投資の効きどころを解明し、配分の根拠をつくる
── MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）
マゼラン
予算は、毎年決まる。根拠は、毎年足りない。
チャネル横断の直接・間接の貢献と、短期・長期の効果を分離する。次の配分を、説明できる数値で導く。
広告効果測定は、なぜ次の予算配分に繋がらないのか
効果測定をしていない企業は、もうほとんどありません。それでも、配分の議論は毎年ふりだしに戻る。現場では、こう語られています。
ブランドマーケティング
テレビとデジタルを、同じ物差しで比べられない。
宣伝・メディア
予算を増やせば数字は伸びる。どこまで伸びるのかは、誰も知らない。
デジタル
ラストクリックで評価するたび、認知施策の予算が削られていく。
マーケティング企画
レポートは毎月出ている。来期の配分を変える根拠には、なっていない。
経営企画・財務
広告費の説明を求められる。毎年、同じ資料を作り直している。
分析・内製チーム
MMMは自社でも回している。ただ、出た数字を打ち手に変えられない。
一つひとつは、別々の担当者の悩みに見えます。しかし、これらは同じ一つの欠落から生まれています。施策と成果の間にある構造が、見えていない。
何がどれだけ効いたのかがわからなければ、次の配分は前年の踏襲になります。マーケティングROIを問われても、答えは施策ごとの断片にとどまります。
この構造を解くための分析が、MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）です。
MAGELLANのMMM分析機能
マーケティングの間接的な効果も考慮
マーケティング活動の成果に対する直接的な効果だけでなく、間接的（波及的）な効果も可視化することができる。
※MMMにパス構造の捕捉は、サイカの特許領域です。
オンオフ統合で各施策を適正に評価し、事業成果を最大化させることができる
マーケティングの中長期的な効果も考慮
施策が即座に与える影響だけでなく、その後数日から数週間、さらには数年にわたって収益に与える影響を可視化することができる。
継続的に勝ち続けるための最適なマーケティング投資判断が可能となる
外部要因（競合や季節性など）の影響も可視化
天候や季節性、マクロ経済トレンドや競合の動向など、制御不能な外部要因の影響を加味したうえで、マーケティング活動の成果をより正確に把握する。
市場環境の変化を正しく捉え、マーケティングの最適化を図ることができる
各メディアのレスポンス曲線と飽和点のシミュレーション
各メディアにおいて、投資金額に応じて事業成果がどのように変化するかを、弾力性を加味して正確に予測できる。
シミュレーションをもとに、予算配分の最適化を図ることができる
MMM分析の主なアウトプット
成果に対するマーケティング施策のインパクトを数値化
成果に対するマーケティングの影響度（貢献度）を算出。あらゆるマーケティング要素の効果を同一指標で評価する。
各マーケティング施策の効果と効率を評価
各マーケティング施策の効果・効率・投下費用を統合的に捉え、施策の成果と適正なリソース配分を判断する。
最適な予算配分のシミュレーション
成果最大化やコスト最小化などの目的に合わせた、最適なマーケティング予算配分をシミュレーション。
MMM分析コンサルティングに期待できること
ビジネスニーズに合わせた専門家主導のプロセス
MAGELLANは単なるツール提供に留まらず、専任のコンサルタントとアナリストがクライアント固有のニーズや課題に合わせてサポートし、実践的かつ具体的なインサイトを提供します。クライアントの目標により直結し、アクションへの反映が可能な分析結果を得ることができます。
複雑性と透明性のバランス
データへの信頼感を高めるため、透明で説明可能なモデルを採用しています。クライアントと共にモデルを設計し、あらゆるプロセスをオープンにすることで、信頼できる分析結果を提供します。チーム全体が意思決定のプロセスを正確に理解でき、納得感のあるインサイトを得ることができます。
四半期または月次レポートとモデル更新
従来のMMMは年に1〜2回程度の分析が一般的ですが、MAGELLANでは四半期または毎月のレポートとモデル更新を行うことで、クライアントの計画や予算サイクルに合わせたタイムリーで実用的なインサイトをお届けします。これにより、常に最新のモデルに基づいた意思決定が可能となります。
中立的かつバイアスのないアプローチ
サイカは特定のデータ資産やメディアビジネスとの関係を持たないため、中立的で偏りのないインサイトを提供します。クライアントの持続的なビジネス成長の実現に専念し、最善のサポートを提供します。
MMM分析プロジェクトのプロセス
MMMコンサルティングプロセスの概要
プロジェクトゴールと範囲の設定
最初に、プロジェクトのゴールや範囲を協議し、明確にする。これにより、クライアントが達成したい具体的なビジネス課題やマーケティング目標に対して、最も効果的な分析フレームを設定する。
データ収集とクレンジング
クライアントから必要なデータを収集し、それをクレンジングして分析可能な状態に整える。データ収集には、季節性などを十分にとらえるため、少なくとも13か月分が必要で、2〜3年分のデータが推奨される。
モデリング
MAGELLANのMMMモデリング技術を駆使して、収集したデータを基にモデルを構築する。このモデルは、施策の直接的・間接的な効果、および短期的・長期的な効果を評価可能な設計となっている。
分析と解釈
モデルの結果を分析し、マーケティング活動や外部要因がどのように売上やその他の事業成果に影響を与えているか、そしてその費用対効果や効率性を詳しく解明する。
レポーティング
分析結果に基づき、シミュレーションや予測を行い、インサイトと推奨事項をクライアントに提供する。これにより、施策の最適化に役立つ具体的なアクションプランが策定可能となる。
※必要なデータについて：
MAGELLANプロジェクトで必要なデータの例として、売上やコンバージョンなど、つまり最適化対象のKGI、マーケティング活動データ、および非マーケティング要因のデータです。
- マーケティング活動データの例：オンライン広告のインプレッションや再生数、クリック数、エンゲージメント、オーガニック検索量、ウェブサイトや店舗の流入数、TVやラジオのGRP/TRP、雑誌や新聞の発行部数や読者数など
- 非マーケティング要因の例：プロモーションや割引、経済指標、天候、季節性、競合の動向など
プロジェクトスケジュール
このプロセス全体は、データ収集にかかる時間によりますが、クライアントとともにモデル確定するため、初期分析結果の確認（分析モデル、精度の確認）を挟んで、初回のレポーティングまでに通常、約3ヶ月程度の期間を要します。
マーケティングPDCAサイクルの基盤を構築
最新データを活用した分析とレポートを通じ、四半期ごとまたは月次でPDCAサイクルや仮説の検証を繰り返すことで、継続的な改善と最適化を図ります。
KDDI株式会社との取り組み
── UQ mobile
Situation
通信サービス市場は競合の参入が多く、機能面での差別化が難しい。価格競争に陥りやすい構造のなかで、コミュニケーションによる差別化が求められていました。加えて、顧客が加入・成約に至るまでのプロセスは、オンラインとリアルの販売チャネルが交錯し、多数の要因が絡み合っています。この複雑さのまま、投資判断を下す必要がありました。
Approach
週次で実施している消費者の意識調査の結果を、分析モデルの変数として組み込みました。「施策 → 意識 → 成果」の構造を解明することで、どの意識指標を上げれば成果が最大化するのか、その指標を上げるにはどの施策を強化すべきかまでを分析対象としています。目的変数となる成果も複数に分け、チャネルとターゲットごとに有効な施策を切り分けました。
Outcome
UQ mobileでは、月次でのマーケティング投資最適化により、契約者一人あたりに投じるコミュニケーション費用を、最適化前と比較して約2割削減しました※。
分析結果は、部門を跨いだ社内連携の共通指標としても機能しています。施策を横並びで評価できることで、施策ごとの部分最適ではなく、統合した全体最適の議論が可能になりました。
約2割
契約者一人あたり
コミュニケーション費用の削減※
月次
分析・最適化の
サイクル
2019年
取り組み
開始
※2023年度実績。UQ mobileにおける取り組み。
マーケターのための「現代のMMM（Marketing Mix Modeling）」実践ガイド
MMMは、マーケティング活動の効果を数値化し、最適な予算配分や意思決定の支援を叶えますが、その効果的な実践には、多くのマーケターがまだ精通していない分野での専門的な知識や経験が求められます。2016年より300社以上の大手企業様に併走し、ご支援を続けてきたサイカの視点で、MMMへの実践が成功するノウハウをまとめたガイドを作成しました。
記事を読むMAGELLANと従来のMMMの違い
パス解析によるモデリング 特許取得済
認知から購買などの事業成果まで、カスタマージャーニーを描くように多段的に構成されたモデルを構築し、各マーケティング施策の個別および総合的な影響を深く理解するための多段のモデルを構築します。パス解析のメリットは、認知系施策などの間接効果（波及効果）が大きい施策の影響を正しく把握できる点です。各施策を過小評価・過大評価することなく適正な評価が可能となります。
ブランド・エクイティ分析
マーケティング活動が長期的に成果のベースラインに与える影響を評価します。数値化が難しいブランド価値の変動を可視化することで、施策効果の見直しを始め、持続可能な成長戦略の策定をサポートします。
バックテストによるモデル検証と調整
MAGELLANで作成するモデルは、学習に利用しなかった過去のデータを用いたバックテストを実施し、モデルの精度を検証・調整します。これにより、モデルの信頼性を高め、より現実的な予測と最適化を実現します。MAGELLANが最低13ヶ月分の過去データを必要とする理由はここにあります。モデルは1年分のデータで学習し、13ヶ月目の事業成果を予測した上で、実際の成果と比較・検証を行います。
システム化と自動化
精度や柔軟性を損なうことなく、モデル構築や分析のスピードを担保しています。迅速な意思決定と市場変化への適応を可能にし、競争優位性を高めます。
カスタマイズしたモデルの構築
MAGELLANの多段階モデリング技術はクライアントの特定のマーケティング仮説、ビジネスニーズ、業界の特性に合わせてモデルをカスタマイズできることが大きなメリットです。図はイメージで、ステップの数や各ステップ内の変数の増減が可能です。適切なモデルを構築のために、サイカのコンサルタントとデータサイエンティストがクライアントと一緒に設計します。
MMM分析が組織全体にもたらす価値
ブランド・マーケティング責任者向け
マーケティング施策の全体像を360度把握し、データに基づいた意思決定を可能にします。持続的な成長を見据えた計画と最適化を支援し、長期的なビジネス成功に向けた戦略的な判断を後押します。
分析責任者向け
モデル設計と分析ロジックの透明性が確保されているため、分析の信頼性と正確性に自信を持つことができます。
経営企画・財務責任者向け
マーケティングのパフォーマンス、効果や効率性を明確に把握し、企業の価値創造と成長に向けて投資戦略を調整することが可能となります。
