Copytest / Pretest: Wie Kausalanalyse Werbewirkung maximiert

By 12. September 2016Allgemein
Copy-Tests: Wie Kausalanalyse in Copy-Tests die Werbewirksamkeit verbessern

Copytest: Zahlreiche Studien haben gezeigt, dass sich rund 70 % der Werbewirkung weder durch die Höhe der investierten Ausgaben, noch durch den gewählten Medien-Mix erklären lassen. Stattdessen dreht sich alles um effiziente Creatives. Aber wie lässt sich eine wirkungsvolle Anzeige erstellen? Selbst hier sind rund 30 % Kunst und 70 % exakte Wissenschaft. Dieser Artikel behandelt eine erwiesene, auf Copytests basierende Methode, die Werbewirksamkeit von Werbemitteln deutlich steigert.

Das Problem bei Copytests

Copytests sind gängige Verfahren, und doch erfüllt ein Großteil der Kampagnen nicht die Erwartungen. Was stimmt hier also nicht? In den vergangenen Jahren erhielt das Copytest-Instrumentarium viele interessante Untersuchungsmethoden hinzu.

Eye-Tracking-Systeme, Hautwiderstandsprüfungen, Neuromarketing mit EEG- und fMRT-Messungen, Gesichtsemotions-Coding und Implizierte Reaktionstests (IRT) sind gute Methoden, um herauszufinden, was der Zielkunde von einer Anzeige hält und wie es ihm dabei geht.

Aber etwas fehlt hier

Bei der Interpretation dieser Messungen meinen Sie zu wissen, wie die Messung mit dem Ergebnis, das Sie zu beeinflussen versuchen, in Verbindung steht. Aber das ist nicht der Fall. Keine einzige Messung kann Erfolg garantieren. Darüber hinaus kann sich die Art und Weise, wie die Komponenten miteinander interagieren, je nach Bereich, Produkt oder Situation unterscheiden.

Eine Werbung kann stimulierend sein, jedoch gibt es Produkte und Situationen, wo diese Eigenschaft genau die falsche ist. Bislang bauen alle Erhebungen auf reinen Vermutungen darüber, wie die Kennzahlen mit dem eigentlichen Ziel in Verbindung steht.

Warum eine Lösung des Copytest-Problems so wichtig wäre

Würden wir die geheime Formel entschlüsseln, mit der wir aufgrund der Daten aus den Copytests die Ergebnisse wie eine Kaufabsicht oder eine Markenerwägung vorhersagen könnten, wären wir in der Lage, Creatives so zu optimieren, das das bestmögliche Ergebnis erzielt würden.

Wir könnten für jede Marke ein individuelles Handbuch mit Dos and Don’ts beim Anzeigendesign erstellen. Ein solches Handbuch wäre unsere Leitplanke auf dem kreativen Weg der Werbewirkung.

Die effiziente Lösung: Copytests mit Kausalanalysen ausgewertet

Für einen modellbasierten Copytest müssen wir während eines Copytests mehrere Informationselemente einholen:

  • Daten über die unmittelbare Wirkung eines Copytests – neue Messansätze wie IRT und Facial Coding können hier eine kostengünstige und bedeutende Rolle spielen.
  • Informationen darüber, wie die unmittelbare Wirkung die Einstellung gegenüber der Marke verändert und wie sie die Erinnerung an die Anzeige bzw. deren Wiedererkennung erhöht.
  • Daten über das eigentliche Interesse wie Kaufabsicht, Bereitschaft zur Informationseinholung, Markenerwägung
  • Informationen zu den Befragten, darunter Demografien, ihre Situation und Geschichte. Sind sie bereits Kunden? Waren Sie auf der Suche nach Schnäppchen? Kennen sie die Kosten? All die Dinge, die sich auf das gewünschte Ergebnis auswirken können.

Die alles entscheidende Frage ist: „Wie können wir herausfinden, welche Veränderungen das Ergebnis verbessern könnten?“ Bei konventionellen Methoden ist das Problem, dass sie auf die Parameter eines bekannten Modells hin konstruiert sind.

Was es braucht, ist eine Methode, die anhand der Daten ein zuvor unbekanntes Modell erstellt, ein Modell, das indirekte Kausalwirkungen miteinschließt und Nichtlinearität oder die unbekannten interaktiven Zusammenhänge nicht vernachlässigt. Genau das ist die Stärke des „Universelle Strukturmodellierung“, das die NEUSRELTM Software bietet.

Die gute Nachricht: Kausalanalyse-basierte Copytests sind erwiesen, verlässlich, erprobt und getestet

Die Ergebnisse der kausalanalyse-basierten Copytests öffnen regelmäßg Marktforschern und Marketeers die Augen: Bei einer jüngsten Studie wurde eine Getränkewerbung analysiert. Sie hatte eine starke Wirkung und jeder Betrachter mochte sie. Leider schaffte sie es nicht, die Konsumenten zum Handeln zu bewegen. Wir haben herausgefunden, dass der Werbespot nicht-zielführende Gefühle weckt, und somit die Ausrichtung der Kreation geändert werden musste, um stimulierende Gefühle zu wecken.

Wir konnten zudem in den Kausalanalyseergebnissen sehen, dass in der Werbung die Markenverankerung fehlte – besonders auch am Ende des Spots, um die Erinnerung daran zu verbessern. Der optimierte Werbespot brach alle Rekorde und wurde zur leistungsstärksten Werbung in der Geschichte dieser Marke.

Sie fragen sich ob alternative Ansätze zu ähnlichen Empfehlungen geführt hätten? Der grundlegende Unterschied zwischen diesem und jedem anderen Ansatz ist: Wir wissen und können an Fakten (statistisch) nachweisen, dass unsere Empfehlungen die Hauptfaktoren bei der Maximierung von Marktergebnissen sind. Können dies andere Ansätze auch? Mit der selbstlernenden Kausalanalyse ersetzen Sie das „Hoffen“ mit „Wissen“.#

p.s. Weiterführendes zu NEUSREL und die Universelle Strukturmodelierung finden Sie hier.