营销评估专家发表了一封公开信，警告在市场组合建模 (MMM) 和计量经济学中使用基于平台的人工智能解决方案的潜在危险。
这封信由该领域的 17 名专家签署，其中包括 Adam&eveDDB 有效性主管、《The Long and the Short of It》的合著者 Les Binet，以及《营销周刊》专栏作家、咨询公司 Magic Numbers 的创始人 Grace Kite 博士。
最近，出现了新的提供商，提供由人工智能支持的基于自动化平台的 MMM，但该领域的专家在研究了支持这些自动化模型的算法后发现了严重的问题。
<块引用>人工l 智力不足以完成这项任务，需要真正的人。
格蕾丝·凯特，魔法数字
块引用>“我们已经研究了这些算法，我们必须告诉你，它们比需要的要简单得多，”信中说。
“使用 MMM 时，每次您不包含重要内容时，您都会得到错误的广告效果数字，而且有些模型甚至不包含 Covid-19 或价格。”
这封信的签署者明确表示，人类必须参与市场组合建模才能发挥作用。
“人工智能不足以完成这项任务，需要真人，”格蕾丝·凯特说。 “机器还无法理解情况的细微差别，识别数据中缺失的内容，或者帮助人们确信结果对于重要决策来说是可靠的。”
虽然这些基于平台的解决方案相当n呃，签署这封信的评估专家报告说，营销人员已经陷入了不可靠的系统之中，给他们的业务带来了巨大的损失。
“我们听说过这样的故事：经过 10 个月的设置后，结果却是垃圾，完全无法使用，”MeasureMonks 联合创始人 Mike Cross 说道。 “根据糟糕的模型做出错误的决定会导致您的媒体驱动收入损失高达 40%，而正确应用 MMM 则可以带来 +30% 的损失。在严峻时期，这对于首席营销官来说成本相当高。”
与此同时，Analytic Partners 首席执行官兼总裁 Nancy Smith 敦促：“不要成为缺乏经验的供应商的小白鼠。”
这封信的作者为没有在最后点击归因方面标记足够的问题而道歉。 “这就是我们现在想给你写信的原因。因为危险再次出现，”它说。
这封信还向避免被不可靠的供应商欺骗。营销人员被敦促像“你正在购买一个新厨房”一样购买 MMM，通过寻求建议、获得至少三个报价并采取适当的愤世嫉俗态度。
这封信的作者提供了示例问题供营销人员询问，以确保 MMM 供应商符合标准。其中包括询问模型中包含的因素、涵盖多长时间、是否可以向组织内的财务人员进行解释，以及如果结果返回并且由于其他原因对团队没有意义，会发生什么他们见过。
总体来说，营销人员在注册自动化 MMM 之前要保持谨慎，这看起来好得令人难以置信。
“对更快、更便宜的解决方案的推动导致了一些方法根本无法应对品牌响应的复杂性。这些方法可能会产生误导，而不是具有启发性，“《福尔摩斯与库克》导演路易丝·库克说道。
来源：营销周刊
