マーケティングミックスモデリング（MMM）
消費財 / Marketing Analytics
チャネル別の貢献度を推定する MMM を構築し、根拠ある予算配分の意思決定を支援。
MMM統計モデリングPython
BACKGROUND
課題
複数チャネルの施策効果を分離して把握できず、予算配分の根拠がなかった。
APPROACH
支援の流れ
- 1
広告・販促・外部要因のデータを統合し、モデリング用のデータセットを整備
- 2
チャネル別の貢献度と飽和効果を推定する MMM を構築・検証
- 3
予算配分シミュレーションの仕組みを整備し、計画策定への活用を支援
DELIVERABLES
主なアウトプット
- MMM モデルと貢献度分解レポート
- 予算配分シミュレーションツール
- モデル更新の運用手順書
OUTCOMES
成果
- チャネル横断で施策効果を比較できる共通の物差しを確立
- 予算配分の議論が経験則からデータに基づく検討へ移行
※掲載事例には、代表者が当社設立以前または当社外で担当・参画した実績を含みます。
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