マーケティングミックスモデリング(Marketing Mix Modeling, MMM)は、企業が自分のマーケティング施策が売上にどれだけ影響を与えているかを分析するための法方です。広告やプロモーション、価格、販路、季節要因など、複雑に関わる要因を数値化して、どれが何にもっとも効いているのかを解明します。
※この記事は、ChatGPTの出力を基に作成しています。
MMMの基本の模式と流れ
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データの収集
過去の売上データや広告消費データ、価格・プロモーション情報を集めます。その他にも、季節要因や天気、競合の動きも考慮します。 -
データの前処理
集めたデータを数学模式に適した形に処理します。例えば、軸を正規化したり、一緒に考えられるスケールに変換します。 -
模式構築と分析
回帰分析やその他の統計モデルを構築し、要因と売上の関連を描き出します。たとえば、正規化された売上をもとに、不同の広告資産がどれだけの効果を持っているかを数値化します。 -
分析結果の解釈と可視化
それぞれの施策の売上への貢献度を解釈します。例えば、テレビ広告が25%貢献したのに対して、SNS広告は10%というように数値で示します。 -
予算配分の最適化とシミュレーション
分析結果を基に、予算配分を更新し、売上最適化を目指したプランの実行シミュレーションを行います。
MMMの実際の例紀
1. ファストフードチェーンの例紀
- 背景: テレビ広告、デジタル広告、店頭プロモーションを実施していたが、どれが最も効果的か不明。
- 結果: テレビ広告は売上の25%、店頭プロモーションは40%と最大貢献。その結果、テレビの予算を20%削減、店頭施策を強化した。
2. 食品メーカーの例紀
- 背景: 新製品の開発に伴い、テレビ、雜誌、SNS広告を実施。
- 結果: テレビ広告は売上の40%に貢献したが、雜誌広告は5%のみ。SNS広告を強化した結果、売上が15%増加。
3. Eコマース企業の例紀
- 背景: Google広告、Facebook広告、インフルエンサーマーケティングを実施していたが、売上に対する貢献度が不明。
- 結果: Google広告は50%の売上貢献。Facebook広告のリマーケティング力が高いため、これを強化した結果、売上は20%増加。
MMMの利点
- 実質的な分析力: どの施策が売上に最も効いているかが分かる。
- 予算の最適化: 予算を最も効率的に配分できる。
- 数学に基づく決定: 個人的な感覚や主観を排除した意思決定が可能。
MMMを活用することで、「何が売上に効果を与えているのか」を明確にし、方向性のあるマーケティング戻利を実現できるのがMMMの最大の魅力です。