Die Grundlage für die Budget-Vorhersagen bildet ein datengetriebenes Attributionsmodell, das valide Aussagen liefern soll. Die Technik basiert auf einem Algorithmus, der unter Berücksichtigung von Neukundenquote, Offline-Kanälen, Abwanderungsquote, Produkten und Customer Lifetime Value in Echtzeit Conversion-Wahrscheinlichkeiten berechnet. Die Prognose erfolgt sowohl kanalübergreifend als auch kanalspezifisch. Predictive Media Modelling gibt Budgetentscheidern so Anhaltspunkte, wie sie ihre Media-Ausgaben am effizientesten verteilen.

Janett Davidt, COO von Adclear, sieht steigende Nachfragen für diese Form von Budgetprognose: „Belastbare Tools gab es bisher kaum. Unser Predictive Media Modelling erlaubt es Werbetreibenden, künftige Umsätze in den jeweiligen Kanälen auf Basis der aktuellen Budgetverteilung vorherzusagen. Die Informationen helfen bei der strategischen Mediaplanung, um den maximalen ROI zu erzielen. Die Prognosen zeigen auf, wo die Planung optimiert werden kann, so ist es beispielsweise möglich, denkbare Budget-Veränderungen auf das erwartete Erfolgserlebnis zu simulieren.”