マーケ戦略

MMM（マーケティングミックスモデリング）とは？データドリブンな広告効果測定の手法を解説

NeX-Ray

05 3月 2025 — 4 min read

MMM（マーケティングミックスモデリング）とは？

MMM（マーケティングミックスモデリング）は、企業のマーケティング活動全体の効果を統計的手法を用いて分析する手法です。特に、テレビ広告、デジタル広告、オフライン施策（店頭プロモーションなど）を統合的に評価し、どの施策が売上やブランド認知にどの程度影響を与えているのかを定量的に把握するために活用されます。

近年、データプライバシー規制の強化やCookieレス時代の到来により、従来の広告効果測定（アトリビューション分析）が困難になりつつあり、MMMが再び注目を集めています。

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MMMの仕組み

MMMは、統計モデル（主に回帰分析）を用いて、売上やコンバージョンと各マーケティング施策の関係を分析します。一般的な手法として、以下のようなモデルが用いられます。

多重回帰分析
- 例： 売上＝β0+β1×テレビ広告+β2×デジタル広告+β3×店頭プロモーション+β4×季節要因+ε
- 各施策の影響度（β）を求め、マーケティングROIを算出。
時系列分析
- 売上データの過去の傾向を考慮し、広告の効果がどの程度持続するのかを分析。
ベイズ推定を活用したMMM
- GoogleやMetaでは、ベイズ統計を活用したMMMモデルを推奨。これにより、不確実性を考慮したより柔軟な広告効果分析が可能。

MMMの具体的な手順

実際にMMMを導入する際の手順を解説します。

ステップ1：データ収集

MMMを実施するためには、マーケティング施策に関するデータを収集する必要があります。
以下のようなデータを集めることで、より正確なモデルを構築できます。

売上データ（日次・週次・月次など）
広告費データ（テレビCM、デジタル広告、屋外広告など）
ブランド認知指標（SNSエンゲージメント、Googleトレンド検索数など）
競合データ（市場シェア、競合企業の広告出稿量など）
マクロ要因（季節性、経済指標、気候など）

ステップ2：データの前処理

収集したデータをクリーンアップし、分析しやすい形に整えます。

欠損値処理（不完全なデータを補完）
異常値の除去（異常な売上スパイクなどを考慮）
スケーリング（データを標準化して扱いやすくする）

ステップ3：モデル構築

多重回帰分析やベイズ統計を用いたMMMモデルを構築し、広告施策の影響度を推定します。

基礎モデルの構築
- 変数（広告、プロモーション、季節要因など）を組み込んだ多重回帰モデルを作成。
- 例えば、「売上 = β₀ + β₁×広告費 + β₂×オフライン広告 + β₃×競合要因 + ε」
相関関係の確認
- 各変数がどの程度売上に影響を与えているかを分析。
広告効果の持続時間（ハーフライフ）の計算
- テレビCMやSNS広告の影響がどの程度続くのかを測定。

ステップ4：モデルの評価と最適化

モデルの精度を確認し、必要に応じて調整を行います。

モデルの精度評価（R²、AIC/BICなどを確認）
交差検証（過去のデータと照らし合わせて予測精度を検証）
変数の選択最適化（不要な変数を削減して精度を向上）

ステップ5：広告予算の最適化

MMMの結果を活用し、広告予算の配分を最適化します。

広告チャネルごとのROIを比較
最適な広告費配分シナリオのシミュレーション
デジタル広告とオフライン施策のバランスを調整

4. MMMのメリット

MMMの利点は以下の通りです。

チャネル横断の広告効果測定が可能
→ テレビ、デジタル、屋外広告など、異なるメディアを一元的に評価できる。
Cookieに依存しない分析
→ データプライバシー規制の影響を受けず、ファーストパーティデータを活用可能。
長期的な効果を評価できる
→ 短期的なCV（コンバージョン）だけでなく、ブランドリフトや顧客のロイヤリティ向上も考慮できる。

6. まとめ

MMM（マーケティングミックスモデリング）は、Cookieレス時代において広告効果を正確に測定するための有力な手法の一つです。多様なマーケティングチャネルを横断的に分析し、最適な広告配分を決定できる点が大きなメリットです。

ただし、データ収集や分析の難易度が高いため、MMMを成功させるには適切なデータ基盤の整備や専門知識が不可欠です。今後、企業のマーケティング施策においてMMMの重要性はさらに高まると考えられます。

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本記事ではMMMの手法や手順について詳しく解説しましたが、実際に導入するとなると、データ収集・分析・モデリングなど、専門的な知識や時間が必要になります。

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企業規模に関わらずマーケでよく起こる問題

ぱっと見華やかなので人気職種らしい。　マーケティング職は学生や若年から人気のようだ。マーケを生業としてる私からは誇らしい話だ。華やかそうに見えるからかと思うが、実際マーケの現場はかなり地味なタスクも多い。その１つがデータ分析になる。今はテックも進化したのでそこまで負荷は掛からずともできるがそれと合わせて謎の英単語3文字省略の多さ。言語を覚えるのも大変だった記憶がある。そんな職種だから私も本当に何も知らない子が会社都合や本人希望による異動で受け入れた。大企業の時はCMなどで華やかなイメージがあり、移動希望者が多かった、ベンチャーの時は会社都合の異動などがあった。当然その人たちはCVRなどの数多の用語を知らない。そんな子達を受け入れなくてはならないマネージャーは一層の負荷がかかる。当たり前に使ってた表現を選ばなくては伝わらない。ビジネス基本スキルも怪しい子が異動希望を出すケースもあり・・教育工数が莫大になる　ごく稀な例だと思うが過去エクセルすらろくに触れない子が部下だった。GAよりも基礎中の基礎だと思ったが、ひたすらに飛び込み営業してた子なら仕方ない。　そのような状

Martechコミュニティをつくりました！

Martech（マーケティングテクノロジー）に特化したSlackコミュニティを作成しました！ Slack 近年、マーケティング領域ではAIやデータ活用が加速し、新しいツールやソリューションが次々と登場しています。そんな変化の激しい分野だからこそ、情報交換や学び合いの場が必要だと感じ、このコミュニティを立ち上げました。 🌟 参加メリット： * 業界の最新動向をいち早くキャッチ * 実際の導入経験や失敗談を共有 * 専門家からのアドバイス * 同じ課題を持つ仲間との出会い * キャリアアップのヒントマーケティングオートメーション、カスタマーデータプラットフォーム、アナリティクスツール、AIマーケティング...あらゆるMartechトピックを扱います。初心者からエキスパートまで、どなたでも歓迎です！一緒にMartechの未来を創っていきましょう。

ここ数年のマーケの変化

私は約10年ほどマーケの世界にいます。大企業やベンチャー、ToBやToC、メンバーから部長、CMOなど役職や所属企業も様々です。元々変化の激しい領域ということは理解してますが、この数年は特にかもしれません。コロナによりオフライン系の施策は停滞しました。以前からですがSNSなどの流行により、圧倒的にタッチポイントが増え予算分配など単体や少数のみを考慮すれば良い時代は終わったと言えます。以前からアトリビューションやMMMというような統合して分析をしようという概念は存在してました。どちらも当時は課題がありました。アトリビューションはwebのみでオフラインやアプリは対象外で、webに閉じた施策でした。MMMは広域に施策を統合した分析概念でしたが、当時は扱うことも難しく。ただタッチポイントが増え続けていることは事実で技術も進化を続け当時よりもより簡易に高度な分析を行うことができるようになりました。このタイミングでマーケプランを最適な形に作り上げることを再チャレンジしてみませんか？当時難易度により解を出せず挫折した方は今の技術を目の当たりにしたら当時の構想が実現できる可能性があります。

マーケのインハウス化を目指す上で

安直にインハウスを進めてはいけない　マーケのインハウス化を志す方はこれまでマーケ施策を代理店に依頼していたケースが大半です。　広告主のタスクとして、月額（ないしは年）の予算を超過しないか否か、日々の数値を確認することが重要です。　単一の代理店に依頼しているケースならさほど問題はないですが、施策ごとに複数の代理店を使うケースもあります。　そうなると、アロケーションなども含め自分たちで差配する必要があります。大多数の代理店は依頼を受けている領域の分析は行いますが依頼外は行いません。つまりは、自分たちでアロケーションの差配やデータ分析・レポーティングなどを行う必要があります。このタスクを安易なものと考え、インハウス化を進めようとする広告主がいくつかいます。マージン無くなってもその分工数がかかるので本質的なコスト削減にならないケースもある　もちろん自分たちでやれば代理店へのマージン分の支払いがなくなり、一見コストカットのように見えますがこれまで代理店が実施してくれていた領域を自分たちでやろうとすると、それ相応の人件費や時間がかかります。これは当然、広告宣伝費が高い大企業にな