營銷組合建模（MMM-Marketing Mix Modeling）正在流行

來源：KOCHAVA

作者：Matt Goodrich

時間：2024-04-03

隨著隱私法規(guī)的發(fā)展，MMM的增強使其成為廣告商的強大工具。

隨著隱私法規(guī)的發(fā)展，MMM的增強使其成為廣告商的強大工具

隨著數(shù)據(jù)和用戶隱私問題的不斷增加，廣告商在收集、分析和利用客戶數(shù)據(jù)進行定向廣告方面面臨著前所未有的挑戰(zhàn)。隨著消費者越來越意識到自己的隱私權，歐盟的《通用數(shù)據(jù)保護條例》（GDPR）、《加州消費者隱私法案》（CCPA）和蘋果的AppTrackingTransparency（ATT）框架等法規(guī)對數(shù)據(jù)收集和使用施加了嚴格的限制。

正是在這種背景下，營銷組合建模（MMM）這種可以追溯到半個多世紀前的做法正在重新興起，成為一種強大的方法論，可以幫助營銷人員優(yōu)化廣告策略，而不必過度依賴一對一的設備級歸因最后接觸歸因的數(shù)據(jù)，該模型主導了程序化廣告。在這篇文章中，我們將探討MMM的工作原理、MMM的優(yōu)勢，以及它如何發(fā)展成為廣告商在注重隱私的世界中做出關鍵的數(shù)據(jù)驅動決策的關鍵。

MMM代表什么？

MMM被稱為營銷組合建?；蛎襟w組合建模，是一種統(tǒng)計數(shù)據(jù)分析方法，可讓營銷人員更好地了解跨媒體渠道的營銷策略的最佳組合，從而對銷售和其他關鍵績效指標（KPI）產(chǎn)生積極影響。MMM力求考慮所有廣告渠道——印刷廣告、社交廣告和在線廣告（例如搜索、展示、視頻）以及線下渠道。

MMM如何運作？

營銷組合建模依賴于長期收集的營銷和非營銷來源的匯總數(shù)據(jù)。通常，需要至少三個月或以上的歷史數(shù)據(jù)（最好是12個月以上）才能達到數(shù)據(jù)顯著性并考慮季節(jié)性變化。大量數(shù)據(jù)用于創(chuàng)建準確的需求模型，使營銷人員能夠深入了解最有效的渠道策略，并預測未來廣告支出的最佳全渠道分配，以獲得最大的影響和投資回報（ROI）。根據(jù)這些見解，營銷人員可以調整跨渠道和合作伙伴的廣告支出分配，以實現(xiàn)未來的優(yōu)化。

看起來有點抽象？讓我們看一個例子。

一家大型金融科技公司的首席營銷官希望擺脫細粒度的營銷活動和創(chuàng)意層面的績效報告，以捕捉更大的畫面。CMO的目標是了解跨渠道廣告支出的增量以及全年總體績效的高峰和低谷。他們與MMM平臺合作，在輸入歷史數(shù)據(jù)后，能夠就一年中不同時間跨渠道合作伙伴的支出得出新的建議。營銷總監(jiān)和用戶獲取經(jīng)理現(xiàn)在可以在各個渠道合作伙伴之間重新分配支出，以推動更好的增量并減少任何給定渠道上不必要的過度飽和。

這本質上就是MMM——收集和處理大量數(shù)據(jù)，然后以較高的匯總水平呈現(xiàn)這些數(shù)據(jù)，以便營銷人員能夠收集有關廣告效果的廣泛見解，超越個人異常值和偏差平均值。

MMM簡史

營銷組合模型并不新鮮，而是一種已經(jīng)使用了數(shù)十年的營銷方法。MMM于20世紀50年代和60年代扎根，當時營銷人員認識到需要采用系統(tǒng)方法來監(jiān)測和預測各種營銷活動對銷售的相對影響。當時，包括電視、廣播和印刷廣告在內的傳統(tǒng)媒體渠道占據(jù)主導地位，營銷人員通常依靠調查和銷售數(shù)據(jù)等基本跟蹤方法來評估和建模他們的方法。諸如“百事一代”（1963年）這樣的標志性活動，這是一項針對年輕人的有說服力的生活方式品牌計劃，而麥當勞的“今天你值得休息一下”（1971年）則強調了便利性和擺脫日常生活的束縛，將早期的MMM原則融入到了廣告中。他們分析廣告、定價和促銷等要素的相互作用及其對銷售和客戶行為的相對影響。

早期的MMM先驅在這種更復雜的營銷框架所需的計算能力和數(shù)據(jù)可用性方面面臨著挑戰(zhàn)性的限制。隨著20世紀80年代的技術進步使得量化營銷變量影響的高度復雜的方法成為可能，MMM取得了圓滿的成果。在接下來的幾十年里，MMM經(jīng)歷了全盛時期。尤其是雀巢、寶潔、可口可樂等跨國消費品和食品飲料公司，憑借其龐大的營銷資源，廣泛部署了復雜的數(shù)據(jù)驅動的營銷分析。

隨著2000年代初數(shù)字營銷的發(fā)展，MMM在很大程度上讓位于直接響應歸因模型，后者依賴于網(wǎng)站和移動應用程序上的用戶級交互。與MMM聚合數(shù)據(jù)不同，歸因數(shù)據(jù)本質上是細粒度的，對于營銷人員通過直接響應營銷將精力集中在特定用戶和客戶上非常有用。這種方法有助于從客戶層面的參與中獲得洞察，使營銷人員能夠推動創(chuàng)意優(yōu)化、消息傳遞和創(chuàng)意的A/B測試，以及針對獨特角色配置文件量身定制的其他個性化營銷策略。

然而，近年來，由于人工智能和機器學習帶來的數(shù)據(jù)處理和分析能力，MMM迎來了復興。公司及其營銷團隊已采用MMM提供的高級分析和預測見解來推動增長。與此同時，用戶隱私和數(shù)據(jù)使用的最新發(fā)展削弱了精細的用戶級歸因數(shù)據(jù)的可用性。因此，營銷人員更多地依賴聚合數(shù)據(jù)，并重新發(fā)現(xiàn)MMM的潛力來為他們的營銷策略提供信息。MMM使他們能夠跨渠道優(yōu)化預算，同時尊重隱私政策。

MMM如何發(fā)展以幫助廣告商

隨著營銷組合模型的復興，營銷人員與其交互的方式已經(jīng)發(fā)展到支持當今用戶獲取團隊的動態(tài)需求。在快節(jié)奏的數(shù)字廣告領域，季度或半年度MMM報告很快就會過時且缺乏可操作性。傳統(tǒng)的MMM管理起來既費時又費力，只有擁有內部維護資源或外包預算的大型組織才能使用它。

雖然歷史上只有此類公司能夠充分利用MMM，但自動化數(shù)據(jù)流、云計算和機器學習使MMM更易于訪問、準確、靈活且易于更新。尖端的軟件即服務（SaaS）下一代MMM解決方案現(xiàn)已可供各種規(guī)模的公司使用，旨在滿足當今廣告商的需求。Kochava的AIM（始終在線增量監(jiān)測）是一種實時MMM工具，通過提供對增量、渠道飽和度和季節(jié)性的高級控制，最大限度地提高營銷人員預算的有效性。AIM利用復雜的學習系統(tǒng)，每天吸收新數(shù)據(jù)并不斷更新和豐富其模型。這種始終在線的方法確保其產(chǎn)生的見解永遠不會過時，并且隨時可用，為必須做出自信決策的營銷人員提供優(yōu)化預算分配的統(tǒng)包建議。