作者
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确定营销活动的真正影响一直是一项挑战，由于营销非常引人注目，似乎每个人都对此有自己的看法。作为营销领域的专业人士，你会发现自己在一遍又一遍地解释自己的选择。然而，只有极少数观点能得到 data-driven 见解的支持，因为识别影响变得越来越复杂。我们相信，答案就在因果关系模型中。在本文中，我们将解释此类模型的相关性和优势。.
“归根结底，一切都为了更快、更好地做出决策--以可操作的洞察力为动力。因果关系模型提供了拼图中缺失的部分，从而实现了这一点”。”
随着现有多触点归因模型的崩溃和失效，我们触手可及的充满机遇和洞察力的数字领域正在变成一个数字黑洞。然而，在这个不断发生颠覆和变化的世界里，对基于事实的决策的需求却与日俱增。举例来说，超过 70% 的 CMO 和营销领导者仍然认为，他们无法有效量化营销接触点的投资回报率，以推动预算决策。因此，我们需要创建新的衡量标准和模型，以满足我们对 data 驱动决策的需求和渴望。因此，我们需要重振我们的模型，迈向一个全新的模型化未来。.
未来是因果关系模型
为什么？简而言之，这些模型可以让您解释营销活动对销售或品牌提升等关键绩效指标的增量效果。在一个非常细化和可操作的层面上。有趣吧？让我们进一步解释和探讨一下。.
因果关系具有真正的全渠道性质，可确定某一事件是另一事件的直接后果；它为任何营销或销售活动的结果提供了 ‘是什么 ’和 ‘为什么’。它甚至可以考虑和解释 Covid 等意外事件的影响。.
基于因果关系的方法表明，A（营销预算的变化）导致了 B（销售额的增长）。提升的比例可直接归因于每个渠道。这对于做出更好的营销组合预算决策至关重要。基于因果关系的方法有助于营销人员了解一项活动对另一项活动的影响，以及这对业绩的影响。.
举个例子：基于因果关系的方法可以确定 30% 的销售额增长归功于付费搜索支出，而 70% 则归功于 ‘买一送一 ’折扣促销活动。这种方法还可以显示两个独立活动之间的关系，以及这对销售额的影响，从而证明哪些优化是最重要的。.
传统的 MMM reports 从未考虑过近乎实时的洞察力，而基于因果关系的方法却能做到这一点。利用实时需求信号来显示每个潜在的主要业务驱动因素（媒体、价格、品牌需求信号、竞争、促销）对关键业务结果（在线和离线）的直接影响。.
他们将企业需要做出的决策与支持这些决策所需的洞察力相匹配。.
最后，因果关系模型还有一些额外的好处：
