Marketing Mix Modeling, kurz MMM, ist durch leistungsfähige Open-Source-Lösungen wie Robyn, Meridian oder PyMC-Marketing deutlich zugänglicher geworden. Unternehmen können Modelle oft ohne teure Beratungsprojekte selbst entwickeln. Dennoch bleibt der Weg zu verlässlichen Ergebnissen anspruchsvoll, da kostenlose Software weder die notwendige Datenqualität noch das methodische Know-how ersetzen kann. Eine der größten Herausforderungen besteht in der Datenbasis. Für aussagekräftige Modelle sind mehrere Jahre historischer Marketing- und Geschäftsdaten erforderlich, die granular über alle Kanäle hinweg erfasst und um externe Einflussfaktoren wie Saisonalität oder Wettbewerbsaktivitäten ergänzt werden müssen. In der Praxis scheitern viele Projekte daran, diese Informationen aus unterschiedlichen Systemen zusammenzuführen. Moderne KI-Tools erleichtern die technische Umsetzung, ersetzen jedoch nicht die entscheidenden fachlichen Bewertungen. Experten müssen Modellparameter festlegen, Ergebnisse auf Plausibilität prüfen und Besonderheiten wie Kampagneneffekte berücksichtigen. Daher empfiehlt es sich, vor dem Modellaufbau zunächst die Datenbasis zu schaffen und das notwendige Fachwissen im Unternehmen aufzubauen. Der Nutzen von Open-Source-Tools hängt maßgeblich von der Qualität der Daten und der Erfahrung der beteiligten Experten ab.