MMM 能回答哪些问题？
在竞争激烈的商业环境中，营销专业人员面临着比以往任何时候都要通过更多渠道开展营销活动的挑战。这种持续的平衡行为会让人难以确定哪些营销活动真正有助于提高销售额或品牌知名度。这时，人工智能就可以用来优化媒体组合。
营销人员有效了解和分析所有可用数据的一个基本工具是使用营销组合建模（MMM）。这种方法依靠应用先进的统计模型来识别和量化广告、定价、分销和活动等关键业务变量之间的相互作用。
营销组合模型可以回答以下问题：
- 不同媒体渠道的效果： 哪些媒体渠道（如电视、广播、数字、户外广告）产生的销售额最高？衡量哪些媒体渠道最有影响力，对于做出明智决策、更有效地接触目标受众和提高投资回报率（ROI）至关重要。
- 各渠道的投资回报率（ROI）： 每种媒体渠道的投资回报率（ROI）是多少？哪种媒体的短期投资回报率最高，哪种媒体的长期投资回报率最高？通过了解各媒体渠道的投资回报率，广告主可以在投资回报率较高的渠道上投入更多，在回报率较低的渠道上减少支出。这种短期和长期愿景提供了更好的洞察力，因为有些渠道可能更善于捕捉最初的兴趣，而另一些渠道则擅长转化。了解每个渠道的作用有助于品牌制定更全面的营销战略。
- 预算优化： 我应该如何在不同的媒体渠道之间分配营销预算，以最大限度地提高整个营销活动的效果？通过确定广告预算的最佳分配，营销人员可确保最大限度地实现其目标。
- 促销活动的影响： 促销活动为我带来了多少销售增量？哪种促销活动效果最好？哪条信息效果最好？通过确定哪种促销活动效果最好，企业就能根据数据做出继续、改进或停止哪种促销活动的决策。评估哪种信息效果最好，有助于制作更有吸引力、更吸引人的广告。
- 竞争： 竞争对手的活动对我的销售有何影响？通过了解和分析竞争活动，企业可以进行调整、制定战略并保持强势地位。
- 渠道饱和度： 媒体渠道在多大程度上不再有效？认识到媒体渠道在什么情况下会失去效率，这对营销活动的规划和确保营销工作的优化至关重要。
- 价格： 价格上涨和下降对我的销售有何影响？了解价格变化对销售的影响对于有效的收入管理至关重要。
- 长期： 长期广告对我的销售有何影响？长期广告有助于建立和强化品牌形象。这种品牌资产可以提高客户的信任度、忠诚度和认可度，从而转化为长期的持续销售。
- 规划： 何时投资才能取得更好的效果？战略性时机选择可确保在最有可能产生最佳效果时分配资源。这样可以优化资源利用率，最大限度地减少浪费。
- 预测： 根据不同的媒体投资方案，我的销售额会是多少？销售预测模型可以确定哪些媒体投资方案最有可能产生最佳效果，从而帮助优化资源分配。
- 外部因素： 热浪、足球或某些事件会对我的销售产生什么影响？认识天气或事件等外部因素的影响对于营销资源分配和定制营销及销售策略很有价值。
- 季节性： 市场的内在季节性是什么？如果不做广告，我在市场上的销售额会如何增减？了解市场固有的季节性至关重要，因为这有助于在销售额自然较高的时期集中广告投放和预算。
最新的营销组合模型如何提高广告预算？
- 数据收集： 营销组合模型首先要收集各种营销和广告活动的数据。其中包括广告支出、销售数据、活动、赞助等信息。数据可以从各种来源收集，如公司记录、行业数据库或第三方来源。
- 数据分析： 收集数据后，机器学习算法会识别不同营销投入（如电视广告、网络广告、广播插播广告）与预期产出（如销售额、品牌知名度）之间的关系。使用多线性回归的统计技术来了解营销变量的变化如何影响业务目标。
- 建立模型： 建立一个统计模型来表示营销变量与结果之间的关系。该模型可以是线性的，也可以是非线性的，具体取决于数据的复杂程度和业务目标。模型通常包括多个自变量（营销渠道）和一个因变量（销售额或其他营销关键绩效指标）。为了最全面、最准确地了解营销的影响，建议评估多个模型。
- 模型选择和验证： 然后对模型进行验证，以确保其准确性。这包括根据历史数据对其进行测试，以了解其对过去绩效的预测效果。根据需要对模型进行调整。
- 情景测试： 一旦模型得到验证，就可以用来模拟不同的情景。营销人员可以为各种营销渠道输入不同的预算分配，以了解它们对结果的影响。这样就可以优化媒体预算，实现特定的业务目标。
- 建议： 基于分析和情景测试，MMM 就如何分配营销预算以达到最大效果提出建议。营销人员可以就投资方向做出明智的决定。
- 迭代过程： 营销市场监测不是一次性解决方案。它们是在一个持续的迭代过程中使用的。随着新数据的出现，可以对模型进行更新和完善，以反映不断变化的市场条件和消费者行为。
AITA®
Indaru 开发了 AITA®（广告商人工智能工具），这是一种 MMM 方案，可帮助营销人员更深入地了解其营销支出，并加强营销预算的分配。AITA® 可消除人为偏见，帮助规划预算。它能够回答前面提到的所有问题，使广告商能够最大限度地提高营销预算的有效性，增强营销活动的效果。
使用 AITA® 开发的 MMM 具有更高的灵活性，对输入数据的响应速度也更快，可进行准确的预测。这些模型可以根据需要随时更新，不受任何限制。此外，它还能生成模拟情景，例如将谷歌广告活动增加 20%，以便在实施前估计其影响。
AITA® 代表了新一代的 MMM 算法。
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