov-Ketten-Modelle, Multi-Touch-Attribution, Bayesianische hierarchische Modelle, Regressionsverfahren mit Interaktionseffekten sowie maschinelles Lernen zur Schätzung inkrementeller Effekte. Einige Modelle fokussieren sich auf Ereignisdaten, andere auf aggregierte Kennzahlen und Channel-Mix-Analysen. Für die Praxis werden Daten aus Web-Analytics, CRM-Systemen, Point-of-Sale-Daten und Kundendienstsystemen integriert, wobei Identity Resolution und zeitliche Synchronisation zentrale Herausforderungen darstellen.

Zu den typischen Einsatzmöglichkeiten gehören Budgetallokation, Kanalstrategie und die Optimierung der Customer Journey. Zu den Vorteilen gehören eine verbesserte Sicht auf das Zusammenspiel der Kanäle, potenziell realistischere ROI-Schätzungen und fundiertere Entscheidungen über Werbebudgets. Nachteile umfassen Datenqualitäts- und Privacy-Herausforderungen, Attributionsunsicherheit, Modellkomplexität und Skalierbarkeitsprobleme bei großen Kanalvielfalten.

MultiChannelModelle stehen im Zusammenhang mit Omnichannel-Ansätzen und Marketing-Mix-Modellierung; sie unterscheiden sich durch ihren Fokus auf Interaktionen zwischen Kanälen und die Attribution ihrer gegenseitigen Wirkungen. See also: Attribution, Omnichannel, Marketing-Mix-Modellierung.