更智能的营销衡量方法

关键趋势被忽略，决策变得被动。你可能花费数小时拼凑报告，但最终得到的却是不完整或相互矛盾的见解，让人难以相信这些数字。

现代营销衡量的挑战

多年来，我们一直在寻找一种更智能的方法来管理数据过载， 新西兰电话号码数据 但关键的组织挑战常常阻碍我们前进。

孤立的数据流

您的数据分散在各个平台和团队中。在大型组织中，市场营销、销售和客户服务通常使用不同的系统，且激励机制各异，因此很难获得统一的绩效视图。 

数据过载

更多数据并不一定意味着更深入的洞察。您可能已经花时间比较过各种营销工具，试图理解它们为何会产生相互矛盾的结果。

虽然使用不同的工具和分析方法对于战术层面的日常优化至关重要，但您需要一个统一、全面的战略决策解决方案。如果没有它，您可能会迷失在纷繁复杂的信息中，布韦岛商业指南 而无法专注于真正能带来积极影响的事物。

过时的归因

数据分析格局瞬息万变。除了 Chrome 之外，所有浏览器都屏蔽了第三方 Cookie，传统的归因模型已不再是一刀切的解决方案。随着用户旅程变得越来越复杂，并跨越多个渠道，您可用的信号越来越少。

归因仍然有助于优化单个渠道，并将预算分配给效果卓越的营销活动，但仅仅依靠归因并不能让您全面了解营销工作的效果。为了真正了解营销工作的效果，您需要一种能够涵盖每个渠道整体贡献的衡量方法。

隐私挑战

Cookie 的弃用打破了“轻松追踪”的时代，迫使团队迅速适应。然而，隐私问题远不止技术限制——新的和不断发展的法规意味着你能够访问的数据更少，而且你拥有的数据更加聚合。

重视隐私的品牌将更具优势。消费者更有可能与他们信任的公司分享数据，从而为您提供更有利的信号，以优化您的营销策略。

深入挖掘：应对数字隐私演变的 3 种策略

更智能的营销衡量方法

投资数据准备，为快速适应下一代衡量方法奠定坚实的基础。这意味着要摒弃过时的优化方法和孤立的指标。可靠的营销衡量策略不仅在于克服基于 Cookie 的追踪的局限性，更在于预测最佳媒体组合，以实现最大影响力。

深入挖掘：释放营销组合模型解决方案的力量

MMM的演变

营销组合模型(MMM)最早应用于 20 世纪 50 年代，如今正作为一种强大的、以隐私为中心的跨渠道影响力衡量方法卷土重来。MMM 比用户级归因模型（后者根据观察到的用户旅程将功劳分配给特定的接触点）采用更广泛的方法。它以统计的方式分析您的营销工作在线上和线下渠道的整体影响力。

尽管传统MMM潜力巨大，但也存在诸多局限性。它成本高昂，且仅提供静态的年度分析，很快就会过时。此外，它缺乏透明度，难以理解结果的生成方式或定制模型。简而言之，它的可操作性不够强。

如今，MMM 正凭借云计算、数据科学人才和开源营销模型的进步而转型。这些进步使其更具成本效益，并能够全年提供持续、细致的洞察。您甚至可以将 MMM 引入公司内部，实现完全透明和可控。一些机器学习模型现在提供预测分析，根据过往业绩定期更新，预测每个渠道对您盈利的影响。这使您能够优化跨渠道的媒体支出，从而实现效率最大化。

深入挖掘：重新思考当今复杂的消费者旅程的媒体组合模型

开源MMM的兴起

像 Robyn 这样的开源模型让高级测量变得比以往任何时候都更容易实现。最近，谷歌推出了自己的开源 MMM 解决方案Meridian。

这些模型提供了一个低风险、可扩展的测量环境，您可以在选择完全定制的解决方案之前进行实验。随着开源方案的不断发展，您将拥有比以往更大的灵活性，可以根据您的业务需求测试、优化和扩展 MMM 策略。

投资回报率竞赛

MMM 是一种行之有效的收入归因策略，在当今市场环境下，证明每一分钱的投入都发挥着至关重要的作用。现代 MMM 颠覆了传统模式，让您能够快速做出基于数据的媒体支出和优化决策。

优先考虑最有效的营销杠杆并提高营销效率

跨国综合能源公司 TotalEnergies （我公司 55 的客户）利用内部化的 MMM 优化了营销支出，并在不断变化的数字环境中保持竞争力。他们的做法如下：

• 实施经典的 MMM 以广泛了解营销影响。 
• 引入基于代理的“数字孪生”模型，通过高级模拟来识别高回报投资。 
• 将碳足迹分析纳入其平台。 

这些努力使公司节省了 410 万美元，营销效率提高了 20%，营销碳足迹减少了 20%。

打破数据孤岛并管理数据过载

法国大型零售商欧尚将 40 多个数据源集中到一个统一平台，从而改善了决策能力，使企业能够更清晰地了解数字和线下渠道的媒体投资情况。 

通过自动化数据流程和提高衡量标准的一致性，该公司摆脱了指标脱节的困境，在国家和地方层面获得了切实可行的洞察。在一年内，这些改进使盈利能力提升了 10%。

超越指标

依赖碎片化数据或过时的衡量方法会产生盲点，使您的营销工作更难与业务成果联系起来。随着新衡量时代的到来，审核您当前的方法至关重要。

数据孤岛、不一致的指标或隐私限制究竟在哪里造成了差距？我们的目标不仅仅是追踪更多数据，而是构建一个反映现实的测量框架，整合线上线下的影响，从而获得清晰、可操作的绩效视图。

深入挖掘：衡量营销影响力：从指标到增长