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「マーケティングミックスモデリング」とは?数値データを可視化できるマーケティングミックスが存在した。

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4P、4Cなどのマーケティングミックスのフレームワークは、マーケターなら誰もが知っています。でも、マーケターでも知らないマーケティングミックスが存在します。

それが「マーケティングミックスモデリング(MMM)」です。この「マーケティングミックスモデリング」とはどんな特徴を持っているのでしょうか?詳しく紹介していきます。

マーケティングミックスモデリング~MMM~とは

ここからは、マーケティングミックスモデリング(以下、MMM)という手法の話をしていきます。おそらくMMMに関しては知らない人が多いと思うので、どんなものなのかまずは話していきます。

MMMとは、企業の広告活動や販促施策、競合動向、需要の変動性など、様々なマーケティング要因が売り上げやマーケティングの最終目標にどう関係し、影響しているかを統計的にモデル化する手法のことです。

近年は、世界中の誰とでもインターネット環境さえあれば繋がれてしまうSNSの普及や、テレビ・ラジオに限らずタブレットなどの電子機器の発展に伴い、マーケティング施策が多様化・複雑化している時代。統計処理などによってマーケット環境・構造を理解しようとする動きは以前からも行われてきましたが、生活環境全般にITが普及し、取得可能な市場や生活者のデータが飛躍的に増大している「ビッグデータ」の時代でもあります。

そのため、立案したマーケティング施策にどのようにお金や時間を投資するのかといった企業を苦しめている課題・問題を解決するための手法として、マーケティング施策の効果を可視化できるMMMが期待されているということは事実です。

マーケティングミックスモデリングの特徴

MMMは、売り上げなどのマーケティング目標に影響していると考えられている多数の要因の、テレビ・新聞・ラジオ・雑誌・交通・インターネットなどの「広告出稿データ」やPOSデータなどの「実購買データ」などに加え、最近では「自社サイトへの流入数」や「ソーシャルメディア上での反響数」など「デジタル行動指標」を「時系列データ」として蓄積します。この売り上げに影響する要因のうち、企業としてコントロールできない天候や他社の新製品ローンチなどの要因を除いた、広告出稿や価格戦略、店頭プロモーション等の効果として「売り上げへの貢献度」を導き出すことができます。

また、「ROI」(Return on investment)を把握すること、各要因の相互関係や影響度合いを明示することで、将来の売上高を最大化するための最適な予算配分を考える材料とできるのが大きな特徴です。

マーケティングミックスモデリングを活用する時に意識すべきこと

MMMの目的は、現在までの施策を評価し、今後のマーケティングROI改善につなげることです。プロジェクトを通じて得た洞察を元に、収益性を改善するための最適な予算配分をマーケティング活動、製品カテゴリー、消費者セグメント、タイミング、そして市場ごとに検討します。

分析には実際に行われている全てのマーケティン活動を含めることが望まれますが、そのためには分析機関、製品、消費者属性や市場について、十分な変動がある質の高いデータが必要です。そしてこれらの分析を行う上で必要なデータをどのように集めるのかという点ですが、結果の精度を高めるためには売り上げに関連していそうな情報をできるだけ多く正確に収集・蓄積することが重要になります。

マーケティング活動で成功していくには、データを収集・蓄積し、各施策の売り上げへの貢献度とROIを明らかにし、最適なメディアミックスを考えていくことが重要です。

MMMを活用し、継続的にマーケット構造を把握していれば、マーケット環境がどう変化しようとも、それをいち早く察知することが可能になります。MMMを通じて継続的にマーケットを理解していれば、これまで効いていた施策の効果の増減や、他社製品・セービスの強みの変化などが迅速に把握できる可能性が高まるのです。

マーケティングミックスモデリングのまとめ

この記事ではここまで、マーケティングミックスモデリングというものについて話をしてきました。「マーケティングミックスモデリング」と一言に言っても、具体的にどんなことかわからなかったかもしれませんが、この記事で少しでも解消されたことと思います。

代表的なフレームワークとして知られている4Pも、今からおよそ60~70年ほど前から続いている伝統のある考え方です。そのくらい重要な考え方であることは、今の時代も同じですが、徐々にマーケティングミックスモデリングも台頭してきています。

そんなマーケティングミックスモデリングを活用して自社の製品・サービスのマーケティングを望んでいる結果へと導いていってください。

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