然而，仍然存在许多挑战，特别是从离线渠道恢复数据和标准化数据以获得同质数据集方面。这两个挑战需要将团队聚集在一起：当项目旨在评估营销对业务指标的作用时，数据团队必须与营销团队携手合作，而且还要与管理控制合作。
在内部化数据之后，广告商可以选择开发自己的 MMM 解决方案，或者寻求代理商或咨询公司的支持，设计模型并实施工具来利用它们。由于我们设计的 MMM 平台，我们在 Converteo 更青睐第二种方法，即使我们也可以支持希望完全自主的客户。
事实上，完全内部化涉及依赖内部设计和维护的计量经济模型，这是一个更为微 印度 WhatsApp 号码数据 妙的一步。确实有必要能够依靠内部技能和资源，让接受过计量经济学和特别是 MMM 主题培训的数据科学家能够随着时间的推移跟上营销和媒体购买的发展和特殊性。这项任务更加复杂，因为关于该主题的文献有限，并且必须进行大量的研发工作才能确定与公司及其商业模式相关的模型。我们发现这一问题与媒体购买内部化存在同样的缺陷，只有少数广告商最终采用了媒体购买内部化。
此外，仅仅拥有有能力且精通该主题的内部数据科学家是不够的：还需要能够解释MMM工具的结论并将其转化为有效的行动。技术团队和运营团队之间的协调是一项挑战，需要良好的沟通、特定的技能和经过验证的方法。特别是，客户经常低估 MMM 项目的规模：它调动了跨职能资源，从 CRM 到收购，包括媒体采购和管理控制……
因此，在采用全面内部化方法之前，必须能够对以下三个问题回答“是”：公司是否有能力在内部托管数据？其数据科学家是否有能力开发和维护计量经济模型和工具（这一领域的研发比重可能很大）？该组织是否具有灵活性，以确保涉及该主题的不同团队相互交流并共同努力？