营销组合建模四大应用场景

原创:MarTechApe

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着营销组合建模(Marketing Mix Modeling,简称MMM)日益广泛地被应用,它帮助越来越多公司解决了一些长久以来难以解答的营销难题。其源于数据,立足于分析,帮助企业更加准确地优化预算,制定和调整营销策略,提高营销效率、ROI和品牌形象。如果你想了解营销组合建模的具体作用和相关重要概念,推荐阅读我们此前的文章——《经济增速放缓的时候该如何提高营销效率?》

尽管营销组合建模是帮助企业优化营销预算必不可少的技能,但要搭建出一个真实合理的模型绝非易事。在学习和使用的过程中需要持续保持严谨的态度,但与此同时也不能一直在无意义的问题上死磕。

模型最主要的目的是能够被充分利用。在搭建出来以后,营销分析人员最需要的是带着批判性思维去考量其营销组合模型。它是否真的发挥了作用?模型中涉及的指标会不会在整个企业组织里一直存在误解(有些人会认为模型是一剂万能药)?又或许,你在模型搭建出来后花费的大量时间只是为了去捍卫你模型的结果,思考如何向他人解释模型中的细枝末节,而非花在考虑怎样把该模型运用到商业中,解决实际的问题。

对于你的公司来说,在理解模型结果并将其应用在营销分配决策过程中时,必须认识到营销组合模型的现实功能和用途,这一点相当重要。营销分析人员要完全透彻地了解你们在使用一个什么样的模型、模型到底在估算的是什么、以及它是如何估算的。

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任何模型的合理性都是基于经济理论,由此构成了该模型所估计的因果关系间的基础,因而要衡量好当今复杂的营销环境是一个极大的挑战。如果处理不当,一些长期和短期效应,营销渠道之间的相互作用,以及与之后汇总起来的数据集相关的这些因素,都将会造成营销效果被高估或低估。这些度量错误也可能会误导有关营销预算分配和优化的建议,进而可能导致团队信誉严重下降,尤其是面对财务部门,他们很难再相信基于营销组合模型所给出的预算优化建议。因此,衡量营销组合模型结果的第一步必须是结合公司面临的实际环境,对你的分析方法和结果有足够深入的了解。

此外,营销组合建模应该是被视为整个营销计划过程中基于数据事实的起点,而非一个规定性的最终答案。单单依靠其结果肯定不够,营销人员应该基于存在的局限性和问题,合理地采用营销组合建模,与其他定量和定性数据互相结合,共同为决策提供依据。

以下概述了营销组合建模的四个实际的主要使用方法及其搭建过程中需要注意的相关警示。

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使用方法1:了解你的业务驱动力和成果

营销组合建模能帮助你了解业务驱动因素和产生的结果,是一个非常有价值的工具,例如哪些营销活动或渠道带来了更多销售量的增加,各增加了多少百分比。但是要正确理解这些结果,需要牢记一些细微但关键的地方。具体而言:

  • 某些控制变量对关键指标起到的贡献很小,或者说占比很低,并不意味着它不重要,但可能意味着该变量一直没有发生太大变化,需要引起一些关注和改变。例如,如果你公司的销售代表人数每年保持一致,并且模型显示这些销售代表的作用是仅贡献了2%的销售额,但这并不意味着销售代表不是重要的销售驱动力,而是因为销售代表的人数每年都没有发生太多的变化。

  • 在比较一些随着时间变化的渠道贡献率百分比时要多加注意,因为基准可能也随着时间发生了改变。

  • 由于营销只是影响和推动销售的众多因素之一,其他还包括了定价、产品性能、竞争活动在内的各种因素,因此即使营销贡献和投资回报率有所提高,整体业务的业绩也有可能呈现下降趋势。

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使用方法2:计划和优化营销开支的分配

作为一个优化预算开支的工具,营销组合模型能展现公司内部表现良好或表现不佳的营销渠道,以便将来能够作出更明智和具有战略性的预算决策。然而在现实中,营销组合建模在达成这一目标时也应当注意有某些局限性,具体而言:

  • 根据Forbes的测算,一个完善的营销组合模型能帮助企业提升10%~25%的成本效率。但当营销开支变动大于25%时,不该仅仅使用营销组合建模来优化营销预算。为了克服这一限制,许多营销人选择结合营销组合建模与市场测试(In-Market Testing),以便实现更大的预算变动。

  • 在进行开支决策(比如为各营销渠道分配预算,或设置总体的投资水平)之前,需作出在计划阶段和营销组合建模阶段(比如单位成本和执行)期间可能会发生哪些变化的假设,并仔细评估。

  • 营销人可以通过预测边际投资回报率(Marginal ROI),比较不同营销组合策略带来的增量价值。边际投资回报率取决于整体开支水平。当其他条件一定的时候,你在某种营销组合上投入越多,你的边际投资回报率越低。但最大化边际投资回报率不应该是营销人员的终极目标,毕竟只要削减开支就可以轻易提高它。营销人员的目标应该是争取最大化总体的经济价值,此时的条件是边际投资回报率大于1,或高于1+最低资本回报率(Hurdle Rate)。

*Hurdle Rate,也称作停止投资率。假设一些无风险项目/渠道的回报率是已知的。当分析一个新渠道的可行性时,就可以以该无风险渠道的回报率作为基准收益率,当新渠道的预期收益率大于等于基准收益率加上风险溢价时,才可以考虑去执行该渠道。

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使用方法3:追踪营销表现

一旦实施了营销组合模型,它可以持续为团队提供追踪营销表现的衡量标准。当你基于这个目标使用营销组合模型时,请记住:

  • 营销投资回报率受多重因素影响:营销开支额度、单位成本、执行力、渠道选择、组合方式等等。因此,当你解读一个阶段内投资回报率(ROI)和边际投资回报率(Marginal ROI)逐周期发生的变化时,很重要的一步是去分解带来变化的驱动因素以及它们的贡献。如果没有进行这一步,你也就无法真正了解为什么会发生这些变化。

使用方法4:建立测试与学习的计划

营销组合建模能极大地帮助你的公司做出具策略性的“测试与学习(Test & Learn)”决定,从而通过测试与学习发现有效的优化方式,进而提升业务发展。以Facebook推出的「Test & Learn」工具为例,它会将你设定的目标受众进行随机分组,实验组会看到广告主投递的Facebook广告,另一组则为控制组。当获得足够的数据量之后,就能够查看比较结果,得知广告产生了多少的转换提升,进行广告成效评估。

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在实践中,营销组合建模的结果在给到营销人员关于企业所涉及渠道带来的表现时,也仍然存在着模型无法触及的陌生领域或渠道。这部分渠道由于此前从未尝试而没有任何历史数据可以放进模型中,对于营销人员在做判断和决策时就会是更大的挑战。具体而言:

  • 由于营销组合建模是建立在历史数据之上,他们不能为没有历史记录的营销渠道提供洞见。但此时,“测试与学习”的方法可以为营销组合建模提供新的数据,因此可以帮助我们理解过去没被利用的营销组合策略和渠道如何能影响营销表现。

  • 不过,如果没有考虑到控制变量(Control Variables),比如季节性、竞争活动、定价等因素,“测试与学习”的结果会变得难以解读。然后这个时候,我们可以借助营销组合建模这项工具读取测试结果,并在解读的过程中帮助控制以上变量。

以上使用方法和注意事项展示了营销组合建模在测量、理解、优化营销开支方面极大的价值。当然,只有使用得当,你才能发挥它最大的优势。

营销组合建模(Marketing Mix Modeling)受到了越来越多各行各业决策者的重视,毕竟公司们都想方设法希望去理解他们这么多钱都是怎么花掉的,花了以后的效果到底是好还是不好。而对于整个从数据收集、处理到建模和解读的过程,都需要专业人士来有体系地执行,因而各大公司和Agency对于具备这方面能力的人才需求都非常强烈。

因此,如果你想要学习Marketing Mix Modeling这一非常重要的数据分析技能在公司中从头到尾的所有环节(不管是Agency还是In-house,流程都是一样的),就来报名MarTechApe的宝藏级项目《营销组合建模训练营》Marketing Mix Modeling Bootcamp吧!该项目已经过六期完课,毕业了上百位来自不同背景、专业的学员,学习如何一步步通过实操来充分掌握营销组合建模的整套流程。

现在第七期已开始招生,希望通过这样一个项目,让你能在年末跨入一条求职与职业晋升的超车道,加速斩获理想企业的Offer!快来了解一下具体的项目内容吧!

1.营销组合建模训练营是什么?

营销组合建模训练营(Marketing Mix Modeling Bootcamp)是MarTechApe的宝藏项目,由全球最大广告集团 WPP美国办公室的数据总监以及营销分析经理共同授课。在训练营中,你将学习在真实商业情境中如何用营销组合建模解决广告营销最核心的问题——科学合理地评估不同广告对品牌和销售的影响,以统计模型的结果来科学优化广告预算。

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训练营的学员收获了:

  • 真正意义上的“用数据和模型解决营销中最重要的问题”的经历。

  • 熟练掌握SQL、R、Tableau等时下最流行的数据处理语言,并用这些技能解决实际问题。

  • 大大提高Media/Advertising Industry的商业意识,熟悉不同媒介渠道的广告活动对不同商业指标的不同回报率(ROI)与有效性(Effectiveness),学会用“营销效果”的视角看待营销活动,理解各大公司市场营销部门、消费者洞察部门的痛点。

  • 跳出学校作业的框架,上手真正商业情境中、实际工作中的实战案例。让校园与实际工作无缝衔接。将学到的Analytics思维方式泛化到其他应用场景,面对Case Study建立系统性解决思路。

  • 提升项目演示Presentation技能,学会如何从原始数据中挖掘具有意义的故事。为客户解决实际问题,提高Business KPI。

  • 完成项目后,辅导老师将帮助你利用这一个惊艳的项目背景打造最引人注目的简历;所有学员获得内推机会,优秀学员获得一对一面试辅导。

从2018年起,我们已举办了6期《营销组合建模训练营》,往期的学生们拿到了全美顶级的面试机会以及全职工作OFFER,组成了训练营的荣誉之墙:

Marketing Mix Modeling Bootcamp往期学员拿到的面试机会以及全职工作OFFER包括Google、Facebook、Twitter、LinkedIn、Uber、Wayfair、Accenture、Pepsi、Bloomberg、Square、Deloitte、Salesforce、AT&T、JP Morgan、Mediamath、Mediacom等互联网科技公司、咨询公司、广告传媒公司、金融机构。

Marketing Mix Modeling Bootcamp往期学员拿到的面试机会以及全职工作OFFER包括Google、Facebook、Twitter、LinkedIn、Uber、Wayfair、Accenture、Pepsi、Bloomberg、Square、Deloitte、Salesforce、AT&T、JP Morgan、Mediamath、Mediacom等互联网科技公司、咨询公司、广告传媒公司、金融机构。

2.学员对训练营评价如何?

Marketing Mix Modeling Bootcamp开办至今,收获了大量好评,学员们都觉得Bootcamp的质量非常高,在节课后给我们发来了很多让我们非常感动的评论:

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3.训练营老师是谁?

1. 全球最大广告传媒集团WPP | 数据总监

  • 商业分析高级专家

  • 拥有7年数据分析经历

  • 各类SQL、Tableau疑难杂症的go-to person

2. 全球最大广告代理公司GroupM | 营销分析经理

  • 营销效果分析专家。为十多个每年广告预算上亿美元的大客户提供营销效果评估、销售预测等解决方案

  • 拥有6年Marketing Mix Modeling等高阶分析经验,具有丰富的训练新人和带领团队的经验

  • 毕业于Columbia University统计学系

我们的老规矩:小班教学,每一期Bootcamp只招收20名学生,先到先得!

4.在Bootcamp中可以学到哪些内容?

  • 整个bootcamp分为广告数据源概况、数据处理与可视化、统计建模、深度诊断,共计24小时课时,在两个月内完成。

  • 周末Online Live授课,课后完成老师布置的作业,助教团队在班级群随时答疑,直播录像永久回放。

  • 课程内容涵盖了数据分析岗位的完整工作流程(analytics cycle):

    • 数据收集 Data Acquisition

    • 数据处理和清洗 Data Processing

    • 数据可视化与商业洞察 Data Visualization & Data Story-telling

    • 统计建模 Modeling

    • 模型优化 Optimization

    • 销售预测 Simulation

    • 深度诊断 Side Diagnostics 

    • 结果展示 Presentation

  • 每位学员将有一套亲自做的Data成果作品和一套Model成果作品,以及一段完整的为客户解决实际问题的经历。

  • 结课后,每位学员获得提升简历的Project Experience完美描述,所有学员获得内推机会!优秀学员获得额外一对一面试辅导

  • 报名的学员可在开课前一周获得详细的Syllabus。

     1. Advertising Platform Overview  

     广告平台概述

    • 了解美国主要的广告平台/第三方Vendor

    • 了解主要的广告数据源、变量及其意义

    • 了解现代广告机制以及各方角色

    • 感受真实的数据收集过程

     2. Data Process & Visualization 

     数据处理与可视化 

    • 搭建一个真实的数据库

    • 用SQL对数据进行ETL (Extract - Transform - Load)

    • 用Tableau来完成完整的Data Visualization

    • 通过挖掘数据中的信息,总结商业洞察

    • Data Presentation:对数据产品进行展示,展示作品可作为项目经历成果

    学员在前四周会聚焦在数据处理和商业洞察上。学员会面对大量的营销活动数据(如Display、Search、Social、Video、TV等广告数据),根据Media Data的数据源与结构来处理纷繁复杂的数据。并用可视化来呈现出数据洞察。你将学会如何搭建一个数据库、如何利用SQL去处理未经处理的、大型原始数据集,并利用Tableau对数据进行可视化分析。你还将完成对一份数据的商业分析。简而言之,我们将以Data Processing >> Data Visualization >> Insights Generation这样一套体系,系统加强你的数据分析能力以及商业意识。 

     3. Statistical Modeling 

     统计建模 

    • 建立Marketing Mix Modeling、调参、模型甄选

    • 构造与模型结果相关的visualization,分析各营销渠道ROI,提取洞察和战略建议

    • 建立Optimization,优化不同的营销渠道的预算安排,得出最优的营销组合

    在真实的世界里,模型用来回答各类不同的商业问题,帮助决策者作出最优的决策。在本次bootcamp的第四~第八周中,你将建立一个真正的Marketing Mix Model!掌握模型最核心的秘诀,调整各类模型参数、学会解读模型结果、优化营销预算、精准预测销售走势。在这个过程中,学会将商业问题翻译成模型问题,用不同的分析手段来回答不同的营销问题,真正做到数据驱动战略决策。

     4. Side Diagnostics 

     深度诊断 

    • 详细解析模型结果,为每一个渠道对销售的影响做深度诊断

    • 在广告战役、广告创意(Creative)、投放策略(Tactics)等多个纬度上对媒介渠道的有效性进行拆解分析

    • 掌握如何通过深度诊断来回答各类数据与模型向商业传达的信息与洞察

    • Final Presentation:对数据和模型变量、结果做一个完整的presentation,展示作品可作为项目经历成果,助力求职面试

    在向你的观众解释Marketing Mix Modeling的模型结果时,Side Diagnostics(深度诊断)往往是一个让你的受众通过商业意义来理解模型结果的重要手段。模型的解释力以及与商业可行性的融合性是决定你的受众是否“买账”的关键因素。因此,本次第七期Marketing Mix Modeling专门加入深度诊断部分,教你如何用统计的方法说服你的受众!

5.上完Bootcamp,有哪些成果可以展示?

从变量可视化分析、模型解读、营销渠道分析,到战略洞察、PPT演示,学员的精致作业就是他们最好的训练营成果,这一份拿的出手的高品质项目,无论是LinkedIn还是面试展示,都会是脱颖而出的最佳帮手!

学员作品

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正是这些实打实的项目经验和能够直接拿到面试官面前展示的作品,让我们的学员在面试的时候信心倍增,让面试官刮目相看!

说了这么多,到底怎么报名这门干货十足物超所值的项目课程呢?

6.报名方式

长按二维码,添加小助手为好友,回复“MMM”,即可报名bootcamp:

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 价格规则 

熟悉我们的老用户,应该知道我们一直都是实行阶梯价格的,这次也不例外:

先到先得、越早报名越优惠(原价$1999美元)。以下价格单位为美元:

第1名~第5名:1299美元

第6名~第10名:1499美元

第10名~第15名:1599美元

第16名~第18名:1799美元

第19名~第20名:1999美元(原价)

明年的你,是否能在更好的公司做更优秀的自己?

投资自己,全方位提升能力,为自己增添被验证有效的宝藏项目经历!

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