假设我们的目标指标或因变量是收入，这是衡量企业成功的关键指标。我们的目标是分析各种营销计划对收入的影响。这些计划是我们的独立变量，涵盖了各种各样的数字广告活动，包括在TikTok、Instagram、Snapchat以及更广泛的 Display 和Streaming 平台上开展的广告活动。
受审查的独立变量数量不会削弱我们的核心目标。我们的使命是衡量营销活动与其产生的收入之间的关系。这不仅涉及确定每个活动对收入的直接贡献，还涉及通过观察这些独立变量的变化如何影响所选的业务结果来了解它 加拿大数字数据集 们之间的细微相互作用
测量
在使用 MMM 评估营销活动成功时，营销人员应利用统计方法和计量经济学模型来获得尽可能准确的信息。数据质量对于实现准确的媒体组合分析至关重要，因此在将数据用于分析之前，请花点时间清理数据。
基础销售量和增量销售量影响
渠道效率和投资回报率
营销支出饱和
媒体组合模型与数据驱动归因模型
与媒体组合模型一样， 归因模型 也研究营销策略的效率——但存在重要区别。
归因模型是一个通用术语，指的是跟踪互动情况，以便更好地了解特定策略如何在用户层面推动行动。这种模型非常适合分析特定的客户接触点，重点关注以下因素：消费者如何转化、哪个渠道上的哪个广告素材促成了这种转化，以及如果将更多广告预算转移到该渠道，预期的投资回报率是多少。
媒体组合建模具有更高层次、更全面的视角。这种建模并非旨在衡量展示次数和点击次数等用户级参与度，而是主要衡量影响通过整个接触点来实现特定的营销目标。
数据驱动归因模型和 MMM 各有优势。两者之间不存在孰优孰劣的问题，而是各有各的优势，适合不同类型的营销分析。