マーケティング/メディアミックスモデリング（MMM）とは何ですか？

マーケティングミックスモデリング（MMM）は、マーケティング戦術と支出を変数として、多変量回帰を用いた統計分析を通じてビジネス成果を予測します。 回帰は、結果に各変数の貢献を提供し、異なる入力またはマーケティングミックスでどのようなコンバージョンと売上があるかを予測するために使用さ

マーケティングミックスモデリングはどのように機能しますか？

マーケティングミックスモデリングは、メディアミックスモデリングとも呼ばれ、季節性、経済データ、天気、プロモーションなどの外部の影響を考慮して、複数年の履歴期間にわたってマーケティングおよび非マーケティングソースから集計されたデータを収集します。 その後、データを使用して、売上やコンバージョンなど、各マーケティングおよび非マーケティング入力のビジネス成果への履歴的な貢献を定量化する需要モデ

マーケティングミックスモデリング例

衣料品ブランドのマーケティング担当者は、各メディアチャネルが販売にどのように貢献するかを知りた ブランドが数年の時間枠の間に各チャネルの販売データと広告費を収集した場合、MMMを使用して、さまざまな時点で多変量テストを実行できます。 分析は、メディア支出に変更が加えられたときに予想される売上高がどのようになるかを示します。 モデルは効果的ですが、特に大量のデータが利用可能な場合は、履歴データに基づいているため、相関関係のみが明らかになり、必ずしも因果関係は明ら

マーケティングミックスモデリングの利点は何ですか？

あなたが確立されたブランドであれば、データは容易に入手可能であり、MMMは二から三年の履歴データから多くを収集することができます。 MMMは、マクロ経済の影響（COVID-19など）、競争力の影響、季節性、プロモーション、およびその他の傾向などの非メディア変数をモデル化することもできます。 MMMの最大の利点は、メディアポートフォリオ全体にわたって高レベルの分析であり、アドレス指定されていないメディアやアドレス指定可能なメディアに戦略的な長期計画の洞察を提供するのに最適ですが、戦術的または継続的な洞察には理想的ではありません。

マーケティングミックスモデリングの限界は何ですか？

MMMは、過去のビジネス成果に対するマーケティングの影響を確率に基づいて推定し、相関対因果関係のジレンマの対象となる可能性があります。 将来予測の場合、MMMは、チャネルレベルのメディアミックス、コスト、および応答が需要モデルの基礎となる履歴データから逸脱しないという仮定と同様に、非マーケティング要因に関する多くの仮定に依存しています。

高品質のデータに基づいてよく構築されたモデルは、相関対を克服することができますが 因果関係のジレンマチャネルリフトと予測を提供するために、過度に指定されたモデルでの自由度と課題の制限は、サブチャネルレベルで戦術的な意思決定を通知するために使用できないことを意味します。 モデルは、マーケティング入力の平均読み取り値を決定するために履歴データの複数年に依存しているため、彼らは最近の期間でのマーケティングチャネ 言い換えれば、それは正確にアジャイルではなく、日々の最適化に必要な洞察のレベルを提供しません。

各マーケティングミックスの貢献を理解し、メディアの投資判断を知らせるための代替アプローチは、継続的なインクリメント性テストを実行するこ

Measuredを使用すると、70以上のメディアパブリッシャープラットフォームで増分測定とテストを簡単に実行できます。 メディアプラットフォームとのAPI統合を利用すると、24時間以内にマーケティングミックスのクロスチャネルビューを取得できます。

MMMはあなたのために適していますか？ 長期的な計画決定のサポートを探している場合は、主にアドレス指定できないメディアを使用し、少なくとも2年間の履歴データを使用している場合は、 継続的なメディア最適化のために最新のパフォーマンスデータにアクセスする必要がある場合、Measured Intelligence Suiteは、何年ものデータなしで、情報に基づいた俊敏な計画のためのインクリメント性の洞察を提供します。

測定vsプラットフォームレポート、マルチタッチアトリビューション（mta）&メディアミックスモデリング（MMM)