营销组合模型对品牌而言变得越来越重要，这受到两种趋同趋势的推动：自《GDPR》实施以来，个人数据变得稀缺，而由于营销的“数据化”，人们可以更轻松地获取公司运营数据，从而抵消了这一差距。
如果部署得当，MMM 是一个可靠且强大的决策工具，可以将营销转变为利润中心，而不是成本中心。在当前环境下，它也有很多优势，特别是不带偏见（与媒体追踪解决方案不同）并且尊重消费者隐私。
技术正在迅速发展，从而使得模型的使用具有更大的灵活性和敏捷性：特别是平台化允许近乎实时地注入和分析数据。 MMM 项目的工业化对于提高响应能力和性能而言是一个宝贵的杠杆。
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多年来，营销和媒体购买界一直抱有这样一种幻想：一切或几乎所有事物都是“可追踪”和可 印度 WhatsApp 号码数据 衡量的。当然，在一些国家这是完全可能的，但在欧洲，GDPR 已经彻底埋葬了这一愿景。在这种背景下，统计建模——首先也是最重要的营销组合模型——为主要广告商的营销方向提供了一个有趣的替代方案。
具体而言，借助数学，营销组合模型可以衡量营销因素对绩效的影响。换句话说，其目标是根据要解释的 KPI 来评估营销的作用。
该模型可以将营销组合要素（媒体、价格、促销）作为解释变量，也可以将外部因素（天气、事件、季节性、特定市场事件等）和其他可能因素（如物流风险）作为解释变量。只要某个因素有足够的历史数据，就有可能将其整合到模型中。
但要小心：MMM 模型分析选择解释变量对一个需要解释的变量的影响。为了研究多个变量，适合结合多个模型。例如，旨在解释营业额的模型不会给出与旨在解释声誉指标变化的模型相同的结果。通过对模型结果的分析，我们可以从全球视角考虑营销因素的作用并做出决策。
如果正确使用，该工具将成为了解定价、促销或忠诚度计划、沟通渠道、广告信息、定位类型或媒体购买方法等影响的有力杠杆。因此，它可以估计内生因素（如营销组合、媒体组合或媒体策略）演变的影响，以便相应地调整未来的营销策略。
例如，对于使用多种营销渠道（媒体、电视展示、数字广告、忠诚度、促销等）的分销商，MMM 可以根据所选的 KPI 评估每项投资对营业额、增量销售额、店内流量甚至品牌知名度的影响，目的是优化营销工作，提高绩效。