MMM(マーケティング・ミックス・モデリング)とは?

マーケターが確かな意思決定を行うための技術

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定し、最適化計算まで行う分析です。

 

インターネット広告1億円投資による店舗売上1.5億円、EC売上5,000万円、計2億円など、施策ごとの売上貢献を把握して、さらに、投資最適化によって売上を130%まで増やすことができる等の予測まで行うことができます。


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※申込み情報の入力は必要ありません

無料MMMツール「Robyn」でスピーディに分析できます。トライアル分析の仕様と費用(目安)をPDFに記載しています。

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確かな意思決定を行うためのMMMとは?221116.pdf
PDFファイル 3.9 MB

MMMを習得できるYouTube講義

MMMツール「Robyn」の使い方をYouTubeでくわしく解説しています。演習データを無料配布しています。

※自由度調整済み決定係数(AdjustR2)などを元に推定精度を上げていくための残存効果やサチレーション(効果の飽和)をExcelのソルバーで体験、Robynのインストール法から詳細に解説しています。

・参考note


「MMM(マーケティング・ミックス・モデリング)Robyn▷無料ビデオ講義


https://note.com/ogataka/n/ne841f9ca5ffb

 


顧客理解MMM

競合のTVCM効果も金額換算できる画期的な分析

消費者調査によって好意度や利用意向などのブランドリフト(態度変容)を観測している方は多いと思いますが、金額換算まで行う手法は一般化していません。「顧客理解MMM」では、10問の調査から、「負の二項分布=NBDモデル」を用いてターゲットプレファレンス「M」を分析することで、自社だけでなく競合ブランドの施策の効果を金額換算できます。

以下の表はマクドナルドの店内での利用の1か月(2021年10月)の需要の分析結果です。 20代女性のMは「0.69」となっています。これは、20代女性一人あたり、2021年10月1か月で「0.69」回の店内利用が発生する期待値です。「M」は書籍「確率思考の戦略論」「ブランディングの科学」で紹介された「NBDモデル」という消費者行動の確率分布を計算式の係数で「プレファレンス(ブランドの選好性)」に対応する値です。

※弊社代表の小川がアンバサダーを務めるセルフリサーチツール「Freeasy」で2021年10月末に行った20代から60代男女全国2万人に行った外食チェーンの調査から分析したものです。(以降紹介する分析結果も同じ調査をもとに分析) 

ブランドリフト1%の金額換算

ブランドリフトやTVCMなどの施策による効果の金額換算を行う場合は、5段階の利用意向(「利用したい」「やや利用したい」「どちらともいえない」「あまり利用したくない」「利用したくない」のうち、TOPの「利用したい」と、それ以外の「M」をターゲット(年代性別)ごとに分析し差分をとります(好意度や興味の5段階を使う場合もあります)。

差分のMの値が、利用意向TOPへリフトした方ひとりあたりの購買回数の増分となります。ブランドリフトした人数にM(増分)と購買単価(500円)と平均1.5人で利用するとした補正係数を掛け合わせることで、ブランドリフト1%の効果を金額換算します。

以下の表はマクドナルドのブランドリフト(利用意向)1%あたりの店内利用1か月(2021年10月)の需要増加金額の推計値です。

利用意向だけでなく、好意度や興味でモデル化もできます。商材やサービスに適したモデルを探索します。

以下の表は、店内、デリバリー、テイクアウト(またはドライブスルー)を含めた、7社の外食チェーンのブランドリフト(利用意向)1%の金額換算です。利用意向TOPとそれ以外のMの差分の値と、平均単価の掛け合わせによってブランドリフト1%の金額価値が決まります。

TVCMなどの施策による効果の金額換算

TVCMなどのマス広告、ネット広告、屋外広告、アプリ、SNS、PRなど、(標本サイズが担保できる)あらゆる施策のブランドリフトを因果推論の分析(傾向スコア・マッチングで把握し、自社だけでなく競合ブランドと横並びで、施策による購買回数などの増加を定量化することができます。以下の表はマクドナルドの店内利用の2021年10月分のネット広告の効果の金額換算です。

7ブランドで施策効果を比較(例)ネット広告

 以下の表は、店内、デリバリー、テイクアウトまたはドライブスルーを含めた、7社のネット広告効果の分析結果です。

※購買単価はスシローを1000円、ガストを750円、それ以外は500円として試算。(2021年10月の需要増加分)



・参考note


「確率思考の戦略論の数式でアプリと広告の効果を把握@外食チェーン」


https://note.com/ogataka/n/ne841f9ca5ffb

分析技術(因果推論+負の二項分布(nbdモデル))

年代性別ごとに、因果推論の分析で確かなブランドリフトを把握し、購買などのアクションがいくつ増えるか確率モデルで計算します。

 

※「M」は USJを再生させた日本を代表するマーケター、森岡毅氏と今西聖貴氏の共著「確率思考の戦略論」で紹介されたNBDモデルの数式の係数の一つでプレファレンスに対応するもので消費者1人あたり、一定期間で購買などのアクションをする回数の期待値です。「統計学が最強の学問である」著者の西内啓氏推薦「Excelでできるデータドリブン・マーケティング」を執筆した弊社代表が活用してきた因果推論の分析(傾向スコア・マッチング)とNBDモデルの分析(ガンマ・ポアソン・リーセンシー・モデル)を併用しています。

 

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外食チェーンのTVCM、アプリの効果分析と、関東近畿エリアの主要なテーマパーク(東京ディズニーランド、ユニバーサル・スタジオ・ジャパン他)の需要(来園する、調べる、話題にする、SNSで投稿する)と集客構造(TVCM、TV番組、ネット広告、SNS)を分析した38ページのPDFをダウンロードできます。

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顧客理解MMMホワイトペーパー 221116.pdf
PDFファイル 5.0 MB

NBDモデル解説

「確率思考の戦略論」で紹介されたNBDモデル、ガンマ・ポアソン・リーセンシー・モデルの使い方をくわしく解説しています。演習データを無料配布しています。

傾向スコア解説

好意度や利用意向などのブランドリフト(態度変容)を正しく推定したり、ロイヤルティが高い方に偏ることが多い顧客調査(定量)のバイアスの補正に活用ができる、因果推論の「傾向スコア」分析をくわしく解説しています。演習データを無料配布しています。

 

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