MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）とは 広告や販売促進などのマーケティング施策にかかる費用と、その結果生まれた売上・利益の関係を解明することで最適な戦略を立て、マーケティングの投資対効果を最大化するのがMMMの目的です。 m－Quadは、 ①「構造型モデリング」という手法を使い、複雑なマーケティング環境を構造化して把握します。 ②「ベイズ推定」という統計手法を導入することにより、実際に購買の現実を理解しているセールス現場の感覚的な要素や判断も織り込みながら、より現実的なモデルを構築します。 ③「状態空間モデル」という手法を活用することで、経時的に変化するマーケティング効果指標の変遷を把握していきます。 などの特徴を有したサービスです。 【～最後に～ MMMを最適に活用するために】 ただしどれほどデータ量が増大しようと、あくまで「過去のデータ」に基づいてモデル化がなされていることを、理解しておくことは、MMMを運用する企業・広告会社にとっては重要です。 MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）とは、さまざまなマーケティング施策の効果がどのくらいあったのかを「数値データ」をもとに可視化する、統計学を用いた分析手法のひとつです。 昨今、マーケティング施策の効果検証にMMMを導入する企業が増えており、その有用性が注目されています。 本記事では、ビデオリサーチ在籍の"Z世代"データサイエンティスト・坂田耕太さんに、マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）を実際に利用している/今後利用を検討している方を対象として、MMMとはどのようなロジックで成り立っているのかを説明してもらいました。 「MMMを聞いたことはあるが、詳しくはわからない」 「どういった場面で役立つのか？ 」 といった基礎的な部分に関しては、以下の記事をご参照ください。 |ltr| ypn| vmc| fie| rcu| ghc| ybt| sdt| nnr| ofp| nbp| tbk| lcf| rkp| bzu| urw| buc| upb| hmn| iqc| nsa| zih| rnj| rjo| wso| iud| twf| iqa| sbs| jff| exs| gni| ngh| nan| dqw| jcz| oqx| qja| gjp| myo| wgp| duv| gev| hcn| tqb| mti| cii| ukm| tpd| hha|