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MMMとは? 最も効果的なマーケティング戦略を見つけよう

MMMとは? 最も効果的なマーケティング戦略を見つけよう

投稿日:2023年10月17日/更新日:2023年10月17日

MMMとは? 最も効果的なマーケティング戦略を見つけよう

良いマーケティング戦略を作るには?マーケティング施策の良し悪しを評価するには? これらは、すべての経営者やマーケターが考える必要のある質問である。

経験主義がまだ通用しているかもしれないが、今の社会・経済環境がますます複雑化し、技術もますます進歩し、販促チャネルも増え、競争も激しくなっている中で、経験主義はまだ王道なのだろうか?おそらく多くのマーケターが、「この広告は本当に価値があるのか」と質問された経験があるだろう。そのとき、どのように対応すべきだろうか?その問いに答えるために、データ分析は非常に説得力のある証拠である。

MMMとは?

MMMの完全な綴りはMarketing Mix Modeling、すなわち最適市場ミックスの統計分析手法である。 数理統計学と内的・外的要因の分析を組み合わせることで、過去のマーケティング施策を評価し、将来の施策効果を予測することもできる。 MMMは、経験主義だけに頼って意思決定リスクを軽減する一方で、 その後のMMMツールの登場により、分析の精度と幅が増し、手作業による統計の負担もさらに小さくなった。MMMの活用で、簡単に最適なポートフォリオ・ソリューションを生み出すことができると言っても過言ではない。

この市場分析手法の歴史は古く、1950年代からアメリカでテレビ広告や交通広告など、さまざまな広告の売上への貢献度を分析するために使用されているが、現在の日本では約1割の企業しか使っていない。

MMMの使い方と注意点

MMMは分析手法であり、出来合いのツールではない。 したがって、企業がMMMを活用する方法は限られている:

  1. MMMの分析結果を提供するコンサルティング会社にプロジェクトを委託する。
  2. 外部のMMMツールを購入する。
  3. 社内にデータ分析チームを構築。

かかる時間と他のコストを考慮すると、MMMツールは、企業、特に中小企業が迅速にスピードアップし、最適な市場予算配分を生み出せる近道かもしれない。

MMMがデータのレビューや将来の効果予測にも使えることはすでに分かっている。 しかし、実際の使用上で注意すべき点は何だろうか?

  1. データそのものが重要。 これには、データの信頼性(出所)と完全性(欠損や不整合がないこと)も含まれる。
  2. モデリングのロジックと精度。 ロジックと精度は、ニーズの変化に応じて変わる可能性がある。
  3. 外部要因の影響を完全にカバーすることは難しい(天候、社会、経済活動など)。これが4番目のポイントにもつながる。
  4. レビューに使うにせよ、予測に使うにせよ、MMMの分析結果は最終的には人の意思決定の参考となるものであり、二次分析は実際の意思決定における企業の優先順位と焦点に基づいて行うべきである。

MMMツールの開発と応用の現状

MMMツールを開発する会社は、日本国内でもいくつか出てきている。 業界の現状や傾向として、広告制作や広告代理店の経験を持つ企業がMMMツールの開発に踏み切るケースが多く、より総合的なワンストップサービスをクライアントに提供できるように新たな事業を展開しようとする意欲があるのかもしれない。 近年、SNS広告が台頭し、ネット上のチャネルが増える中、MMMツールの価値を感じている広告主も多いのではないだろうか。

海外では、既にMMMツールを提供している企業が多く、そのような企業は強い技術力を武器に、クライアントにサポートやプラットフォームを提供し、中にはクライアントにあらゆる市場分析トレーニングを提供している企業もある。

MMMツール今後のトレンドは?

ツールとしては、その実用性、つまり市場分析が正確かどうか、信頼できるかどうかが重視される傾向にある。そのため、開発者にとって、MMMツールの成長にはデータの検証とサポートが必要である。業界では有名なMMMツールのプロバイダー、例えば博報堂DYグループ、電通グループとGoogleの協力、サイカとYahoo! JAPANの協力、ウィンウィンの結果を達成するために、前者は分析ツールを提供し、後者は膨大なデータを提供できる。

MMMの未来は、ますます各機能が統合され、可視化され、自動化され、さらにはインテリジェントになっていくのがトレンドだ。

参考:

  1. https://xica.net/xicaron/marketing-mix-modeling/
  2. https://dentsu-ho.com/articles/8589
  3. https://www.thinkwithgoogle.com/intl/ja-jp/marketing-strategies/data-and-measurement/marketing-mix-models-guide/
  4. https://www.nikkei.com/article/DGXZRSP649797_R20C23A2000000/

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