通过营销组合建模和增量测试实现战略优势
时尚品牌可以通过利用先进的测量技术来显著增强其战略决策能力，例如 营销组合模型（MMM） 和 增量测试与传统的归因方法相比，这些方法可以更全面、更准确地了解营销绩效，尤其是在无 cookie 跟踪以及难以衡量跨渠道和线下影响等挑战的背景下。
时尚品牌如何利用这些技术
- 利用营销组合模型（MMM）进行整体预算分配
- MMM 提供了数字和传统营销活动如何影响线上和线下销售等关键结果的汇总视图，帮助时尚品牌平衡跨渠道投资并优化其整体 时尚数字营销策略 以满足不断变化的消费者行为。
- 通过分析历史数据，MMM 帮助品牌重新评估过去的预算分配，并更好地规划未来的投资，包括难以衡量的渠道，例如 打印 以及户外广告。
- MMM 还强调品牌知名度和绩效营销的综合效应，从而支持在两者之间平衡投资。对于那些有兴趣在实际营销活动中应用这些概念的人来说，市场组合模型在线课程可以成为一个有价值的起点。
- 通过增量测试验证渠道有效性
- 增量测试技术，例如 转化提升 和 地质抬升研究 隔离特定渠道或活动的真正增量影响。
- 这项测试通过区分已有的品牌需求和营销活动驱动的结果，明确了漏斗上层举措和品牌搜索工作的价值。由于这些早期接触点通常取决于参与度指标，因此了解参与度如何影响曝光度有助于通过框架完善漏斗上层策略。 这里 关于产品发现。
- 品牌可以使用增量建模和营销组合建模来识别有前景的增量测试渠道，从而创建反馈循环来完善渠道策略。
- 应对新的测量挑战
- 现代营销人员面临着严峻的挑战——无 Cookie 追踪、跨平台归因不一致以及隐私驱动的数据碎片化。营销组合模型依赖于聚合数据而非用户级追踪，因此能够自然地抵御这些限制。
- 通过整合数字和非数字数据，MMM 可以在分散的环境中提供更全面的营销效果图。
- 长期增长的战略洞察
- MMM 使品牌能够衡量品牌建设工作（例如时装秀和合作）的长期影响，而这些影响很难通过传统的归因方法捕捉到。
- 这些洞察可以指导品牌投资、客户获取和市场扩张方面的决策，从而实现可持续增长。想要了解如何在时尚领域应用数据驱动的决策，不妨探索我们的市场组合模型在线课程，或查看此 Fillipo Chiari 的时尚分析课程.
- 数据基础设施与持续迭代
- 整合线上线下数据源的统一数据系统，对于有效的 MMM 和增量测试至关重要。对于奢侈品牌而言，将这些数据与高影响力的 KPI 相结合，可以提升品牌的专注度，并带来更佳的业绩，具体如下： 这份奢侈品时尚电商 KPI 指南.
- 这些技术在不断迭代中蓬勃发展：建模， 测试、改进和调整。这些措施共同帮助品牌超越基本归因，采用更全面、更具战略性的营销衡量方法。
通过采用 MMM 和增量测试，时尚品牌可以克服传统归因的局限性，从而实现更明智的预算分配、优化渠道策略和更强劲的业务增长。
营销组合模型 (MMM) 与归因之间的主要区别
营销组合模型（MMM） 采用汇总和整体统计方法来模拟过去的数据，了解所有营销活动（数字和传统）对销售（线上和线下）等整体业务结果的影响：
- 它可以帮助品牌回顾他们的预算支出情况，并为未来的活动和产品发布做出更明智的决策。
- MMM 还可以更轻松地在建立知名度（需求生成）和推动转化（需求收集）之间取得适当的平衡。
- 由于 MMM 将数字和传统营销活动结合在一起，因此非常适合衡量通常难以追踪的平面广告或店内促销等内容。
- 它甚至可以帮助品牌了解品牌建设活动的影响，例如时装秀或 合作。
- 为了使营销组合模型正常运作，您需要一个组织良好、统一的数据设置。
- 请记住，MMM 并不是关于实时活动调整 - 它更多的是为您提供更大的战略图景。
增量测试使用转化提升研究和地理提升测试等方法，衡量特定渠道或活动的真正增量影响
- 它显示了您的营销与销售或转化之间的实际因果关系。
- 它对于了解漏斗顶端品牌活动如何影响线上和线下渠道的销售特别有用。
- MMM 可以为您指出有前景的渠道，并进行增量测试 然后就可以确认他们是否真的发挥了作用。
- 这种类型的测试也可以回答 “如果”问题，例如，如果您停止对品牌关键字进行竞价，会发生什么情况。
- 虽然 MMM 为您提供了广泛的概述，但增量测试提供了更精确、特定于渠道的见解。
当你结合 嗯 和 增量测试，您可以兼得两全其美的优势——全景视图和详细的测量数据。这有助于时尚品牌更明智地选择预算支出方向和优先投放渠道。这两种技术都需要强大的数据基础设施和持续迭代的流程……正如 Pinko 的 Yako Laganga 所强调的，MMM 是一个起点，需要通过持续的增量测试进行验证和完善，才能获得真正的洞察。Funnel 的 Tim 强调，这种组合方法有助于三角测量营销效果的“真相”，同时也承认每种方法各自都存在局限性。
应对复杂的营销衡量形势
由于 Cookie 限制，营销人员面临着越来越复杂的情况， 智能跟踪预防（ITP），以及 归因模型不一致 不同数字平台所使用的工具各不相同。因此，许多品牌仍然严重依赖 Google Analytics 等工具，这些工具虽然能够很好地追踪下层漏斗活动，但往往忽略了上层漏斗活动的真正影响，从而导致预算决策出现偏差。
为了应对这种情况，营销人员需要一种更先进的衡量方法，将营销组合模型和增量模型结合起来。以下两个关键概念有助于指导这一方法：
- 广告库存效应： 正如蒂姆·坎普所解释的那样，像电视广告这样的营销活动不仅会在消费者接触的瞬间产生影响，其效果还会持续数天甚至数周。传统的归因模型往往无法捕捉到这种持续的影响。
- 三角测量以获得更好的见解： 没有哪一种测量方法是完美的。最可靠的结果来自于不同方法的结合：
- 营销组合模型（MMM）： 查看所有渠道（线上和线下）的历史数据来指导战略投资决策。
- 增量测试（例如，转化率提升研究）： 增量建模通过比较暴露组和对照组来分离特定活动的真实影响。
- 归因模型（例如 Google Analytics）： 提供有用但不完整的视图，特别是对于较低漏斗活动。
通过对这些不同方法（包括 MMM、增量建模和归因）的洞察进行三角测量，营销人员可以更全面、更准确地了解其真实的营销影响。
有效测量： 强大的 数据基础设施 对于实现这一目标至关重要：
- 数据需要干净、统一、跨平台集成。
- Funnel 等工具（最近收购了 Atria）正在通过简化营销平台之间的连接、清理数据以及使高级测量更快、更可操作来帮助品牌。
营销测量测试： 最后，正如 Yakobo Laganga 所强调的，测量应该是一个 持续、迭代的过程:
- 从营销组合模型开始，识别线上和线下活动中影响力较大的渠道。
- 然后，应用增量建模技术来验证和完善您的见解。
- 根据新数据和发现不断更新和调整。
这种建模、测试和改进的循环——以 MMM 和增量为基础，可以实现更明智的预算分配、更准确的预测，并最终实现更强劲的营销业绩。
