『消費者調査MMM』は消費者調査から行うMMM(マーケティング・ミックス・モデリング)です。「確率思考の戦略論」で紹介されたNBDモデルと因果推論の分析を組み合わせた特許技術(2024年11月15日登録)によりコミュニケーション効果を構造的に把握します。いくつかの企業と使いながら確かな戦略の指針を導き、通常の(時系列データ解析による)MMMと併用して活用することで成功を積み重ねています。マーケティング効果予測モデルのグローバルスタンダードを目指して、今後は海外での特許登録も視野に入れていきます。
身近なテーマで、商材カテゴリーの代表的な2ブランドを選び、消費者調査MMMの分析結果を共有共有しています。一般の方にもわかりやすい読み物にしています。画像またはURLをクリックすると各noteに遷移します。noteそれぞれYouTubeでの補足解説があり、さらにPowerBIの分析ダッシュボードも公開していますので、それぞれのブランドの効果金額を任意の軸で詳細に分析することが可能です。百聞は一見にしかずです。ぜひご覧ください。
「『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」では、エナジードリンクと外食チェーンとテーマパークで書籍用に行った調査分析結果を紹介し、分析を実装するために動画講義の演習データとして17万人分の調査データも配布しています。
上記の画像はビールの「アサヒ スーパードライ」と「サッポロ 黒ラベル」の2025年1月4日の調査から遡った1ヶ月を分析したPowerBIダッシュボードのキャプチャ画像です。書籍「その決定に根拠はありますか?」で題材としていたエナジードリンク6ブランド、外食チェーン5ブランド、テーマパーク6ブランドのコミュニケーション効果を分析可能なPowerBIダッシュボードを公開して、以下YouTubeの概要欄に記載しています。
■日経クロストレンド連載(第5回目が消費者調査MMM)※有料記事■
・2024年10月 日経クロストレンド連載5/5 テレビCMは売上に貢献しているのか マーケ施策の効果をMMMで分析
・2024年10月 日経クロストレンド連載4/5 なぜ若者は「レッドブル」を飲むのか 隠れたCEPsをデータで探索
・2024年10月 日経クロストレンド連載3/5 マクドナルド「ハッピーセット」が親の心を動かす理由 CEPsを生成AIで洗い出し
・2024年10月 日経クロストレンド連載2/5 データ分析でカテゴリー需要を見極める方法 確率モデルを実践
・2024年10月 日経クロストレンド連載1/5 マクドナルドの強さの秘密 「カテゴリーエントリーポイント(CEPs)」にあり
・あるカテゴリー商品のトップシェアのブランドAの施策Bは、異常なまでに調査対象ブランドの中で売上貢献しており、消費者調査MMMの調査回答者に追加調査を行うことで、同ブランドの施策Bが効いている質的な原因もおおむね仮説できた。自社はなんとなく追随して同施策を行っていたに過ぎなかったが、体制強化してまで行う最重要課題になった。
・自社は売上シェアはフォロワーに位置しており、売上が拮抗しつつ上位となっているブランドCとブランドDをベンチマークしていたが、2つのプランドのプレファレンス「M」は想定より低く、またTVCMなどの広告も他ブランドと比較して効いていなかった。一方でさほど売上規模もまだ大きくないブランドEは若い世代の「M」が異様に高く、TVCMは投下していなかったが、SNSを中心にリーチしている広告効果が調査対象プランド圧倒的に高くなっていた。若い世代への影響から長期での大きな脅威になりえるブランドEを最重要ベンチマーク対象に変更し、リサーチを強化して仮説した同ブランドの成功要因を自社の施策に取り入れた。
・新興のD2CブランドZはブランド黎明期で消費者調査MMMを実行し、先行する競合ブランドのコミュニケーション効果構造をガラス張りにした。同カテゴリーに置いて、集客施策の何に期待はするが、何には期待しないという明確な戦略仮説を立てた上で時系列MMMによるPDCAを行い2024年6月までの1年間で月商を500万円から月商1億円まで拡大し、さらなる拡大を続けている。
※様々な業界で活用してきた例の一部です。
Robynを活用したMMMと消費者調査MMM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をダウンロードできます(個人情報の入力は必要ございません)。