Marketing-Teams stehen heute unter größerem Druck denn je, ihre Wirkung zu belegen – schnell, glaubwürdig und bei einem immer komplexeren Mix aus Kanälen. Budgets werden genau geprüft, Kampagnen sind schnelllebig, und die Performance wird von weit mehr als nur der Medienausführung geprägt. Dennoch müssen viele Teams nach wie vor unzusammenhängende Daten mühsam verknüpfen, monatelang auf Erkenntnisse warten oder über Ergebnisse diskutieren, denen sie nicht vollständig vertrauen.

Auf dem Adobe Summit stellen wir Adobe Marketing Campaign Analytics vor. Die neue Lösung hilft Marketing-Teams dabei, Kampagnen-ROI mit größerem Vertrauen innerhalb von Stunden oder wenigen Tagen zu messen, zu planen und zu optimieren, nicht in Monaten oder Quartalen.

Adobe Marketing Campaign Analytics ermöglicht die erweiterte Marketing-Messung und die KI-gestützten Erkenntnisse, die zuvor in Adobe Mix Modeler verfügbar waren, in einem einzigen, auf Marketing ausgerichteten Erlebnis. Damit liefert die Lösung entscheidungsreife, inkrementelle Signale, auf die Teams schnell reagieren können. Aufbauend auf dem proprietären Framework für kausale Inferenz von Adobe und unterstützt durch benutzerfreundliche Konnektoren ermöglicht sie schnellere Optimierung laufender Kampagnen und intelligentere Szenarioplanung sowie vollständige Trichter-ROI-Messung und Performance-Berichte über alle Kanäle hinweg.

Was ist neu?

Echte Marketing-Performance wird nicht von einem einzelnen Kanal oder einer einzelnen Kampagne angetrieben. Sie entsteht aus einem komplexen Mix von Signalen über Paid Media, Owned- und Earned-Kanäle, kreative Ausführung, Promotions, Saisonalität und Marktbedingungen hinweg. Um zu verstehen, was tatsächlich Ergebnisse fördert, müssen diese Datenquellen zusammengebracht werden. Die Herausforderung besteht nicht nur darin, die Daten zu sammeln, sondern sie auch so zu organisieren, dass Teams klar erkennen können, was die Performance beeinflusst hat, und schnell entscheiden können, was als Nächstes zu tun ist.

Marketing Campaign Analytics geht diese Herausforderung direkt an, indem die Lösung auf einem einheitlichen Mess-Framework aufbaut, das echte Inkrementalitätsmessung im großen Maßstab ermöglicht und gleichzeitig zukünftige Planung unterstützt. Marken können jetzt ein neues Anwendererlebnis mit Agent-basierten Funktionen erwarten, das Erkenntnisse aufdeckt und Teams dabei hilft, nahtloser zusammenzuarbeiten, um Maßnahmen zu ergreifen. Sie können die Aufnahme zusätzlicher Datensätze automatisieren, um ihre Modelle zu stärken, und diese Daten für plattformübergreifende Analysen in Adobe-Lösungen nutzen.

Von der Erkenntnis zur Aktion – eine neue Arbeitsfläche für Dialog und Zusammenarbeit.

Erkenntnisse gehören nicht in statische Präsentationen oder isolierte Dashboards. Sie sollten Dialog und Zusammenarbeit anstoßen. Oft verbringen Marketing-Teams in Unternehmen mehr Zeit damit, Zahlen abzugleichen, als darauf zu reagieren. Paid-Media-, Analyse- und Finanz-Teams kommen mit unterschiedlichen Berichten in Meetings. Wenn sich die Performance ändert, hat jeder eine Erklärung, aber sie stimmen selten überein. Solange Teams unabhängig voneinander mit verschiedenen Methoden nach Antworten suchen, fehlt die Abstimmung und die kollaborative Entscheidungsfindung verlangsamt sich.

Adobe Marketing Campaign Analytics verändert diese Dynamik, indem Daten und Dialog an einem Ort zusammengebracht werden. Auf einer einzigen, KI-gestützten Arbeitsfläche können Marketing-Teams Erkenntnisse durch dialogbasierte KI aufdecken, Verständnisfragen in natürlicher Sprache stellen und sofort Team-Mitglieder einbinden, um deren Einschätzung einzuholen und Maßnahmen zu ergreifen. Ein Rückgang beim inkrementellen Anstieg kann ein direktes Gespräch zwischen Performance-Lead und Medien-Manager auslösen, um die Strategie anzupassen. Wenn sich ROI-Prognosen ändern, kann sich das Finanz-Team der Diskussion anschließen, um die Änderung zu genehmigen. Was als Erkenntnis beginnt, wird zu einem Zentrum für Team-Aktivitäten und abgestimmte Maßnahmen.

Anstatt in starren Präsentationsfolien oder getrennten Dashboards zu verharren, leben Erkenntnisse dort, wo die Arbeit stattfindet. Kommentare, Kontext und Entscheidungen existieren neben den Daten und verbessern so Workflows sowie funktionsübergreifende Zusammenarbeit. Das Ergebnis: schnellere Abstimmung, klarere Verantwortlichkeit und Entscheidungen, die auf inkrementellen Auswirkungen basieren.

Einheitliches Fundament für Agilität und Geschwindigkeit.

Die Erweiterung eures Marketing-Daten-Fußabdrucks sollte Messungen verbessern, ohne Geschwindigkeit zu opfern. In der Praxis bleibt jedoch die Aufnahme und Aufbereitung von Marketing-Daten einer der größten Reibungspunkte für Unternehmens-Teams. Paid-Media-Plattformen, CRM-Systeme, Commerce-Daten und Offline-Quellen liefern Berichte auf unterschiedliche Weise und mit verschiedenen Granularitätsebenen. Bevor Erkenntnisse aufgedeckt werden können, exportieren Teams und Partner Dateien, bereinigen Tabellenblätter und standardisieren Taxonomien. So entsteht manueller Aufwand, wo Geschwindigkeit möglich und nötig wäre.

Als Plattform-native Anwendung macht Marketing Campaign Analytics die Datenaufnahme nahtlos. Mit vorgefertigten Konnektoren zu Data Warehouses, CRM-Systemen, Commerce-Plattformen und jetzt auch führenden Werbeplattformen wie Google und Meta fließen Daten durch standardisierte, Governance-bereite Pipelines, die für Unternehmensanforderungen, Datenschutz und Sicherheit konzipiert sind. Dateneingaben werden an eine gemeinsame Taxonomie angepasst, die Adobe-Anwendungen antreibt und konsistente Definitionen, vergleichbare Metriken und eine einheitliche Performance-Ansicht über alle Teams hinweg gewährleistet.

Aus Paid-Media-Sicht werden Publisher-Daten bis hinunter zum Kreativ-Asset erfasst und dabei die Kampagnenhierarchie und Originaltreue bewahrt, wie sie in jeder Plattform definiert ist, während sie kanalübergreifend standardisiert werden. Das Ergebnis sind Daten, die von Anfang an bereit für Modellierung sind. Durch die Beseitigung der Reibung auf der Datenebene können Unternehmen eine gemeinsame, ganzheitliche Sicht auf die Marketing-Performance nutzen, Entscheidungen beschleunigen und einen höheren ROI im gesamten Marketing-Mix erzielen.

Kausale Intelligenz in der Praxis.

Seit Einführung der modernen Messfähigkeiten von Adobe im Jahr 2015 basiert unser Ansatz auf einem „Causal first“-Fundament. Von Beginn an waren wir überzeugt, dass das Verständnis von Korrelationen nicht ausreicht. Marketing-Profis müssen wissen, was tatsächlich die Performance verändert hat. Adobe Marketing Campaign Analytics führt diese Philosophie fort und wendet kausale KI konsequent an, um die wahren Treiber von Geschäftsergebnissen zu identifizieren.

Aufbauend auf einem einheitlichen Mess-Framework, bewährten Techniken für kausale Inferenz und zum Patent angemeldeten Innovationen isoliert Marketing Campaign Analytics den wahren Marketing-Einfluss von externen Faktoren wie Saisonalität, Wettbewerbsverschiebungen und Marktbedingungen. Dies beseitigt Unklarheiten über die Rolle von Marketing bei der Umsatzgenerierung und stattet CMOs mit belastbaren Nachweisen für Wachstumswirkung aus.

Die Modelle sind darauf ausgelegt, echtes Marketing-Verhalten widerzuspiegeln, und berücksichtigen Kanalinteraktionen sowie die Entwicklung des ROI bei steigenden Investitionen. Erkenntnisse zeigen praktische Kompromisse zwischen Umsatz und ROI auf und ermöglichen fundiertere Prognosen und Szenarioplanungen. Da modellierte Ergebnisse nun in Anwendungen wie Adobe Customer Journey Analytics integriert werden und neben Adobe Content Analytics erscheinen, können Marketing-Profis inkrementelle Auswirkungen mit echtem Kundenverhalten auf Touchpoints verknüpfen. Dies hilft bei der Beantwortung von Fragen wie „Was ist die richtige Botschaft für die richtige Person zum richtigen Zeitpunkt?“ sowie „Was kostet diese Botschaft?“ oder „Welche Auswirkung hat diese Botschaft auf Paid Media versus TV?“ und „Benötigte diese Kampagne überhaupt eine Botschaft?“. Das Ergebnis ist ganzheitliche Closed-Loop-Marketing-Messung, die nicht nur die Performance erklärt, sondern auch messbares Wachstum aus dem wertvollsten Asset einer Marke freisetzt – ihren Daten.

Auf einem bewährten Fundament.

Adobe Marketing Campaign Analytics baut auf dem bewährten Fundament von Adobe Mix Modeler auf, erweitert dessen Funktionen, verbessert die Zugänglichkeit und positioniert die Lösung für den gesamten Umfang moderner Anforderungen an Kampagnenanalyse. Bestehende Mix Modeler-Kunden wie The National Football League, Fandango und H&R Block erhalten Zugriff auf dieselbe Genauigkeit und Glaubwürdigkeit, jetzt über ein einheitlicheres, Marketing-freundliches Erlebnis für schnellere Entscheidungsfindung.

Einer der Alpha-Nutzenden des ursprünglichen Produkts war die Major League Baseball. Einer der Vereine nutzte unsere Lösung, um gewinnbringende Möglichkeiten mitten in einer Kampagne aufzudecken, und erhöhte so die Marketing-Investitionen und erzielte einen dreifachen marginalen ROI. Mix Modeler war bei den fünf Vereinen, die die Lösung testeten, so erfolgreich, dass die Liga inzwischen Modelle für alle 30 Vereine entwickelt hat.

H&R Block nutzte die Anwendung sowohl für Modellierung als auch Planung, um zu verstehen, wie Ausgaben für die Steuersaison 2026 am besten verteilt werden. Über ihren Erfolg sagt Kristen Harris, Director of Marketing für Data, Analytics and Technology: „Adobe hat uns geholfen, über Proxy-Metriken hinaus zu verstehen, was wirklich zu abgeschlossenen Steuererklärungen führt, und damit digitale und Büro-Performance in einer Ansicht zu verbinden. Wir freuen uns darauf, mit Adobe weiter zu innovieren, während wir die Attribution erweitern und tiefere Insights mit Marketing Campaign Analytics erschließen.“

Erlebt die nächste Generation von Kampagnenintelligenz.

Ob ihr euch darauf konzentriert, den ROI zu maximieren, Budgets selbstbewusst zu verteidigen oder Teams um verlässliche Erkenntnisse zu vereinen — Marketing Campaign Analytics hilft euch dabei, das Wichtige zu messen und schneller zu handeln.

Erfahrt mehr oder fordert eine Demo an, um zu entdecken, wie Adobe Marketing Campaign Analytics Marken dabei hilft, Verschwendung zu reduzieren, Ausgaben zu optimieren und die Performance des Unternehmens zu verbessern.

Marisa McKay Tarantino ist Principal Product Marketing Manager in der CX Analytics-Organisation von Adobe und leitet dort die Go-to-Market-Strategie für Marketing Campaign Analytics. Sie hilft Marketing-Profis mit großer Leidenschaft dabei, ihre wichtigsten Geschäftsfragen durch umsetzbare Full-Funnel-Insights zu beantworten, die von den führenden KI-Innovationen von Adobe angetrieben werden. Marisas lange Laufbahn bei Adobe umfasst auch Führungsrollen im Real-Time CDP-Geschäft und Beiträge zu Messinitiativen in Adobe Advertising. Als stolze Absolventin der University of Michigan (Go Blue!) lebt Marisa mit ihrer Familie in San Francisco.

https://business.adobe.com/fragments/resources/cards/thank-you-collections/analytics