MMM变身“增长副驾驶”！跨境成本“极低”增长实战！

在数字经济浪潮中，全球市场环境正变得日益复杂与多变。对于中国跨境行业而言，每一次的技术革新与市场趋势，都意味着新的机遇与挑战。营销组合模型（Marketing Mix Modeling, MMM）作为一种成熟的营销效果评估工具，近年来再度受到广泛关注。然而，随着开源MMM工具的普及和大量新兴服务商的涌入，行业面临着选择过剩的局面，许多解决方案仅仅停留在模型层面，未能真正转化成驱动业务增长的核心动力。我们必须将对MMM的期望提升到更宏观的“增长产品”层面，才能使其在规模化应用中发挥切实的影响力，成为营销人员真正的“增长副驾驶”。

MMM的演变与挑战：从模型到增长的跨越

近十年来，我一直在关注营销组合模型（MMM）领域的发展。如果说有什么核心洞察，那就是MMM的价值始于模型构建，但最终体现在产品和业务增长上。一个不能带来增长的MMM，就像一辆没有燃料的汽车，无法真正运转起来。

当前，随着开源MMM方案的兴起和众多新型供应商涌入市场，MMM领域正变得日益复杂，选择似乎多得让人眼花缭乱。然而，很多新入局者未能解决核心的产品问题，以清晰、根本的方式从市场中解锁并推动增长。除非我们能让MMM真正发挥其作为“增长副驾驶”的核心作用，否则它将面临失效的风险。因此，我们必须超越模型库的层面，重新审视并提升对MMM的期望，使其成为对营销人员真正有影响力的产品。

从本质上看，MMM是一种观测性技术。那些声称能实现“因果MMM”的说法，往往忽视了实际存在的产品问题，更像是一种试图吸引营销人员的营销噱头。营销人员应当透过这些表象，开始从“我需要使用什么模型？”的角度来思考MMM。然而，许多人却陷入了供应商所推崇的时尚概念，而非将其提升到“什么产品能解锁并驱动我的业务增长？”的核心问题上。

举例来说，我认为增量测试（incrementality testing）在驱动和校准MMM方面被过度使用了，这也是大多数供应商正在追逐的一种趋势。我需要明确指出：增量测试是验证模型及其性能、并对其负责的绝佳方式。但如果让它们成为驱动模型的唯一动力，那这无疑是一种短视的做法，通常是由那些经验不足、试图通过计量经济学手段实现增长的实验公司所推动的。当然，许多公司可能从增量测试中受益，并倡导仅通过这种工具来驱动MMM。但这种由新兴MMM供应商和平台主导的研究联盟能否长期有效，还需要时间来验证。要使其长期奏效，需要更细致的考量。

然而，MMM是否能部署一个模型，早已不是问题。这只是基础。它也不是“我们能否运行一些实验来驱动一个模型”的问题，这也是非常基础的。相反，那些对增长和MMM充满热情的人，需要将对话提升到解决该领域深层产品问题的层面，正是这些问题阻碍了大型企业从MMM项目中获得真正、深入且持续的价值。

困扰MMM的主要症结所在

困扰MMM并阻碍模型实际发挥作用的主要问题，说起来很简单，但解决起来却异常困难。

数据治理与工程的痛点： 首先，是能够在不耗费巨大数据工程成本的情况下，生成干净、组织良好的数据。我们都有过这样的经历：MMM供应商要求数据以干净、结构化的格式或存放在数据仓库中。我们总被告知这很容易做到，但随后却被雇佣数据工程师、维护数据管道以及最终“垃圾数据进，垃圾数据出”的隐性成本所困扰。对于许多中国跨境企业而言，数据往往分散在不同的电商平台、社交媒体、广告渠道和物流系统，数据标准不一，整合清洗的难度和成本更高。
模型鲁棒性与结构性问题： 其次，是部署一个能够解决典型结构性数据问题的强大模型，这些问题在你进行内部建模或只能在一个企业的数据上测试模型时通常存在，例如多重共线性（multi-collinearity）和内生性（endogeneity）。这些都是MMM中固有的结构性问题。由于很多数据顶多是每周更新一次（尽管我希望每日更新能成为标准），这些问题就一直存在。要么MMM必须转向每日数据以进一步打破这一循环，要么我们必须构建更智能的模型来克服这些问题。中国跨境数据量巨大但维度复杂，不同国家市场的特殊性也对模型的适应性和解释力提出了更高要求。
洞察转化为行动的鸿沟： 第三，是如何从MMM产品中获取有价值的洞察。预算优化只是生态系统中非常简单的一部分。优化、推荐、战术性洞察、报告解释和说明，都是规模化应用MMM的关键。当前行业中大量客户成功团队和定制化咨询服务盛行，这清楚地表明，我们在这些领域尚未构建出世界一流的产品。对于需要快速响应市场变化的中国跨境卖家而言，能够迅速获取并理解可操作的洞察，是提升竞争力的关键。

聚焦增长，解决产品难题

那么，我们该如何解决这些问题呢？我认为下一代MMM公司需要忘记“MMM”这个术语和类别。它是一个限制器，让我们沉迷于模型本身，而非关注客户和产品问题。人们从MMM中真正想要的是一个简单的产品挑战：值得信赖、可靠且可解释的答案。因此，我们必须倡导“增长”这一核心类别。毕竟，这就是一个优秀的MMM产品应该交付的价值主张：实现真正的增长（Growth with a capital G）。

例如，每个MMM供应商都应该有能力大规模交付干净的数据。一些行业领先团队早些年就通过类似DataOS的工具实现了这一点，这导致亚太地区的MMM应用呈爆发式增长，因为每一个营销人员终于能够解锁并统一他们的数据到MMM中。正如当时Dominos Pizza Enterprises的全球洞察负责人Blake Rand所说：“这确实缓解了过去项目中数据整理和摄取环节的紧张点。”对于中国跨境企业来说，一个能够自动化、标准化处理全球多源数据的系统，将极大降低其运营成本和时间投入。

每个MMM供应商都应该拥有一个复杂的模型，其测试过程透明，并在真实世界中具有严谨的交付能力。仅仅依靠一些粗糙的实验来驱动MMM是远远不够的。应该有一个稳健的数据管道，能够评估样本外拟合度、稳定性、共线性和内生性问题。此外，模型应该能够自动与已完成的实验进行验证，而不是利用实验来“修补”模型。透明度是关键，我们必须转向一套由稳健测试支持、并以透明方式交付的建模平台。这正是为什么一些团队一直致力于构建客户可以访问的稳健测试套件。这实在是太重要了，不能忽视。

最后，每个MMM供应商都应该专注于让答案更易得。当你构建定制的数据架构时，这会很困难。但获取答案，并以营销人员能够理解的方式清晰呈现，这意味着我们最终可以拥有能够让营销人员实时解析和回答问题的工具。一些团队一直专注于打造美观且易于营销人员使用的用户体验。毕竟，专门为数据科学家或分析师构建的产品，只会给已经任务繁重、疲惫不堪的团队带来更多工作。我们必须提升产品层面——创造人人都能使用的美观增长产品——才能真正挑战并把MMM类别转变为一个“增长”类别。这对于需要快速迭代和决策的中国跨境卖家而言，是提升效率和全球竞争力的必由之路。

总结与展望

来自Optus的Cam Luby提供了一个很好的例子：“我非常喜欢看 GrowthOS 平台，但当你第一次看图表时，你需要进行分析——它告诉了我什么？然后你必须形成一个假设——我应该怎么做？”

要实现这种转变，必须以平台为先，以“答案为先”。我们的工作不是交付一个模型，而是让营销人员在日益复杂和碎片化的媒体环境中，更轻松、更快地获得答案和增长。当然，这些说起来容易，但这正是许多行业领先团队正在努力交付的未来。这正是为什么许多团队执着于构建一个“增长副驾驶”，通过端到端的系统，近乎实时地收集、处理和分析数据，从而驱动未来的增长。这也是为什么我认为MMM行业需要行动起来，忘掉那些试图交付基础模型的老路，转而倡导我们都必须交付的、能确保行业可持续发展和光明未来的核心价值。

归根结底，我们相信实现增长的方式，是通过在产品层面重塑MMM，使其成为一个真正的增长产品。而我们相信，我们的任务就是通过信任、速度和极低的成本，让增长问题变得可回答。只有这样，中国跨境行业才能在全球市场中行稳致远，实现高质量的持续发展。

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本文来源：新媒网 https://nmedialink.com/posts/mmm-growth-co-pilot-x-border-low-cost-results.html