MMM(マーケティングミックスモデリング)とは?意味や手順、注意点をわかりやすく解説

マーケティングミックスモデリング

MMM(マーケティングミックスモデリング)は、企業が広告やプロモーションの効果を最大化するためのデータ分析手法です。

現在では、どのようなマーケティング施策が消費者の行動や売上に最も影響を与えているかを分析し、効果的な戦略を立てるための重要なツールとなっています。

今回の記事では、MMM(マーケティングミックスモデリング)の基本的な意味から進め方、さらに実際の活用における注意点までわかりやすく解説します。

マーケティングや広告事業に興味のある方は、ぜひ参考にしてください。

MMM(マーケティングミックスモデリング)とは?

MMM(マーケティングミックスモデリング)は、企業が行うさまざまなマーケティング施策が売上や目標(KPI)にどのように影響しているかを、データに基づいて分析する手法です。

たとえば、テレビCMやオンライン広告、プロモーションイベントなど、いろいろなチャネルやメディアを使っている場合、それぞれがどの程度成果を出しているのかを明確にします。MMMを適切に活用すれば、どの施策にもっと投資すべきか、あるいはどの施策の改善が必要かが判断しやすくなるのです。

MMM(マーケティングミックスモデリング)の特徴

MMMは、時系列のマーケティングデータを分析する手法で、広告やプロモーション効果を定量的に測定できることが大きな特徴です。

特に、複数のマーケティングチャネルが同時に施策を実行している状況でも、どのチャネルが最も効果的かの特定が可能です。また、過去のデータを活用することで、現在のパフォーマンス分析だけでなく、将来の予測や戦略的な意思決定にも貢献します。

さらに、MMMは個人情報やcookieに依存しないため、プライバシーに配慮したアプローチが求められる現代のマーケティング環境にも適しています。

ただし、効果的に活用するには、データサイエンティストのような専門知識や数学的背景が求められるケースもあり、専門家のサポートが重要です。

MMM(マーケティングミックスモデリング)の基本的な進め方

冒頭でお伝えしたとおり、MMMは、企業がさまざまなマーケティング施策の効果を測定し、最適な戦略を導き出すための強力な手法です。

しかし、その効果を最大限に引き出すためには、正確で体系的な進め方が不可欠です。

続いては、MMMを成功させるための基本的な進め方を解説します。

ぜひ、マーケティング施策の評価や改善に役立つ具体的な手順を理解しましょう。

目的の明確化

MMMをはじめる際には、最初に具体的な目的を明確にすることが極めて重要です。

たとえば、売上の向上やROI(投資対効果)の改善、顧客獲得コストの削減といった目標が曖昧なままでは、どの指標に注目すべきか見えにくくなります。

また、目的が明確でない場合、分析結果が不適切な方向へ導かれてしまい、予算や時間の浪費にもつながります。具体的には、単に広告費を増やすだけではなく、どのチャネルに投資することでROIが最も高まるのかを知るといった目標設定が必要です。

データ収集

次に、MMMに必要なデータの収集を行いましょう。具体的には次のような情報があげられます。

  • 広告の出稿データ
  • 売上データ
  • キャンペーンの実施時期
  • 季節変動
  • 競合の動向

特にオンラインとオフラインの施策が混在する場合、それぞれのチャネルがどのように相互作用しているかを評価するため、できるだけ広範なデータが必要です。

逆に、データが不十分な場合は分析結果が偏り、誤った意思決定を引き起こすリスクにつながります。たとえば、特定の広告チャネルが実際には貢献していないにもかかわらず、他の施策の成果を吸収しているように見えるケースがあるので注意が必要です。

データのクレンジングと準備

データを収集した後は、クレンジングを行いましょう。

ここでいうクレンジングとは、データベースやデータセット内の不正確なデータや欠損値、重複などを特定し、修正や削除する作業です。

欠損値や異常値が含まれていると分析結果が正確でなくなるため、データの信頼性を高めるための整備作業が必要です。データの質が低いとたとえ高度なモデルを構築しても正確な分析ができず、誤った結論を導き出す危険性があります。

信頼性の高いデータの確保によってモデル構築の精度が向上し、結果として効果的な施策が見えてくるのです。

モデルの構築

データが整ったら、次は統計モデルの構築に移ります。

MMMではマーケティング施策が売上や消費者行動に、どのような影響を与えるかを数値化します。このモデルは複数の要因を組み合わせて、施策ごとの効果を定量的に測定できるため、マーケティング活動全体を俯瞰することが可能です。

たとえば、テレビCMやオンライン広告、SNSキャンペーンがどのように相互に影響を与え、売上に貢献しているかを分析すれば、最適な投資配分が見つけられます。

逆に適切なモデルを構築しないと、マーケティング施策の効果が感覚的な判断に頼ることになり、無駄な費用が発生するリスクにつながるのです。

モデルの評価と改善

モデルを構築した後は精度と信頼性を評価し、必要に応じて改善を行います。

評価が不十分なままでは間違ったデータに基づいた結論を導き、誤った施策を実行する可能性があります。広告キャンペーンの効果が過大評価され、不要な追加投資をしてしまうリスクがあげられるでしょう。

しかし、精度の高いモデルを作成すれば、どの施策が本当に効果的かを把握でき、マーケティング戦略の最適化に直結します。定期的な評価を通じて、モデルの弱点を見つけ出し、継続的に改善することが成功の鍵となるのです。

インサイトの抽出と報告

モデルから得られた結果をもとに、重要なインサイトを抽出し、経営陣や関係者に報告することが次のステップです。

インサイトとはデータから得られる深い洞察や、具体的な行動に結びつく重要な気づきのことです。インサイトは今後のマーケティング施策において、どのようなアプローチが効果的であるかを示す根拠となります。

この段階では、具体的な施策の改善案や予算配分の見直しに関する提案も求められます。

正確でわかりやすい報告が行われないと、実行に移す際に混乱が生じ、効果的な改善が遅れる可能性があります。たとえば、ある広告キャンペーンの効果が予想よりも低かった場合、その理由をデータから深掘りし、次に取るべきアクションに繋がるインサイトを提供することが大切です。もし適切な分析が行われなければ、同じ失敗を繰り返すリスクが生じ、結果的にマーケティング活動の最適化が遅れてしまうのです。

継続的なモニタリングと改善

MMMは一度分析を行って終わりではありません。

市場の動向や消費者の行動は絶えず変化しているため、継続的なモニタリングとモデルの改善が不可欠です。

競合他社が新たなマーケティング手法を導入した場合や、経済状況の変化が売上に影響を与えた場合には、モデルを更新し、その変化を反映させる必要があります。

MMMを定期的に見直さないと古い情報に基づいた判断が行われ、最新の市場状況に適応できず、競争力を失うリスクが避けられません。

MMM(マーケティングミックスモデリング)の注意点

MMMで成功を収めるためには、いくつかの注意点が存在します。適切なデータ収集やモデルの構築がなされなければ、誤った結論や無駄なコストが発生するためです。

そこで、最後にMMMを実施する際に留意すべき重要なポイントを3つ紹介します。

より効果的なマーケティング戦略策定のために、しっかりおさえておきましょう。

データの質と量

MMMの成功には、データの質と量が非常に重要です。質の高いデータがないと分析結果を誤ってしまい、適切な施策を判断できなくなります。たとえば、広告のクリック数が多いというデータだけでは、その広告が実際に売上につながっているかどうかを正確に判断できません。売上データや他の関連情報もあわせて収集することで、より正確な結論が導けるのです。

また、適切な量のデータも必要です。データが少なすぎるとモデルが市場の全体像を捉えることが難しく、誤った分析結果を生み出す可能性があります。

季節の影響を考慮しない短期間のデータだけを使って分析すると、売上の上昇や下降が季節的な要因か、それともマーケティング施策の結果かを見極めるのが難しくなります。

そのため、信頼性の高い情報源から十分な量のデータ収集は欠かせません。

モデルの過適合

モデルの過適合はMMMにおけるよくある問題の一つです。過適合とはモデルが特定のデータセットに対して非常に正確な結果を出す一方で、新しいデータに対してはうまく機能しない現象を指します。

これは、モデルがトレーニングに使ったデータの細部に過剰に適応してしまい、新しい状況に対応できなくなることが原因です。

ある期間の広告データを基にしたモデルが、その期間にしか適用できない特有のパターンに依存してしまうと、別の時期や異なる市場条件で広告の効果を正確に評価できなくなります。過適合を避けるためには、モデル作成時にデータの一部を検証用として残し、モデルが新しいデータにも適応できるかを確認しなければなりません。なお、この確認作業はバリデーションと呼ばれています。

継続的なモデルの改善

MMMは一度モデルを構築すれば終わりというものではなく、継続的な改善が求められます。市場環境や消費者の行動は常に変化しているため、定期的にモデルを見直し、アップデートしなければなりません。

たとえば、数年前に効果的だったSNS広告が消費者の興味やプラットフォームのアルゴリズム変更により、現在ではあまり成果を出さなくなった場合、モデルのパラメータや仮定を修正する必要があります。

データの変化や新たな施策の効果をモデルに反映させれば、最新の市場状況に合わせた分析を行い、マーケティング戦略を常に最適化できます。

しかし、継続的なモニタリングと改善を怠ると、時代遅れの施策に投資してしまい、市場における競争力を失うかもしれません。

長期的な成功を支える確かな基盤を築くためにも、継続的なアップデートというプロセスを取り入れましょう。

MMMを学んで効果的なマーケティングを行おう

MMMは、複雑なマーケティング施策の効果を定量的に解明し、データに基づいた戦略的な意思決定をサポートする強力な手法です。

質の高いデータ収集と適切なモデル構築を通じて、マーケティング活動の全体像を把握し、売上やROIの向上につなげられます。

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ABOUT ME
ライター / ライター AKI SHOJI
鹿児島出身のWebライター。 慶応義塾大学卒業後、IT企業を経て現在は広告代理店勤務。 ダブルワーク中、SHEに出会い、女性ひとりひとりの価値観やバックグラウンドを大切にする理念に共感し、Webライターとして就業開始。 女性が「年をとることはステキなことだ」と思えるような 心に寄り添う記事執筆が信念。 保持する資格は、Google Ads 認定資格・Google アナリティクス個人認定資格・ウェブ解析士。 趣味はダイビングと海外旅行、保護犬のポメラニアン「ふくちゃん」とふたり暮らし。
エディター 工藤 梨央

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