作者

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斯蒂芬妮娅-韦利尼奥

Data 科学家、, Artefact 拉丁美洲和加勒比

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曼努埃拉-梅萨

主任, Artefact 拉丁美洲和加勒比

营销战略决策：贝叶斯 MMM 还是传统模型？

贝叶斯模式：要求与替代方案

长期以来，了解媒体投资对销售、客户获取和品牌价值等业务绩效的影响一直是 CMO 面临的挑战。媒体组合建模（MMM）已成为分配营销资源的常用方法，而贝叶斯媒体组合建模作为一种更先进的方法，因其精确性和处理不确定性的能力而脱颖而出。然而，实施贝叶斯 MMM 需要技术和业务能力。.

什么是媒体组合建模？

MMM 是一种分析技术，使用基于回归的方法来评估各种营销活动如何影响业务成果。通过分离每种营销投入（如电视、数字、社交媒体、促销）的效果，MMM 可帮助企业做出 data-driven 决策。贝叶斯 MMM 通过整合先验知识并在出现新的 data 时更新预测，进一步增强了这种方法。.

为什么选择贝叶斯媒体组合建模？

采用贝叶斯方法可以增强传统 MMM 所能提供的洞察力。以下是几个主要优势：

  • 优先权的作用:贝叶斯模型允许营销人员引入先验知识（例如，从过去的营销活动或行业基准中获得的见解）。当 data 稀疏但需要一个坚实的起点时，这一功能尤为有利。.
  • 动态更新:贝叶斯模型可以不断吸收新的 data，确保模型保持相关性，并随着时间的推移改进其预测。.
  • 管理不确定性:贝叶斯统计的本质是量化模型输出的不确定性。这有助于企业更有信心地做出决策，了解误差或可变性的范围。.
  • 处理复杂问题:贝叶斯技术能比传统回归模型更有效地处理复杂的非线性关系。这种复杂性对于捕捉现代多渠道媒体活动的细微差别非常有用。.

然而，这些高级功能需要满足一系列技术和业务要求。下面是一份清单：

技术要求：

  1. 强大的 Data 基础设施： 可扩展的基础设施对于管理大型 data 集（如媒体支出、性能指标和外部因素）至关重要。客户 Data 平台（CDP）可以集中管理 data，提高 MMM 的集成度和可扩展性。.
  2. 历史 Data： Data 至少应在两年内每周收集一次，或在五年内每月收集一次，以捕捉趋势和季节性。data 集的 data 点应至少比参数多 3 倍，以避免过度拟合。此外，每个通道的预算份额应在 2-3% 之间，以确保准确分析所需的重大影响和可变性。.
  3. 多源整合： 整合来自销售、营销供应商和外部因素（如经济指标）的 data，以创建统一的 data 集。这可以捕捉内部努力与外部条件之间的关系，从而提高 MMM 的准确性。.
  4. Data 可视化和通信工具： 要让非技术利益相关者也能了解贝叶斯 MMM 结果，可使用 Tableau 或 Power BI 等可视化工具。这些工具有助于将复杂的 data 转化为可操作的见解，从而促进更好的决策。.

业务要求

  1. 企业买进： 高级管理层必须理解、支持和配合 MMM 的目标和影响。首席营销官的积极参与可确保营销战略与模型的见解保持一致，并确保资源得到合理分配。.
  2. 敬业的专家团队： 跨职能团队至关重要：
    • Data 科学家:擅长贝叶斯建模和机器学习。.
    • 营销专家:对营销渠道、客户行为和营销活动指标有深入了解。.
    • Data Engineer:熟练建造 data 管道并确保 data 的完整性。.
  3. 金融投资： MMM 需要 data 购置和技术人才预算。.
  4. 承诺行动： 洞察力必须推动战略变革。团队还应进行测试（如 A/B 测试），以验证模型预测并评估影响。.
  5. 模型维护和审查： 定期更新和季度审查可确保模型与时俱进，反映市场变化，指导有效决策。.

鉴于管理和监测机制可能是一项艰巨的任务，而且并非每个组织都有能力满足所有要求，我们列出了其他可考虑的方法：

  1. 传统回归模型 较为简单的模型侧重于营销支出与结果之间的关系，能提供有用的见解，但无法捕捉复杂的媒体互动。.
  2. 时间序列分析： 可有效识别季节性趋势，但在捕捉跨渠道互动方面有局限性，这影响了其提供全面营销影响视图的能力。.
  3. 归因建模： 衡量每个渠道的贡献，但只注重短期效果，忽视了对品牌建设的长期影响。.
  4. 增量测试和 A/B 测试： 增量测试衡量营销活动的额外影响。A/B 测试和地理实验等方法有助于确定营销活动的真正价值，但需要受控环境和明确的组别区分。由于实际条件的限制，要在不同的媒体组合中进行扩展。.
  5. 简化投资回报率分析： 直接将成本与可归属的销售额或销售线索进行比较，但过度简化了渠道互动，忽略了收益递减或协同效应。.

总之，贝叶斯 MMM 可以显著提高营销决策水平，其驱动力包括：(I) 提高渠道有效性和资源分配的准确性；(ii) 随着新 data 的出现而不断发展的动态洞察力；(iii) 由稳健的统计模型驱动的可行建议。鉴于模型的复杂性，实施需要技术投资和组织承诺。对于那些无法满足这些要求的企业，传统回归模型或归因模型等更简单的方法仍能提供有价值的见解。归根结底，关键是要摆脱直觉，转向 data-driven 决策，无论是通过贝叶斯 MMM 还是更易理解的方法。.