提高营销ROI的终极方案：营销组合建模

曾经人们将传统的营销实践以及它们的成功或失败视为一种艺术，也就是说，营销的结果非常神秘，无法追踪，缺乏透明度，一度认为营销结果只与营销专家的创造力有关系。

但是大数据的到来改变了一切。从1980年代开始，数据收集和分析的大量使用使人们对营销的观念发生了转变。对于许多营销人员而言，使用更加成熟的科学方法来帮助决策已然势不可挡。

在零售行业，8-10％的销售收入会投入到营销花费中，所以首席营销官和营销经理都需要慎重思考如何投放他们有限的营销预算。他们最大的担忧是如何最好地将这一预算分配给各个渠道的营销活动。在行业中最成熟的做法，就是以营销组合建模（Marketing Mix Modeling，简称为MMM）的方法进行有条理的战略规划，并优化营销策略的投资回报（ROI）。

那什么是营销组合建模（Marketing Mix Modelling，MMM）？

我们都知道营销组合的4P理论：产品，价格，位置，促销。这是营销理论的基础，它概括了企业成功需要的几个因素。

MMM与4P紧密相关，它可以衡量每个因素带来了多少收益，并预测通过更改和优化营销组合可以创造出多少未来收益。

营销组合建模是一种统计学方法，可以通过分解汇总数据并区分营销策略和促销活动的贡献，以及其他无法控制的因素来确定营销活动的有效性。

营销组合模型分析的结果（即“输出”）将指导未来营销活动在各渠道的分配。

营销组合建模的三大好处：

• 证明营销工作的投资回报率（ROI）

• 得出可有效分配预算的见解

• 促进销售趋势预测

如何开始使用Marketing Mix Modelling？

作为营销主管或经理如何开始尝试在部门内部启动营销组合建模项目呢？

我们建议，在企业内部或与供应商进行任何营销组合建模之前，需要做一些准备工作，来确保企业可以从MMM项目中获得价值。 

第一步：建立目标

记住，首先进行MMM的全部原因是为了给营销渠道去归因，这将会提高你的营销效果，优化你的预算分配。你的组织目标必须清晰且可实现。写下所有你希望通过模型去解答的问题，比如：

• 预算：哪种营销策略的投资回报率的中值最高（MROI）?

• 媒体：增加15% 的电视广告预算会增加我们的销售额吗？

• 定价：价格变动对销售额和利润有什么影响？

• 竞争：哪些竞争对手的广告活动对销售的影响最大？

你在准备阶段向团队提出的问题将指导MMM分析的规模和范围，并将帮助你了解执行计划所需要的数据。

第二步:让你的团队和主要利益相关者了解数据

营销组合建模需要从你的组织中的多个不同领域收集大量数据。为此，你需要让每个组负责数据的人参与进来，确定每个人的职责并创建数据处理时间表。这些人中的每人都可能需要参与进来：

• CMO (首席营销官)

• TV和媒体代理合作伙伴

• 营销代理合伙人

• CRM经理

• 营销主管

第三步:确定相关数据

如果你的公司拥有现成的数据存储库，那么公司和客户的数据将很容易的被获取和进行分析。数据质量是MMM的关键因素；一致、干净和有条理的数据将为新的分析节省时间和精力。在这个阶段，你需要寻求任何负责管理组织数据存储库和工具的同事协助。

第四步:了解你对数据的访问权限，包括任何限制

创建一份你在分析中需要涉及数据的详细清单，尝试收集尽可能多的信息，包括访问第三方数据所需的任何付款或服务；你还需要考虑访问离线数据相关的任何时间延迟。

如何进行营销组合建模 

Nielsen指出了营销组合建模过程的4个阶段，也就是：收集、建模、分析、优化。

第一阶段:收集

在营销组合建模的收集阶段，我们会用计量经济学的方法，把驱动销量的因素分为两类：增量驱动和基本驱动（incremental Drivers & Base Drivers）。什么意思呢？

1. 增量驱动力

增量驱动可以简单地理解为：由营销活动所带来的销量增长。增量驱动包括了：

• 线上媒体活动（电视、平面广告、数字广告、促销、折扣等）

• 线下因素（临时销售价格、促销、折扣、社交媒体、直邮营销活动、店内营销、活动和会议）

2. 基本驱动力

企业的基本销量的意思是：就算没有任何营销，也会自然产生的销量。比如，就算高露洁不做广告，还是会有很多人去买高露洁，因为大家已经熟悉这个品牌了。基本销量通常是多年来累积的品牌资产和声誉的结果，例如，客户忠诚度。以下元素是基本驱动力：

• 价格：
  

产品的价格是市场营销组合中一个重要的基础驱动力，因为价格决定了产品的目标消费群和针对选定受众的促销活动。

• 供应：
  

门店的数量、库存，以及库存的保质期都被认为是营销组合的基本驱动力。商店的地点和库存是静态的，不需要任何市场干预就能被顾客发现。

• 季节性: 
  

在一个商业年度内某些变化是周期性地发生，因此它们在一定可预测程度上被用于推动销售。季节性销售，如寒假时间是业务的巨大推动力。比如在2018年，由于假日消费狂潮，电商行业增长16.7%，达到1239亿美元。

• 宏观经济变量：

宏观经济学是研究整体经济和市场行为的学科。它考虑通货膨胀、国内生产总值(GDP)、失业等问题的影响。就MMM而言，宏观经济因素会对基础销售额产生重大影响，例如，失业率的上升将会降低消费者的购买力，从而导致销售额下降。

第二阶段：建模

P.M Cain称时间序列模型（回归模型）是营销组合建模项目的“合理选择”。

“时间序列回归是一种基于历史数据来预测未来的统计方法。时间序列回归通常用于经济、金融和生物系统的建模和预测。”

预测未来听起来很酷，但涉及数学就不一定了。

时间序列回归分析涉及到创建许多不同的时间间隔和这期间内相应的业务指标。这个模型基于Adstock理论，描述了广告和消费者行为之间的非线性关系，这个概念可追溯到1979年。

Adstock理论认为，广告的效果不是立竿见影的，并且伴随着收益递减——也就是说，即使对广告投入了更多的钱，它的影响力也会随着时间的推移而下降。因此，时间回归分析帮助营销人员了解广告效果的潜在时间轴，以及如何优化营销组合来补偿时间因素带来的损失。

需要注意的是，时间只是众多模型影响因素中的一个。根据不同的目标、数据的质量和不同的合作供应商，模型都应该随之变化。

第三阶段：分析

在分析阶段，所选模型的输出结果将被评估。这些输出的结果将以被分解到不同销售渠道的形式出现，根据模型的需要，数据被分成了不同的部分。

在分析销售分解时，有3个重要指标:

• 有效性

• 效率

• 投资回报（MROI）

营销组合建模可以展现所有营销战役中你投入的努力，以及每个策略中这些关键指标的信息。

第四阶段：优化

营销组合建模的最后一个阶段本质上是把你的输出转换成输入，这是一个循环的模式——也就是说，你利用分析结果来优化未来营销活动的策略和组合。

优化的部分将包括“假设”模拟，也就是说，假设我们减少了某些渠道的预算并增加了另一些渠道的预算，那么我们的销量和ROI会因此如何改变。营销模型的输出是展示营销活动和销售结果之间关系的方程式。有了这些公式，你就可以预测如果营销组合发生改变，销售结果会发生什么。

举个例子，这里有个问题考虑需要增量因素的变化，比如促销折扣将如何影响销售：” 假设 “我降低了可口可乐罐的价格5%，营销结果会怎样？对于这个问题。你的模型输出就将返回一个准确的答案，未来可以基于此来调整的促销策略。

总结

营销组合建模能够优化来你的营销组合。MMM使用统计数据消除了市场活动中的不确定性，通过精确分配预算、准确地考虑季节性和渠道等特定因素来增加投资回报率。

在市场营销中，准确的数据意味着你在营销内容上有更多的创意空间，也意味着有更多的时间为你的受众创造令人难忘的客户体验。当你需要在市场做出决定性的行动，投资营销组合模型会给你信心，这会帮助你走得比竞争对手更远。

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