CPGマーケティングのツールとしてのマーケティングミックスモデリング

ほとんどのCPGマーケティングチームは、マーケティング戦術を最適化するために一次および二次研究データに依存していますが、多くは統合計画を策定する際にアウトリーチマーケティングの効果を考慮する重要性を無視しています。ホリスティックなマーケティングアプローチは、以下のようなパラメータを追跡し、測定します：

1. 使用されるメディアは何ですか
2. 各チャネルの効率
3. 異なるキャンペーンの利用
4. 最適なメディア環境の利用
5. 異なるメディアタイプはさまざまなリターンと売上の向上を生み出します。
6. 広告はどのくらいの頻度で更新されるべきですか？

マーケティングミックスモデリング（MMM）は、統計データを使用して過去のマーケティング支出が売上に与えた影響を分析し、今後の売上およびマーケティング戦略に関する情報に基づいた意思決定を行う実践です。マーケティングミックスモデルは、マーケティング支出と売上収益のようなパラメータの間の仲介者として機能し、投資に対するマーケティングROIを向上させます。

消費財（CPG）は、マーケティングミックスモデリングを採用した最初のセクターの一つです。製造業者と小売業者は、低い貢献マージンと各SKUに対する競争が激化しているため、統計分析に投資しています。また、複数のマーケティングメディア戦略を使用しています。 マーケティングミックスモデルソリューション 広範な地理的リーチ、多くのSKU、さまざまなマーケティングチャネルを持つ大手ブランドに特に有用です。その洞察により、リアルタイムでデータから洞察を引き出し調整を行うことができます。

なぜCPG企業はマーケティングミックスモデリングを利用するのか？

マーケティングアトリビューションは、デジタルマーケティングの普及と、それを業務の一部として優先する企業の増加に伴い、より認識されるようになりました。顧客は、顧客の旅のほとんどまたはすべてをオンラインで行うことができます。MMMとマーケティングアトリビューションは両方のツールを同時に使用しましたが、選択は業界の種類によります。

最新のプライバシー法および企業政策の更新により、企業はマーケットミックスモデリングの採用を検討せざるを得なくなっています。なぜなら、マーケットミックスモデリングは、GDPRやAppleのiOSデバイスに関するIFDAの制限など、最近のプライバシー更新の影響を受けないプライバシー安全なソリューションを提供するからです。自動化されたマーケティングミックスモデリングは、外部および内部要因の両方を考慮に入れて予算計画を助けます。これは、マーケットミックスモデリングがマーケティングトレンドの360°ビューを提供するため、特に最高マーケティング責任者にとって役立つことが証明される可能性があります。

マーケティングミックスモデリング：CPGマーケティング最適化のためのガイド

CPGマーケティング担当者は、伝統的なチャネルとデジタルチャネルの間でマーケティング予算を配分する際に常に苦労しています。

効果的なマーケティングミックスモデルは、各マーケティングチャネルが売上に与える影響についての洞察を提供するべきです。適切に実行されたモデルは、過去の投資に対するROIを計算し、マーケティングミックス変数の予測される変化を予測し、外部および内部要因からその影響を切り離すことができます。

ここに、マーケティングミックスモデリングを使用してCPGマーケティングを最適化するためのガイドがあります：

データ収集: CPG製品に関連するマーケティング活動、販売実績、その他の関連要因に関する過去の情報を収集します。通常収集されるデータポイントには、広告、プロモーション、価格設定、流通の詳細、競合の活動指標、そしてそれらに影響を与える可能性のある経済指標が含まれます。

従属変数を定義する: について マーケティングMMM 目的として、従属変数は通常、CPG製品の収益または単位売上を指します - 最適化が必要なのはこの変数です。

独立変数を特定する: デジタル広告（テレビ/ラジオ/オンライン）、プロモーション、店内ディスプレイ、ソーシャルメディアのエンゲージメント活動、またはその他のマーケティング施策など、CPG製品の販売に影響を与える可能性のある独立変数を特定します。

データの前処理: データをクリーンアップし、外れ値、欠損データ、不整合を排除するために前処理を行い、モデル化に簡単に使用できるようにします。モデル化に適した形式を確保します。

モデルを構築する: 回帰分析などの分析モデリング手法を選択し、従属変数と独立変数の関係を確立します。MMMで使用される一般的な手法として、多重線形回帰が一つの方法です。

モデルの解釈： 各マーケティング入力が売上にどのように影響するかを理解するために回帰を実施します。回帰モデルから得られる係数は、マーケティングドライバーと売上結果の間の方向性と強さを示します。

モデルの検証： R二乗や平均絶対誤差などの統計的尺度を用いて、モデルの精度と信頼性をテストします。

シナリオ分析： シナリオ分析を使用して、マーケティング予算や活動の変更をシミュレーションし、売上を最大化する効果的なマーケティング戦略を特定します。

最適な予算配分： モデルから得られた洞察を活用して、オンラインおよびオフラインのチャネルや活動にわたるマーケティング予算を最適化し、最大のリターンを提供するものを優先します。これは、マーケティング投資から最大の結果をもたらす活動への投資を推奨します。

モニタリングと改善： マーケティングキャンペーンのパフォーマンスを常に評価し、洗練させ、新しいデータでモデルを更新することで、市場の変化に対応しながらモデルをさらに最適化できます。

マーケティングミックス最適化モデルは、CPGマーケティング戦略のための唯一のツールと見なすべきではありません。顧客セグメンテーション分析、市場調査、リアルタイム分析などの他の高度な分析ツールと組み合わせて使用することで、より成功し包括的な戦略を生み出すことができます。

NextBrainによるマーケティングミックスモデリングソリューション。

NextBrainは、MMM専用に設計された広範な数学関数のライブラリを提供しています。私たちのプラットフォームは、専門家が回帰、時系列モデリング、最適化アルゴリズム、その他の数学的関数を使用して、その複雑な構造を理解することを可能にします。

NextBrainは、MMMデータセットから貴重な洞察を抽出するために高度なアルゴリズムを利用しています。私たちのプラットフォームは最先端の ノーコード機械学習 ディープラーニング、アンサンブルメソッド、予測モデリング技術などの手法を利用して、複数のマーケティング変数間の隠れたパターンや相互作用を特定します。

データセットには、すべての販売データ - プライマリ、セカンダリ、ポイント・オブ・セール; 市場調査の結果や過去のキャンペーンおよびプロモーション情報; Twitterなどのソーシャルメディアからのデータ、重要なイベントや天候分析が含まれる場合があります。NextBrainは、この情報の分析を使用して、各マーケティング推奨に基づいて販売を予測し、ビジネスリーダーがより効果的なビジネス意思決定を行えるよう支援します。

NextBrainのAI駆動ツールは、マーケターとユーザーの両方を支援するために設計されており、使いやすさが特徴です。未来のキャンペーンの成功を、各キャンペーンから得られるインクリメンタルセールスと投資収益率と比較することで測定します。

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