マーケティングの世界は日々変化し、企業が競争を勝ち抜くためには、効果的な戦略が求められます。
その中で、MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）は注目を浴びている手法の一つです。
今回は、MMMについて解説します。
MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）とは？
MMMとは、マーケティング活動のどの部分が売上や利益に貢献したかを統計学的に分析する手法です。
過去の広告データや売上データを分析し、広告間の影響や媒体別の広告出稿が全体のマーケティング施策の中でどの程度効果、影響があるのか施策のデータを統計的に分析して、モデル化します。
さまざまな過去データを基に、高度な統計技術を使うことで、「未来の結果」を予測するアプローチであり、個別のユーザーに関する情報を用いず、プライバシーに配慮しながらも適切にROI（費用対効果）を測定できる手法として注目を集めています。
マーケティング手法の変化の背景
MMMが注目を浴びるようになった背景には、Cookieがあります。
WEB広告の効果測定においてCookieの提供に新たな検討すべきポイントが増え、さらにはサードパーティCookieの段階的な廃止が進む見通しです。
これに伴い、コンバージョン計測やアトリビューション分析に新たなアプローチが求められています。
MMMはあくまで統計学を使った分析なので、異なるマーケティング要因（広告費、プロモーション、価格設定、競合状況）が売上や利益にどのような影響を与えるかを数値化でき、プライバシーに配慮しながらROIを測定できます。
MMMの重要性
MMMが重要な理由は、プライバシーに配慮しながらROIを測定することが重要だからですが、わかりやすく分解すると以下の2点が挙げられます。
マーケティング施策の効果を定量的に把握できる
MMMは、あくまで統計学的な手法を用いて、マーケティング施策が売上やブランド認知に与える影響を定量化します。
そのため、マーケティング施策の効果をより正確に把握し、マーケティング予算を適切に配分することが可能になります。
マーケティング施策を最適化し、予算配分を効率化できる
MMMを用いることで、マーケティング施策の成果を定量的に把握することができるので、マーケティング施策の成果を向上させるために、どのような施策を実施すればよいのかが明確になります。
例えば、ある企業がテレビCMとインターネット広告を実施している場合、MMMを用いて、それぞれの施策の費用対効果を比較することができます。
これにより、より費用対効果の高い施策を特定し、予算配分を効率化することができます。
MMMの実施方法
MMMを実施するには、以下のステップが必要です。
データ収集
統計学において、データは貴重な資産です。
MMMの第一歩は、マーケティングに関するデータの収集です。
売上データ、広告費用、顧客の行動データ、トレンドといった大きな外的要因などと、多岐にわたります。
正確な結果を得るためには、適切なデータとなる変数を収集し、分析を行う必要があります。
MMMで使用される変数は、以下のとおりです。
- 目的変数：売上、利益、顧客数、顧客満足度など
- 説明変数：広告費、販売促進費、製品価格、商品ラインナップ、流通チャネル、顧客セグメントなど
- コントロール変数：季節要因、経済状況、人口動態、消費者の嗜好など
これらの変数は、以下の方法で測定（推測）できます。
目的変数
- 売上や利益は、自社の財務データから収集できます。
- 顧客数や顧客満足度は、顧客調査やアンケートから推測できます。
説明変数
- 広告費や販売促進費は、自社PLなどのデータから収集できます。
- 製品価格は、製品情報から収集できます。
- 商品ラインナップや流通チャネルは、物流データから収集できます。
- 顧客セグメントは、顧客データから収集できます。
- 競合他社のマーケティング活動は、競合他社の動向から推測できます。
コントロール変数
- 季節要因や経済状況は、統計データから収集できます
- 人口動態や消費者の嗜好は、調査データから収集できます。
モデリング
収集したデータを元に、数学的なモデルを構築します。
このモデルは、マーケティング要因と結果の関係を数値化するための基盤となります。
重回帰分析やPythonを使用します。
分析
上記のモデルを用いてデータを分析し、各要因が売上や利益に与える影響を評価します。
これにより、どの要因が最も重要であるかが明確になります。
最適化
分析結果を基に、マーケティング戦略を最適化します。
予算の最適配分やキャンペーンの最適化が行われます。
モニタリングと改善
MMMは連続的なプロセスです。
戦略の実行後もデータをモニタリングし、必要に応じて調整と改善を行います。
MMMのデメリット
MMMには、以下の4つのデメリットが挙げられます。
データ収集・分析に手間とコストがかかる
MMMを実施するには、売上データ、ブランド指数データ、新規獲得数データ、来客数データ、トライアル数データ、キャンペーン実績データなど、さまざまなデータを収集する必要があります。
また、これらのデータを統計学的に分析するためには、専門の知識と経験が必要ですので、データ収集・分析に手間とコストがかかります。
外部要因の影響を完全に数値化できない
MMMは、過去のデータに基づいてマーケティング施策の効果を推定する手法です。
そのため、外部要因の影響を完全に数値化することはできません。
例えば、世間の価値観や経済状況の変化などですが、強引に数値化したとしても、わずかな誤差が大きな影響を与えかねません。
複雑なモデルを構築する必要がある
MMMでは、複数のマーケティング施策が相互に影響し合っていることを想定してモデルを構築する必要があります。
そのため、複雑なモデルを構築する必要があり、分析が難しくなる可能性があります。
導入・運用に専門知識が必要
MMMの導入・運用には、専門の知識と経験が必要です。
そのため、自社で導入・運用することが難しい場合は、外部の分析会社に委託することも検討しないといけなくなるかもしれません。
知らんけど。
MMMの注意点
上記のデメリットを踏まえて、MMMを導入する際には、以下の点に注意する必要があります。
- データ収集・分析に必要な手間とコストを十分に検討する。
- 外部要因の影響を把握し、分析結果を正しく解釈する。
- 複雑なモデルを構築するために必要な専門知識を習得する。
- 導入・運用に必要な専門知識を有する分析会社を選ぶ。
MMMは、マーケティング施策の成果を向上させるために非常に有効な手法ですが、デメリットも理解した上で導入を検討することが重要です。
まとめ
MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）は、統計学を用いたマーケティングなので、よくよく考えてみると以前やっていた主な手法ではないでしょうか。
ただ人々の行動の選択肢が増えた状態で、単純な統計学に戻ってきたことでデータ収集、分析が難しくなっているだけとも捉えられます。
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