在
开始今天的话题之前，让我们先从下面这个故事开始：
Brain是一家中型果汁饮料公司SunFresh旗下众多品牌的营销负责人。最近又到了部门制定营销预算的时候，他正在努力找出心中十几个跟预算配置相关问题的答案。
“我们的户外广告（OOH）真的带来了更多销售吗？我是否应该停止户外广告支出而花更多的钱在电视广告上呢？还是说数字和社交平台广告才是正确的选择？毕竟现在每个人都在谈论数字和社交广告，说明它肯定是有用的，但是该投入多少钱呢？…对了，要不要采用打折的方式呢？这或许能在短期内增加一些销量，但这就得在盈利上做出妥协...”
Brian拥有这些品牌的营销和媒介预算分配权，因此他必须在五花八门的选项中找出最佳的组合方式去合理分配预算。
如果你也是或者曾是一名负责一个或多个品牌营销预算规划的营销人员，你应该对Brian现在遇到的困境很熟悉。
市场营销通常是占大多数公司预算中最多比例的项目之一，并且这个百分比还在继续增长。
根据德勤2019年的一份CMO调查，营销预算现在平均占据公司总预算的11%。此外，当中40%负责市场营销的领导者表示
推动收益增长是他们面临的头号挑战
，并且相当大比例的领导者们还指出，
如何科学衡量营销活动带来的投资回报是另一个重要的挑战。
营销部门始终要确保在营销活动上的投入能带来最大化的回报，即能够推动销售的持续增长和带来长远的、可观的盈利。这对营销人员来说一直是不小的压力。
以上这些应该是很多营销人士都明白的，但这还不是全部。
过去几年中，营销人员所处的经营环境一直在迅速地发生变化。今天的营销人员在规划他们的营销组合时不仅要考虑传统渠道，如电视、印刷广告、广播、户外广告、折扣和销售点终端展示促销（Point of Sale Display Promotion，指将一些商品放在临近结账处，加速出售），他们还面临着许多新选择，例如社交媒体应用上的广告、网站广告、搜索引擎营销、活动营销等等。再加上经济、季节性、天气和竞争对手活动等营销人员不可控制的外部因素的影响，营销人员现在面临的最大挑战：
什么才是最能推动销售和收入增长的最有效的营销组合呢？
这个问题在今天解答起来显然比以前要复杂的多了。
(Credit to OnlineSales.ai)
营销组合建模其实是一种分析方法，
它从衡量和分析
过往的营销支出与业务绩效表现来考察二者之间的关系
，
从
而来决定每种营销活动如何影响最终绩效。
这种方法可以衡量出电视广告、数字营销、定价折扣等各项因素对销售量或收益的贡献比例并进行营销活动推演，经过反复调试之后得到的模型结果可以被决策者用于调整营销策略和预算，从而最大程度地推动增长。
让我们来快速领略一下营销组合建模背后的科学（和艺术吧）！
简而言之，它是利用
回归
（一种统计技术，用于确定两种或两种以上变量间相互依赖的定量关系 ）来准确定义各种营销活动与销售之间的关系。该流程的核心是为服务每个品牌、行业或市场的营销活动得到适合的“模型”。通过将销售额视为因变量，将各种当中涉及到的营销力量和外部因素作为自变量，然后进行回归分析以及不断地迭代，最终得出一个令人满意的可以解释销售趋势的模型。
营销组合建模的整个过程既是一门科学，也是一门艺术。
尽管这项技术确实能够用来分析大量的数据集并且快速进行多次迭代，但要从大量可能会影响销量的因素中识别和选出合适的变量，并且测试每一种变量会造成的影响，
这需要的不仅是能掌握复杂的计量经济学这类学术知识，还要对整个行业、品牌和市场都有一个深刻的理解。
那么，营销组合建模究竟如何去帮助解决营销人员面临的挑战？要理解这一点，让我们回到开头Brian的困境中去。
有了营销组合模型这样由数据驱动的神器，很多事情对于Brian来说就变得很容易了，比如：
-
他能准确地
了解每个营销活动的效果，
如电视广告、户外广告、数字广告、打折促销等，以及他们分别对销量有什么样的影响。由此他就可以确定哪些方式是有效的，哪些还需要调整。
-
了解了每种营销活动的表现以后，他可以继续就一些假设或者模拟的情景做实验，
灵活设定在每种效果好的营销活动上的投入，进一步了解他们对于销量、收入和利润的影响。
-
最后，基于数据的推演，Brian就可以定下来一个针对不同营销活动的预算，最大化销量并达成他下一个季度的目标。
换句话来说，在营销组合模型的帮助下，他可以最大化整体营销预算的投资回报率并推动增长。如果这个由数据驱动、更有针对性的预算设置得当，Brian大概可以在增长上获得最多5%到10%的提升。
营销组合模型这一项技术最早在90年代早期被大型快销品公司所用，如可口可乐、宝洁、卡夫亨氏等。如今，它已经作为制定整体策略的一部分被各行各业、体量不一的公司所采用，包括零售、制药、电信等。
营销组合模型本身也在不断进化、成熟来适应快速变化的营销行业动态，解决营销人每天面临的挑战。
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