Fachartikel

MAI2019
Ausgabe 3/2019, Seite 50 | 19-05-50-1

Tool misst Wirksamkeit von Audiospots

Hört sich gut an

Einen Fernsehspot eins zu eins ins Radio zu übertragen, funktioniert in den seltensten Fällen. Ein neues Tool zeigt, mit welchen Änderungen die Werbewirkung ins Auditive transportiert werden kann – vorgestellt von Philipp Schulte und Andreas Böttcher.
Fachartikel zu Werbeforschung aus dem Research & Results Magazin 3/2019Foto: © luismolinero – fotolia.com, Unternehmen
Werbetreibende kennen das Szenario: Für eine Kampagne eines neuen Produktes wird ein Audiospot geliefert. Die Agentur hat es sich leicht gemacht und lediglich die Tonspur des erfolgreichen TV-Spots verwendet. An sich kein Problem: Der TVSpot ist lustig, der schwäbische Dialekt kommt bei der Zielgruppe gut an, die handwerkliche Umsetzung im Radiospot ist gelungen. Doch wenige Tage vor der Veröffentlichung des Radiospots kommen Zweifel auf, ob dieser bei den Hörern genauso gut wirkt wie im TV. Natürlich gibt es mittlerweile eine Vielzahl schneller und agiler Pretests. Doch der Gedanke an die Auseinandersetzung mit den vielen Fragestellungen, den komplexen Antworten und den langen Diskussionen schreckt ab.


Ein Blick zurück

Mit dem Audio.Analyzer setzen RMS und MediaAnalyzer seit einiger Zeit ein Tool für Audiospots ein, das die Messung spontaner, emotionaler Reaktionen mit einer standardisierten Befragung kombiniert. Die gesammelten Informationen aus zirka 26.300 Interviews mit jeweils über 50 Datenpunkten für 155 verschiedene Audiospots bilden den Ausgangspunkt für die sogenannten Audio Scores.
Nach der theoretischen Recherche zur Werbewirkung und der inhaltlichen Analyse der vorhandenen Datenbasis wurden in einem ersten Schritt drei Wirkungsdimensionen abgeleitet: Recall, Activation und Attraction.


Faktorenanalyse und Regression

Nach den theoretischen Vorüberlegungen begann die Arbeit mit dem Datensatz der bisher getesteten 155 Audiospots. Zunächst wurde mittels explorativer Faktorenanalyse ein Modell basierend auf allen Variablen berechnet. Per Definition erklärten die ermittelten sechs Faktoren die Varianz zu 100 Prozent. Im zweiten Schritt wurde mittels konfirmatorischer Faktorenanalyse ein Erklärungsmodell auf Basis der zuvor hergeleiteten drei Wirkungsdimensionen Recall, Activation und Attraction berechnet. Übrig blieben zwölf Variablen, mit denen die drei Faktoren nachgebaut werden konnten. Dieses reduzierte Modell erklärt die Varianz des ursprünglichen Gesamtmodells zu 96 Prozent.


Aus drei mach eins – oder doch zwei?

Ziel des Projekts war es, einen aussagekräftigen und leicht verständlichen Score zu berechnen, der die Kreationsleistung und Güte eines Audiospots objektiv beschreibt. Doch die zuvor festgelegten Zielrichtungen – Abverkauf und Image – ließen eine Zusammenfassung zu einem Score nicht sinnvoll erscheinen. Werbetreibende sollten die Möglichkeit haben, ihren Audiospot hinsichtlich der definierten Zielsetzungen zu beurteilen. Aus diesem Grund wurde die Aufgabenstellung im laufenden Prozess angepasst. Jetzt ging es darum, zwei Scores zu berechnen: Activation und Attraction.


Multiplikative Verknüpfung mit dem Faktor Recall

Entscheidend war nun, wie der dritte Faktor Recall mit diesen beiden Scores in Verbindung steht und wie man diese Faktoren miteinander verrechnen kann, damit daraus zwei Scores entstehen. Unter Berücksichtigung der zuvor genannten Theorien der Werbemittelforschung entstand ein Modell, das dem Faktor Recall weiterhin eine entscheidende Rolle zuschreibt. Die Faktoren Activation und Attraction beschreiben dabei das Potenzial eines Audiospots. Dieses Potenzial kann jedoch erst aktiv und wirksam werden, wenn der Spot im Gedächtnis verankert wird. Der Recall fungiert in diesem Modell als Verstärker und ist Grundvoraussetzung für die Aktivierung des Spotpotenzials. Dieser Zusammenhang wird am besten durch eine Multiplikation von Recall mit Attraction beziehungsweise Recall mit Activation ausgedrückt.


Index-Bildung als Grundlage der Score-Berechnung

Die Verstärkung kann sowohl positiv als auch negativ erfolgen. Wie sollte aber der Recall- Wert eine positiv verstärkende Funktion innerhalb der Gleichung übernehmen, wenn er nur einen Wert zwischen null und eins annehmen kann? Die Multiplikation mit diesem Wert würde den zweiten Faktor (Attraction beziehungsweise Activation) stets verkleinern. Erst durch den Vergleich mit dem gesamten Test-Universum der bis dato 155 Audiospots als Benchmark lassen sich die Spots in unterdurchschnittliche und überdurchschnittliche Performer einteilen. Übertragen auf den Recall kann dieser Wert nun positiv verstärkend (> 1) oder negativ verstärkend (< 1) wirken, wenn das arithmetische Mittel aller getesteten Audiospots als 1 definiert wird.

Dieses Verfahren der Index-Bildung wurde für jede einzelne der zwölf Variablen eingesetzt. So entspricht der Faktor Activation dem arithmetischen Mittelwert der drei Index-Werte für die Variablen „Kauf-/Nutzungsinteresse“, „Spot weckt Interesse“ und „überzeugt“. Analog dazu ist der Faktor Attraction der arithmetische Mittelwert der Index-Werte der in diesem Wert zusammengefassten acht Variablen (Abb. 1). In einem letzten Schritt wurden die Scores jeweils mit 100 multipliziert. Die Index-Basis ist der Wert 100. Die Scores werden als natürliche Zahl dargestellt.

Das eingangs erwähnte Beispiel mit dem Audiospot in reinstem Schwäbisch gab es tatsächlich. Die Scores damals leider noch nicht. Erst im Zuge der Score-Entwicklung wurden die Scores für diesen Audiospot berechnet.

Das Ergebnis: Der Activation Score liegt bei 53, der Attraction Score bei 46 – beides weit entfernt vom Durchschnittswert 100. Die in diesem Fall auffällig schwachen Werte zeigen schnell und deutlich, dass ein Eingreifen erforderlich ist.


Schwäbisch-hochdeutsche Mischung

Nach einer Optimierung des Spots wurde dieser einem erneuten Test unterzogen. Im Kern blieb die schwäbisch gesprochene Pointe erhalten, zur besseren Verständlichkeit erfolgte der Einstieg in den Spot und die Präsentation des Angebots jedoch auf Hochdeutsch. Welchen enormen Effektivitätsgewinn diese Maßnahmen bedeuten, zeigt ein Blick auf die Audio Scores: Der Attraction Score stieg von 46 auf 125, der Activation Score sogar von 53 auf 170 (Abb. 2).

Eingebettet in ein agiles Report-System beziehungsweise in Dashboards können die Scores somit ein wichtiger Teil eines Frühwarnsystems sein. ■
Abb. 2 (RMS, MediaAnalyzer)
Philipp Schulte verantwortet den Bereich Werbewirkungsforschung bei Deutschlands größtem Audiovermarkter RMS. Der Marktforscher ist dort bereits seit Mai 2015 tätig. Zuvor begann seine berufliche Laufbahn in der Verkaufssteuerung der Euler Hermes Kreditversicherungs AG und führte zu Research Now (seit 2019 Dynata) nach London und Hamburg.
www.rms.de

Andreas Böttcher arbeitet seit 2007 beim Marktforschungsinstitut MediaAnalyzer in Hamburg. Dort konzipiert er Werbewirkungsstudien und berät seine Kunden, wie die Wirkung ihrer Werbemittel verbessert werden kann. Als Teil des Kooperationsteams von RMS und Media- Analyzer war er 2016 an der Entwicklung des Audio.Analyzers beteiligt.
www.mediaanalyzer.com

 


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