揭秘行销优化：MTA 和 MMM 如何最大化您的投资报酬率

在当今快速发展的营销环境中，我们不断寻找新的方法来优化我们的营销策略并最大化投资回报。许多公司仍然回避的一个关键领域是了解不同营销渠道和接触点在推动客户转化方面的有效性。输入多点触控归因 (MTA) 和营销组合建模 (MMM)，这两种强大的分析技术可帮助我们揭示营销工作的真正影响。

对于没有数据科学背景的专业人士来说，探索 MTA 和 MMM 的世界可能会令人畏惧。在本文中，我们将以业务专业人员易于理解的方式分解这些复杂的方法，无论他们的技术专业知识或职能角色如何。

我们将探讨 MTA 和 MMM 的优缺点，讨论何时利用每种方法有意义，并研究营销分析的最新进展如何使这些强大工具的访问变得民主化。

Cassandra 是最近的营销分析初创公司，它凭借其经济实惠且易于使用的 MMM 平台成为了头条新闻。与我一起揭开 MTA 和 MMM 的神秘面纱吧，让您能够做出更明智的决策并释放营销工作的全部潜力。

01. 什么是营销归因（MTA 与 MMM）？

营销归因是营销策略的一个重要方面，因为它可以帮助我们了解营销工作的有效性并相应地分配资源。我们生活在一个数据驱动的世界，营销人员必须能够量化其营销活动的影响，并确定哪些渠道或策略可以带来最佳结果。这种理解使我们能够优化策略、做出明智的决策并提高投资回报 (ROI)。

有两种主要技术用于衡量营销归因：

1.多点触控归因 (MTA)

2. 混合建模（MMM）

虽然这两种方法都旨在量化营销活动的影响，但它们采用截然不同的方法和粒度级别。

MTA 通过为每个接触点分配部分价值来关注带有时间戳的客户旅程，而 MMM 使用汇总的历史数据来衡量营销活动对销售的影响。每种方法都有独特的优点和挑战，我们将在接下来的几节中探讨。

1.1 多点触控归因

MTA 是一种营销归因技术，它将功劳分配给客户旅程中从第一次互动到最终转化的不同营销接触点。MTA 旨在更详细地了解客户旅程，捕获各个渠道中各个接触点的有效性，并告知营销专业人员哪些渠道或策略可以带来最佳结果。

对客户旅程的细致洞察

MTA 的关键优势之一是能够提供对客户旅程的精细洞察。MTA 使用用户级数据进行开发，以捕获各个接触点的有效性，例如电子邮件打开、付费搜索视图、广告点击、Youtube 视图或跨各种渠道的直邮曝光。这种详细程度使营销人员能够了解哪些特定交互有助于最终转化，并有助于识别优化营销活动或更有效地瞄准特定客户群的机会。

实时优化

它提供近乎实时的数据，使营销人员能够更快地做出反应并做出营销活动调整。借助 MTA，营销人员可以识别表现不佳的接触点，并将资源转移到表现更好的渠道、策略或受众群体。这种实时反馈循环使营销领导者能够更加敏捷地制定决策并提高整体营销绩效。

通过用户级数据增强个性化

MTA 的用户级数据可以更好地定位和个性化营销工作。通过跟踪个人客户互动并了解哪些接触点与特定受众群体产生共鸣，营销人员可以定制其消息传递和产品，以符合客户的偏好和行为。这种程度的个性化可以提高参与度、转化率和客户忠诚度。

1.2 营销组合建模

与 MTA 不同，营销组合建模 (MMM) 是一种归因技术，它使用汇总的历史数据和统计分析来了解各种营销活动对销售的影响。MMM 旨在帮助营销人员预测跨渠道营销投资的变化将如何影响销售结果或渠道的饱和程度。MMM 通过提供更广泛、更具战略性的营销绩效视图，帮助营销人员就整体营销策略和预算分配做出明智的决策。

对于大多数公司来说，在客户层面有效地整合全渠道接触点通常很困难或成本高昂。电视和广播等传统频道缺乏用户级印象数据，使问题进一步复杂化。提供全渠道身份解析的商业 ID 图形解决方案是一个不错的选择，但它们每年很容易达到 25 万美元以上。

Google（通过 GA 360）和 Facebook 拥有数字归因解决方案，但它们通常存在偏见，并且不包含来自其他数字平台的印象数据。

这就是 MMM 变得如此有吸引力的原因：它不关心用户级数据。它将营销渠道级别支出和印象的每周汇总变化与销售变化联系起来。通过优化一些东西（例如衰减率和饱和率），MMM 在阐明渠道有效性和说明预算分配机会方面做得不错。

营销效果的整体视角

MMM 的主要优势之一是能够提供对营销效果的全面了解。MMM 会考虑线上和线下渠道（以及免费媒体、付费媒体，有时还有自有媒体）以及季节性、促销和经济指标等外部因素。这种整体方法使营销人员能够了解其营销活动的更广泛背景（通常超过 2-3 年），并就资源分配和活动规划做出更明智的决策。

对营销影响的长期洞察

MMM 非常适合捕捉营销活动和品牌建设工作的长期影响。MTA 侧重于个体接触点和短期互动，而 MMM 则着眼于大局并考虑营销活动随时间的累积影响。这种长期视角可以帮助营销人员了解其营销投资的实际价值，并为有关活动持续时间、预算分配和渠道组合的战略决策提供信息。

不太容易出现偏见和数据收集挑战

与 MTA 不同，MMM 较少受到与 cookie 跟踪、广告拦截器和其他数据收集挑战相关的偏见和问题的影响。由于 MMM 使用汇总的历史数据而不是用户级数据，因此它不太容易受到这些挑战可能导致的数据不准确和差距的影响。它使 MMM 成为了解营销活动的整体影响并为长期营销策略提供信息的更可靠的工具。

02. 何时使用 MTA 或 MMM？

MTA 和 MMM 之间的选择很大程度上取决于企业的具体需求和目标。如果公司主要专注于数字渠道并需要实时优化，MTA 可能是更合适的选择。另一方面，如果企业想要更广泛、更具战略性地了解其跨各种渠道（包括线下和公关活动）的营销绩效，那么 MMM 将是更好的选择。

2.1 结合 MTA 和 MMM 以获得全面的见解

最好将 MTA 和 MMM 结合起来，以获得对营销效果最全面的见解。通过利用 MTA 提供的精细、实时洞察和 MMM 提供的整体、长期视角，您可以全面了解您的营销绩效。这种组合方法可以实现更准确的决策、改进的活动规划和有效的资源分配。

2.2 数据质量和准确性的重要性

无论您选择 MTA、MMM 还是两者的组合，数据的质量和准确性对于营销归因工作的成功都起着至关重要的作用。确保您的数据干净、一致且最新，对于从归因模型中获得有意义且可操作的见解至关重要。

定期数据审核、适当的数据治理以及实施数据质量检查可以帮助维护数据的完整性并提高营销归因策略的整体有效性。

随着隐私法规和跟踪技术的不断发展，企业必须相应地调整其营销归因策略。随时了解 GDPR 和 CCPA（以及即将推出的 CPA）等隐私法的变化以及跟踪技术的进步，对于保持合规性并确保归因模型的持续有效性至关重要。通过主动应对这些挑战并研究新的创新解决方案，您可以确保您的营销归因工作在不断变化的环境中保持相关性和影响力。

03. 营销分析工具——Robyn & Cassandra

从历史上看，只有准备好等待 12-16 周并花费至少 15 万美元，您才能完成像样的营销效果和优化研究。开源软件的出现、先进分析技术的民主化以及科技巨头对数据科学研究的投资，使得复杂的分析解决方案可供大众使用。

虽然大多数中小型公司（包括许多广告公司）仍然需要更多的人力或技术资本来进行营销组合建模等工作，但内部执行可操作的 MMM 的成本和工作量已显着下降。

Meta 的 Robyn 项目是一个可靠的开源工具包，我鼓励每个人都去看看。Robyn 是一个半自动化 MMM 软件包，可以处理模型构建，包括超参数调整、描述性分析（例如，广告支出份额与影响力）以及营销支出优化。它目前可用于 R，并且该团队正在开发 Python 包装器。我已经尝试过并且对结果很满意。

ROBYN 的预算优化输出示例：我们应该如何改变营销组合以优化销售结果？

随着营销分析领域的不断发展，Cassandra 等创新解决方案不断涌现，以进一步实现 MMM 访问​​的民主化。Cassandra 是一个尖端平台，旨在为各种规模的企业提供有效分析和优化营销工作所需的工具，而成本只是大多数营销咨询公司收取的费用的一小部分。

为了更多地了解 Cassandra 的独特功能和优势，我们很高兴能提供其联合创始人兼首席执行官的介绍，他将分享他对这个强大的平台如何改变营销分析格局的见解。

04. 如何运行营销组合建模服务（旧方式与新方式）

在创立 Cassandra 之前，我在我的营销机构 Hybrida.io 工作，在那里我们为客户管理了超过 1200 万美元的广告投资。我意识到我们需要一种科学的方法来分配客户的营销投资，以获得最高的投资回报率。我们开始测试 MMM，我们意识到大多数没有数据科学团队的公司无法获得科学方法，因为它们成本高昂（每个项目超过 10 万美元）并且速度极其缓慢。每个项目需要六个月才能取得成果。

这一认识促使我们开发了 Cassandra，这是一个自动化营销分析平台，可提供快速、经济实惠且可操作的 MMM 见解。

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入门指南｜利用MTA和MMM优化营销策略并最大化投资回报