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毫无疑问，近些年来，更出色的分析工具和方法有了长足发展，这为企业领导人在决策方面提供了新的强大火力。然而，尽管先进的分析方法能够促进业绩增长、增加营销投资回报率（MROI），但面对市面上的众多选择，企业几乎不知所措。因而，企业领导人往往依赖仅仅一种规划及绩效管理方法。它们很快就发现，某一种方法哪怕再先进，也有其局限性。 营销费用通常支持的多样化的活动和受众，加上投资期长短不一，这势必需要一种更为复杂的方法。根据我们的经验，企业领导人想提高营销效果，最好的办法就是，综合运用诸多MROI方案，同时又充分发挥每种方案的最大优点。因此可以带来巨大好处：我们在过去8年对各行业各地区的400多家客户进行调查后发现，一套综合分析方法最多可以腾出大概15%到20%的营销支出。综观全球，这个数额相当于多达2000亿美元，企业可以再投资或直接计入账本底线。 下面举一个例子。从2009年到2012年，美国一家财产保险公司每年将营销效率提高15%以上。这家公司做到了同一期间营销支出保持不变，即使整个行业的相关支出猛增了62%。正如该公司首席营销官所言：“营销分析方法让我们得以确保之前所做的每个决策更合理。” 分析方法与总体战略密不可分 一家公司的总体战略应立足于它所选择的分析方法。我们发现，要是没有战略作为依托，企业常常主要根据上一年度的预算或哪个业务部门或产品在近几个季度表现不俗来分配营销费用。这类方法会变成“选美比赛”：最后获胜的是最酷的那项提议或嚷得最响的那个部门，而不是最需要发展或捍卫现状的方面。 一种更有用的方法则根据战略回报、经济价值和投资回收期来评估提议。使用这类评分来评估诸多方案提供了始终如一的比较手段，这类评估还可以结合其他先决条件，比如基线支出、为某些广告媒体设定的支出起点和先前的承诺。 想敲定一套行之有效的MROI方案，其他的先决条件是了解目标消费者的购买行为。购买行为在过去的5年已发生了巨大变化，以至于消费者方面的传统思维方式（比如营销“漏斗”）通常已不适用。之前，营销漏斗方法注重获得尽可能高的品牌认知度，而现在消费者决策历程认识到，购买过程更灵活变化；消费行为受到许多关键时刻的影响。见下页《实现MROI最大化的五个问题》。 比如说，一家家电企业通常将很大一部分的营销预算投入到平面广告、电视广告和展示广告，以便进入目标消费者的考虑范围（consideration set，又叫考虑集）。不过，分析消费者决策历程后发现，选购家电的人大多浏览家电经销商的网站，访问家电厂商自家网站的人不到9%。于是，这家公司将营销支出由传统广告转向经销商网站内容后，电子商务销量猛增了21%。 做出更合理的决策 虽然新的数据源改进了营销分析这门学科，但“艺术”仍起到了重要作用：需要运用商业判断力，质疑或验证分析方法；不过若想开发使用数据的新方法，或者找到发掘数据的新机会，势必需要创造力。这些“软”技能特别有用，因为数据的可用性和质量大不一样。比如说，在线数据便于非常详细地衡量“被影响的受众”，其他的消费者数据却常常高度聚合、难以访问。但这类挑战应该不会妨碍使用数据来做出更合理的决策，假设工作团队遵循三个简单的步骤。 1.确定最佳的分析方法 想确定合适的营销组合，企业就要评估每一种现有的工具和方法各自的优缺点，确定哪种最支持自己的策略。说到非直接营销，几种流行的选择包括以下： 先进的分析方法，比如营销组合模型（MMM）。MMM使用大数据，确定营销支出在每个渠道的成效。这种方法运用统计学手段，将营销投入与其他销售驱动因素联系起来，常常包括外部变量，比如季节性、竞争对手和促销活动，以提示出纵向效应（个人和细分市场在一段时间内的变化）和互动效应（离线活动、在线活动以及最先进的模型中社交媒体活动之间的区别）。MMM既可用于长远战略目标，也可用于近期战术规划，不过确实存在局限性：它需要过去一段时期内销售和营销支出方面的高质量数据；它无法评估一段时间内很少变化的活动（比如户外媒体）；它也无法评估投入到任何一个接触点（比如新移动应用或社交媒体内容）的长期效应。MMM还要求用户掌握很扎实的计量经济学知识，才能解读模型，还要有场景规划工具，以便通过模型了解支出决策对预算的影响。 启发式分析方法，比如影响、成本和质量（RCQ）。RCQ将每个接触点分解为多个组成部分：被影响的目标消费者的数量、每次不重复接触的成本以及互动质量。既运用数据，又运用结构化判断。它常常应用于MMM行不通的场合，比如数据很有限；全年支出率相对稳定，广告赞助也相对稳定；以及针对边际投入效应更难剥离的持续、永远在线的媒体。RCQ让所有接触点回到同一计量单位，那样就更容易进行比较。这种方法实施起来比较简单，常常只需要Excel模型而已。不过实际上，考虑到诸多渠道之间的区别，要确定每个接触点的价值颇具挑战性。RCQ还无法顾及网络效应或互动效应，在很大程度上依赖对它所作的假设。 新兴的分析方法，比如归因模型（attribution modeling）。随着广告费用转向在线煤体，归因分析对在线媒体购买和营销执行变得越来越重要了。归因模型是指一套规则或算法，它们明确规定了如何将访问量转化为销量的功劳分配给在线接触点，比如电子邮件营销活动、在线广告、社交网络内容或网站。那些功劳可帮助营销人员评估不同的在线投入活动在提高销量方面的相对成效。使用最广泛的评分法采用了一种基于规则的基本方法，比如“上一次接触/点击”，这将100%的功劳分配给转化之前的上一个接触点。而一些更新颖的方法采用了统计模型、递归法以及结合实竞价系统的复杂算法，因严密的分析而日渐流行。虽然这些方法比与规则紧密相关的方法更进了一步，但它们仍通常依赖cookie数据作为输入源，这限制了数据集的丰富性，因而很难准确地剖析每个在线接触点的重要性。 2.整合发掘洞察力的能力 虽然有些企业仅仅依赖一种分析方法，但如果多种MROI工具一起使用，有望获得最大回报。综合性方案包括获取直接回应数据和洞察力，减少了任何一种MROI方法固有的偏差，让企业领导人可以灵活地将预算转而投入到回报率最高的活动。 实现MROI最大化的五个问题 想了解如何运用先进分析办法，实现营销投资回报率（MROI）最大化，就要认真考虑下面这五个问题： 1 消费者决策方式方面的变化给你的品牌带来了哪些具体的挑战？ 2 目前的预算是否体现了最大的MROI，价值在哪里？ 3 你在哪些方面需要分析方法提供深入的洞察力，指导营销组合决策？也就是说，你需要实际做出的取舍是哪些？ 4 你能设想的最完美的综合性分析引擎是什么，以便汇总你所需要的每个来源的数据？ 5 你立马能实施的正确的第一步是什么？ 那么，这些方法如何协同使用呢？比如说，一家公司可能发觉，电视、数字、平面和广播支出占到营销支出的约80%。由于那些活动带来了可以纵向跟踪的受众衡量数据，使用MMM就大有意义。但可以使用归因模型，进一步完善数字支出，以便从几大类（比如搜索广告或展示广告）里面精确找出可能带来最高转化率的活动。随后，企业就可以运用RCQ等启发式分析法，密切关注剩余20%的支出，这部分支出可用于赞助和户外广告，以赢取这家公司不看电视的目标受众。 绘制出涵盖诸多分析方法的常见回应曲线，可以帮助营销人员让不同方法的价值立足于共同的基础。然后，企业可以运用决策支持工具整合分析结果，让企业领导人得以近乎实时地跟踪和分享营销业绩，并根据需要调整方向。 比如说，一家国际电力公司运用RCQ分析方法，调整了户外和赞助营销组合，营销活动扩大了其在目标受众中的影响，并将营销传播的效率提高了10%到15%。随后，该公司借助MMM，着眼于MROI方面，更精细地评估了其在数字媒体和传统媒体方面的支出。结果发现，在线渠道方面每投入100万英镑可赢得1300个新消费者，而电视、平面和广播渠道方面同样投入100万英镑，帮助公司留住了4300名消费者（其中40%的消费者可能继续长期忠于该品牌）。那些洞察力帮助这家公司明白支出投向哪里、向谁传达营销信息最有效，以便吸引新客户、留住老客户。 对营销组合进行微调时，企业忍不住将费用分配给带来高投资回报率的短期项目。这种偏见来源于这个事实：大量数据来自从事短期行为的消费者，比如在智能手机上订阅与品牌相关的新闻和促销，或者购买廉价出售的产品。这种短期效应通常占总销量的10%到20%，而品牌这个长期资产占总销量的剩余部分。企业需要确保组合模型既能密切关注短期营销效果，又能密切关注长期营销效果。 一个消费食品品牌差点掉入了这个短期陷阱。它开展了一项营销活动，使用Facebook广告、比赛、照片共享奖励和共享购物列表应用。这种方法以极低的成本，创造了与较传统的营销方法所创造的销售业绩，传统营销包括在电视和平面媒体上大做广告。该品牌考虑将支出由电视和平面广告转向社交媒体渠道，这不足为奇。不过，如果考虑到长期效应，数字营销活动的影响就要减半。要是这家公司继续大幅削减电视广告支出，传统的MMM就建议这样，那么品牌利润的净现值就会减少。 3.让分析方法成为企业的命脉 工作团队将分析外包出去或甩给内部分析小组完事，这并不少见。可是这些团队拿到分析结果后，可能不愿意付诸实施，因为他们并不完全了解或信任这些数字。 为了解决这个问题，营销人员要与数据科学家、营销研究人员和数字分析人员紧密合作，质疑假定、提出假设、微调运算。企业还需要培养“翻译”，这些人既懂分析方法，又通晓业务。比如说，一家金融服务公司在营销职能部门里面设立了委员会，将该部门的企划人员和分析人员结合起来。委员会帮助分析人员了解业务目标，还帮助企划人员了解分析方法如何为营销计划提供信息依据。我们发现这类合作可将MROI活动的持续时间缩减一半。 速度和敏捷性也很重要。来自消费者决策历程和营销组合配置的洞察力有望为战术媒体组合提供信息依据。实际结果应与拿到的指标数据进行比较，然后对组合和预算进行相应调整。归因模型对优化开展中的营销活动尤其大有帮助，因为可以在短时间内调整数字广告支出。我们的研究表明，表现最出色的企业可以在营销活动期间，重新分配多达80%的数字营销预算。 企业领导人面临证明一系列多样化营销计划的投资回报率的压力，这种压力只会与日俱增。现在不乏做出更合理决策的数据，也不乏分析工具。我们认为，想发掘深入的洞察力，并推动品牌获得高于市场的增长，采取综合性分析方法是关键。标签：市场营销论文; 大数据营销论文; 活动营销论文; 消费者分析论文; 模型公司论文; 决策能力论文; 数据分析论文;