2025长期品牌建设ROI的科学衡量白皮书

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

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