マーケティング活動が売上や利益にどの程度貢献しているかを把握することは重要です。この記事では、施策の最適化に役立つMMM（マーケティングミックスモデリング）について、基本情報から再注目の理由、メリット・デメリットなどを解説します。自社のマーケティング施策の精度を向上させたい場合は、参考にしてください。
監修
- MMM（マーケティングミックスモデリング）とは
- MMMが再注目されている理由と背景
- MTAとの違い
- おもなMMMツールとは
- MMMのメリット
- MMMのデメリット
- MMMを導入・運用する際の手順
- まとめ
MMM（マーケティングミックスモデリング）とは
MMMとはマーケティングミックスモデリングの略称で、広告をはじめとするマーケティング施策の効果を、事業への貢献度という観点から評価する手法です。Web広告やSNSマーケティング、テレビCMなど、さまざまなマーケティング施策に活用されています。
MMMでは過去の広告宣伝費や販促費、製品価格、流通、競合動向などのマーケティング活動のデータを統計的に分析し、それぞれの活動がどの程度売上に貢献したかを定量的に評価します。その結果をもとに、マーケティング戦略や将来の予算配分を検討します。
MMMが再注目されている理由と背景
MMMが改めて注目されるようになっている背景として、Cookieレスへの対応や経営層への説明責任が挙げられます。それぞれについて解説します。
Cookieレスに対応するため
これまでは、Cookieを利用したWeb広告の効果測定が主流でした。しかし、近年は個人情報保護への関心の高まりからCookieの利用規制が強化され、デジタル広告の効果測定において、従来と同等の精度を保つことが難しい場面も指摘されています。
MMMはCookieに依存せず、集計データを用いることから、プライバシーへの配慮という観点で注目されることがあります。従来、Cookieに依存するMTAと比較して、プロモーション全体の費用対効果を評価できる手法として再注目されています。
経営層への説明責任を確保するため
MMMには、経営層への説明責任を確保するという重要な役割もあります。MMMを導入するとテレビCMやデジタル広告、販促、キャンペーン、競合の動きなどを網羅した数理モデルから、それぞれの施策がどれだけ売上に貢献しているかを、数値で把握できます。
経営会議や株主説明資料などの場において、予算配分の根拠や次年度の予算シミュレーションなどを提示できるため、マーケティング部門の立場向上にも貢献します。
MTAとの違い
MMMと混同されやすい分析手法にMTAがあります。MMMとMTAの主な違いは、分析対象とするデータの粒度にあります。MMMは、広告出稿量や売上などの「集計データ（マクロデータ）」を用い、オフライン施策や外部要因を含めた中長期的な予算最適化に適しています。対してMTAは、ユーザー一人ひとりのWeb上の行動履歴である「個人単位のデータ（ミクロデータ）」を用い、デジタル広告における接触経路ごとの貢献度を評価することに適しています。
おもなMMMツールとは
MMMツールはさまざまな種類が存在します。そのなかで、代表的な3つのツールについて解説します。
Robyn
Robynは、Meta（旧Facebook）が開発したオープンソースのMMMツールです。機械学習を採用し、半自動化されています。Robynではモデル比較を行いやすい仕組みが用意されており、条件によっては最適なモデルの検討がしやすいとされています。
また、予算を最適化し、ROIを最大化できる予算配分機能も備えています。初期状態で、分析に必要な複数の機能があらかじめ設定されています。
LightweightMMM
LightweightMMMは、Googleが公開したオープンソースかつ、軽量なMMMツールです。Python上で利用でき、ベイズ推定によってMMMモデルを構築しチャネル別の効果貢献度を算出できます。LightweightMMMの特徴は、軽量かつシンプルでカスタマイズの自由度が高い点です。
Meridian
Meridianは2024年にGoogleが新規公開した、オープンソースのMMMツールです。LightweightMMMの後継に位置付けられ、従来ツールと比べて、機能拡張や操作性の向上を目的として設計されています。また、最新のマーケティング計測上の課題への対応を目的として設計されています。
MMMのメリット
MMMによって、どのようなメリットを得られるのでしょうか。おもな3つのメリットについて解説します。
施策全体を可視化・把握できる
MMMツールを導入すると、施策全体の可視化・把握が可能です。MMMツールでは複数の施策における相互影響や過去事例、外部要因など、さまざまな視点から分析できます。このような分析により、マーケティング施策全体を把握しやすくなります。
オンライン広告とオフライン広告、両方の施策を実施している企業にとっては、これまで分析できていなかったものから新たな戦略のヒントにつながるでしょう。
顧客のプライバシー情報が不要になる
従来の手法では顧客のプライバシー情報が必要とされることがありますが、MMMツールでは顧客のプライバシー情報を用いずに分析できます。近年、個人情報保護への取り組みが厳しくなっており、プライバシー情報が不要なMMMの活用は、時代に適しています。
データに基づいた意思決定ができる
MMMツールでは、勘や経験に基づいた意思決定ではなく、客観的なデータに基づいた意思決定を促進します。具体的には、広告予算別のマーケティング効果のシミュレーションや、KPI（重要業績評価指標）の達成見込みなどの予測が可能となり、データに基づいた正確な意思決定を図れます。分析結果を活用して施策を改善すれば、マーケティングの効果も向上できます。
MMMのデメリット
効果が得られにくい場合があることや、専門性が高い点など、MMMにはデメリットも存在します。おもな3つのデメリットについて解説します。
効果が得られにくい
MMMは、多くの要素を統合的に分析する手法です。そのため、データの質や量が不十分だった場合、施策の効果を十分に評価できず、効果を得られにくいケースがあります。特に、小規模なマーケティング施策では十分な効果が得られない可能性があるため、施策にあった分析・評価方法の導入が必要です。
専門性が高い
MMMは数学的な処理や高度なデータ分析が必要となるだけでなく、高い専門性も要求されます。そのため、知識が未熟なまま導入すると分析に正確性が伴わない可能性があります。MMMは有用な手法ですが、日本国内には専門家がまだ少なく、専門性を持つ人材を確保しなければならない点も課題の1つです。
参考事例が少ない
専門性が高く、参考にできる事例が少ないという問題があります。日本国内では公開されている導入事例が限られているとされており、参考資料が見つけにくい場合があります。そのため、自社で導入する場合は自社で研究しながら進めていく必要があり、安定して運用するまでにリスクを伴う可能性があります。
MMMを導入・運用する際の手順
MMMを導入・運用する際にどのような手順を取ればよいか、順を追って解説します。
分析ロジックを選ぶ
はじめに、分析ロジックを選択します。MMMに用いられる分析ロジックには重回帰分析、パス解析、共分散構造分析などがあり、分析の目的に合わせて選択します。未来予測や要因ごとの影響を分析する場合は重回帰分析、因果関係のメカニズムを明確化する場合はパス解析、因果関係の方向と強さを比較する場合は、共分散構造分析を選ぶとよいでしょう。
内部要因と外部要因をリストアップする
MMMでは、内部要因と外部要因のリストアップが重要です。内部要因とは広告費や販促活動など企業が直接コントロールできる要素で、外部要因は市場環境や競合他社の活動など企業が直接コントロールできない要素です。分析の目的に合わせた粒度の内部要因・外部要因をきちんと洗い出すことで、より正確な分析につながります。
施策を振り分ける
内部要因と外部要因をリストアップしたら、消費者の購買行動に合わせて施策を振り分けます。購買行動モデルの種類は、AIDMAやAISAS、SIPSなどです。自社が分析する商品やサービスに合わせてモデルを選択し、ステップに応じた最適なマーケティング施策を振り分けます。
データを収集する
施策を振り分ける前にリストアップした、内部要因と外部要因のデータを収集します。日単位や月単位など分析期間を決めて収集します。収集したデータをもとに、分析を行います。MMMツールを使用して、広告や販促活動の費用対効果、売上や顧客数に与える影響などマーケティング活動の効果を評価します。
データ分析の精度向上を図る
MMMで分析した結果をもとに、将来の施策を立案します。特定のマーケティング活動が売上に大きな影響を与えている場合は、その活動を強化します。また、仮に初回の分析結果の精度が低かった場合は、分析ロジックを見直したり、新たな要因がないか再度リストアップしたりして、分析精度の向上を図りましょう。
まとめ
MMM（マーケティングミックスモデリング）は、マーケティング施策がどのような成果につながっているかを分析する手法です。近年、プライバシーに配慮した効果測定手法として再評価されています。
株式会社マクロミルは「マーケティング施策支援事業」を一気通貫で提供できる総合マーケティング支援企業です。マーケティングリサーチとデジタルリサーチを中心に、多様な社会・消費者ニーズを分析し、クライアントに正確な消費者インサイトを提供します。マーケティング活動の精度を向上させたい場合、ぜひ利用をご検討ください。
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