Einer unserer Kunden aus der Unterhaltungselektronik steht stellvertretend für viele: Um die Wirkung seiner Werbekampagnen zu messen, analysierte der Konzern jahrelang jeden Kanal - TV, Print, Radio, Online - fein säuberlich getrennt. Seine Marketingexperten übersahen dabei völlig, dass Werbung auf unterschiedlichen Kanälen zunehmend zusammenwirkt: Ein Fernsehspot kann Auslöser für eine Google-Suche sein, die wiederum zum Klick auf eine Bannerwerbung führt und so einen Kauf auslöst. Erst als sich der Elektronikkonzern mithilfe neuer und sehr ausgefeilter Analyseverfahren daranmachte, dieses Zusammenspiel der Werbung über Medien und Vertriebskanäle hinweg auszuwerten, gewann er wichtige Erkenntnisse.

Zum Beispiel diese: Bei der Kampagne für ein neues Produkt steckte das Unternehmen 85 Prozent des Budgets in Fernsehwerbung, obwohl Youtube-Spots - die gerade einmal 6 Prozent des Budgets ausmachten - doppelt so effektiv darin waren, beim Kunden eine Online-Suche mit anschließendem Kauf auszulösen. Oder diese: Suchmaschinenwerbung, in die nur 4 Prozent des gesamten Werbebudgets floss, generierte 25 Prozent des Umsatzes. Mit diesen Erkenntnissen im Hinterkopf und den neuesten Predictive-Analytics-Prognoseverfahren im Einsatz verteilte das Unternehmen sein Werbebudget völlig neu - und erzielte 9 Prozent Umsatzsteigerung, ohne einen Cent mehr für Werbung auszugeben.

Das ist es, was jeder im Marketing wissen will: Wie genau wirken sich die einzelnen Bestandteile einer Kampagne auf den Umsatz aus, und was passiert, wenn sich die Verteilung der verschiedenen Komponenten ändert? Bis vor Kurzem hatten auch die meisten Experten bestenfalls eine vage Vorstellung von den Zusammenhängen.

Seit Anfang der 80er Jahre half das sogenannte Media-Mix-Modeling dabei, Umsatzzahlen vor Ort mit Werbemaßnahmen in Verbindung zu bringen und auf Basis der gewonnenen Daten die Marketingressourcen möglichst optimal aufzuteilen. Fast zwei Jahrzehnte lang, bis zur Erfindung des digitalen Marketings Ende der 90er Jahre, gaben sich alle mit dieser einfachen Lösung zufrieden. Dann kam das digitale Zeitalter, erlaubte die Auswertung jedes Mausklicks und machte es den Marketingleuten etwas leichter, der Ursache-Wirkung-Beziehung zwischen Werbung und Kauf auf den Grund zu gehen. Also begannen sie, das Online-Verhalten ihrer Kunden - beispielsweise die Klicks auf Werbebanner - zu verfolgen und einem Kaufverhalten zuzuordnen.

Zusammen mit einer Handvoll altehrwürdiger Tools - Verbraucherumfragen, Fokusgruppen, Media-Mix-Modelle und Last-Click-Messungen - haben diese antiquierten Methoden zu ungerechtfertigter Selbstzufriedenheit geführt. Die Marketingleute glauben irrtümlich, sie wüssten ganz genau, wie sie Kaufverhalten und Umsatz durch Werbung beeinflussen. Dabei ist ihr Ansatz rückwärts gerichtet: Er basiert auf der Annahme, dass jeder Kundenkontakt - ob über Pointof-Sale-Werbung, Online-Banner, Fernsehen, Radio, Direktmailings und so weiter - isoliert für sich allein wirkt.

Und was noch schlimmer ist: Unterschiedliche Teams, Agenturen und Einkäufer agieren getrennt voneinander und nutzen unterschiedliche Kennzahlen und Messverfahren, konkurrieren aber um dieselben Ressourcen. Wir bezeichnen dies als "Schwimmbahnansatz" - jeder bleibt brav innerhalb der Begrenzungen seiner eigenen Bahn. Diese immer noch weitverbreitete Praxis erklärt, warum Unternehmen bestimmte Erfolge ihren Marketingmaßnahmen häufig nicht korrekt zuordnen und warum die Finanzabteilungen so oft am Wert des Marketings zweifeln (siehe Kasten "Verlassen Sie Ihre Bahn!") . Der Finanzchef eines "Fortune"-200-Unternehmens sagte mir: "Wenn ich den Return on Investment addiere, den sich die unterschiedlichen Teams und Abteilungen zuschreiben, dann müsste mein Unternehmen eigentlich doppelt so groß sein, wie es in der Realität ist."