行銷組合模型與機器學習賦能：實現行銷投資最佳化的新途徑

在數位化時代，行銷專業人士面臨著多重挑戰，包括數據日益複雜化和資料隱私的重要性上升。在這個背景下，行銷組合模型（Marketing Mix Models，簡稱MMM）再次受到重視，成為行銷分析的新趨勢，尤其是當這些模型結合了機器學習的力量後。

機器學習驅動全通路分析的回歸

隨著媒體渠道的多樣化，行銷專家開始尋求新的方法來更精細地衡量和優化其行銷活動的效率。於是，傳統的行銷組合模型再次受到關注，因其能夠幫助專業人士在這個資料驅動的世界中做出有信心的決策。

銷售演進分析

從2021年至2022年，我們可以觀察到每一個媒體渠道對銷售的增量貢獻情況。以模擬數據為例，開始自基準值（品牌未投放廣告的銷售情況），分析各媒體的貢獻。

行業測量的挑戰

大數據的興起使我們能夠接觸到大量資料來輔助決策。但在廣告行業中，問題在於如何從這些數據中識別出有價值的資訊，特別是當數據量過於龐大時，理解與使用這些資料就成為了一大挑戰。

同時，由於資料隱私問題成為各大組織的首要任務，cookie等傳統資源逐漸被更具隱私保護功能的方法取代，令數據處理更為複雜。在這樣的環境中，即便是擁有大量數據可供分析的行銷公司，也必須面對資料隱私帶來的挑戰。

行銷組合模型成為解決方案

行銷組合模型通過數據分析，讓行銷人員可精確掌握各種行銷行動的影響，進而提升效率與效果。目前，透過機器學習等先進算法，這類模型能夠更精準地處理海量數據，並支持更具細微區隔的問題解決。

行銷組合模型的演進

行銷組合模型並不新鮮，但配合現代化的數據分析技術後，它們的應用範圍大大擴展，功能也更為強大。

傳統行銷組合模型的優缺點

優點：

  • 能識別廣告對銷售等變量的影響。
  • 具可解釋性，簡單易用。
  • 支援多渠道分析，不受渠道多樣化限制。
  • 透過資料模型變換，模擬廣告的非線性效果。

缺點：

  • 無法回答更細微的問題，尤其是對共線性數據處理不佳。
  • 高度依賴數據品質。
  • 專案持續時間較長，不利於短期決策。

如何充分利用行銷組合模型

我們相信，產業的變遷迫使我們創新，需開發更為適應環境的工具。透過我們開發的結合機器學習的MMM，我們可以更快速、高精度地解決業務問題，進一步降低傳統模型的缺點。

若您在面臨市場上無法解答的問題時，可以考慮尋求適合的預測模型夥伴或自建分析團隊，例如：

  • 哪些媒體渠道表現最佳？
  • 什麼是我業務的關鍵指標？
  • 預算分配是否最佳？
  • 各種變量對銷售的影響是什麼？

這些問題可能提示您需要一個預測模型，以提升業務的認知和執行。

隨著數據驅動概念的深入，相關能力的開發已成為在行業中居於領先地位的基本需求。