许多营销人员认为MMM最难的部分是建模本身。实际上，最大的挑战是数据准备。“实际的MMM部分可以说是整个流程中最简单的部分，”Kristin强调说，“关键在于收集数据并做好所有基础工作，这无疑是整个流程中最难的部分。”
强大的混合模型 (MMM) 需要明确定义的关键最难的部分绩效指标 (KPI)，并围绕这些 KPI 进行内部协调。如果不同团队对成功的定义不同，那么采用起来就会成为一大障碍。正如 Kristin 所解释的那样，你不应该简单地假设你的数据已经很完善了；“你开始挖掘数据，然后意识到你有一些零散的数据，或者某个地方的某个人有这些数据，但他们一直在后台手动用 Excel 表格把它们整合起来。这通常是 MMM 流程尚未启动就可能崩溃的地方。
合作不容商榷
MMM 不仅仅是一个数据科学项目——它需要市场最 电话号码清单 难的部分营销、财务和领导层的跨职能支持。最好的模型不仅仅是提供一份报告，它们还能提供可供团队运用的可行洞察。如果缺乏协调，营销人员投资 MMM 项目的风险就在于此，最终只能束之高阁。Kristin 分享了一个值得警醒的故事：
我们曾与一群为汽车公司打造MMM的人员合作。在流程 如何将 whatsapp 用于商业用途 的演示阶段，分析师们进来跟我们说：‘我们完成了这项工作。结果发现，支持这种车型的这笔资金并没有起到什么作用，所以我们建议你们干脆取消所有支持这种车型的资金投入。’
经销商的停车场上已经有数千辆这种车型了。谢谢你们建议我们不要投资，但是如果我的车停在这里一百辆，我的生意会怎么样呢？”
最大的错误？下意识的反应
MMM 的输出应该被视为一种共识，而非绝对真理。“你会从 MMM 中得到 台灣號碼 结果。假设你在某个领域超支了，需要进行优化。这并不意味着你必须立即四处奔波，把钱从一堆转移到另一堆……花点时间，深呼吸。这究竟在表达什么？这是在什么情况下产生的？正确的步骤是什么？”Kristin 说。
将MMM视为一个持续的过程，而不是一次性交付。优秀的团队会随着新数据的涌入重新审视并完善他们的模型。MMM不能被视为一个即插即用的解决方案——它需要持续的迭代、协作以及从一开始就建立的坚实基础。