미디어 믹스 모델링의 한계 중 하나는 데이터의 사회적 편향이다. 현재의 시장 행동과 응답에 내재된 사회적 편향은 모델링 접근만으로 극복하기 어려운 문제이다. 이러한 데이터 내재적 사회적 편향은 모델러가 데이터셋과 마케팅 전략에서 이러한 편향의 존재 가능성을 고려하는 시간을 할애해야 한다. 람브레히트와 터커 (2019)는 이 문제에 대해 훌륭한 분석을 제시하고 이를 해소하기 위한 방안을 강조하고 있다.
미디어 믹스 모델링의 발전 방향으로는 패널 데이터를 수용할 수 있는 기능을 갖추는 것이 중요하다. 특히 다양한 채널 및 지리적 그룹을 통해 보다 세분화된 권고 사항을 출력할 수 있도록 하는 것이 필요하다. 또한 MMM 및 mMM에서 통계적, 비즈니스 및 보정 오차에 걸쳐 다중 목적 최적화를 수행하는 것은 혁신적인 방법이다. 이러한 방법은 기계 학습에서 응용 마케팅 모델링으로 가져오며, 모델러가 목표를 설정할 수 있는 유연성을 제공한다. 이러한 발전 방향은 모델러가 이러한 구성 요소를 어떻게 사용할지에 대한 경험을 쌓고자 하는 것이다.