“当你从消费者或 B2B 买家的角度考虑时，他们不会品牌与业绩之间的认为‘这是一个品牌广告，这是一个效果广告。’他们不会认为‘这是一个我应该看的广告，这是一个我应该点击的广告’，”她说。“对我来说，效果营销更像是一种看待营销的视角，而不是具有某些 KPI 的某种营销类型。现实情况是，效果营销人员可能需要更多地锻炼品牌力量——品牌营销人员需要在他们所做的事情中引入更多传统的效果严谨性。”
布列塔尼认为，寻找更有意义的指标来指导营销活动是发挥创造性思维的巨大机会。“没有什么比 B2B 品牌每个季度都试图填补 MQL 配额更让我抓狂的了，”她说。“潜在客户实际上并不能为企业提供资金。如果你发挥创造力，针对受影响的渠道、总成交交易价值品牌与业绩之间的与总媒体投资之比以及增量进行优化，那么你就可以在方向上与业务目标更加一致。收入可能需要数月才能实现，但这并不能改变你应该围绕它进行优化的事实。”
重振宏观测量
对于布列塔尼来说，要将这种创造性思维变为现实，需要深入研究近年来营销忽视的统计模型类型，并为其注入人工智能的潜力。
“去年我参加了一个营销活动，讨论测量问 目标电话号码或电话营销数据 题，其中一个话题就是营销组合模型 (MMM) 的‘回归’，”她回忆道。“在某种程度上，这让我感到震惊，因为为什么一开始就要放弃它呢？这种数学、统计方法为我们提供了我们需要的整体视角，让我们了解媒体活动对实际业务成果的影响。机器学习算法是新事物，我们能够利用它以比以往更快的速度应用这些技术。在 Monks，我们正在开发工具，让我们可以每周为客户进行这种分析，并通过让所有广告商（无论预算多少）都能更轻松地使用它来实现民主化。”
Brittany 的团队最近使用
Monks 的创新 MMM 工具来演示人力资源软件类别中一家高增长客户如何通过播客广告将每 MQL 成本降低近 20%，而其他渠道则没有。这是一个及时的干预，因品牌与业绩之间的为该品牌的领导层正在从这些播客广告中撤出预算，因为他们认为这些广告是不必要的。
“这个品牌永远无法承担全面、传统的 MMM，”Brittany 强调道。“但灵活的解决方案已经存在，它们可以决定投资于绩效‘看起来’不错的地方，还是投资于真正影响利润的地方。”
人工智能的影响不仅限于重振 MMM
Brittany 和她的团队也在探索将其应用于前瞻性规划的方法。“我们开发了一个名为 Persona.Flow 的 LLM，它可以将行业数据与来自客户的第一方 您应该选择数字营销职业 数据相结合，让您能够与目标人物进行对话，”她解释道。“人物角色工作传统上是昂贵且耗时的，但对于更多广告商来说，这是更容易接受的——而且它是真正动态的，而不是页面上的平面人物角色。”
对于 Brittany 来说
这是解决营销已知未知问题的关键。否认复杂性毫无意义，而为品牌找到更方便的方式来解决它则很有价值。对于 Monks 的一位 B2B SaaS 客户来说，这涉及到衡量联网电视 (CTV) 广告带来的 MQL 增量，方法是将投放广告的市场与未投放广告的对照市场进行品牌与业绩之间的比较。“我看到许多广告商很难向他们的财务团队证明 CTV 等上层漏斗策 新加坡电话列表 略的价值，因为没有直接可归因的 KPI，”Brittany 说。“增量测试可能会改变游戏规则。”
找到一种不那么直接的
方式来衡量真正重要的事情，而不是直接衡量不重要的事情，可以让 CMO 获得更有意义的数字，与其他高管分享。“沉迷于虚假的精确性并没有帮助营销和财务之间的关系，”Brittany 说。“财务团队需要数字，但我们向他们提供这些数字的方法削弱了我们的营销计划需要做的事情。我们的目标是了解它是如何真正运作的，实现这种理解，并帮助每个人做出对业务有利的决策。”