什么是媒体组合模型?

媒体组合模型的英文为 Media Mix Modeling，简称 MMM，有时也被称为 "营销组合模型" (Marketing Mix Modeling)。MMM 是一种统计型数据分析方法，能利用聚合数据评估和预测多种营销活动对业务投资回报率 (ROI) 的影响。

MMM 监测不仅适用于数字营销，也适用于传统广告渠道，能帮助营销人员掌握不同营销举措可能带来的影响，并将促销、季节性、媒体宣传和曝光等多种外部因素纳入考量范围。

下方是一张营销组合模型的示例图表，从中可以看出包含不同营销渠道的媒体组合每周带来的收入贡献。营销人员可以借助此信息对比整体营销活动的 ROI 和成本。

MMM 框架涵盖当前使用的营销渠道、每个渠道获得的广告支出以及此前的推广活动成果。这一框架的目标是帮助营销团队了解调整哪些变量可以推动未来的营销活动取得成功。

最常见的 MMM 模型投喂数据包括：

移动归因数据: 包括第一方数据，即来自 Facebook、Google Ads、TikTok 等自归因渠道 (SAN) 合作伙伴的数据，或移动监测合作伙伴 (MMP) SDK 报告的数字广告成果数据。

季节性数据： 许多移动应用都会受到季节性的影响，例如返校季、节假日等等。向 MMM 投喂季节性数据有助于模型更准确地预测季节性事件对营销活动的影响。

媒体报道： 媒体曝光度对不同类别应用的影响力不同。不过，如果您的营销团队能不断发布高品质的稿件、新闻和客座文章等内容，那么就值得在 MMM 中加入媒体监测。此外，我们还建议观察应用的每日活跃用户数量，判断媒体报道是否以及何时能对应用交互产生影响。

请查看下方图表，直观了解媒体组合模型框架。

在 2023 年年初的这篇博文中我们就已预言，通过媒体组合模型进行预测的做法将再度兴起。不过，试水 MMM 监测之前，许多营销人员都会采取较为谨慎的态度，提前了解这一领域的各种技巧和挑战。下面，就让我们一起来看看 MMM 的优势和难点。

挑战 1：设置复杂

统计数据是媒体组合数据分析必要的一环。因此要搭建 MMM，您需要一位熟悉媒体组合模型工具的数据科学家，或投入资源，购买营销组合模型软件。

设置初期，您需要向营销组合模型投喂大量数据。即便使用自动化营销组合模型软件，设置过程仍需要花费不少时间和精力。不过，正确设置 MMM 之后带来的优势要远超先期的投入和成本。

挑战 2：无法提供精细洞见或分跨种渠道效果

值得再次强调的是，MMM 框架能帮助营销人员掌握营销活动的整体情况，而非细枝末节。您无法通过 MMM 提取精细数据，例如评估渠道层级的素材效果，了解某一渠道中的广告对其他渠道推广活动的影响等等。

不过，如果您选择与 Adjust 这样的移动监测和数据分析平台合作，就能借助我们的移动归因解决方案深入了解渠道或素材层级的营销表现，并掌握特定渠道对其他推广活动的影响。例如，Adjust CTV AdVision 能够展示联网电视推广活动对其他营销活动的影响。

说完了难点，让我们再来了解一下媒体组合模型的优势。

营销组合模型相关的技巧繁多，也充满了各种挑战，很容易让初次接触的人感到无所适从。在下方表格中快速查看 MMM 营销框架的短板和优势，了解 MMM 如何为您的业务起到推动作用。

数据是建模的基础。如果数据来源不精准，那么就算在建模工作上投入再多的时间和精力，都无法获得精准的模型。Adjust 数据分析解决方案 Datascape 能帮您将所有数字营销数据归纳至同一平台，并确保数据精确无污染。

借助 Adjust 强大的移动监测和数据分析套件，您可以轻松向模型投喂数据，同时补全媒体组合模型短板，挖掘精细洞见。

Adjust 是开拓预测数据分析的先驱，我们的 pLTV (预测生命周期价值) 产品已经进入 Beta 测试。顾名思义，pLTV 功能可帮助营销人员预测用户未来生命周期价值。预测数据分析领域蕴含着无尽的创新机遇和巨大的潜力，我们将不懈努力，帮助所有客户从中受益。

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