統計学で広告の限界を突破、専門知識不要で実現できる「広告効果の可視化」とは

　メディアの増加により、多くのマーケッターは自身の担当に直結する指標のみを追い、部分的な最適化にとどまる状況となっている。これにより広告の「改善幅の縮小」と「改善効果の短期化」という2つの課題に直面している。これを突破するにはマーケティング活動全体を改善することが必要になるが、その把握と適切な対処は容易ではない。

　そこで解決策として注目されているのが、統計学を用いて広告の間接効果までを可視化する「マーケティングミックスモデリング（MMM）」だ。データの関係性から施策のつながりを導き出せるため、オフライン広告や競合企業の広告、天候などの外部要因も加味した広告効果を分析できる。

　本資料では、専門家の雇用や外注に頼ることなく、統計学の専門知識がないマーケターでもMMMを実践できる分析ツールを紹介する。テレビCMの認知施策を含む全ての広告効果を数値化し、施策間の間接的な影響も可視化することにより、最適な予算配分シミュレーションが可能となる。部分最適から抜け出す切り札となるはずだ。