Adobe Marketing Campaign Analytics – Funktionen.

Unified Modeling

Verbindet all eure Marketingdaten und messt den inkrementellen Beitrag jedes Kanals – durch eine einheitliche, konsistente Sicht auf die Performance, unterstützt von zum Patent angemeldeter Technologie, die Marketing-Mix-Modellierung und Multi-Touch-Attribution in einem einzigen Modell vereint, das ihr vollständig kontrolliert.

Datengrundlage und Data Governance

Verbindet, harmonisiert und verwaltet eure Marketingdaten auf der Datengrundlage von Adobe CX Analytics – damit jedes Modell auf einer vollständigen Datenbasis arbeitet.

Datenaufnahme. Importiert Paid-, Owned- und Earned-Daten aus Werbe-, Commerce-, CRM- und Datenbankplattformen über eine umfangreiche Bibliothek an Integrationen und APIs – direkt bereit für die Analyse, sobald sie eintreffen.
Paid-Media-Integrationen. Synchronisiert Kampagnen- und Ausgabendaten automatisch aus unterstützten Paid-Media-Plattformen über vorgefertigte Connectors – das Reporting bleibt stets aktuell, ganz ohne wiederholte Einrichtung.
Geschäftskontext und Faktoren. Fügt externe Faktoren – wie Aktienkursbewegungen oder Arbeitslosenquoten – sowie interne Faktoren – wie Preisänderungen, Promotions oder Markenwahrnehmungsumfragen – hinzu, um deren Wirkung vom Marketingeffekt zu trennen.
Datenharmonisierung. Stimmt Datenfelder, Kanäle und Touchpoints aus verschiedenen Quellen aufeinander ab – damit die Ergebnisse für jedes Team, das sie liest, dieselbe Bedeutung haben.
Data Governance. Nutzt Adobe Experience Platform Data Governance, um sensible Daten zu kennzeichnen, Nutzungsrichtlinien und rollenbasierte Berechtigungen festzulegen und Warnhinweise zu erhalten, wenn jemand gegen eine Richtlinie verstößt.

Produktinterner Bildschirm mit Marketing-Kanal-Ergebnissen.

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Zwei Diagramme mit bidirektionalem Transfer zur Datenbefüllung.

Einheitliches Measurement-Framework

Kombiniert aggregierte und ereignisbasierte Messung in einem einzigen kausalen KI-Modell – vom vollständigen Kanal-Mix bis hin zu einzelnen Touchpoints.

Marketing-Mix-Modellierung. Versteht anhand aggregierter Daten – einschließlich Offline-Kanälen – wie jeder Kanal Ergebnisse erzielt, mit einem datenschutzorientierten Ansatz.
Multi-Touch-Attribution. Geht über die Last-Touch-Attribution hinaus und erkennt den inkrementellen Beitrag jedes Touchpoints entlang der Customer Journey – mit nativem Zugriff auf ereignisbasierte Daten in CX Analytics.
Multiplikatives Regressionsmodell. Erfasst, wie Kanäle zusammenwirken – von kanalübergreifenden Synergien bis hin zu sinkenden Grenzerträgen – damit Kanal-ROI und Budgetprognosen widerspiegeln, wie euer Mix gemeinsam performt.
Priors. Fügt Wissen aus früheren Modellierungen oder unabhängigen Studien hinzu, um das Modell zu kalibrieren und die Ergebnisse stabil zu halten.
Ganzheitliche Trichtermessung. Modelliert ein Ziel im oberen Trichterbereich wie die Markenwahrnehmung gemeinsam mit nachgelagerten Conversions – damit die Taktiken, die Nachfrage aufbauen, auch Anerkennung für die daraus folgenden Umsätze erhalten.

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Modellkonfiguration auf Abruf

Sorgt auch beim Skalieren für präzise Prognosen – indem ihr Modelle auf eure Geschäftsziele abstimmt und sie kontinuierlich verfeinert.

Modellverwaltung. Modelle in einem Self-Service-Workflow erstellen, trainieren, bewerten und veröffentlichen – und anpassen, wenn sich geschäftliche Anforderungen und Marktbedingungen verändern.
Modellannahmen. Legt fest, welche Touchpoints, Zeiträume und Faktoren jedes Modell berücksichtigt, und passt an, wie das Modell Carryover, Sättigung und Saisonalität handhabt, um reale Bedingungen abzubilden.
Modellvarianten. Erstellt separate Modellversionen für unterschiedliche Ergebnisse – etwa Umsatz, verkaufte Einheiten oder Leads – und nutzt dabei dieselben Daten und Einstellungen.
Tempo und Agilität. Führt beliebige Modelle bei Bedarf neu aus, trainiert oder bewertet sie erneut – und ergänzt neue Regionen und Geschäftsbereiche, ohne die Datenarbeit von vorn beginnen zu müssen.

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Modelltransparenz.

Überprüft, wie gut jedes Modell zu euren Daten passt, bevor jemand auf Basis der Ergebnisse Entscheidungen trifft – und habt die Zahlen parat, wenn die Führungsebene nachfragt.

Ist- vs. Prognosewerte. Seht tatsächliche, prognostizierte und Residual-Ergebnisse im direkten Vergleich – so erkennt ihr auf einen Blick, wo das Modell passt und wo es abweicht.
Gütekennzahlen. Seht R², MAPE und RMSE in einer Ansicht – die Standardmaße, die Data Scientists zur Bewertung der Modellgüte verwenden.
Trainingsanpassungs-Metriken. Prüft Trainingsanpassungs-Metriken, die zeigen, wie gut Modelle aus historischen Daten lernen. Dies hilft Teams dabei, Modellstabilität und -eignung zu bewerten, bevor sie sich auf Ergebnisse verlassen.

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Unified-Modeling-Funktionen kennenlernen

Antworten auf eure Fragen findet ihr in Experience League, unserer umfangreichen Sammlung von Anleitungen, Dokumentation, Tutorials und Benutzerhandbüchern.

Weitere Informationen

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Schöpft die Optimierung der Medienausgaben mithilfe einheitlicher Datenmessung voll aus.

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Adobe Marketing Campaign Analytics bietet Tools, um Daten zu verknüpfen, Marketing-Wirkung in Echtzeit zu messen und umsetzbare Erkenntnisse zu gewinnen.

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2026-10-29

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Produktbildschirm mit Marketing-Kanal-Ergebnissen

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Lasst uns darüber sprechen, was Adobe Marketing Campaign Analytics für euer Unternehmen leisten kann.

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