Den Mediamix effektiver machen.

Mit der geschickten Integration von trnd-Kampagnen in den Mediamix können Sie die Wirkung ihrer klassischen Mediakanäle durchschnittlich mehr als verdoppeln.

Illustration: "online + 142%, TV + 69%, print + 95%"

trnd steigert Brand Awareness.

27.563 Konsumenten wurden befragt,* welche Mediakanäle zu einer bestimmten Brand/Kampagne erinnert werden (TV, Print, Online und Social Media). Ein bestimmter Teil der Konsumenten wurde neben TV, Print, Online und Social Media auch via Empfehlungen aus dem Freundeskreis erreicht (getriggert durch trnd Word-of-Mouth Marketingkampagnen). Bei Konsumenten, die sowohl über „klassische“ Mediakanäle, als auch über eine trnd-Kampagne erreicht wurden, stieg die Brand Awareness um durchschnittlich 108%.

Mit trnd: + 69% mehr Brand Awareness Steigerung in TV, + 95% mehr Brand Awareness Steigerung in print, + 142% mehr Brand Awareness Steigerung online, + 129% mehr Brand Awareness Steigerung in social media.

*Gestützte und ungestützte Befragung. Produkte/Brands einer großen FMCG Company.

trnd steigert Purchase Intention.

Noch effektiver ist die Wirkung auf die Purchase Intention. Bei der geschickten Kombination der „klassischen“ Mediakanäle mit einer trnd-Kampagne lässt sich die Purchase Intention der Konsumenten teilweise verdreifachen. Das Zusammenwirken von gezielter Marketing-Message und glaubwürdiger Empfehlung aus dem Freundeskreis macht diese Effektivitätssteigerung möglich.

TV kombiniert mit trnd: + 122% Purchase Intention Steigerung, Print kombiniert mit trnd: + 259% Purchase Intention Steigerung, Online kombiniert mit trnd: + 302% Purchase Intention Steigerung, Social Media kombiniert mit trnd: + 91% Purchase Intention Ste

Studiendetails und Hintergrund:
Modelltyp: Mixed (multi-level) fixed-effects Modell, per Respondent. Direkte Effekte und Interaktionseffekte (Synergie) im Modell. Daten: Serie großzahliger Umfragen (N = 27.563). Jeder Respondent wurde zu drei verschiedenen Produkten befragt. Jeweils Angaben zu Medienkontakten und Produkteinschätzung. Schätzalgorithmus: Maximum Likelihood Algorithmus. Untersuchtes trnd Kampagnenformat: “FMCG, Food & Co.” Begründungen: Ein solches multi-level Modell per Respondent erlaubt es in einer ausreichend durchmischten Stichprobe generalisierbare Effekte zu schätzen, ohne dass diese durch mögliche Populationseffekte (z.B. Einfluss von Demographika) verzerrt werden. Der große Stichprobenumfang erlaubt es, zu allen direkten Medieneffekten auch alle Kombinationen von zwei Medien zu schätzen.

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