隨著人工智慧驅動的解決方案尚未普及，但面對數據複雜性與隱私問題，行銷組合模型（MMMs）重新獲得重視。這些模型如何擁抱機器學習的全新面貌，持續改變全渠道測量的方法，並賦予行銷人員以信心進行最佳化投資。
全渠道研究再度興起，但如今已融入機器學習的強大力量
媒體渠道的增加及數據隱私的重要性加深，驅使行銷人員探索不同策略以測量並優化他們的廣告效果。在這樣的背景下，傳統的行銷組合模型（MMMs）成為面對這些挑戰的可行替代方案，使行銷專業人士能以數據為基礎自信地做出決策。
銷售的演化
隨著大數據的崛起，我們擁有大量的數據來進行決策。在廣告方面，這意味著我們可以獲取到更多有關行銷活動表現的資訊，擁有從不同層級匯總的詳盡指標。然而，收集、理解並依據這些數據做決策卻是一大挑戰。許多數據點可能不相關於解決當下的商業問題，而來自不同來源的數據間的複雜交互作用則會使得全面解決方案的開發更為棘手。
數據隱私也是近年來大型公司優先考量的首要事項之一。保護和尊重用戶及潛在客戶的隱私必須是每個行業的重點。因此，追蹤用戶的技術正在消失，取而代之的是不那麼侵入性的技術，這也增添了數據處理的複雜性。
行銷組合模型作為解決方案
我們身處一個數據激增的世界，如果我們能夠妥善處理和利用這些數據，便能制定有利於我們事業的明智決策。行銷組合模型（MMM）是一種能使廣告數據得以運用的統計模型。它能讓我們理解每項行銷行動的影響，進而提升其效率和成效。
MMMs的演變
行銷組合模型並不是新穎的技術；跨國消費品公司已經使用它們多年，以達成優化廣告預算並更好理解其投資的媒體渠道表現。然而，隨著大數據的普及，這些傳統的方法邊界受到挑戰。行銷人員渴望利用豐富的數據回答更精細的問題，傳統的模型可能顯得不足以應對這些需求。
大數據也催生了更強大且現代化的演算法，通常被稱為機器學習或人工智慧。這些演算法能夠處理龐大數據量並提取資訊，讓行銷組合模型研究達到新的力道，解鎖了許多新特性。
優勢與劣勢
MMMs是領會業務並做出基於數據的決策的強大工具，但它們不應被視為某一問題的絕對解決方案，而應被視為行銷人員可以運用的資源之一。以下是傳統MMMs的利弊概述：
優勢：
- 能了解廣告對銷售或其他量測變數的影響。
- 解釋性：傳統MMMs為易於解釋的簡單模型。
- 變數數量：可納入多個媒體渠道進行分析，因而媒體渠道的激增不是問題。
- 可通過在建模前轉換數據來模型化廣告的非線性效果。
劣勢：
- 模型不適合回答更精細的問題，因為其不善於處理共線性。
- 高度依賴可獲得的數據，"如果你對你的數據不信任，那麼你就無法信任任何模型。"
- 項目通常會延續數月（通常6個月以上），使得短期決策困難。
如何充分利用行銷組合模型
我們相信行業的變化迫使我們需要進行創新，並開發更好的工具以適應運行環境。因此，我們開發了一種採用機器學習的MMM，能讓我們在更高的細緻度上工作，並在較短的時間內有效解決困擾我們業務的問題，減少傳統模型的大多數缺點。如果您面臨某個商業問題，您在準確作答上掙扎，那麼可能需要考慮內部解決方案的挑戰。例如：
- 哪些媒體渠道表現最好？
- 哪些是對我的業務而言至關重要的指標？
- 我是否在最佳化地分配預算？
- 不同變數對銷售的影響是什麼？
- 如果我在一種媒體上投入更多會有什麼影響？
- 我應該如何分配預算以將我的投資回報率增加 X%？
類似的問題應引起您尋求合作夥伴的研究，或設立一個內部團隊專注於這個領域。如果您在快消品、零售、銀行、保險或其他垂直行業中運作，可能會有許多應用可以帶領您的業務升級到理解和執行的新階段。
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