これまでの内容を踏まえて、どのようにMMMを実現していくかを改めて見ていきます。

はじめに

ビジネスの成功に向けた目標を具体的に定め、MMMの導入が具体的な成果にどのように貢献するかを詳細に理解します。例えば、新製品のローンチにおいてMMMを活用することで、広告予算の最適化とターゲット層への効果的なリーチが可能となり、売上の向上に繋がることが期待されます。

これにより、プロジェクトの進行方向が明確になります。期間: 1週間

2. データ収集

Google Analyticsや広告プラットフォームのAPIなどを駆使し、ウェブデータ、広告データ、販売データを網羅的に取得します。これには内部データと外部データの統合が含まれ、データセットの包括性が求められます。期間: 1ヶ月

3. データの前処理

PythonのPandasやNumPyを使用してデータを整形し、品質を向上させます。欠損値処理、外れ値の検出・修正、カテゴリカル変数のエンコーディングを行います。期間: 2週間

4. モデルの構築

4.1 統計モデルの選択

プロジェクトの特性に基づき、適切な統計モデルを選択します。例えば、RobynやLightweightMMMなどのパッケージを使用し、ビジネスに最適なモデルを構築します。期間: 1ヶ月

4.2 パラメータ調整と最適化

モデルのパラメータをデータに適合させ、最適な性能を引き出すために、以下の手法を用います。

4.2.1 交差検証（Cross-Validation）

• 定義: データを複数の部分に分割し、それを交互に学習用と検証用に分割してモデルを評価する手法。モデルの汎化性能を正確に評価するのに役立つ。

期間: 2週間

4.2.2 ハイパーパラメータチューニング

• 定義: モデルにおいて事前に設定する必要があるパラメータ（ハイパーパラメータ）を最適化する手法。例えば、学習率や正則化項など。

期間: 2週間

5. モデルの評価

予測精度を確認し、平均絶対誤差（MAE）、平均二乗誤差（MSE）、決定係数（R^2）などの指標を使用してモデルの性能をクライアントに明示的に説明します。必要に応じて修正を行います。期間: 2週間

※ MAE（平均絶対誤差）: 予測誤差の絶対値の平均を表す指標。具体的には、各データポイントでの実際の値と予測値の差を取り、その絶対値を計算し、それらの平均をとります。

※ MSE（平均二乗誤差）: 予測誤差の二乗の平均を表す指標。各データポイントでの実際の値と予測値の差を取り、それを二乗してから平均をとります。

※ R^2（決定係数）: モデルがどれくらいデータを適切に説明できるかを示す指標。1に近いほどモデルが適切にデータを説明していることを示します。

6. 実践への展開

モデルを実際のマーケティング戦略に統合し、広告予算の最適化やキャンペーンの効果測定を行います。結果を関係者に報告し、フィードバックを受けながら調整を行います。期間: 1ヶ月

7. 継続的なモデルの更新と改善

ビジネス環境の変化に適応するため、新しいデータを組み込みながらモデルを継続的に更新し、その性能を最新に維持します。期間: 1ヶ月ごと

8. スキルとリソースの確保

データサイエンスのスキルや計算資源、データストレージを確保し、プロジェクトの成功に必要な要素を適切に管理します。期間: 常時確保が望ましい。

極めてシンプルなフローになっていますが、１つ１つが重要な要素なので、今回以降で深掘りをここからしていきます。