最近学姐和Agency的朋友聊天，朋友说现在的广告客户是越来越精，Agency的服务在客户们眼里没有Pefect，只有Better。
客户越来越“精”，越来越难缠，是有原因的。随着多元化媒介环境的发展，消费者行为越来越难以准确预估，导致了影响营销回报率的因素也越来越多。传统的营销策略以及监测手段，已经难以进一步地优化ROI（投资回报率）。
因此，随着巨额的营销投入，营销人员迫切地需要通过某种高效完善的方法得知：哪个营销渠道投放，投放的深度/频率，甚至是投放的内容等，是最有效的。从而不断地提高营销投资回报率。而能帮助营销人员做到这一点的，就是市场组合建模（Marketing Mix Modeling）。
来自阳狮集团（Publicis Groupe）和 WPP 的两位资深导师，在日常工作中的核心就是Marketing Mix Modeling。在4月27日即将开课的【Marketing Analytics 实战VIP项目】中，两位导师将让同学们掌握数字营销组合构建与运用，融会贯通SAS, SQL, R在MMM中的运用，真正做到学以致用。还会形成一份自己的可视化报告，为自己的简历添加有力的一笔。
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在实战项目开始之前，先带大家了解Marketing Mix Modeling的重要性和基本概念。
为什么要了解/学习
Marketing Mix Modeling？
对于为什么要了解/学习Marketing Mix Modeling，学姐只想给你一个简单粗暴的回答，因为现在行业对于拥有Marketing Mix Modeling知识技能的人才需求大， 薪资高，职业前景好！
普遍而言，大数据依然是各个行业的主流趋势。对于营销行业而言，各种各样的数字更是显得尤为重要，而这些数字中的Insights则是帮助营销人员提高ROI的终极秘密武器，Marketing Mix Modeling则是提取Insights的重要途径和技术。
作为营销人员，光懂得如何去策划一个Campaign，是远远不够的，别忘了任何企业和组织的最终目的都是创造价值。再酷炫的营销策略带不来实际的创收，也是花瓶。
什么是 Marketing Mix Modeling？
市场组合建模（Marketing Mix Modeling）是一种完善的量化技术，它可帮助营销人员清楚地分析出不同营销投入对销售或市场份额带来什么样影响。
使用Marketing Mix Modeling的目的是了解每项营销投入对销售量的贡献程度，以及每项营销投入的花费，从而能让营销人员进一步的制定和改善营销策略。
总的来说，Marketing Mix Modeling主要是通过回归（Regression）技术对于相关的数据进行分析，从而提取有用的信息用于营销决策。接下来，小图就为大家介绍部分和Marketing Mix Modeling相关的基本概念。
1 多线性回归（Multi-Linear Regression)：
多线性回归是市场组合建模里面使用最广的原理之一。通常因变量是销售额或市场份额，自变量是则是分销，价格，电视投放成本，户外活动成本，报纸和杂志投放陈本，线下促销成本和消费者促销信息等。
如今，数字媒体被一些营销人员高度使用以提高品牌知名度。因此，数字营销渠道投放成本，网站访问者数量等也可以用作市场组合建模的Inputs。
用因变量和预测变量形成一个方程后，这个等式可以是线性或非线性的。比如，电视广告等一些变量与销售额是呈非线性关系的，这就意味着电视GRP的增长与销售额的增长并不直接成正比。
Sales Equation:
2 预测变量的线性和非线性影响 (Linear & Non-Linear Impact of predictors)：
当某些变量显示与销售有线性关系时，就意味着随着我们增加这些变量的投入，销售额将会增加。
但是像前面提到的，像电视GRP这样的变量对销售没有线性影响的，因为电视GRP的增加只会在一定程度上增加销量。也就是说，一旦达到饱和点，电视GRP的每个增量单位对销售的影响就会减小。
说得直白一点，假设这个电视广告的投放是为了增加广告的曝光率，让消费者意识到这个品牌。但是经过一段时间的投放后，很多消费者已经意识到这个品牌了，所以继续增加电视的投放，在有限的观众中已经不会让那么多观众的意识到这个品牌了。
所以这个时候一味地增加电视投放，对于ROI优化看起来就杯水车薪。所以这个时候，我们就把电视GRP作为建模输入之一，将其转换为Adstock。
电视Adstock有两个部分：
a 收益递减：电视广告的基本原则是，接触电视广告可以在一定程度上提高消费者的意识。除此之外，随着时间的推移，广告曝光的影响开始减弱。每增加一笔GRP将对销售或意识产生的影响也逐渐减少。
因此，电视GRP增加所能产生的销售增加开始减缓，甚至到最后产生不了任何的影响。在上面的图中我们就可以清楚的看到电视GRP与销售之间的非线性关系。
b 延滞效应或衰退效应：过去广告对当前销售量的影响称为“延滞效应”。通常可以通过 λ 乘以每月GRP值得到相对于的预计销售量。延滞效应同时也叫做衰退效应，表示由于前几个月广告的影响会随着时间的推移而衰退。
3 基本销售和增量销售 （Base sales and Incremental Sales)：
在市场组合建模中，销售被分为两个部分：
a 基本销售：基本销售是指在没有任何广告的情况下，品牌所获得的销售，这是由于多年来建立的品牌资产所带来的销售额。基本销售通常是固定的，除非经济或环境因素有所变化。
b 增量销售：通过电视广告，平面广告和数字营销，促销等营销活动所带来的销售额被称为增量销售量。
4 贡献图表（Contribution Charts)：
贡献图表是表示每个营销投入所产生的销售额的最简单方式之一。来自每个营销投入的贡献是其 β系数和投入价值的乘积。
给大家举个简单的例子：
Contribution from Newspaper = β* Newspaper Spends
如果要计算贡献率的话，用每个Input的贡献除以总贡献即可。
5 Deep Dives：
由Marketing Mix Modeling得出来的结果可用于进一步的深入分析。
通过Deep Dives，营销分析人员可以比较不同的Campaign中，哪一个Campaign的效果效果更好，甚至是哪些广告元素比较好。除此之外，它还可以用根据语言，频道等因素的不同，对广告中的不同元素进行复制分析 （Copy Analysis）。
Deep Dives中的Insights常常被用于预算的优化。营销人员通常会减低绩效渠道的预算，增加高绩效的预算，从而提高整体销售或市场份额。
6 预算优化：
对于任何企业/组织而言，预算的优化是实现目标的关键因素之一。
Marketing Mix Modeling可以协助营销人员在优化营销花费的同时，最大限度地提高效率。使用Marketing Mix Modeling，可以确定哪些渠道效果更好。然后，通过把低ROI渠道的预算，转移到高ROI渠道，来实现预算的最佳分配，最终在保持预算不变的同时实现销售最大化。
关于Marketing Mix Modeling的入门小课堂就先讲到这里啦，以上的部分都只是市场组合建模的皮毛，想要深入了解的小伙伴们不要着急，本周六即将开课的【Marketing Analytics 实战VIP项目】中，来自四大广告公司Publics 和WPP 的资深导师们，将通过实践商业项目来掌握 Marketing Mix Modeling 和 Attribution Modeling的应用和分析。
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