我认为 MMM 的主要价值在于数据。您可以量化渠道在营销中的作用，而不是根据直觉做出决策。此外，您将摆脱孤立的渠道指标，从而帮助做出更广泛的数据驱动决策，全面了解营销绩效。
媒体组合模型框架
信息图显示了 mmm 中使用的数据点。
来源
媒体组合模型框架包括六个步骤。
数据收集依赖于来自各种来源和营销渠道的高质量纵向数据。如上图所示，这可能包括销售、营销支出、消费者、产品、经济和竞争对手数据。
数据清理听起来很简单，但其实非常耗时，而且是非常重要的步骤。它包括清理数据并将其整理成可供分析的统一数据集。如果做错了，您将无法获得准确的数据输出。请花时间处理这个问题。
模型开发通常依赖于机器学习模型来帮助您了解营销投入和业务成果之间的关系。
分析最好在人工干预的情况下进行。人工智能可以进行大量分析，在分析大型数据集方面非常出色，但营销非常微妙，人工对人工智能发现的概述至关重要。
优化在很大程度上取决于所获得的洞察，但借助新的数据驱动洞察，您可以优化未来活动的营销和预算分配。
预测就是字面意思。有了数据，您就可以预测不同营销场景的潜在结果，创建假设，测试 加密货币数据 假设，并反复验证假设，直到您的营销准确达到预期结果。
媒体组合建模示例
了解 MMM 及其影响的最佳方式是通过现实生活中的例子。我对以下营销人员提供的惊人见解感到非常兴奋。
Aaron Whittaker是Thrive Internet Marketing的需求生成副总裁。当被问及 MMM 的价值时，Whittaker 说它“改变了我们分配营销预算和衡量跨渠道影响的方式。”
Whittaker 发现的一个特别有价值的应用是发现渠道之间的协同作用。在这个可靠的用例中，Whittaker 解释说：“在分析零售客户的假日活动表现时，我们的 MMM 不是孤立地看待渠道，而是揭示了广播广告和社交媒体之间意想不到的协同作用。
我们发现，早上通勤期间的广播广告会在接下来的几个小时内使社交媒体参与度增加 25%——这一洞察是通过传统归因模型无法实现的。”