近年注目されている、数理モデリングによる手法「マーケティング・ミックス・モデリング」とはどういうものか？PDCAには新たなフェーズの「Predict（予測）」の重要性が増すと考えられる。
マーケティングROIが注目される背景
広告投資による効果を可視化して、マーケティング予算を最適化したいという「マーケティングROI」向上への意識は、近年非常に高まっている。それは、広告会社のアカウンタビリティがこれまで以上に厳しく求められている、ということを同時に意味している。最近では、取得可能なデータが飛躍的に増えたこともあり、システムやテクノロジーを使って、この問題意識に迫るツールやソリューションが増えている。ただし、生活者が購買に至るフルファネルの全体像を明らかにし、ブラックボックスだった施策効果の中身がすべて解明される日が来るのは、もう少し先の話になるのではないか、というのが正直な実感である。マーケティング研究の世界では、マーケティングサイエンスをはじめとして、長年さまざまな研究者があらゆるアプローチでこの難題を解き明かそうとしてきたが、今日にいたっても実務レベルでの使用に耐えうる世界標準的な手法が確立されていないことからも、その困難さを物語っている。
しかし、すべての効果や要因が明らかにならないまでも、先端的な統計科学の考え方や、人の手ではとても計算できない高度な推定手法を用いることで、実務レベルでの施策評価や、関係者間でのディスカッションを活発化させるような有用なアウトプットが可能になってきたこともまた事実である。
マーケティングの最前線で、この難題と向き合っている現場の方々の日々の意思決定が、少しでも科学的根拠を伴うことで合意形成がスムーズに成され、マーケティング施策を成功に導く手助けになれば、というのが切なる願いである。改めて、統計的アプローチによるマーケティングの重要性が増しているのである。
オフラインとオンラインを横断した統合的アトリビューションの解明へ
デジタルマーケティングの分野においては、生活者がオンライン上で広告やコンテンツに接触してから自社サイトに訪問した後、再訪問してコンバージョンするまでの一連の経パス路については、第三者配信などのテクノロジーを使えば簡単に把握することができる。ただし、本当にオンラインだけのアトリビューションを見てさえすれば、生活者の行動導線をすべて捉えたと言い切って良いのだろうか。例えば仲の良い友人との会話の中で、ある商品についてのポジティブな意見を聞いたことで、そのイメージが払拭され、そこではじめて購買意欲が高まったのかもしれないし、あるいはテレビCMに何回か接触するうちにまったく検討候補に入っていなかった商品について、詳しく知りたくなったからWEBサイトに訪れただけなのかもしれない。つまり、生活者が接触する多様なタッチポイントを横断的に把握しないことには、限定された情報のみで媒体評価を下した場合、謝った意思決定をしてしまう可能性があるということを改めて認識する必要がある。
各種のシングルソースデータや、ソーシャルメディアと相性の良いO2O施策のトラッキングなども、このオフラインとオンラインを横断したコミュニケーション上のブラックボックス解明について、ひとつの可能性を秘めているといえるだろう。また本稿のテーマである数理モデリングによる「マーケティング・ミックス・モデリング」も昨今改めて注目されている手法である。
では、「マーケティング・ミックス・モデリング」とはどういうものか？
