数学建模学习（71）：营销组合模型

营销组合模型 (MMM) 利用多元线性回归来预测营销成本和各种其他参数的销售额。营销组合模型（也称为媒体组合模型），即使在基本层面上，也允许营销人员确定他们需要哪些营销支出才能达到给定的销售目标。

一、什么是营销组合模型？

在最基本的层面上，营销组合模型只是一个多元线性回归模型，可以根据营销支出和其他因素预测销售额。通过识别渠道上的营销支出或特定类型的营销活动之间的相关性，该模型能够确定其在增加销售额方面的有效性，从而可以测试不同的场景。它可以告诉您最佳的媒体组合，以通过营销工作来提高销售额。

然而，更复杂的 MMM 也引入了销售分解。这很像时间序列分解，因为它允许从数据中分解时间序列特征的影响，例如定价和营销活动，以返回基本销售额——自然需求的基线水平，具有季节性、定价、和其他因素去除。

二、销售分解

分解后的组成部分，如定价和营销活动，形成增量销售。其中一些是短期的，在同一天产生销售，而另一些则是滞后变量，即客户在前一天或一周看到广告，然后再购买。

在这个项目中，我们将使用线性回归构建一个非常基本的营销组合模型。这使用企业的广告支出和销售数据来预测销售量，从而可以用来估计每个渠道需要多少支出才能从您的营销工作中达到给定的销售目标。

它实际上只是触及了您可以使用 MMM 做什么的皮毛，但应该足以让您入门。如果您想尝试更复杂的方法来解决这个问题，那么您可以尝试 Google 出色的因果影响模型，或者可以使用 Facebook Robyn。

Facebook 的 Robyn 包是为 R 编写的，专为媒体混合建模而设计。但是，目前没有可用的 Python 实现。

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