Annalect-Studie:
Facebook und Instagram beeinflussen Markenwahrnehmung
Facebook und Instagram wirken sich unmittelbar auf die Markenwahrnehmung aus. Das geht aus einer aktuellen Studie hervor, die Facebook initiiert hat.
Foto: Facebook
Eine aktuelle Studie bestätigt, wovon auszugehen war: Facebook und Instagram haben einen signifikanten Impact auf die Markenwahrnehmung.
Die Marktanlysten der Agentur Annalect haben zu diesem Zweck Marketing-Mix-Modelle für neun Marken aus verschiedenen Branchen berechnet und analysiert. Von den untersuchten Medien haben nur Facebook, Instagram und TV in allen Fällen einen signifikanten Einfluss auf die untersuchten Markenmetriken gezeigt. Außerdem steigert eine Erhöhung des Anteils von Facebook und Instagram im Mediamix die Gesamteffizienz.
Für die Studie wurde dabei nach Angaben von Annalect die Wirkung der Ausgaben in verschiedenen Medien auf die zwei Metriken untersucht:
- Relevant Set ("Wenn Sie das nächste Mal ... kaufen, welche der folgenden Marken würden Sie in Betracht ziehen?") und
- Weiterempfehlung ("Welche der folgenden Marken würden Sie einem Freund oder Kollegen empfehlen? Und von welchen der folgenden Marken würden Sie einem Freund oder Kollegen abraten?")
Beide Metriken werden kontinuierlich über den YouGov BrandIndex erhoben.
Die Key Takeaways:
- Die Wirkung von Facebook auf Markenmetriken ist in allen Fällen und mit Budgets zwischen 0,7 Millionen bis 7,7 Millionen Euro erwiesen.
- Auf aktuellen Ausgabenniveaus gehört Facebook zu den effizientesten Medienkanälen
- Im Mediamix ist Facebook ein effektiver Partner für TV. Zusätzliche Budgets auf Facebook (on top auf TV) generieren eine höhere inkrementelle Steigerung der Markenmetriken.
- Den FB-Anteil im Mediamix zu erhöhen, steigert generell die Gesamteffizienz des Mixes.
Facebook hat einen Impact auf die Markenwahrnehmung.
Foto: Facebook
Die Methode: Marketing-Mix-Modelling
Beim Marketing-Mix-Modelling (MMM) wird der Einfluss verschiedener Medien und anderer Faktoren auf relevante Kennzahlen der Werbetreibenden untersucht. Diese Kennzahlen können Abverkaufszahlen sein, aber eben auch Markenmetriken, wie die Bereitschaft, eine Marke weiterzuempfehlen.
MMM verwendet statistische Regressionsmodelle, um aus unabhängigen Variablen (Zeitreihen der wöchentlichen Ausgaben in verschiedenen Medien, saisonale Faktoren, ökonomische Kennzahlen etc.) den Zeitreihenverlauf der abhängigen Variable möglichst genau zu modellieren - in diesem Fall, wie oben beschrieben, der Brandmetriken "Relevant Set" und "Weiterempfehlung".
Ist der Effekt einer unabhängigen Variable statistisch signifikant, schätzt das Modell den Anteil jedes einzelnen Einflussfaktors auf die abhängige Variable. Dadurch lässt sich erkennen, welche Kanäle welchen Effekt in der Kommunikation aufweisen und wie Budgets künftig besser verteilt werden können.
