你的营销组合模型失效了：营销组合模型中非线性和时变效应的识别

近年来，营销组合模型（MMM）——一种营销效果的聚合层面模型——重新引起了研究兴趣。这类模型通常包含非线性效应，并隐含或明确地假设营销效果随时间变化。本文表明，非线性和时变效应通常无法从标准营销组合数据中识别出来：虽然某些数据模式可能暗示非线性效应，但这些模式也可能在纳入营销效果动态的更简单模型中出现。这种识别的缺失是成问题的，因为非线性和动态意味着根本不同的最优营销配置。我们通过理论和模拟探讨了这一识别问题，研究了两种模型类型发生混淆的精确条件。在此过程中，我们引入了一个灵活的贝叶斯非参数模型，使我们能够灵活地模拟和估计不同的数据生成过程。我们表明，当存在自相关营销变量时，混淆两种效应类型尤其常见，这在实践中很普遍，特别是考虑到广泛使用存量变量来捕捉广告的长期效果。我们通过众多对真实营销组合数据的实证应用展示了这些思想，揭示了混淆问题在实践中的普遍性。最后，我们展示了营销人员如何通过设计实验来战略性地操纵支出以确定模型形式，从而避免这种混淆。