更明智的营销测量方法

本文探讨了现代营销面临的数据过载和碎片化问题，强调了采用更全面的测量方法的重要性，包括MMM的演变和开源解决方案的兴起，以优化营销支出和提升决策效率。

当今，营销的最大挑战不是数据缺乏——而是数据过剩。各种渠道和客户互动会产生海量数据，这些数据往往分布在多个平台中，彼此割裂。随着第三方cookie逐渐退出舞台，以及新兴营销渠道如连接电视、零售媒体、数字户外广告等的兴起——数据碎片化问题只会愈发严重。

关键趋势被忽视，决策变得被动。你可能花上好几个小时收集报告，最终得到的是不完整或相互矛盾的数据，这让数字难以信任。

现代营销测量中的挑战

多年来，我们一直在寻找一种更明智的方式来应对数据过载的问题，但组织内部的关键障碍往往阻碍了这一目标的实现。

数据流分隔

你的数据分布在多个平台中，并散落在不同的团队中。在大型组织中，市场营销、销售和客户服务通常各自独立运行，拥有不同的激励机制，这使得获得整体绩效表现的统一视角变得困难。即使有技术手段可以整合这些数据，也很难获得跨功能团队的支持来推动协作，但这其实也是建立围绕营销数据的共享流程的机会。

一个专门的数据项目负责人或外部机构可以帮助组织内部连接各个部门，从而提高一致性和效率。

数据过载

更多的数据并不总是带来更好的洞察。你可能花了很多时间比较不同的营销工具，试图理解它们为什么会得出相互矛盾的结果。

虽然在日常运营中使用不同工具和分析方法是合理的，但要实现战略决策的高效执行，需要一个统一、全面的解决方案。没有它，你会迷失在数据的海洋中，而无法专注于真正推动业务增长的关键因素。

陈旧的归因模型

数据分析领域正在快速变化。随着每个浏览器（除Chrome外）阻止加载第三方cookie，传统归因模型已经不再像以前那样万能了。用户旅程越来越复杂，跨越多个渠道，你拥有的信号就越少。

归因分析仍然有助于优化单个渠道的表现，并将预算分配给效果最佳的活动。但仅依赖它并不能提供完整的 picture。要真正理解营销努力的影响，你需要一种全面的测量方法，能够反映每个渠道更广泛的影响。

隐私挑战

cookie逐渐退出舞台迫使团队迅速适应这一变化。然而，隐私问题不仅涉及技术限制——新的监管要求使得你拥有的数据更少，并且你的数据更加聚合化。

认真对待隐私的品牌将占据优势。消费者更倾向于与他们信任的公司分享数据，这使你能够优化营销策略。

智能测量法的 next 步骤

投资于数据准备，可以为你快速适应下一代测量方法打下坚实的基础。这意味着超越过时的优化方法和分隔化的指标。营销测量策略不仅仅是克服基于cookie的归因模型的限制——它还涉及预测最佳媒体组合以实现最大效果。

MMM的演变

MMM首次用于20世纪50年代，如今重新焕发生机作为一种隐私优先的方法来衡量营销的影响。MMM比用户级别的归因模型更全面，因为它统计分析了渠道整体影响的综合效果——无论是在线还是线下。

尽管其潜力巨大，传统的MMM仍然存在一些局限性。它成本高昂，并且只提供逐年一次的静态分析，很快就会过时。此外，缺乏透明度使其难以理解结果的生成方式或进行调整，也不容易定制模型。简而言之，它还不够实用。

如今，随着云计算、数据分析人才和开源营销模型的发展，MMM正在发生转变。这些进展使它更加经济实惠，并能够提供全年连续、详细的见解。你甚至可以在内部实现完全透明和控制。一些基于机器学习的模型现在提供了预测分析，可以基于历史表现定期更新，从而预测每个渠道对 BOTTOM LINE 的影响。这允许你在各个渠道之间优化媒体支出以实现最大效率。