营销策略越复杂（多个渠道的多项行动），就越需要 MMM 并解释不同杠杆对销售层面最终结果的影响。
MMM 方法为营销活动的影响提供了科学的视角。
MMM理想客户的机器人画像如下
大力推动外部媒体（付费媒体）的公司。
具有多个广告和传播渠道的广告商并行开放。
开（SEM、展示……）和关（电视、广播、杂志、户外……）频道共存。
自有媒体（时事通讯、RRSS）和付费媒体（付费活动）的结合。
多渠道销售（面对面零售、网上销售、电话销售等）。
MMM方法论
与所有机器学习过程一样，机器学习过程中模型的连续迭代基于寻求从训练集（训练数据）生成的连续模型在测试集（测试数据）中的最大拟合。
该模型根据训练数据（不包括测试数据）进行训练，并 印度数据 使用测试数据（模型以前未见过且全新的数据）验证其拟合度。
销售：唯一需要解释的变量？
一般来说，MMM 分析中最常见的解释变量是销售变量。但销售额可以根据几个指标来衡量：
销售价值。
销售数量：
已售单位。
订单数量。
重量或体积的测量（吨、升等）。
另一方面，最终销售之前可能存在变量，但对于某些组织来说，这些变量代表了基本的 KPI。一些例子：
访问（网络或面对面流量）。
记录（新线索、新客户）。
应用程序下载。
例如，对于消费信贷公司来说，变量“潜在客户”或“注册”是一个真正的参考 KPI，最大转化率是最重要的 - 但就其本身而言，潜在客户数量已经代表了要考虑的变量。监控并解释以了解旨在捕获这些线索的各种行动的影响。