简而言之，它是一种非常相关的解决方案，可以从战略和战术层面评估营销的影响，既可以细致地管理投资，也可以做出重大的预算决策。通过使营销工作合理化和衡量成为可能，它为营销部门开辟了重大发展的道路：使他们的部门成为利润中心而不是成本中心。
这种方法也有很多优点，首先就是它的无偏见性：MMM 不依赖于有偏见的归因模型或 印度 WhatsApp 号码数据 跟踪方法。它还尊重“隐私设计”的原则，因为它允许分析激活的作用，而不依赖于法律和技术背景（ITP / ETP / Adblockers / GDPR ......）以及交互的单独跟踪。
尽管监管和技术限制减少了获取个人数据的可能性，但近年来营销却反而变得很大程度上“数据化”。数据访问越来越简单和自动化，而集中式营销数据仓库的创建使得营销数据的处理和利用越来越自动化。
促进数据注入和分析的平台
这一运动极大地促进了 MMM 工具的“平台化”——比如我们在 Converteo 设计的 MMM 平台——它提供了建立可定期更新的详细模型的可能性。最先进的公司已经实现了 MMM 工业化，现在能够通过近乎实时地将数据注入模型，以越来越频繁的间隔（每季度、每月甚至每周）开发他们的模型！结果：模型变得越来越灵活和可扩展，以便将MMM真正应用于决策。
然而，要使 MMM 工具充分发挥其潜力，各个媒体营销和收购团队必须能够清晰地表达战略和运营愿景，即将模型返回的结果转化为可直接应用于现场的明确建议。通常情况下，工具并不能完成所有事情，与之相关的支持和操作建议才是关键。