什么是媒体混合建模 (MMM) 以及如何衡量它？

时间短？ 这是目录：

什么是营销中的媒体组合？

媒体组合是组织用于将其品牌信息和营销工作传达给潜在客户的所有沟通渠道的组合。 媒体组合可以结合传统的广告渠道，如印刷、广播和电视、社交媒体和在线广告。 公司在规划他们的活动目标时会谈论营销组合，这是他们营销策略的重要组成部分。

什么是媒体混合优化？

组织优化他们的媒体组合，以便深入了解他们需要什么来有效地瞄准他们的受众。 并非所有公司都可以优化其媒体组合，因为它更适合在线营销。 它需要研究不同营销策略的分析和投资回报率。

这就是媒体混合建模发挥作用的地方。

什么是媒体组合建模研​​究？

是一种营销分析技术，用于衡量活动的影响，并确定营销组合的每个部分如何促成（或不促成）其成功。 媒体组合建模研​​究的结果可以为您提供可用于改进活动的见解。 让我们用一个定义来总结一下：

媒体组合建模是一种自上而下的方法，它使用工具和高级分析来评估媒体和营销活动、定价、季节性和可变因素如何影响销售和投资回报率。 它提供了衡量活动如何为公司的 ROI 做出贡献的衡量标准。

营销分析师使用多线性回归等数据科学技术来确定每个营销投入在投资回报率方面的有效性。 目标是确定哪些营销工作具有更高的投资回报率并因此更具影响力。

MMM模型示例（图片来源）

MMM 是如何工作的？

媒体组合建模分析从构成营销组合的渠道收集和处理的数据。 一些解决方案使营销人员能够将传统渠道、促销、季节性和其他变量考虑在内。

该建模从不同的来源收集数据，然后将高级统计分析应用于并能够深入了解当前活动的有效性。 MMM 利用销售、评级或在线分析等指标和变量，使分析师能够以可衡量的方式更广泛地了解活动在市场中的影响。

MMM 分析线性和非线性变量。 这意味着存在与销售的直接关系可以衡量的变量。 你增加的投入越多，销售额就会增长得越多。 但其他变量，如广播，则更难追踪。 如果营销人员手动执行此操作，那将非常困难。 MMM 技术使营销人员能够使用人工智能和高级分析来找出每个营销工作的可量化影响，无论渠道如何。

媒体组合建模研​​究的目标是衡量每个营销活动对每个渠道的影响。 它通过量化广告、定价、公关和赞助的影响来发挥作用。

该术语是由哈佛商业评论在一篇论文中创造的，并且该技术已经存在了几年。 由于统计方法和人工智能的进步，现在可以以更简单的方式完成媒体混合建模。

可能影响营销组合的因素可分为以下几类：

增量驱动因素：这是指营销活动产生的业务成果，如平面广告、数字支出、价格折扣、社交外展。

基本驱动因素：这是指在没有任何广告的情况下取得的成果，通常是由于品牌资产。 除非经济或环境发生变化，否则这些结果通常不会改变。

其他驱动因素：基线因素的相关组成部分，在一段时间内测量。

媒体组合建模图示例（图片来源）

如何使用媒体混合建模？

媒体建模使营销人员有机会用数据支持他们的决策，创建一种更准确的数据驱动方法，实际上可以节省金钱和精力。

Forrester 的一项研究“营销测量和优化的现状”表明，71% 的营销人员受到低效的测量方法和工具的影响。 以下是如何充分利用您的媒体混合建模：

1. 在个人层面收集数据

此刻，当第三方 cookie 即将成为过去时，各地的营销人员都在努力收集他们需要的信息。 个人层面的数据可以让您准确了解客户与您选择的媒体组合的关系。

个人级别的数据意味着您将数据从来源分配给个人消费者，目标是回答业务问题并在用户级别查明交互。 [点击推特]

在上面提到的 Forester 报告中，99% 目前不使用人员级别数据的营销人员现在希望使用这种方法。 这种细粒度的方法允许您在用户级别进行分析，而不是使用已经聚合的数据。

2.检查数据类型

与传统营销方法相比，如果您使用数字渠道，媒体建模效果会更好。 衡量报纸广告或电台广播的结果更加困难。 实现正确的营销组合，加大对在线营销渠道（包括移动）的投资，可以为您提供更准确的画面。 这也与用户在线和移动内容消费的趋势一致。 通过将广告系列迁移到在线渠道，您可以更准确地衡量投资回报率并获得更好的决策洞察力。

3. 选择适合您组织的平台

使用分析软件会给您带来优势。 您可以使用收集用户交互数据并提供跟踪报告的平台来分析媒体组合。 最好的方法是选择一个平台，让您可以完全了解您正在实施的所有渠道。 可以提供准确及时报告的软件也是必须的。 作为营销活动的一部分，您需要了解您的渠道单独的表现如何。

4. 分析数据

在进行分析之前，您需要选择要为每个渠道测量的指标。 错误的指标会给您带来与现实完全不同的画面。 根据您希望从该渠道或活动中获得的目标，选择您要衡量的指标。 例如，电子邮件营销通讯可以通过点击率来衡量，而不是通过衡量打开率来衡量。

一旦您选择了指标并获得了数据，就该分析和理解报告了。 重要的是要知道数据告诉您如何利用它来发挥自己的优势。 以电子邮件通讯为例，如果您看到它们的点击率很高，则表明您应该将此策略用于该受众的下一个活动。

试着找到“高绩效者”和“低绩效者”。 了解您在竞选活动中的优势和劣势将有助于您在下一次调整和改进它。

5. 牢记社会情绪和品牌认知

营销活动的成功不仅仅以转化或点击来衡量。 了解您的潜在受众如何看待您的品牌可以提供背景信息并帮助您更好地解释数据。 在您的媒体组合模型中考虑消费者意见。 你怎么做呢？

进行社交媒体和搜索情绪分析。 记下人们对您的品牌的评价，积极的和消极的。 您可以使用该信息创建调查并通过对您的公司进行评级来证明您的发现。 具体来说，询问他们向朋友推荐您的业务的可能性有多大，以及他们希望看到更多的营销内容。 这将使您了解接下来将营销工作重点放在哪里。

您如何知道媒体组合适合您的品牌？

您如何确定适合您的广告系列的媒体组合？ 让我们看看在选择媒体组合时应该考虑的一些因素。

使用多种营销渠道来推广产品并吸引用户是一种流行的方法。 但是，随机选择尽可能多的渠道不仅效果不佳，而且可能会损失很多钱。 选择正确的组合对于成功开展活动至关重要。

你如何开始？ 通过了解和了解您的目标受众。 毕竟，您的目标是吸引他们。 为您的营销策略选择正确的组合有两个关键步骤：

定义您的目标受众

这是最重要的一步，因为不了解您的听众，您就处于黑暗之中。 首先绘制基本的人口统计数据：位置、性别、收入、年龄、教育水平。 然后你可以进一步挖掘他们访问的兴趣和平台。 你怎么做呢？

• 查看竞争对手：通过查看竞争对手的活动和社交媒体网站，您可以获得大量有关潜在客户的信息。
• 在感兴趣的社交媒体群组中搜索：您的客户在社交媒体和评论网站上谈论与您相关的产品。 看看他们在说什么，他们在哪里，等等。

您应该知道您的产品或服务的潜在客户是谁。 一个好的经验法则是创建买家角色以详细了解谁是您的理想客户。

收集和使用可靠的数据

根据您对受众的了解，收集有关目标受众的数据。 例如，有机研究、竞争对手审计、情绪分析。 检查来自媒体浏览研究网站的数据，以获得更广阔的视野。 正确的数据可以提供您选择有效市场组合所需的洞察力。

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媒体组合建模与归因建模

现代营销基于硬数据，尤其是数字营销。 营销部门普遍存在的问题之一是营销预算的去向。 将资金用于潜在客户生成和营销目标是每个营销人员的主要目标之一。 尽管一直在努力和数据驱动的分析，但准确地归因是一个挑战。 如果归因建模或媒体组合建模是最好的测量模型，营销人员会产生分歧。 让我们逐一检查。

什么是归因模型？

归因建模是一种自下而上的方法，用于衡量营销效果。 此方法通过查看用户在转换前采取的行动来分析和识别每个营销计划的价值。

归因建模侧重于营销工作的结果，如测量、在线销售、广告和类似的转换工作。

归因模型有五种类型：

• 上次互动

这涉及将转化的功劳归因于用户与之交互的最后一个潜在客户。 许多营销团队默认使用此方法。 例如，如果用户通过 Google 广告找到您的网站，但最终通过 Twitter 广告进行购买，则该广告将获得 100% 的销售信用。

• 第一次互动

这涉及将功劳分配给首次将用户介绍给企业。 在上面的示例中，Google 广告而不是 Twitter 广告将获得功劳。

• 最后一次非直接点击

该模型还将所有功劳归于单个交互。 这种方法的基础是最后一个动作是由最后一个非直接点击触发的，因为它是当用户接触到你的营销工作时。

• 线性归因

该模型在转化前将归因平均分配给所有用户交互。 这意味着 ⅓ 会转到 Google 广告，⅓ 会转到您的网站，⅓ 会转到 Twitter 广告。 这个模型的问题在于它没有考虑到每次交互的影响程度。

• 时间衰减归因

线性归因模型的演变考虑了每次交互发生的时间，并更加重视在购买时间附近发生的交互。 这将使 Twitter 广告比其他交互更有价值。

• 基于位置的归因

在分配转化功劳时，此模型还会拆分差额。 它将 40% 分配给第一次交互，40% 分配给最后一次，20% 分配给所有其他交互。

与媒体混合建模的区别

媒体组合建模使用回归分析评估多个变量对单个变量（如销售数据）的影响。 它计算自变量和因变量之间的关系。

过去，归因建模可能适用于渠道较少的简单营销策略。 然而，这对于当今营销的复杂和分布式策略来说是困难的。 媒体混合建模可以解释来自不同来源的广泛数据。

进行 MMM 的利弊

实施媒体混合建模可能更有效：

• 有足够的数据来估计模型中的参数。
• 广告水平和控制变量存在一定范围的可变性。
• 模型输入独立变化。
• 该模型考虑了可能影响投资回报率的驱动因素。
• 该模型捕获变量之间的关系。

存在可能影响 MMM 结果可靠性的问题的挑战。

那么，使用营销组合建模的优缺点是什么？

营销组合建模的局限性

营销人员需要考虑其生态系统中的几个要素，其中可能包括：

• 个人层面的行为数据
• 品牌权威对营销支出的影响
• 发送营销信息的关键时间是什么时候
• 什么是对个别媒体有效性的正确归因

考虑到所有这些指标可能会导致媒体混合建模的可靠性问题。 营销组合建模技术使营销人员能够统一测量。

营销组合建模的优势

虽然 MMM 无法识别个人机会来优化他们的活动优化。 它为高级营销预算规划提供了起点，为总体市场趋势提供了整体方法，使营销人员能够全面了解其潜在市场。

关于 MMM 的常见误区

像许多分析解决方案一样，它变得非常流行，但它是否辜负了所有的炒作？ 以下是人们对媒体混合建模的一些误解：

• 媒体混合模型模糊不清：由于媒体混合建模涉及数据集和高级分析，因此这些方法被认为缺乏透明度。 这就提出了一个问题，如果您看不到所有模型，您如何知道模型是否准确？ 正确的方法是实施透明的方法，确定可交付成果、大纲、里程碑和报告。

• MMM 不提供实时数据：事实上，MMM 是基于历史数据的。 然而，现代媒体组合模型可以提供近乎实时的营销洞察力，可以评估新的活动，并评估正在运行的活动的有效性。
• 偏向线下/线上渠道：媒体组合策略可能更侧重于线下渠道。 但现代媒体混合模型考虑了所有渠道，包括数字渠道和线下渠道。 调整媒体营销模型以考虑每个渠道及其作为一个因素的重要性。

你如何测量MMM？

媒体混合建模是通过使用回归分析，特别是多元线性回归来衡量的。 该模型使用因变量和自变量来识别它们之间的关系。

分析师在因变量和自变量之间形成一个方程。 根据变量之间的关系，方程可以是线性的或非线性的。 这是一个多元线性回归方程的示例，其中每个 beta 表明增加会影响总销售额的增加。

销售方程式示例（图片来源）

MMM 帮助营销人员优化未来支出并最大限度地提高营销活动的有效性。

媒体混合建模比率

除了复杂的方程外，MMM 比率还包括三个关键部分：

1. 您使用哪些营销渠道？
2. 你在每个频道上花了多少钱？
3. 以前的活动结果和见解是什么？

这三个问题的答案可能会决定您的营销工作的效率。

使用 MMM 的常见用例

媒体组合建模或也称为营销组合建模可用于衡量和优化您的营销渠道的投资回报率。 以下是一些您可以将此技术应用到的用例：

预算设置和优化：具有跨多个媒体渠道的地理分布活动的大型公司可以从媒体组合建模的可扩展性中受益。 媒体组合建模利用自动化来执行大规模的营销效果。

媒体衡量：您可以衡量不同类型的媒体活动（付费、拥有和赚取）的影响。 您可以使用媒体组合建模来衡量购买路径中的客户旅程。 您获得的见解可用于优化您在这些渠道中的支出和行动。

衡量销售驱动因素：营销组合建模可用于找出推动销售的因素，因此您可以在制胜策略上投入更多资金。

MMM的历史

营销人员在广告的黄金时代开始使用媒体（或营销）混合建模，大约在 1960-1970 年，当时营销比今天简单得多。 媒体建模的早期用户之一是卡夫食品，当时他们推出了 Jell-O。

传统的 MMM 让卡夫可以看到不同级别的广告和地理位置会如何影响销售。 例如，如何通过在 10 个城市而不是 4 个城市开展活动来增加销售额？

如今，随着人工智能数据分析在媒体组合建模中的应用，分析师可以在活动进行时实时获得洞察力。

在 MMM 工具中寻找什么

要实施有效的媒体组合建模，您需要能够提供所需洞察力的营销绩效工具。 以下是您在寻找解决方案时需要了解的内容：

• 平衡长期和短期增长：你的大部分努力应该集中在长期增长上，但不要忽视短期目标。 广告从业者协会建议长期和短期营销活动的比例为 60/40。 您的营销绩效工具需要分析这两个活动将如何发展您的业务。

• 从不同来源收集和测量数据：这是营销绩效工具的基本特征之一。 为了有效地进行媒体组合建模，您需要一个可以收集、处理和分析来自数字媒体和传统媒体的数据的工具。 由于这些数据源中的大多数都有自己的分析，因此您需要一个能够从这些源中提取数据并为您提供所需见解的编排平台。

• 考虑外部变量：政治、经济和社会变化会影响营销工作。 一个好的工具需要识别破坏性变量并评估它们将如何影响您的长期活动。

• 考虑客户旅程：媒体组合建模需要考虑客户旅程中的交互。 您的工具应该能够告诉您每个步骤的影响，考虑客户购买模式和预测消费趋势。

关于 MMM 的常见问题

你如何做一个市场组合模型？

考虑基础变量或增量变量，对其进行量化并分解业务指标，以了解营销和促销活动如何促进投资回报率。

哪种建模方法对营销组合评估至关重要？

营销组合分析通常使用线性回归完成。 包括非线性和滞后的其他影响以采用更广泛的方法。

什么是市场组合建模？

市场组合建模是一种有助于量化销售或市场份额的多个营销投入的技术。

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