答案将来自于一种称为“营销组合模型” （MARKETING MIX MODEL） 的数据处理方式。在美国等西方国家， “营销组合模型”作为一种营销分析方法，早在三四十年前就已经在学术界占有一定的地位，但直到近年才慢慢被真正应用到企业管理中。这一从理论到实践的转型主要来自两方面的因素，首先是今天的企业越来越多地面临紧缩开支的胁迫，营销预算自然也常常成了被削减的对象，为了尽量保持营销开支的份额，公司营销部门可以运用”营销组合模型”所提供的数据，来体现营销活动所给公司利润带来的直接影响，开支的削减会最终影响到公司的年度表现。其次，”营销组合模型”越来越受到青睐的另一个因素是营销渠道和方法的多样化。以电视、广播、报刊为主的传统广告媒介已不再是一枝独秀，网络、手机、搜索引擎、直复营销的多元化手段慢慢从无到有，从小打小闹到大张旗鼓，随着多元化进程的深入普及，衍生出一种需求，那就是营销部门希望通过某种工具可以帮助他们衡量各种营销渠道和方法对公司利润的影响度，从而可以让营销人员更好地挑选最有效的营销方式，”营销组合模型”正好满足了这种需求。　　

　　“营销组合模型”虽然有多种不同的种类，但大多是运用多元回归这一统计方法来对营销数据展开多变量分析，目的是找出公司营业额上升或是下降的原因，同时对各种导致营业额变化的因素加以量化。数据分析的单位可以是每周，也可以根据需要设置成每月，或每年。 因变量（果）通常是营业收入，如果分析单位是每周，那因变量就是每周的营业收入。自变量（因）通常有三类，一是公司的营销活动，其中包括对公司营销广告活动的量化, 例如广告可以用覆盖面、频率、GRP作为变量，促销活动可以把产品的价格变化作为变量； 第二种自变量涵括直接竞争对手的广告营销活动，这一类变量与第一类数据唯一不同的是量化的对象，俗话说知己知彼，百战百胜，但也正是因为涉及到竞争对手，这类数据一般较难收集，而一旦掌握， 会大大增强模型的准确度；三是外界非营销因素，这类数据会因行业不同有很大的差异，例如在快餐业，天气的好坏会对营业收入有一定的影响，下雨下雪天收入会随客流量减少而下降，所以在分析快餐业时应该尽量把天气设为变量，但天气并不是万能钥匙，网络商店的销售就跟天气好坏毫无关系。因此，最终应该设置什么样的变量，要求分析师必须对公司的业务有一定的了解。　　

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