互聯(lián)網(wǎng)、病毒式營銷、事件營銷、體育營銷、植入式廣告、手機等新媒體手段的擴散，電視觀眾人數(shù)的減少，廣告屏蔽軟件的普及……所有這一切結(jié)合起來，使得企業(yè)密切關(guān)注營銷預(yù)算是如何使用的。營銷人員必須用數(shù)據(jù)來支持其ROI，以產(chǎn)生最大的銷售增長以及利潤最大化。營銷組合建模測量所有營銷投入的潛在價值，并確定最有可能產(chǎn)生長期收入增長的營銷投資。
營銷組合與營銷組合建模
營銷組合，即通常說的4P，主要由四個元素組成：產(chǎn)品（Product）、價格（Price）、通路（即分銷渠道，Place）和促銷（Promotion）。其中，產(chǎn)品是關(guān)于市場和目標受眾需要什么；價格是關(guān)于產(chǎn)品的成本；通路是關(guān)于將產(chǎn)品交付給客戶的最佳分銷模式；促銷是關(guān)于公司產(chǎn)品的信息如何在市場上傳播。
自從1960年Edmund Jerome McCarthy首次提出4P營銷組合建模以來，各類營銷專家不斷對其進行了補充，以適應(yīng)現(xiàn)代市場環(huán)境。例如5P模型，添加了包裝（Package）這一元素，將產(chǎn)品的包裝提升到與通路同等重要的水平，認為包裝在顧客決策過程中起重要作用；7Ps營銷理論（The Marketing Theory of 7Ps）則是在1981年，由布姆斯（Booms）和比特納（Bitner）建議在4P基礎(chǔ)上添加三個「服務(wù)性的P」得出的理論，即：人（ People ）、過程（ Process）、有形展示（Physical Evidence）。
營銷組合建模（Marketing Mix Modelling，簡稱MMM）以銷售增長為標準，用來測量整體的營銷效果，特別是決定不同營銷渠道中的預(yù)算分配，了解各種不同的營銷活動如何推動產(chǎn)品的業(yè)務(wù)指標。營銷組合建模被各品牌用作決策工具，營銷人員利用這些分析結(jié)果調(diào)整營銷策略，優(yōu)化營銷計劃，以評估各種營銷手段在提升 ROI方面的有效性。
早在20世紀40年代，美國營銷學(xué)和廣告學(xué)教授Neil Borden就已經(jīng)在使用「營銷組合建模」這個詞了。20世紀70年代，它開始從學(xué)術(shù)圈發(fā)展到商業(yè)圈。第一家把這套方法用于商業(yè)環(huán)境的公司是Hudson River Group，隨后Mindshare，Omnicom和OHAL等公司也相繼使用這套方法，使其成為一個廣泛應(yīng)用的營銷分析工具。
營銷組合建模的變量組成
營銷組合的元素被歸類為三種變量：基礎(chǔ)變量、增量及其他變量。這三種類別進一步細分為一系列可以影響產(chǎn)品或服務(wù)的市場表現(xiàn)的因素。了解每一個變量對于營銷人員準確預(yù)測促銷活動和產(chǎn)品渠道的影響至關(guān)重要。
基礎(chǔ)變量：包括定價、分銷、季節(jié)性及宏觀經(jīng)濟變量等。其中，季節(jié)性是指周期性發(fā)生的變化。季節(jié)性的機會往往是一年中最重要的商業(yè)時期；宏觀經(jīng)濟因素如GDP、失業(yè)率、購買力、增長率、通貨膨脹和消費者情緒等，這些因素不受企業(yè)控制，但會對企業(yè)產(chǎn)生實質(zhì)性的影響，進而影響企業(yè)的營銷策略。
其他變量：包括直接競爭對手和間接競爭對手等變量。直接競爭對手是提供相同產(chǎn)品的企業(yè)，如iPhone是三星Galaxy的競爭對手。間接競爭對手指那些不提供類似產(chǎn)品，但以另一種方式滿足相同需求的企業(yè)，如亞馬遜Kindle電紙書與紙質(zhì)書之間是間接的競爭關(guān)系，前者是后者的替代品。
營銷組合建模的相關(guān)方法
營銷組合建模適用的一些方法包括：
多元線性回歸：
多元線性回歸（Multi-Linear Regression）是回歸分析技術(shù)的一種。回歸分析（regression analysis）是源自統(tǒng)計學(xué)的概念，指的是確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關(guān)系的一種統(tǒng)計分析方法。在大數(shù)據(jù)分析中，回歸分析是一種預(yù)測性的建模技術(shù)，它研究的是因變量（目標）和自變量（預(yù)測器）之間的關(guān)系。這種技術(shù)通常用于預(yù)測分析，時間序列模型以及發(fā)現(xiàn)變量之間的因果關(guān)系。
在回歸分析中，如果有兩個或兩個以上的自變量，就稱為多元回歸。因變量可以是銷售額或市場份額。通常使用的自變量是分銷、價格、數(shù)字渠道費用、電視費用、戶外費用、平面媒體費用、線下促銷費用、網(wǎng)站訪問者以及消費者促銷信息等。
因變量和預(yù)測變量之間形成一個等式。這個方程可以是線性的，也可以是非線性的，這取決于因變量和各種營銷投入之間的關(guān)系。某些變量如電視廣告與銷售呈非線性關(guān)系，這意味著電視GRP[1]（Gross Rating Points，毛評點）的增長與銷售額的增長并不成正比。
預(yù)測因素的線性和非線性影響：
某些變量與銷售呈線性關(guān)系。這意味著，只要投入增加，銷售將繼續(xù)增長。但是像電視GRP這樣的變量對銷售沒有線性影響。電視GRP的增加只能在一定程度上增加銷售；一旦達到飽和點，每增加一單位GRP，對銷售的影響就會減少。
電視GRP被認為是非線性的變量，電視廣告只能在一定程度上引起消費者的注意。超過了這個程度，即增加廣告的曝光，不會提升消費者對品牌的認知，因為他們已經(jīng)知道了品牌。
貢獻圖
貢獻圖（Contribution Charts）用一種直觀的方式，來衡量哪些營銷手段推動了銷售，以及每項營銷手段的影響有多大。每項營銷投入的貢獻是其系數(shù)和投入價值的乘積。要計算貢獻百分比，可以用單次投入的貢獻除以總貢獻。
貢獻圖通常有兩種繪制方式：絕對貢獻的總和為100；非絕對貢獻合計達100。
上圖用來表示絕對貢獻的圖。假設(shè)已經(jīng)銷售了 100 單位的商品。其中，53 單位的商品不依賴于任何廣告，僅僅是依靠商品自身的品牌知名度；通過電視廣告銷售了 7 單位商品，消費者促銷和BTL促銷各銷售了3單位。特別注意的是，如果所有數(shù)值加起來，所得數(shù)并不是 100，所以只是統(tǒng)計所有正數(shù)值。最后一項「價格」前的負號，代表它可能造成的銷售損失。在上圖中，由于價格上漲，損失了28單位的銷售額。同樣，競爭對手的營銷活動在貢獻圖上也用負號表示。
上圖用來表示非絕對貢獻的圖。在保持負號不變的情況下，所有的貢獻總和為100%。從圖上得知，所有正數(shù)之和為162單位，其中有118單位來自品牌本身的影響以及分銷渠道；17單位的銷售由電視廣告等推動；面向消費者的促銷活動貢獻了 7 個單位。由于價格上漲，損失了62單位的銷售額。因此，最終的銷量總署為100臺。