Unlocking the power of marketing mix modeling solutions

这篇文章由马特·沃克曼、魏功伟·赵和约瑟夫·恩弗三位分析员撰写，他们隶属于gartner营销实践，专注于市场营销数据和分析领域。这篇文章探讨了营销组合模型（MMM）的发展、应用场景及其在现代营销中的重要性。

长期以来，营销领导者一直依赖各种方法来衡量和沟通其影响，但传统数字归因方法往往存在不足。这种局限性激发了对营销组合模型（MMM）日益增长的兴趣。近半数的营销领导人难以证明自己的价值并获得对其贡献的认可，最近的一份伽码尔调查发现这一点。

MMM为金融和供应链等企业提供了 compelling 的解决方案，这些企业利用这些模型来解释投资回报率并优化战略。随着对更深入、更频繁洞察需求的增长，MMM的角色进一步扩大，为企业提供了强大的框架和一个至关重要的工具，以最大化其营销效果，尤其是对于拥有巨额媒体预算的企业。

营销组合模型的崛起

营销组合模型因其在营销数据分析中的日益重要性而受到关注。传统归因方法难以量化线下的品牌努力，往往过度强调 funnel 的下端策略。监管变化以及围绕第三方跟踪和广告定向的不确定性进一步推动了向MMM转型的趋势。伽码尔发现，64%的高级营销领导人已经采用了MMM解决方案。

以下是MMM解决方案的主要应用场景，每个场景针对特定组织需求：

• 基础组合模型：这一场景适用于新采用MMM的企业，强调数据管理和模型延迟及采用的 enablement支持。
• 企业组合模型：专注于跨功能采用、业务情景规划和复杂分析，对于估算影响ROI的所有业务因素至关重要。
• 大型广告组合模型：这一场景优先考虑媒体优化和复杂分析，专为拥有巨额媒体预算的广告商设计。
• 品牌 house：旨在为多个品牌标准化和扩展MMM应用而设计，强调数据管理和媒体优化。
• 自服务组合模型：这一模型支持那些希望在模型规范上获得详细控制的企业，专注于数据科学家采用和复杂分析。

生成式人工智能在MMM中的作用

生成式人工智能（genAI）正在被越来越多地整合到MMM解决方案中，从而提高见解的生成能力和简化最佳情景的识别。基于AI的见解能够揭示跨越多个数据视图的营销绩效驱动因素，从而支持更明智的决策。

如果你正在评估和选择一个营销组合模型解决方案，请确保：

• 与市场营销、财务、数据分析、供应链以及高管团队保持沟通，文档化数据和输出要求，确保企业级支持在合同签署前获得。
• 在承诺与供应商合作之前，至少收集并审计过去两年的每日营销活动和业务转换数据，因为数据收集可能会影响生产时间线。
• 根据供应商的能力、行业经验和能否解决关键组织问题来评估供应商。
• 评估供应商当前的功能以及他们如何将新兴趋势和技术整合到未来 roadmap 中。

在证明营销价值的过程中，MMM为营销界提供了强大的解决方案。通过量化整体努力的影响并优化业务成果，MMM使营销者能够做出数据驱动的决策，从而提高营销效果。

随着生成式人工智能的引入和对跨功能协作的关注，MMM将成为市场营销工具箱中的一个不可或缺的部分，推动战略增长和成功在2025年及以后年份。

这篇文章的作者马特·沃克曼、魏功伟·赵和约瑟夫·恩弗均隶属于gartner营销实践，专注于市场营销数据和分析领域。了解更多如何在gartner营销研讨会/ symposium上展示营销的价值，将于2025年6月2日至4日在丹佛，科罗拉多州举行。