> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # 从“说不清的价值”到“算得清的投资”：长期品牌建设ROI的科学衡量 ## 核心内容 本文探讨了品牌营销在长期增长中的价值衡量问题，指出当前市场主流做法无法有效量化品牌对销售的长期影响，导致品牌在营销规划中倾向于短期效果。为解决这一问题，文章介绍了几种科学的模型方法，包括长期乘数、未观测成分模型（UCM）、嵌套模型和基于客户终身价值的营销组合模型（CLV-MMM），以帮助品牌更全面地理解营销活动对生意的短期和长期影响。 ## 主要观点 - 品牌营销应注重“品效兼顾”，而非仅追求短期ROI。 - 品牌力强的企业在经济波动期表现更稳健，其核心在于消费者忠诚度与市场份额稳定性。 - 传统品牌评估方法（如品牌指数）无法直接与销售影响挂钩，需结合长期效果模型进行补充。 - 长期乘数是一种简单有效的方法，可将短期ROI与长期影响结合，但需根据行业和品牌特性进行校准。 - UCM模型用于分析长期销售趋势，区分市场动态与营销活动影响，适合季节性强或有知名度的品牌。 - 嵌套模型将客户旅程各阶段纳入考量，有助于理解品牌资产对销售的贡献。 - CLV-MMM模型通过细分消费者群体，量化不同营销活动对高价值客户的影响，适用于生命周期长、购买频率稳定的品牌。 ## 关键信息 ### 1. 品牌营销的长期价值 - 品牌营销的核心在于构建消费者认知与忠诚度，而非短期转化。 - 品牌力强的企业在经济波动中更具备抗风险能力。 - 案例：海尔、欧莱雅等品牌通过长期品牌建设实现稳健增长。 ### 2. 品牌营销效果衡量方式 - **品牌认知**：通过媒体指数、社媒聆听、调研等方式衡量消费者对品牌的知晓程度。 - **品牌形象**：通过情感指数、品牌联想等指标衡量消费者对品牌的整体印象。 - **局限性**：现有方法难以直接量化品牌对销售的长期影响，容易导致品牌投资被低估。 ### 3. 量化品牌营销对销售的影响 - **长期乘数**：将短期ROI与长期影响结合，计算总ROI = 短期ROI × 长期乘数。 - **UCM模型**：通过时间序列分析，分离出品牌自然需求趋势与营销活动的影响。 - **嵌套模型**：将品牌资产指标（如认知度、考虑度）与客户旅程各阶段结合，评估整体营销效果。 - **CLV-MMM模型**：基于客户终身价值（CLV）对消费者进行分群，量化不同群体对营销活动的反应，从而优化营销策略。 ### 4. 模型适用性考量 - **可解释性**：模型结果是否清晰，是否有助于决策制定。 - **颗粒度**：是否支持对不同媒介、不同消费者群体、不同时间段进行细分分析。 - **数据获取**：是否需要额外数据支持，数据成本与可得性如何。 - **适用行业**：不同模型适合不同行业和产品特性。 ### 5. 实践价值 - 通过模型优化，品牌可以识别关键增长驱动因素，避免盲目投放。 - 有助于品牌在预算有限的情况下，合理分配资源，提升整体ROI。 - 模型的可延展性和可理解性是选择模型的重要依据。 ## 模型对比 | 方法 | 模型回答的问题 | 可解释性 | 颗粒度 | 数据获取 | 适用时间 | 适用行业或产品 | |------|----------------|----------|--------|----------|----------|----------------| | 长期乘数 | 我的营销行为对我的长期销售有什么影响？ | ★★★ | 通常每种媒介只有一个长期ROI | ★★★（通常免费） | 长期 | 成熟市场与行业 | | UCM模型 | 我的长期销售趋势是什么？ | ★★ | 对于每个KPI提取每个建模周期内的趋势 | ★★（需长历史数据） | 长期和短期 | 强季节性产品、有知名度的品牌 | | 嵌套模型 | 我的品牌资产对销售有什么影响？ | ★★★ | 渠道×漏斗阶段的ROI | ★★（需品牌认知与考虑度数据） | 长期和短期 | 多品线品牌、关注消费者决策链路的品牌 | | CLV-MMM模型 | 我的营销行为对品牌高端化或消费者价值有什么影响？ | ★★★ | 按不同消费者群体评估各营销活动ROI | ★★（需消费者分群数据） | 长期和短期 | 用户生命周期长、购买频率稳定的品牌 | ## 结论 - 品牌营销的长期价值需通过科学模型进行量化，以支持战略决策。 - 传统MMM模型无法全面反映品牌营销的长期效应，需结合其他模型进行补充。 - 最佳实践是采用“小步快跑”的方式，逐步扩展模型应用范围，提升整体营销效率。 - 嵌套模型和CLV-MMM模型因其高可解释性和可延展性，成为当前品牌营销评估的首选方法。 ## 本文作者 - **Thibault Labarre**：Ekimetrics合伙人兼营销绩效主管 - **Christina Cen**：Ekimetrics中国区总经理 - **Johnson Zhuo**：Ekimetrics中国区资深数据科学家 - **Jean Wu**：Ekimetrics亚太区经理 - **Winnie Kong**：Ekimetrics亚太区数据科学家