随着数字营销世界的爆炸式增长，大数据以及令人难以置信的技术和复杂数据集的兴起对大大小小的品牌来说既是福也是祸。 虽然详细数据确实可以帮助企业了解消费者并发展业务，但通常情况下数据是巨大的。 由于技术平台和分析工具能够收集大量数据，品牌往往难以理解所有数据并了解他们收集的内容。 为了解决如何管理传入数据，然后使用该信息做出有影响力的决策的问题，所有品牌都需要制定清晰的分析策略。 为您的业务选择正确的策略是确保您从规划和营销活动中获得最大收益的关键。 营销组合建模是营销分析策略的一个示例，它可以真正帮助您的品牌管理数据并了解投资预算和时间的最佳位置。 继续阅读这篇文章以了解更多信息。
什么是营销组合建模？
营销组合建模是一种统计营销方法，试图通过分解数 ]亚美尼亚 WhatsApp 号码列表 据并将其贡献归因于不同的营销策略和因素来确定营销活动和计划的有效性，以更好地预测未来的成功。 换句话说，营销组合模型着眼于不同的预先确定的因素以及从营销活动中收集的数据，以了解哪些因素对回报影响最大以及哪些因素对成功贡献最大。 一旦收集和组织了这些数据，营销组合建模系统将使用过去和历史数据来预测或预测未来的营销和销售成功。 通过查看以前有效的趋势，营销组合模型理论上能够比其他分析方法更准确地进行预测。 Rock Content Magazine 数据驱动营销的支柱 营销组合建模的 5P 如上所述，营销组合建模将数据的成功分配给不同的预定因素。
营销组合建模与归因建模
营销组合建模通常与另一种流行的营 BX 铅 销分析模型——归因建模进行比较。 归因建模是设置触发客户旅程中事件的不同接触点的过程。 每个接触点都分配有一个值，以帮助确定客户旅程中的哪些点负责带来收入。 虽然归因建模有助于理解数据并为投资回报率提供背景，但它也有一些主要缺点。 最大的问题是，并非客户旅程中的每个接触点都可以通过收集的数据进行跟踪和分析。 归因建模的另一个缺点是，它主要通过点击和仅点击来发挥作用——其他潜在的数据点被搁置，转而支持可以“证明”在接触点发生了 转化的点击。 归因建模也不能证明营销活动的有效性。毕竟，无论客户是否通过广告说服他们进行转化，都必须通过相同的接触点。
