ニュースリリース
博報堂ＤＹグループ、Marketing Mix Modeling(MMM) Guidebookをリリース
「Analytics AaaS」の知見を踏まえ、マーケティングの投資対効果を最大化するためのポイントを公開
発信元：株式会社 博報堂ＤＹメディアパートナーズ
株式会社博報堂ＤＹメディアパートナーズ(本社：東京都港区、代表取締役社長：矢嶋弘毅、以下 博報堂ＤＹメディアパートナーズ)は、マーケティング・ミックス・モデリング（以下MMM）を実践的に活用する方法について、Google Japanと協働しまとめたガイドブックを公開いたします。博報堂ＤＹグループが長年提供してきたMMMサービス「Analytics AaaS（※１）」の知見も活かし、MMMをマーケターが使いこなすために必要な知識や自社の事業実態に適したモデルの選定指針などについて提示します。
Google Japanと協働した博報堂DYグループ MMM Guidebookはこちら（リンク）
※ガイドブック本編の公開に先駆けてGoogle Japanから発表された、MMMの特徴や今回の共同調査について紹介した記事（Think with Google、2023年7月）も併せてご覧ください。（リンク）
【本ガイドブック公開の背景】
MMMは広告出稿や売上などのマーケティングに関連するデータを時系列で蓄積し、統計学を用いて分析する手法です。各マーケティング施策の有無に基づいてデータを比較することで、その施策の事業成果に対する貢献度を明らかにすることが可能です。
インフレの長期化をはじめとした世界的な景況の不安定が続く中、マーケティングにおける投資対効果（ROI）への関心が高まり続けています。しかし、クッキーレスの動きが加速する中で、特にデジタル広告の効果測定に関して、コンバージョン計測やアトリビューション分析の精度の低下が懸念されています。そこで、クッキーを用いることなく適切にROIを測定できる手法として、MMMが再注目されています。
ただ、MMMを駆使するためには活用方法の正しい理解が不可欠で、統計解析を専門としないマーケターが、自社のマーケティングの目的やMMMの各モデルの特徴を理解せずモデルを選定してしまうと、投資判断を誤ってしまうリスクがあります。
そこで今回 Google Japanと博報堂ＤＹグループはＭＭＭの活用方法に関する共同調査を行い、マーケターが自社の事業実態に即してMMMを正しく実践的に活用するための方法をまとめたガイドブックを作成しました。
博報堂ＤＹグループは2014年から独自のMMMサービス「Analytics AaaS」を提供しており、この約10年に及ぶ実践ナレッジを本ガイドブックには取り入れています。
【本ガイドブックのポイント】
本ガイドブックでは、MMMを活用するマーケター及びモデル開発担当者のデータサイエンティストに向け、MMMでメディア効果を適切に推定するための重要なポイントとして、「現在再注目されている統計的因果推論を用いた、妥当なモデル構造を検討する方法」を紹介しています。方法としては、仮定した真のモデル構造から正解となるダミーデータを生成し、MMMによる推定値と比較することで、モデル構造がメディア効果の推定に与える影響を検討しました。
ガイドブック内にて詳細を解説しておりますが、ポイントは下記です。
①メディア効果を適切に推定するには、妥当なモデル構造を採用する必要がある
②モデル構造はセールス方法によって類型化でき、オンライン型・ハイブリッド型・オフライン型の３類型がある
③特定したいメディア効果を識別するために因果グラフを利用してモデル構造を工夫することが有効である
なお、現在博報堂ＤＹグループでは「Analytics AaaS」をはじめとした各種MMMサービスについて、分析から実装・運用まで一貫したサポートを提供しております。各サービスの適切な提供を通じて、広告主の皆様のマーケティング投資効果の最大化を支援してまいります。
今後も、マーケターの皆様のクッキーレス時代における広告効果分析やマーケティング投資に対する費用対効果の説明力向上のために、MMMサービスの精度の向上や活用知見の提供を引き続き行ってまいります。
（※１） Analytics AaaSは、博報堂ＤＹメディアパートナーズが提唱する、広告主の広告効果最適化を通して事業成長に貢献する次世代型モデル「AaaS」のソリューションのひとつです。マーケティング・ミックス・モデリング（以下MMM）により、広告主のメディアやマーケティングの投資配分最適化や目標達成のためのKPI設定をご提供します。 ＜AaaS は博報堂ＤＹメディアパートナーズの登録商標＞
・本リリース文中の「クッキー」は、3rd party Cookieのことを指します。
・Google Lightweight MMMが適切に利用できるモデル構造についても、本ガイドブック内で検証・考察を行っています。
なお、詳細については、添付のPDFファイルでご紹介しております。
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