重塑移动营销监测策略：为什么需要营销组合模型？

随着移动营销人员逐步适应由隐私法规和用户级数据获取受限所塑造的新环境，单靠传统归因已无法满足当前的监测需求。为此，我们需要扩展监测工具手段，采用更多元的监测方式。越来越多的新工具和方法正应运而生，Adjust 将这些称为 “新一代解决方案” ——它们正在重塑移动监测的未来。

其中一种，就是营销组合模型 (MMM)，它是一种强大且符合隐私合规要求的分析框架，能够基于聚合数据评估整体营销活动的影响。MMM 并非要取代归因，而是对其的有力补充。它可以从更高的视角出发，衡量媒体、渠道以及价格、促销、产品更新等非媒体因素对业务结果的综合表现影响。

MMM 曾被视为传统企业专属的分析工具，但如今，它正被重新打造以适配移动生态——更快速、更智能、也更易用。包括增量分析、预测型数据分析一起，MMM 正在成为新一代移动监测的核心支柱之一。

术语营销组合模型 (Marketing Mix Modeling) 和媒体组合模型(Media Mix Modeling) 常被混用，并都简称为 MMM，但两者其实有显著区别，对于移动营销人员而言，了解这一差异至关重要。

两者中营销组合模型的范围更广。它涵盖所有影响营销效果的因素：价格、促销、产品变化、渠道分发和媒体投放。它的目标是量化这些因素对关键业务结果的综合贡献，比如安装、收入、和留存率等关键指标。

媒体组合模型则是营销组合模型的一个重要子集，专注于其中的 “付费媒体” 部分。它旨在深入分析各类广告渠道对营销表现的贡献，并据此来优化广告支出分配策略。

营销组合模型是一种统计分析方法，使用历史数据评估各种营销活动对预期业务成果的影响。对于移动应用营销人员来说，这些成果可能包括应用安装、用户留存、应用内购买 (IAP) 或总体收入。

大多数模型都采用回归分析技术来构建。这种技术可以识别输入变量 (如广告支出、ASO 表现或价格变动) 与输出指标 (如转化量或收入) 之间的关系。MMM 的强大之处在于它可以控制季节性、促销活动甚至竞争对手动向等外部变量，从而帮助营销人员剥离出营销动作本身所带来的真实效果。

理解了什么是 MMM 后，接下来的问题是：它对移动营销人员来说究竟有何意义？

移动生态系统复杂且瞬息万变。营销人员不仅要管理付费推广活动，还要通过应用商店优化 (ASO)、定价实验、跨渠道促销和持续的产品迭代等方式影响业务结果。

这正是 MMM 的价值所在。它的设计初衷就是评估多种营销输入 (不仅限于媒体支出) 对关键成果 (如安装、留存率和收入) 的综合影响。由于 MMM 是基于聚合数据进行分析，因此非常契合当下移动营销向 “隐私优先” 监测框架的转型趋势。

移动营销组合模型的实际应用场景包括：

• 监测品牌或知名度推广活动对应用安装的影响
• 了解 ASO 如何长期促进自然增长
• 评估定价模型变更或新客户引导流程变更的成效
• 在付费媒体、自有渠道与赢得媒体之间优化预算分配

当 MMM 与归因分析和增量测试结合使用时，能够弥补各自的局限，为营销团队提供更全面的视角，帮助他们更好地理解各类策略如何协同驱动可持续增长。

移动营销技术堆栈正在不断演进。随着对用户级数据的获取变得愈发受限，营销人员正逐步转向一种更为多元且注重隐私的营销监测策略——这一策略在兼顾精细化工具的同时，也越来越依赖于更高层次、基于模型的方法。

MMM 正是这一转变的关键组成部分。如上文所述，只有与其他技术结合使用时，MMM 才能发挥最佳效果。例如增量测试可用于评估因果影响，预测性数据分析用于预测未来结果。这些方法共同为营销人员提供了更加全面且灵活的方式，让他们理解并优化广告效果，而无需依赖具体的用户追踪。

AI 和自动化技术的进步也让 MMM 的使用门槛大幅降低。过去需要统计人员团队花费数周时间才能完成的工作，如今可以通过现代化的 MMM 平台更高效、频繁地完成。

随着营销组合模型变得更加智能和易用，对于敏捷营销团队来说，它不再是一个季度规划工具，而更多地是团队日常决策的一部分。未来的营销监测不是要取代归因，而是通过模型、实验和平台数据的融合，打造兼顾多维视角的最优解。

与归因、增量测试和预测性数据分析一起，营销组合模型正迅速成为现代移动监测的重要支柱。这些工具共同构建出一个更智能、更灵活的营销效果监测体系，来应对以隐私为先的新环境。

在 Adjust，我们正在积极改进新一代营销组合模型解决方案，旨在帮助营销人员基于全渠道营销组合，做出更具战略性、数据驱动的决策。早期反馈令人振奋，我们也非常期待这个解决方案能为希望深入洞察广告支出成效的团队带来切实价值。

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