デジタルマーケティング基礎とマーケティング・ミックス・モデリング学習ノート

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本記事の目的

デジタルマーケティング分野の中でも、特にマーケティング・ミックス・モデリング(以下、MMM)に関して、筆者が学習した内容を可能な限りわかりやすく記すこと。

学習リソース

目次
  1. MMMとは何か?
  2. MMMの目的は何か?
  3. MMMの特徴は?
  4. MMMのやり方

1. MMMとは何か?

MMMとは、ずばり

  • 売上データと売上に影響する要因と思われるデータを時系列で記録し、どの要因がどれだけ売上データに寄与したかを推定するもの
  • マーケティング施策が成果に与える影響を定量化する統計学的な分析

MMMをやると、何が嬉しいのか?

  • MMM実施以降の投資配分をチューニングするのに必要な指標が得られる
  • MMM以外の方法として、「消費者調査(定量・定性)」「ログ分析」などがあるが、これらでは不可能な分析をMMMでなら実現できる

2. MMMの目的は何か?

MMMの目的は、ずばり

  • 各マーケティング施策やその他多くの要因が成果(例えば売上)にどの程度影響したか、という寄与度を推定する
  • 結果として、広告最適化の視座を増やす

意識すべきは、他のマーケティング施策との目的の違いである。例えば、消費者調査(定量)である。この方法では、マーケティング施策と成果の関係性には言及できない為、一見、MMMのほうが優れた手段であるかのように見える。しかし、消費者調査(定量)はマーケティング施策が生み出す、消費者の購買心理の変化・態度変容を明らかにすることが目的である。したがって、MMMの方が消費者調査(定量)より優れているかどうかを論じることに意味はない。それぞれ異なる目的を持っている為、比較する意味がないのだ。

  • 消費者調査(定量)の場合
    • 調査することは、施策の実施前後における自社製品・サービスへの「認知度」「好意度」「第一想起」「購入意向」など
    • 広告の意図が正確に伝わっているか?狙い通りの反応(購買心理や態度変容)があったか?を把握するのに適している
    • 売上などの「成果」にどう影響を与えたかには言及できない
  • MMMの場合
    • 各マーケティング施策の結果として、どのような「成果」が達成されたのかには言及できる。
    • 購買心理の変化には言及できない

3. MMMの特徴は?

1. 広告予算の配分を、過去のデータを教訓にチューニングする方法である

オフライン/デジタル広告いずれも分析対象とする

マーケティングの4P

  • Product(製品)
  • Price(価格)
  • Place(場所)
  • Promotion(プロモーション)

2. オフライン広告/デジタル広告相互の影響を加味して分析する

オンライン広告の例 デジタル広告の例
印刷物、新聞、雑誌 コンテンツマーケティング用コンテンツ(検索エンジンで流入)
TV PPC(Pay Per Click:クリック課金型広告、検索連動型広告)
ラジオ メール
DM、カタログ SNS広告
電車内広告etc アフィリエイトetc

MMMでは効果・売上を2つに分ける

ベース(広告なしでも獲得できた)+インクリメント(広告のおかげで獲得できた)

3. 数学的処理をベースとする

数学的処理とは、具体的に言うと、構造方程式モデリング(参考)や重回帰分析など

  • 広告効果には線形なものと非線形なものがある
    • 線形なものとは、広告出せば出すほど売上も上がる
    • 非線形なものとは、広告を出せば出すほど売上が上がるとは限らないもの(TVCMのGRP(述べ視聴率)、残存効果(アドストック)も考慮する)

4. 異なるタイプのデータを必要とする

  • データを用意する際は、以下の点に気をつけよう
    • 質の異なるデータ(下記)を最低でも日次程度の粒度で取得しておく必要がある
    • タイプ1:(売りたいもの=)製品やサービスのデータ
      • どの製品がどれだけ売れた?あるいはどれだけアクセスがあった?など(具体的には述べられてない)
    • タイプ2:キャンペーンのデータ
      • いつ、どんなキャンペーンを出したのか(具体的には述べられてない)
    • タイプ3:広告のデータ
      • 各広告媒体ごとのコストとリーチ数(具体的には述べられてない)
    • タイプ4:季節性が理解できるデータ
      • seasonalityと呼ばれる。具体的な形(フラグ?何かの計測値?)は名言されてないのでわからない
    • タイプ5:地理データ
      • 実店舗などがある場合は、店舗の場所。あるいは顧客の居住地とかもかな?(具体的には述べられてない)
    • タイプ6:マクロ経済データ
      • インフレ率、GDP、失業率など
    • タイプ7:売上データ
      • 売上の製品総数、契約総数、売上額など(具体的には述べられてない)

5. 各マーケティング施策の直接効果と間接効果(施策同士の影響)を数値化できる

複数メディアが当たり前の時代では、各施策の最適化だけでなく、相乗効果も合わせた全体最適化を進める必要がある

6. 自社でコントロールできない外部要因も分析対象に含めることができる

故に、外部要因を取り除いた、ピュアな効果を数値化できる

7. 公開されている事例が非常に少ない

公開されているものはほとんどない。なぜならMMMの結果は、マーケティング施策の全体最適化であり、競合に知られてはならない情報だからである。

4. MMMのやり方

  • (1)分析ロジックを決める
    • いろいろあるけど、ここでは「パス解析」というものを使う。(他にどんな手法があるのだろう?と調べると、なんかよくわからなくなった。)
  • (2)過去に実施したマーケティング施策(=内部要因)と成果に影響を与える外部要因を洗い出す
  • (3)消費者の購買行動の各段階に洗い出した施策を振り分ける
  • (4)データを収集する
  • (5)分析をする
  • (6)分析精度を向上させる

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(3)の解説図:『マーケティング・ミックス・モデリング(MMM)とは? | MAGELLAN』より引用

(学習中)