营销组合模型、增量和多点触控归因

每个营销活动都有一个目标，困难的部分是衡量活动是否达到了目标。

时尚品牌发起营销活动时通常只有一个目标：建立品牌知名度和 定位 在特定的地理区域。

时尚品牌试图实现这一目标的方式是创造能够反映目标客户价值观的惊艳形象。根据不同的人群类型，他们可以尝试接触那些相信以下价值观的人：

• 地位（富裕、奢侈）
• 时尚潮流（流行、时尚达人）
• 独立思考者（独创性、潮流引领者、早期采用者）
• 其他消费方式

图片来源 https://www.facebook.com/seenoutdoor/

近年来，随着数字渠道和其他渠道的加入，营销组合已变成多渠道 触点 营销组合

传统和新兴时尚营销渠道

传统营销渠道

• 纸质杂志，如《Vogue》、《Elle》和报纸（《纽约时报》、《费加罗报》、《Corriere della Sera》）
• 户外或户外
• 报纸和杂志上的有机公关（编辑专题）
• 产品植入、VIP赠送
• 实体零售店（位于主要城市的时尚街，例如意大利米兰的蒙特拿破仑大街）

新的营销渠道

• 搜索引擎和在线杂志上的数字广告
• 社交媒体付费和有机
• 社区管理与审查
• 商店中的数字触点
• 客户服务和在线聊天

那么，我们如何衡量哪个渠道带来了成果？哪个渠道更有效？哪个渠道推动了销售？

营销组合模型的引入

营销组合模型解决的问题

营销组合模型 (MMM) 是一种强大的统计技术，可以帮助营销人员了解各种营销渠道对销售额或其他关键绩效指标 (KPI) 的影响。它解决了几个关键问题：

1. 量化营销渠道的影响：
   
   • 归因挑战： 传统上，很难准确确定每个营销渠道对销售额的贡献。MMM 可以根据数据分析，为每个渠道分配贡献。
   • 衡量营销活动的有效性： 它评估不同营销活动（例如电视广告、数字营销活动和促销）的有效性，以确定哪些活动能产生最高的回报。
2. 优化营销预算：
   
   • 分配资源： MMM 确定最有效的营销渠道并帮助相应地分配预算。
   • 识别低效率： 它有助于识别那些可能耗费资源而没有显著回报的表现不佳的渠道或活动。
3. 预测未来销售：
   
   • 预测趋势： 通过分析历史数据，MMM可以根据不同的营销场景预测未来的销售趋势。
   • 规划营销策略： 这些信息有助于营销人员规划未来的营销策略和预算分配。
4. 衡量营销对品牌健康的影响：
   
   • 了解品牌认知： MMM 可以帮助评估营销工作如何影响品牌认知、客户忠诚度和品牌资产。

为什么发明它？

MMM 的发明是为了解决传统营销分析的局限性，这些分析通常依赖于直觉和轶事证据。营销人员需要一种更严谨、更数据驱动的方法来：

• 衡量营销活动的真实投资回报率 (ROI)。
• 对预算分配和媒体组合做出明智的决定。
• 优化营销策略以实现最大影响。
• 了解营销活动的长期效果。

通过量化各种营销渠道的影响，MMM 提供了有价值的见解，使营销人员能够做出数据驱动的决策并提高整体营销绩效。

人工智能在营销组合模型中扮演什么角色？

人工智能在提升营销组合模型 (MMM) 的能力和效率方面发挥着至关重要的作用。以下是其主要贡献的细分：

1.数据处理与分析：

• 数据清理和准备： 人工智能算法可以自动完成清理和格式化来自各种来源的数据的繁琐任务，确保数据的准确性和一致性。
• 特征工程： 人工智能可以识别相关特征并从现有数据中创建新的特征，从而产生更稳健、更具预测性的模型。
• 高级数据分析： 机器学习和深度学习等人工智能技术可以发现传统统计方法可能遗漏的数据中的复杂模式和关系。

2. 模型建立与优化：

• 自动模型选择： AI 可以评估不同的模型结构，并根据性能指标选择最合适的模型结构。
• 参数调整： 人工智能算法可以自动优化模型参数，以提高准确性和预测能力。
• 持续模型改进： 人工智能驱动的反馈回路能够不断完善模型并适应不断变化的市场动态。

3.预测能力：

• 预测： 通过考虑更广泛的因素并结合实时数据，人工智能驱动的 MMM 模型可以生成更准确的销售预测。
• 情景规划： 人工智能可以模拟不同的营销场景并预测它们对销售和收入的潜在影响。
• 动态优化： AI可以根据不断变化的市场条件和绩效指标实时优化营销预算和渠道分配。

4.个性化和定位：

• 客户细分： 人工智能可以根据客户的偏好和行为识别细粒度的客户群体，从而开展更有针对性的营销活动。
• 动态内容创建： 人工智能可以生成针对个人客户的个性化营销信息和内容。

5. 道德考虑和偏见缓解：

• 公平与偏见检测： 人工智能工具可以帮助识别和减轻数据和模型中的偏见，确保公平公正的结果。
• 透明度和可解释性： 人工智能驱动的 MMM 模型可以洞察决策过程，增强信任和责任感。

通过利用人工智能，营销人员可以充分发挥 MMM 的潜力，深入了解他们的营销策略，并做出推动业务增长的数据驱动决策。

了解如何结合营销组合模型 (MMM) 增量测试和多点触控归因来最大限度地提高时尚营销的效果。

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雅各布·拉甘加Pinko 数字销售和营销主管

米歇尔·范杰利斯塔，业务分析和营销主管高级顾问

蒂姆·克雷恩坎普，Funnel 测量与数据科学总监

您将学到的内容：
– 了解 MMM 方法和增量测试以及它们与传统营销分析的区别；
– 时尚行业的实际应用和示例；
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