随着数字营销摆脱对固定数据和第三方 cookie 的传统依赖，新的创新机会正在出现——特别是在归因领域。在更严格的法规和不断变化的消费者期望的推动下，转向以隐私为中心的方法，这要求我们重新思考如何评估营销工作的成功。
这种转变不仅是为了适应新的隐私标准，而且也是改变我们衡量、理解和优化营销影响的方式的一个重要机会。通过开发以隐私为中心的概率方法论并利用 Google Privacy Sandbox 等先进技术，我们不仅正在迈向数字营销的新时代，而且还开创了更复杂、更道德、更有效的归因方法。
当前数字营销面临的挑战
由于严格的隐私法（例如欧洲的 GDPR 和美国的 CCPA）限制消 阿尔及利亚材料 费者数据的使用，数字营销世界正在迅速变化。第三方 cookie曾经是数字广告的重要组成部分，但随着它们已被最广泛使用的浏览器逐步淘汰，第三方 cookie 的终结已经震撼了整个行业。这种转变迫使营销人员寻找新的、保护隐私的方式来接触目标受众。该行业现在正在转向使用第一方数据和基于概率的方法，尊重用户同意和匿名——与之前依赖 cookie 的策略相比，这是一大进步。这种演变要求营销人员在使用新工具时具有更强的适应能力和知识，并努力在更加规范的环境中运营时提供消费者期望的个性化体验。
媒体混合建模 (MMM) 的成功
媒体组合建模 (MMM)，有时称为营销组合建模，是一种强大的分析工具，可量化不同营销策略对销售的影响。
通过分析历史数据，MMM 展示了电视、数字和印刷等不同广告渠道如何促进销售，帮助更有效地分配营销预算。它可以识别高投资回报率渠道并优化支出以获得更好的结果。
MMM 在今天特别有价值，因为它尊重用户隐私，因为它处理的是聚合数据而不是个人详细信息，这使其成为注重隐私的环境的理想选择。
它提供了全面的概述，考虑了市场趋势和竞争对手行为等变量，使战略决策能够超越即时回报。