当企业开始重新关注长期品牌价值建设，如何让品牌价值被看见、被度量、被证明，成为企业内部推动品牌力建设的关键难点。

　　去年下半年到今年上半年，数据科学与AI咨询企业Ekimetrics中国区总经理岑倩（Christina）有一个明显的感受是，自己的品牌客户在经历了几年不断攀升的短平快式投流转化营销投放后，开始将营销预算逐步拉回到品牌投入上来，从过度追逐短期的效果投放，重新回归了品效兼顾的路径。

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　　「从疫情后半段时间开始，品牌对效果投放不断加码，有的甚至能增加到约80%预算做效果投放，之前能够看到它对短期销售产生的拉动效应。但现在，平台的生意越来越难做，加之效果投放带来的短期转化效果也越来越弱，所以越来越多的品牌主开始意识到，考虑到品牌的长远发展应该将营销预算一定程度地拉回到品牌投放上，而不应被效果绑架。」Christina表示。

　　这种变化不是个案，而是越来越多企业的新共识。央视市场研究（CTR）发布的《2025中国广告主营销趋势调查报告》显示，参与调查的近九成企业都认同：「品牌的心智份额是核心竞争力，注重效果是暂时的，注重品牌是长远的。」

　　在消费者侧，CTR的报告显示，品牌已经超越产品和价格，成为影响购买决策的首要影响因素。Ekimetrics也在去年底进行的一项长期模型测算中验证了，有客户三年前做的品牌营销，到2024年仍然在为企业的销售业绩增长做出贡献。

　　这也表明，当短效投放的红利不再、流量扩张难以为继，品牌能够助力企业打造穿越周期的长期增长韧性。但在这个趋势下，企业内部推动增加品牌建设在营销预算中的比例仍然存在一些挑战。其中，如何让品牌营销的价值被看见、被度量、被证明，是一个亟需解决的核心问题。

　　在业绩增长压力下，无论是国际大牌，还是过去十年中诞生出的新零售品牌，抑或是经受过时间考验的老字号，都迫切渴望能有一个清晰的度量框架，用直观的数据来说明品牌价值与业绩增长的关系，为决策层将预算倾斜向品牌力建设提供科学客观的依据。

　　这也是Ekimetrics想要在中国市场解决的痛点。Ekimetrics专注于为企业开发定制化的数据科学和人工智能解决方案并提供相关的咨询服务。自2006年起，Ekimetrics已经为全球350多家客户提供了超过1000个项目的服务，其中包括欧莱雅、LVMH、雅高集团、雷诺汽车、太古地产、雀巢等品牌客户，在汽车、奢侈品、零售、快消、金融服务等多个行业拥有丰富的经验。

　　在最新发布的《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》白皮书中，为将无形的品牌价值转化为有形的销售贡献数据和生意语言，Ekimetrics结合多年营销测量、营销评估的专业经验，在白皮书中介绍了四种量化模型框架，系统性地阐述了如何将品牌营销的长期影响转化为可量化、可解释的生意价值和商业洞察，助力营销决策者实现从经验驱动到数据驱动的战略升级。

　　Christina表示，这四个工具能够分别满足不同阶段、不同需求客户的品牌长期价值量化需要。「客户的数据完备度不一样，想要分析的颗粒度不一样，或者搭建模型的复杂度和时长不一样，我们需要根据这些客观因素，帮助客户从中选择一个更符合当下需求的模型。就好比大家都是去罗马，各自情况不同，选择的交通方式和路线也会不一样。」

　　在具体执行上，企业可以从自身基础条件出发，小步快跑，快速完善品牌长期价值度量体系。比如，数据完备度低的企业，可以先从某个子分析做起，在完成子分析的过程中，持续强化自身数据的完备度，逐渐建立起全局数据观，最终将线上线下、品牌效果统合为一盘棋、一袋钱，更科学地去整体性规划营销预算。

　　长远来看，AI能力的加持正在让品牌价值的经营变成一道有清晰解题思路和明确答案的数学题。企业不仅要在营销策略和增长心态上进行调整，重新拥抱长线思维，还要提升对数据的重视程度，对其进行更全面、更细致地利用和分析，从中提炼出新的优化方向和增长路径。

　　在高度不确定的市场环境中，将品牌作为战略资产进行科学管理，已成为企业构筑持续竞争优势的关键。这意味着，品牌投入不应再是基于信念的项目，而应成为可衡量、可优化、并能明确展示其生意贡献的战略投资。

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　　当品牌价值变得可以被度量，品牌力建设就不仅是营销玩法的竞争，更是企业之间数据基建和洞察手段的较量。

　　围绕品牌营销领域出现的新变化、模型如何实现对品牌长期价值的度量，以及提升数据完备度对品牌长期价值度量的影响等议题，我们与Ekimetrics中国区总经理Christina进行了一场对话，获得了来自一线的趋势洞察与实操方法。

　　去年下半年到今年上半年之间，Ekimetrics的客户逐渐有了一股反思潮，开始考虑将过度倾斜的营销预算逐步地拉回到品牌投放上。其中一个主要原因是，当效果投放在营销预算中的占比不断被拉升后，其边际效应在衰减，加上平台自身流量质量的变化，短期转化效果也越来越弱。这促使企业开始重新向品牌、向线下寻求增长。

　　窄播：Ekimetrics是否有看到一些案例，表明品牌已经开始从品效割裂走向品效兼顾了？

　　Christina：今年我们已经有一些客户在这样做了。去年年底，我们给一个客户做了一个基于品牌力的长期模型测算，最近，我们又基于今年上半年的数据帮客户重新做了一个新的预测，就会发现今年上半年相比2024年整体，投入已经一定比例地拉回到了品牌上，同时可喜的是生意反而逆势增长了。

　　这也是因为去年的预测模型帮助中国分部和集团层面达成了共识——做生意眼光要放长远，不能只看眼前的利益，而忘了将来长远的增长机会，用中国人的话讲就是不要捡了芝麻丢了西瓜。大概就是从去年下半年到今年上半年之间，品牌们开始有了这种心态上的变化。

　　Christina：品牌发现，效果类投放的边际效应越来越差。之前，提高效果投放的投入，还能够看到对短期销售的积极影响。但现在，平台的生意越来越难做，再增加效果投放带来的短期增长也越来越弱了。所以越来越多的品牌主开始意识到，应该将营销预算一定程度地拉回到品牌投放上，而不应该再被效果绑架。

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　　Christina：数据可以帮助客户去量化品牌的影响，平衡内外部各种不同的声音。比如在一个客户的案例中，通过去年做的长期模型测算大家发现，三年前做的品牌营销，到2024年仍然能通过品牌力影响销售，这也给到了客户一些信心，让他们今年愿意往线下去多投一点。今年复盘的时候我们也明显看到相比去年，客户在线下的投入增加了。当然在调整过程中，我们会继续帮客户做追踪，测量营销活动产生的短期和长期影响。

　　Christina：我们需要用更长期的眼光来看待这部分的投入。如果只是从生意上看三个月的效果，线下渠道很难会有线上渠道同样的效果，因为线上可以直接促转化。在消费者旅程中，线上渠道理论上属于很后端了，转化自然就会更高效，线下渠道则处于偏前端一点，很难一下就完成转化。

　　但事实上，如果只看线上端，即使能够把所有的种草和转化链路都连接起来，也并不是消费者链路的全部。品牌在线下做的投放，无形当中也强化和促进了转化的心智。而且线下的触点藏在生活的方方面面，你永远不知道消费者到底在哪个时刻被影响到了什么样的程度。

　　我们认为品牌心智的构建是能够通过最终的生意结果体现出来的，因此我们会通过建模的方式来更科学地评估这些投放产生的实际生意影响到底有多少。

　　Christina和她的团队与一些潜在客户进行讨论的时候，会被频繁问到量化品牌长期价值的问题。同时，一些现有客户也开始在Ekimetrics帮助下发起一些研究，来进行品牌投放ROI的测量。

　　窄播：Ekimetrics启动《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》白皮书项目的背景是什么？是如何洞察到量化品牌长期价值这个核心需求的？

　　Christina：这两年我们与品牌方客户讨论的时候，对方经常会陷入一种很纠结的状态：我们发现品牌在品效投资上呈现出极大的「知行不一」，在认知层面，客户高度认同品牌重要性，但在行动上，面对市场压力时，尤其是与白牌的竞争，多数品牌仍选择了「增加效果投资，削减品牌投放预算」。

　　造成这个现象的根本原因在于，企业很难用相对科学的数字体现品牌投放的价值。所以针对这个痛点，我们也会与客户共同进行一些数据建模和研究分析。通过分析发现，一些渠道的投放虽然短期效果不一定明显，但长期来看，整体的ROI是可以和一些短效渠道拉平甚至超越的。有了这些数据，他们就有了在企业内部去争取更多品牌预算的理论依据。

　　这份白皮书就是来自这些实战经验的总结。同时，在与一些潜在客户进行讨论的时候，我们会发现「量化品牌长期价值」一直都是一个困扰品牌主做营销决策的核心问题。这的确是目前中国市场上大多数品牌人的一个痛点。

　　Christina：现在看下来的话，可能各占一半。本土的潜在品牌客户很多元化，比如，有近十年起来的新零售品牌，有成长于90年代前后的本土品牌，甚至还有一些老字号。这也说明量化品牌长期价值是一个非常具有普适性的话题。

　　Christina：底层逻辑其实是一样的，大家都想知道品牌对销售的贡献有多少。新零售更多是知道自己当前的品牌力比较弱，想要计算品牌投入到底能给长期销售带来多大影响。老字号更多会纠结的一个点是，过往的积累到底给我现在的品牌力带来了多少价值，然后才会去思考当下的投入。老字号有历史的偶像包袱，需要先解释偶像包袱。

　　有些老字号品牌会和我们聊他们想要重新制定品牌战略。他们知道现在Z世代和90后的话语权、消费力都很强，传统品牌传递的信息现在不一定非常符合这部分消费者的需求，那么他们应该如何重新思考自己的品牌定位，基于此又可以怎样影响销售。

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　　窄播：对于如何衡量长期品牌影响力，在这份白皮书中提到了长期乘数、未观测成分模型（UCM）、嵌套模型、CLV-MMM几个模型，它们具体会发挥怎样的作用？

　　Christina：Ekimetrics的一个核心解决方案叫MMM，就是Marketing Mix Modeling，中文叫做营销组合模型。这个模型本身就在帮助我们的客户去做很多营销效果以及ROI的测算跟衡量。模型首先还是会看3-4个月内（即短期）的销售转化比较多一些，然后基于对过往营销活动ROI的复盘来预测将来的营销该怎样去打，预算和营销策略该如何制定。

　　但是近一年来和客户的沟通促使我们在白皮书中，基于传统的MMM进一步提出了四类模型，最终目的是要更科学地解释企业的营销动作所带来的长期价值和效果。区别在于，客户的数据完备度不一样，想要分析的颗粒度不一样，或者搭建模型的复杂度和时长不一样，我们需要根据这些变量因素帮助客户选择一个更符合他当下需求的模型。

　　窄播：Ekimetrics的模型主要还是采用机器学习算法搭建，那是否有对生成式AI的应用？

　　Christina：生成式AI更多是作为输出端的助手，但我们不会去自己做大语言模型。以前客户团队可能需要配一个数据科学家来解读模型给出的数据，但现在只需要通过AI助理就能够获得数据分析，更清晰便捷地理解投放ROI和优化的方向。

　　品牌希望长期价值的度量越准确，就越需要企业具备更高的数据完备度。但相比国际大牌，中国企业普遍在数据架构上缺乏投入动力，导致中国企业可能需要从子分析开始，小步走验证价值，然后在此基础上逐渐完善整个品牌和营销的价值度量体系。

　　Christina：是的。毕竟对企业来讲、对市场团队来讲，那就是一包钱怎么花，永远要放在一盘棋上去考量的。资源永远是稀缺的，对资源的最优化利用是要基于全局考量的。

　　Christina：我们通过MMM解决方案，逐步帮助品牌提升和构建全局能力。除了大家耳熟能详的线上线下的媒介渠道，模型还会纳入价格策略、促销策略、新品发布、产品组合、季节性宏观因素、竞争对手的营销花费、快闪店等影响销售的因素。

　　在此基础上，我们可以更客观地看到每一个投入产生的价值和影响。过往，很多品牌在考量ROI的时候并没有考虑到「自然销量」，即假设品牌全体躺平仍然会有的销量，而营销活动创造的价值其实是高于「自然销量」的增量部分。同时价格策略、新品发布、竞对动态、季节性、宏观环境等等这些影响销售的因素，都会对所谓「自然销量」产生影响，因此我们要更加科学和细致地去解刨出增量部分，即营销实际带来的销售贡献。

　　我们可以帮助用户知道影响销售的因子到底有哪些，并且每个因子在销售增量里到底起到了什么样以及多大的作用，增加或减少投资又会发生怎样的演化，这些都可以通过模型模拟出来。通过这些分析，给到品牌人、营销人一些变革性的思维，从新的视角去分析营销数据，进行营销战略的制定。

　　因此，我们通常会建议客户每半年做一次模型的更新，有了新的数据，我们就可以复盘上一期营销投放的ROI以及各项营销活动的有效性，并预测未来半年最优的投放策略。在这种持续的数据更新下，客户也会养成基于数据去做更科学的营销规划的好习惯。

　　Christina：数据的完备度很重要。一个比较完善的模型，需要企业提供两到三年的周度数据，包括刚才提到的影响销售数据的因子，都需要被采集进入模型。但观察下来，中国企业的数据完备度比国际大牌还是有一定差距。大家可能能拿出一年的数据，两到三年的不一定能拿出，线下的数据也不一定能拿到。

　　因此有时，我们会建议中国市场的客户先做一个小的子分析，比如围绕数字营销（digital campaign）的数据，去设计相应的测算模型。如果一口气吃不成胖子，就小步快跑、快速迭代。

　　窄播：所以中国企业虽然从营销玩法上不再需要过多参考海外，但在数据收集、基础能力的建设上，还是需要参考国际大牌的经验对吗？

　　Christina：是的。如果数据不够充分，我们会建议客户先做一个数据完备度的评估。我们会说明现在的数据能支撑什么样的分析，如果想要做一些比较高阶，能够对业务有实际帮助的分析或者洞察，应该怎么收集数据，怎么搭建数据结构。数据结构和最终的模型效率是强相关的。

　　但也有一些很现实的情况，很多中国企业往往更愿意投入在立刻看到生意效果的地方，对于这类数据完备度的分析，大家常常会持观望的态度。我们也理解在市场高速发展的时候，大家的核心任务是撒腿往前冲，数据可能会被认为只是锦上添花的东西。

　　只不过，当大家在某一个赛道卷不下去的时候，才会发现数据就好比建房子时候的地基，虽然不能立刻让你拥有大豪宅，但却是在知己知彼的基础上打造真正可以传世的豪宅的立身之本，这部分的完备性分析是必不可少的。