如今，营销人员依靠各种各样的测量方法来深入了解他们的营销活动。考虑到消费者接触的数字、印刷和广播渠道的组合，至少可以说，很难理解营销策略在这种多样化媒体组合中的综合影响。
为了有效地利用线上和线下渠道来推动消费者购买，营销人员首先需要了解何时以及为什么要使用特定的营销测量策略。考虑到这一点，了解两种基本的测量方法——营销组合建模(MMM)和数据驱动归因(DDA)——可以帮助营销人员在他们的测量工作中做出更明智的决策，以获得更好的活动结果。
理解营销组合建模和数据驱动归因
营销组合建模和数据驱动营销归因为营销活动优化提供了两个基本而独特的见解。为了理解如何使用这两种测量方法来获得最佳的洞察，营销人员首先需要了解每种方法的指标和目的。
营销组合建模
几十年来，MMM一直在营销人员的分析工具包中占有一席之地。这是因为营销组合模型可以提供独特的见解。通过利用回归分析MMM提供了一个“自顶向下”的营销景观视图，并提供了高层洞察，表明媒体在哪里产生了最大的影响。
例如:通过收集几个月的长期数据，营销人员可以确定消费者最喜欢的媒介。MMM提供了一份报告，显示媒体在很长一段时间内在何处、何时参与。
数据驱动归因
随着消费者转向多样化的数字营销渠道，营销人员认识到需要超越高级测量的洞察力。这种需求的解决方案是数据驱动的归因。DDA着眼于数字渠道中的独特触点，并根据它们对推动消费者进入销售渠道的影响对每个触点进行评分。
通过数据驱动的归因，营销人员可以快速确定哪些媒体接触点最能吸引用户。然后，他们可以结合各种数字渠道的这些见解，以更好地理解渠道之间的关系及其对ROI的影响。
权衡MMM和DDA的利弊
当涉及到营销测量时，依靠任何单一的方法都无法提供触及和吸引当今消费者所需的洞察力。为了正确地将测量结果结合到现代统一营销测量营销人员需要能够识别和权衡他们使用的每种测量方法的好处和挑战。
营销组合建模的利与弊
当涉及到最初的营销策略或了解可以影响活动成功的外部因素时，营销组合建模就会脱颖而出。鉴于MMM利用长期数据收集来提供其见解，营销人员可以衡量假日、季节性、天气、品牌授权等等，以及它们对整体营销成功的影响。
随着消费者通过各种印刷、数字和广播渠道与品牌互动，营销人员需要了解每个接触点是如何推动消费者转化的。简单地说，营销人员需要在市场上进行测量person-level它可以衡量单个消费者在整个客户旅程中的参与度，以便相应地调整营销工作。
不幸的是，营销组合建模不能提供这种层次的洞察力。而MMM有各种利弊在美国，MMM最大的缺陷是它无法跟上趋势、变化、而且在线和离线媒体优化活动中的营销机会。
数据驱动归因的利弊
对于希望获得更细粒度见解的营销人员来说，数据驱动的归因一直是测量的首选。考虑到使用数字渠道收集数据的速度，DDA有助于提供快节奏的洞察，随着消费者参与度的变化，可以准确地将价值归因于渠道。数据驱动的归因使营销人员能够快速地进行智能优化。例如，如果营销人员知道显示广告和重定向广告能在数字渠道中产生最大的粘性，那么他们就可以将剩余的营销支出转移到投放这些广告的特定渠道上，以提高流量。
需要考虑的一个缺点是，数据驱动的归因利用复杂的算法来正确地归因每个营销接触点的价值。对于营销人员来说，这种复杂性意味着他们需要选择一个能够生成这些具体和有针对性的见解的分析平台。使用错误的分析平台会让营销人员在错误的地方优化他们的努力，导致错误的数据和错误的数据张冠李戴．
最终的想法
为了有效地了解当今的营销趋势，并相应地优化营销活动，营销人员需要首先认识到他们所使用的单个测量方法的优缺点。当谈到营销组合建模和数据驱动归因时，两者都提供了有价值的见解，可以带来更好的活动表现，但营销人员更好地利用两者的结合来弥补数据覆盖的差距。
