マーケティングミックスモデルは、ジョン・ワナメーカーの有名な引用を通じて最もよく紹介されます：‘私の広告費の半分は無駄になっている；残念ながら、どちらの半分かわかりません。’
マーケティングミックスモデリング（MMM） マーケターにとって、予算配分の問題を探求し、どの部分が最も効果的であったか、またはそうでなかったかを理解するための重要な測定ツールを提供します。
MMMは、歴史的データに対して高度な統計手法を用いて、販売要因を効率的に解明し、寄与要因を評価し、各マーケティングチャネルにおけるマーケティングROIを測定し、将来のパフォーマンスを予測し、予算配分を最適化します。これらはすべて、メディア最適化によってマーケティング支出の効率を20%-30%改善することが示されているMMMの手法を使用しています（ガートナー 2016）。
マーケティングミックスの最適化は、過去のパフォーマンスから得た知識を利用して利益の出る計画を策定するための科学的手法を提供するため、成功するマーケティング戦略の重要な要素です。
マーケティングミックスモデリング（MMM）とは何ですか？
マーケティングミックスモデリング手法は、複数のマーケティング入力が販売または市場シェアに与える影響を定量化するための方法です。MMMの目的は、どの要素が販売に最も効果的に寄与するかを理解し、各マーケティング入力に対する適切な支出予算を決定することです。
マーケティングミックスモデルは、各マーケティング入力の投資利益率を測定するためにマーケターを支援します。より高いリターンを持つマーケティング入力は、より低いROIのものよりも広告媒体としてコスト効果が高いです。マーケティングミックスモデリング手法は、回帰分析を使用して重要なインサイトを抽出します。
マーケティングミックスモデルはどのように機能しますか？
A マーケティングミックスモデリングツール ビジネス指標を分解して、マーケティングやプロモーション活動（増分ドライバー）からの貢献を、他のソース（ベースドライバー）からの貢献と区別します。マーケティングミックスモデリングに影響を与える要因には、次のようなものが含まれる可能性があります：
増分ドライバー： テレビ/印刷広告、デジタルマーケティング支出、価格割引/プロモーション/ソーシャルアウトリーチなどのマーケティング活動を通じて生成されるビジネス成果。
ベースドライバー： ベースの成果は、通常、広告なしで達成可能であり、これは時間をかけて確立されたブランドエクイティのおかげです。ベースの成果は、影響を与える経済的または環境的な変化が発生しない限り、静的なままである傾向があります。
その他のドライバー： ベースライン要因の一部として、その他のドライバーは、長期的なマーケティング活動によって特定の期間に蓄積されたブランド価値として測定されます。
最適なマーケティングミックスモデルをどのように作成できますか？
ほとんどのマーケターは、正確なマーケティングミックスモデルをどのように作成するかについて不確かですが、回帰はすべてのマーケティング変数の最もコスト効率の良い組み合わせを予測する技法を提供します。回帰はデータを2つのカテゴリー - 従属変数（DV）と独立変数（IDV） - に分解し、分析はこれら2つが従属変数の成果にどのように影響を与えるかに焦点を当てています - これにより、マーケターはマーケティングミックスの純利益の正確な推定を得ることができます。
マーケティングミックスモデリングで最も頻繁に使用される回帰技術には、次のようなものが含まれます：
- 線形回帰
- 乗法回帰
線形回帰モデル
線形回帰は、分布関数（DV）が連続していて、IDVとの関係が線形に見える場合に適用できます。回帰分析は、線形モデルを使用して予測できない財務諸表のような複雑なシステム内の問題を検出するのにも役立ちます。因果分析は影響とトレンドの予測を提供しますが、外れ値、多重共線性、相関のため、大量のデータではうまく機能しません。
乗法回帰モデル
加法モデルは、説明変数の追加単位が同じ絶対的な影響を持つと仮定します。これにより、説明変数間の相互作用がないより安定した環境でのみビジネスが運営される場合に適しています。例えば、価格がゼロになると、販売量は無限大になりますので、使用すべきではありません。
乗法モデルには二種類があります：
- 半対数モデル
- 対数モデル
MMMプロセスを構成する要素。
マーケットミックスモデリングプロジェクトは、すべて同様に成功に重要な三つの主要な要素に依存しています：
- 測定： 測定にはデータ収集（履歴データ、マーケティング活動、KPI）、モデル構築、販売数値とすべての流通チャネルからのROIの理解が含まれます。測定の結果は、販売パフォーマンスの理解と、それぞれからの投資収益率の測定です。
- 予測： 予測は、ビジネスが特定の行動をとった場合に未来の販売レベルを予測するために異なるシミュレーションシナリオを実行する実践です。
- 最適化： このステップでは、アナリストがモデルの結果に基づいてマーケティング投資配分の最も最適な方法を決定します。
データ主導の意思決定のためのマーケティングミックスモデリングを実装する手順
マーケティングミックスモデリングに着手する前に、マーケティング目的を明確に定義する必要があります。これは、増分売上、ブランド認知の向上、またはROIの最適化を含む場合があります。
- 主要変数の特定： 広告支出、価格設定、プロモーション活動、競合の行動、季節性、顧客の行動や人口統計など、マーケティング活動に影響を与えるすべての主要変数を特定し、マーケティング目標を達成することが不可欠です。
- 関連データを収集する： 売上データ、広告トラッキングツール、顧客調査、市場調査報告書など、さまざまなソースから特定された変数に関する関連データを収集します。収集した情報が正確で関連性があり、適切な期間をカバーしていることを確認してください。
- マーケティングミックスモデルを構築する： 統計分析手法を利用して、変数間の関係と望ましいマーケティング成果に対する影響を定量化するマーケティングミックスモデルを構築します。これにより、各マーケティングミックス要素の効果や相互作用についての洞察を得ることができます。
- マーケティングミックスモデルを検証する： マーケティングミックスモデルが実際のシナリオを正確に表しており、予測を実際のマーケティングパフォーマンスデータと比較することによって意思決定のための信頼できるガイダンスを提供できることを確認します。このステップでは、予測が実際のパフォーマンスデータと正確に一致することを保証し、情報に基づく意思決定プロセスにおけるその正確性を確保します。
- シナリオ分析を実施する： 有効なマーケティングミックスモデルを利用してシナリオ分析を実施します。これは、1つまたは複数の変数を変更することで仮想シナリオをシミュレートし、予測された結果を監視して、マーケティング戦略の変更がマーケティング目標の達成に与える影響を理解することを含みます。
- データに基づいた意思決定を行う： 得られた洞察に基づいて MMMマーケティング キャンペーンでは、データ駆動型の意思決定を行い、マーケティング活動の組み合わせを最適化します。これには、最適な予算配分や広告戦略の変更、予測された結果や潜在的な改善に応じた価格戦略の洗練やリソースの再配分が含まれる可能性があります。
- モニタリングと反復: マーケティングミックスモデルのパフォーマンスを積極的に追跡し、実際の結果と予測結果を比較し、必要な修正を行い、分析を通じて得られた新しい実行可能な洞察に基づいて意思決定プロセスを洗練します。
マーケティングミックスモデリングを採用することで、マーケティング施策の効果と効率を高め、投資収益率を改善することで、頻繁にビジネス計画の意思決定を行うことができます。
結論：
マーケティングミックスモデリングは、アートとサイエンスを組み合わせて消費者行動を正確に予測し、マーケティング予算を最適に配分するための実行可能な推奨事項を生成します。MMMはマーケティング戦略の主要な要素の一つであり、測定、予測、最適化という3つの重要な構成要素で構成されています。
MMMは、最先端の技術を継続的に採用することで、近年急速に進展しています。 ノーコードAI 技術。さらに、信頼性が高くGDPRなどのプライバシー規制に準拠しているため、測定業界での成長が証明されています。 MMMは未来に対応したソリューションです; MMMは、人々のプライバシーを侵害することなく、より高い粒度に達することができます。
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