数理モデルを用いてマーケティング投資を最適化する分析

マーケティング施策やその他の要因を用いて（数式などの）モデルを作って説明することで施策ごとの売上への影響を推計します。インターネット広告を1億円投資した際、店舗売上1.5億円、EC売上5,000万円で計2億円の貢献など、施策ごとに売上貢献を把握して、投資の最適化のシミュレーションまで行います。META社が提供する「Robyn」など高機能な分析ツールが無料で公開されています。

分析上の問題点を理解した上で活用できるか?

弊社代表は動画講義を付録としたMMMの書籍を3冊（うち改訂版は1冊）を出版しています。弊社が大事にしているのは分析内容やモデル選択基準における「透明性」。MMMには分析上の問題点がいくつかあります。それを明らかにした上で活用を提案しています。

【独自のインハウスMMM支援】MMM活用法紹介PDF　1クリックダウンロード

Robynを活用した（時系列データを解析する）MMMと消費者調査用いて行うMMM（弊社特許技術）を組み合わせたマーケティング投資予測モデルの支援例を紹介するPDFを1クリックでダウンロードできます（個人情報の入力は必要ありません）。MMMは極秘の重要プロジェクトになります。分析の受託がスコープとなる場合は「1業種1社制」を個別契約で規定することが可能です。高度なRobynのMMMのインハウス化をサポートすることができるのも弊社の強みです。

書籍「Excelで学べるデータドリブン・マーケティング」（データ分析初学者向け）

53万部を超える大ヒット書籍シリーズ「統計学が最強の学問である。」著者の西内啓氏推薦。「これからのマーケターはグラフの見た目より『因果推論』に注意すべきである」エクセル統計を使った演習で、クラスター分析などのマーケティング意思決定に有用な多変量解析やMMMをデータを触って学ぶことができる書籍です。9時間の動画講義付きです。

書籍付録動画の一部を公開（書籍全体のガイダンス）

書籍「『その決定に根拠はありますか？』確率思考でビジネスの成果を確実化するエビデンス・ベースド・マーケティング」（一般向け※動画講義は本格的な内容も含む）

2024年6月に発売した「『その決定に根拠はありますか？』確率思考でビジネスの成果を確実化するエビデンス・ベースド・マーケティング（マイナビ出版）」では、戦略を導く為の「エビデンスの作り方」をテーマに、5問の調査でTVCM（施策）→コンビニで商品を見た（要因）→売上がいくら増えたか？→年間16.67億円（効果）の様に経路ごとに構造的に効果を把握する「消費者調査MMM（特許登録済）」を紹介しています。詳しい解説は特典の動画講義で行っています。付録の動画講義は合計8時間です。

【Zoom講義】マーケティング・アナリティクスのノウハウを低価格（1000円～）で共有

【独自のインハウスMMM支援】MMM活用法紹介PDF　1クリックダウンロード

Robynを活用した（時系列データを解析する）MMMと消費者調査用いて行うMMM（弊社特許技術）を組み合わせたマーケティング投資予測モデルの支援例を紹介するPDFを1クリックでダウンロードできます（個人情報の入力は必要ありません）。MMMは極秘の重要プロジェクトになります。分析の受託がスコープとなる場合は「1業種1社制」を個別契約で規定することが可能です。高度なRobynのMMMのインハウス化をサポートすることができるのも弊社の強みです。

【日経クロストレンド記事】カップ麺を「無性に食べたくなる」の価値は？CEPsの売上貢献をMMMで検証

カップ麺「無性に食べたくなる」の価値は？　CEPsの売上貢献をMMMで検証：日経クロストレンド（この記事は2025年9月3日 6:41まで無料登録せずに読めます） https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/18/01212/00005/?gift=ZMBQoFsPnSIuVxF2cMw%252BxazrNDWnFDYPWa4V7duU8Ps%253D&n_cid=nbpnxr_gift

日経クロストレンドの記事を詳しく解説したYouTubeです。日清カップヌードル他7ブランドのテレビCMや口コミなどの効果を金額換算した分析ダッシュボードを公開しています。異次元レベルの競合分析の解像度を体験してみてください。

META社の高機能MMMツール「Robyn（v3.10.4）の使い方を徹底解説した動画も無料公開（データ分析中級者向け）

オープンソースのRパッケージとして公開されている高機能なMMMツール「Robyn」の使い方をYouTubeで徹底解説しました。演習データは申込フォームからダウンロードできます。

グローバル・マーケターに消費者調査MMMの可能性と課題をヒアリング

MMMの活用がスタンダードになっている欧米市場およびグローバルで活用するマーケターに、消費者調査MMMの技術を紹介し、可能性と課題をインタビューしました。

ジョルジョ・マリア・デ・コンチリス氏

Giorgio Maria de Conciliis

欧州系大手グローバルFMCG企業 本社所属 コンシューマーインサイト

Global Consumer Insights Manager, Global Headquartマネージャーers – Leading European FMCG Company

消費者調査を入力データとして活用することで、競合ブランドの施策や要因の効果も推定できる点や、施策（例：テレビCM）と要因（例：コンビニやスーパーで当該ブランドを見た）を段階的に分析し金額換算できる点を理解しました。

さらに、年代や性別ごとに詳細な分析が可能であり、時系列データを用いた一般的なMMMでは実現できない細かい粒度で効果を評価できるのは非常に興味深い分析モデルだと思います。一方で課題としては、予測精度が十分か、真の効果を正確に反映しているか、そしてその結果を意思決定者に理解させ、納得させる説明ができるかが重要だと考えます。

消費者調査MMMは、調査対象者の記憶に依存するため、時系列データを使用した従来のMMMと比較すると、テレビCMなど記憶に残りやすい施策の効果が強調される傾向があることは理解できます。

また、消費者調査ベースでは矛盾する回答を削除できますが、たとえば認知度が高いブランドが実際にはテレビCMを放映していなくても「CMを見た」と勘違いされて回答されるケースまでは完全には排除できません。このような誤りは現状そのままにしているとのことですが、実際のブランドの売上金額と推定された売上金額のズレを補正することで、効果推定の信頼性を高めようとするアプローチは非常に意義深いと思います。

時系列データMMMと消費者調査MMMの推定結果の違いを関係者が具体的に理解できるようにし、その違いを踏まえた上で予測モデルを活用することで売上増加につながるという確信が持てるようになれば、安心して使えるモデルになると思います。

By utilizing consumer surveys as input data, I understand that it is possible to estimate the effects of competing brands' initiatives and factors, as well as to analyze initiatives (e.g., TV commercials) and factors (e.g., seeing the brand at a convenience store or supermarket) step-by-step and convert them into monetary values. Furthermore, the ability to conduct detailed analysis by age and gender, and to evaluate effects at a granular level that cannot be achieved with traditional MMM using time-series data, makes this a highly intriguing analysis model.

On the other hand, key challenges include whether the prediction accuracy is sufficient, whether it accurately reflects the true effects, and whether the results can be explained to decision-makers in a way that convinces and reassures them. I understand that, since consumer survey-based MMM relies on respondents’ memories, the effects of memorable initiatives like TV commercials may be emphasized compared to traditional MMM using time-series data.

While inconsistent responses in consumer surveys can be filtered out, cases where respondents mistakenly report having seen a TV commercial for a highly recognized brand that did not actually air one cannot be completely eliminated. I understand that such misperceptions are currently left as-is. However, the approach of correcting discrepancies between actual brand sales figures and estimated sales figures to enhance the reliability of effect predictions is highly meaningful.

If stakeholders can concretely understand the differences between the estimation results of time-series MMM and consumer survey MMM, and if using the prediction model with this understanding can confidently lead to sales growth, I believe it will become a model that can be used with confidence.