當今世界瞬息萬變，擁有可以成功衡量營銷效果和品牌影響力的能力比以往任何時候都重要。只有這樣，您才能利用足夠精準的洞見來優化營銷投資，有效地觸達目標受眾，推動銷售，并實現營銷投資回報的最大化。在GfK最新推出的MMO(Marketing Mix Optimizer)白皮書中，GfK專家Spencer Ng和Gavin Morgan探討了營銷組合模型將如何解決企業面臨的挑戰。

　　1.隨著數據保護被提上日程，隱私安全衡量解決方案至關重要

近年來，隨著企業對數字渠道投資的增加，對可以衡量營銷效果的技術的要求也在不斷提高，以確保技術能夠跟上企業的快節奏和敏捷步調。這種技術，即數字歸因技術。

數字營銷效果衡量的部署是否成功，曾一度取決于第三方cookie的收集——它可以監測消費者從接收廣告到使用轉化的過程。使用cookie收集數字歸因數據，需要收集個人身份信息(PII)，例如消費者所使用的設備和網絡瀏覽器的類型，以及發現品牌時所用到的個人媒體渠道和平臺等。

但是，政府、企業和消費者對PII數據的共享和使用越來越擔心。因此，GDPR等監管變化和大型科技公司所采取的措施，導致這些數據受到限制，使得歸因變得更加困難。但這也加大了人們對衡量營銷效果替代技術的需求，包括對PII數據依賴程度較低的解決方案。

2.采取整體方法，確保準確衡量所有驅動因素和投資

面對數據隱私問題和營銷領域的變化，采用有效的技術非常重要，但同樣重要的是利用解決方案來衡量所有營銷投資的影響力。營銷組合模型(MMM)再次成為一個可行的解決方案，因為它提供了跨越所有銷售驅動因素和媒體渠道的整體衡量方法，包括傳統電視和平面廣告等線下媒體渠道——這是數字歸因本質上無法提供的。

　　3.利用粒度測量的強大功能和準確性

數字渠道和市場跟蹤技術的發展，讓數據和業績指標變得比以往任何時候都更加精細。這種數據顆粒度非常適合進行更精確的衡量，并能提供非常可靠的投資建議。

事實上，在GfK，我們發現，當利用GfK專有的門店級數據時，我們的營銷組合模型得到了顯著改善，客戶因此可以獲得從0.6到0.8的RSQ可釋銷售業績的改善。

門店級建模利用執行和投資驅動因素中呈現的成千上萬種變化，以及這些變化對銷售的后續影響，可以提供更準確的結果、預測和說明性洞見。

4.結合機器學習和人類智能的力量

構建隱私安全、全面且精細的營銷模式，可以確保對以往的投資、銷售和營銷驅動因素進行最準確的分析。但未來，在最先進的機器學習技術的推動下，預測和優化的力量會更加凸顯出來。

然而，這不僅僅是機器的事情。機器雖然能夠在幾分鐘內分析成千上萬的營銷組合，但在充分考慮微妙的近期變化或未來趨勢時，MMM技術的結果有時會過于生硬，并可能受到限制。

因此，在此基礎上的人類智能洞察也至關重要。咨詢專家不僅對您的品牌和類別有深入的了解，而且在媒體規劃和高級模擬工具方面也是專家，他們可以形成非常強大的組合，并以行動為導向提出預測性和規范性的建議。

5.考慮品牌優勢對短期和長期銷售的作用

衡量營銷效果并隨之優化營銷的投資回報率，通常是一種只在意短期效果的做法;近年來，隨著線上渠道的投資不斷增加，以及對業績營銷指標的重視，只在意短期效果的做法更是屢見不鮮。

為全面了解營銷效果，您其實可以考慮將評估品牌健康度的特定指標整合到MMM(Marketing Mix Modeling) 模型中，從而使各種形式廣告間的競爭環境變得更加公平。具有其他目標(如品牌)的媒體渠道，在將特定指標整合到MMM模型后，也可以根據與業績營銷相同的KPI(如銷售額)進行衡量和評估。

　　6.情境化和校準

品牌銷售和營銷ROI最大化的關鍵因素之一是充分利用每一筆預算。因此，在規劃媒體計劃和活動之前，您有必要對自身的研究洞見進行情境化的校準復測。

“衡量營銷ROI并非一次性就能完成”，GfK全球營銷分析主管Gavin Morgan說：“雖然MMM(marketing mix modelling)在孤立的情況下擁有非常強大的預測性，但如果將其融入市場營銷背景并進行校準，您便可以更深層次地增加對市場的洞察與理解。這就是MMO(Marketing Mix Optimizer)的優勢所在——它既可以基于行業現狀，也能夠針對指定品牌和類別指導營銷人員進一步優化銷售及市場營銷投資，從而讓產品在市場中表現得如預期一般良好，并梳理出重要的實踐路徑和進一步的市場策略。

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