我喜欢这一点：与上面的观点类似，我真的很喜欢 MMM 如何帮助证明那些原本可能被忽视的营销努力的合理性。确实，如果某个渠道没有立即产生投资回报，那么使用最后接触归因模型，它将变得“不可追踪”，但使用 MMM，您可以看到这些媒体如何为您的业务发挥作用。
了解线上线下媒体活动的交叉点
ScrapingBee营销主管Peter O'Callaghan发现使用 MMM 发现区域趋势最有价值。O'Callaghan 将 MMM 描述为变革性的。
他说，它有助于“分配预算、完善信息传递并确定增长机会。它是预测在哪里投资和在哪里撤退的强大工具。”
当被要求举例时，O'Callaghan 说：“它帮助我们确定了加利福尼亚州和德克萨斯州是获取 API 需求的热点地区，贡献了我们 40% 的潜在客户。通过向这些州的地理定位广告系列重新分配 5,000 美元，我们将区域参与度提高了 30%，同时将每个潜在客户的销售周期缩短了近两个小时。这种区域重点继续影响着我们制定广告系列策略的方式。”
提示1：从大量数据开始分析。
除了他获奖的 MMM 案例外，Aaron Whittaker 还建议任何开始进行 MMM 分析的人都应该 加密货币数据 从“至少 18 到 24 个月的数据”开始。
数据越多，越容易发现趋势。Whittaker 解释道：“18-24 个月的数据有助于解释季节性模式和长期影响。我们发现较短的时间段通常会导致对渠道有效性的误导性结论。”
惠特克还有另一个 MMM 示例，完美地展示了数据的价值。
“在对季节性影响进行建模时，我们发现了一个令人惊讶的现象。我们的分析表明，不同渠道的有效性因季节而异。电子邮件营销在冬季达到顶峰，而户外广告在夏季的投资回报率最高。这促使我们制定动态预算分配策略，根据季节有效性调整支出。”