把脉营销困局 | 你和增长之间，可能只差一个新的MMP

准备好体验一次快速的网络「把脉诊断」了吗？

你们公司已经有了移动成效衡量合作伙伴（MMP），因此你深知营销衡量的重要意义，不过目前这位MMP无法带来足够的价值，或者满足不了公司增长的需求，因而公司需要更加全面的平台来支持不断增长的需求。

你对此非常认同吗？

不论刚才描述的问题能否引起你的共鸣，都请继续往下阅读，因为以下一些发现可能会令你大吃一惊。

如果你已经有了更换MMP的打算，那么请静待我们接下来的博文，我们将在文中解决目前可能困扰你的有关更换MMP的主要问题，甚至会请一些客户分享他们在这方面的实际经历。

不过首先，我们来详细分析一下困扰品牌的三个最常见痛点，这些痛点会促使品牌质疑目前的MMP是否满足自身需求，想要了解如何判断自己该更换MMP了。

痛点一：你的钱可能在不知不觉中打了水漂

原因一  效率低下：缺少可靠统一的主要信息来源

我们就这么说吧。

如果你的数据流分散在多个来源，每个平台都会收到各自的回传数据，那么你需要将这些数据流整合起来，才能从整体上把握广告活动的实际效果。

你的数据来源可以包括：

·SKAN转化值

·授权同意应用追踪透明度框架（ATT）的用户群组

·MMP归因数据

·媒体组合建模（MMM）和增量分析估计

·广告平台的归因数据（本身就是不太规范的原始数据）

不过，除非能把这些数据来源整合起来，从中剔除难以避免的重复数据，对数据进行清理和规范，否则你还是没法掌握营销效果的全貌。

不使用经过整合的数据面板和标准化数据，就不可能识别跨渠道、跨平台的营销动向，也就没法利用这些数据为你的预算决策和战略增长计划提供信息。

解决方法 单一可信数据源（SSOT）

值得合作的MMP应该能让你借助一个数据集来研究广告活动的效果，而且这个数据集中应包含去重后的激活数据以及生命周期价值（LTV）数据。

SSOT是一枚「统领一切的魔戒」，可以将多个数据流合并到一个剔除重复的数据来源中，最终让你完整准确地了解广告活动的真实表现。

MMP平台要是能够让你对所有适用平台和设备上的各种指标进行细分，你就不仅能够得到切实可行的深入洞察，而且还能持续优化广告花费，避免将钱浪费在效果不佳的广告活动上。

原因二 数据广度不足

尽管移动端是现有营销渠道中数据最为丰富的渠道，但在评估广告活动效果时，需要分析的数据可能数量庞大、难以衡量，因此需要全力全面开展广告活动衡量工作。

如果无法在所有设备上进行有效衡量，不考虑整个归因范围，不依赖单一可信数据源，就会带来各种错误，导致广告预算分配不合理，让你错失提升LTV和广告花费回报率（ROAS）的大把机会。

解决方法 全方位营销衡量

你需要选择提供全面、准确、公正归因的MMP，来帮你确定媒体渠道、其他特定渠道、发行商、广告活动甚至还有广告创意的真正价值，这样你就能专注于实现战略增长。

我们所说的「全方位」是指MMP必须为你提供整合了所有数据来源的单一数据面板，其中涵盖：

跨平台、跨设备衡量：包括移动端、电脑网页端、联网电视（CTV）、互联网电视（OTT）和户外广告。在CTV方面，需要能够衡量包括智能电视、游戏机和流媒体播放盒在内的所有CTV设备上的营销表现。

多源归因：可衡量所有营销触点，并根据推动激活的最后触点和早期触点对投放媒体进行优化。

原因三 缺乏深度数据，只能管中窥豹

如果单单依靠末次点击和末次曝光（如提供浏览报告）的数据，你对各媒体渠道营销表现的了解可能会非常片面，无法全面了解广告系列在哪些广告平台上的投放效果好，在哪些广告平台上的效果不好。

如何整合所需的深入洞察，以便制定明智的战略决策，提前做好规划？比如，了解某个特定渠道是否增加了销售商机（SQO）？

解决方法 内置自上而下的衡量解决方案

你选择的MMP必须能够提供增量分析、预测分析建模和媒体组合建模（MMM）等整体衡量方法，以便获得有关如何提高媒体预算使用效率的宝贵观点。

这些方法使用复杂的统计模型来估计付费媒体的营销表现，而且完全不会用到个人标识符，因此即便在缺乏用户级数据的新现实条件下，也会有很大的发挥余地。

1.媒体组合建模

利用MMM，你可以衡量广告活动的效果，确定各种因素对净利润的影响。

MMM需要复杂的概率模型，这些模型考虑了海量历史数据（如广告花费、曝光次数、混合激活量和转化量），建立在多元回归的基础上，以便确定影响营销花费效果的各种因素。

2.增量分析

通过增量分析，可以确定增量收入的驱动因素以便优化预算分配。增量分析衡量的是再营销工作的增量影响，可帮助你做出更明智的决策，减少对自然用户的蚕食效应。

这种方法可以配合最后源归因使用，以推断哪些因素对转化产生了积极的增量影响。

3.预测分析建模

预测分析建模引擎使用机器学习来识别和映射早期用户互动指标与预期用户价值之间的相关关系，在广告活动生命周期的早期阶段为你提供准确的预测分析洞察。

由于用户级数据最近受到了种种限制，营销人员对自上而下的衡量方法兴趣大增，这是因为这类方法不依赖设备标识符（IDFA）或网页Cookie之类的个人标识符，并且还能衡量不提供实际源数据的广告活动（如广告牌、电视和播客广告）。

原因四 作弊和错误归因

防范广告作弊是确保来之不易的营销预算付之东流的最有效的方法之一。任何类型的异常趋势都可能是数据受到侵袭的确凿证据，比如点击量、曝光量激增，甚至是来自某个新来源的用户转化率高得惊人、令人生疑。

也就是说，要能有效防范作弊，就需要掌握详尽的市场情报、量级数据和先进的机器学习技术，而你目前的MMP可能不够成熟或强大，还无法提供此类信息和能力。

如果你买到的是假量，但还不断重复这个影响越来越大的行为，你的企业会陷入可怕的现金流受损循环之中。如果你本来觉得目前的MMP虽然主动忽略了作弊活动的关键部分，却仍能为你保驾护航，请再好好想想。

16%的虚假激活只有在归因后才会被发现。假设目前的MMP除了监测实时激活和应用内事件作弊外，不会防范归因后作弊行为，那你就有麻烦了。

解决方法 端到端作弊防护

为了帮助打破作弊循环，防止预算枯竭，MMP必须能够从平台上剔除作弊数据，确保平台数据真实可信。与MMP合作的广告平台必须同等重视作弊防范，并提供归因后作弊检测。

痛点二：你还没为隐私保护做好准备，周围的世界却已在迅速顺势而为

原因一 衡量数据有限，缺少切实可行的洞察

在用户隐私时代挖掘切实可行的洞察绝非易事。即便使用Apple新推出的SKAdNetwork（SKAN）4.0，在SKAN的迷宫中寻找出路也必须胆壮心雄。

Apple的SKAN框架带来了诸多限制，比如广告系列数量受限，广告素材数据缺失，转化量减少，衡量窗口期缩短，这些都会成为iOS端营销人员探寻广告系列营销效果时的拦路虎。

解决方法 强大的iOS 14+端衡量

为了充分利用SKAN框架，你的MMP必须提供不受预定义模型限制的SKAN定制解决方案。该解决方案必须提供：

·对激活后ATT授权的追溯更新

·可记录空值的汇总转化建模

·用于收入事件漏斗的高级转化值模式

·占用较少转化值位数的事件频率

汇总层级的高级隐私保护-可方便实时控制用户级归因数据的可用性，同时严格遵守Apple的隐私政策

原因二 缺乏可保护隐私的营销衡量解决方案

在各种隐私法规的推动下，各国对数据隐私的审查越发严格，营销人员收集、存储、分析和分享用户级数据的工作也变得越来越复杂。

雪上加霜的是，数据合成过程十分低效，关联跨不同数据集的数据需要数据科学家的繁重工作，既费钱，又费时。

解决方法 数据净室

如果MMP能在保护隐私、保证合规的前提下，分析有限用户级别数据的归因情况，它无疑就是规则的改变者。

MMP提供的数据净室本质上是一种专属的数据空间。此空间中立且安全，可供第一方用户数据协同使用。在此空间里，两方（或更多方）可以安全地共享和分析数据，完全掌控数据的使用方式、地点和时间。

用户级数据进入数据净室后，会按混合后的受众群体即群组进行洞察汇总。这样，你就能在符合法规的空间内获得急需知晓的洞察，同时保持消费者的隐私完好无损。

如果你的MMP不提供数据净室，那么你就错过了应对数据匮乏这一新现实最安全、最有效的方式了。

痛点三：感觉有心无力

无论是资源不足、时区问题、响应时间长还是缺乏培训，缺少支持都是营销人员的主要痛点。

这不仅会影响营销人员及时完成部署和新用户引导的能力，还会让他们无法充分用好投资，最终浪费了时间和预算，错失各种机会。

解决方法 毫不妥协、即时可得的客户关怀

你的MMP需要提供及时、周到的跨时区知识支持、新用户引导和培训，好让你们公司能够充分接纳该平台，充分利用平台提供的一切服务。

要想了解MMP是否真的以客户为中心，最好是打听一下客户对MMP的产品路线图有何影响。如果MMP会花时间倾听客户意见，并将客户反馈实际应用到产品中，那就值得合作。

对于有这种客户服务理念的MMP，你大可以投入充足的资源和所需人力来支持自己不断增长的需求。如果目前的MMP部署效果甚微，客户服务和支持不到位，几乎不做优化，让你越来越有挫败感，那么你也无需将就。

当MMP无法充分定制顺畅无阻的新用户引导培训，提供愉快的客户体验，或通过专门的专家团队推动持续增长时，就可能适合暂停合作，重新评估和考虑你的选择。

触手可及的评估资源

既然我们已经介绍了营销人员在选错MMP后面临的所有主要痛点，下面我们为你提供一些额外资源，方便你对MMP进行重新评估：

·TrustRadius的MMP比较分析

·AppAgent的「什么样的移动归因合作伙伴最适合你的App？」

·App Radar的「14位最佳MMP」

·MMP甄选指南-为你的技术堆栈打好基础，掌握向公司老板推荐正确的MMP解决方案所需的全部筹码

总结

需要更换MMP的最常见迹象包括：

1 你的钱在打水漂

背后的原因包括缺少可见数据、效率低下、存在作弊行为、错误归因，自上而下的衡量方法效果不佳，或者数据来源不同且彼此孤立。

解决方法：全面归因，包括跨平台和设备测量（移动端、桌面网页端、CTV、OTT和户外广告）、自上而下的衡量（增量分析、MMM和预测分析）、多源归因、端到端作弊防护和单一可信数据源。

2 你还没为隐私保护做好准备

周围的世界却已准备就绪

iOS端衡量数据有限，导致挖掘有形的洞察比以往任何时候都更加困难，缺乏可保护隐私的衡量解决方案，也让收集、存储、分析和分享用户级数据变得愈发复杂。

解决方法：不受预定义模型限制的SKAN定制解决方案。

数据净室，让你能够在充分保护用户隐私的前提下分析有限的用户级数据。

3 得不到足够的支持

这是因为资源不足、时区受限、响应时间长或缺少培训。

解决方案：与重视客户的MMP合作，而且该MMP对提供卓越客户服务的重视程度不得低于你们公司。这可能意味着与部署效果甚微、挫败感不断、几乎不做优化的过去告别，迎接你的会是流畅的新用户引导、愉快的客户体验和持续不断的增长。

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