はじめに

先日、博報堂や電通が揃ってガイドブックをリリースするなど、ルネサンス的に話題となっているMarketing Mix Modeling（MMM）。本シリーズでは、分析者がMMMをマーケティングに広く活用するためのナレッジを整理してお伝えできればと思います。
第1回目の今回は、データの用意と事前分析のポイントをまとめたいと思います。

本シリーズで言及しないこと

本シリーズでは、
・MMMのコンセプト
・モデルの基本的なロジック
・有効なビジネス課題
に関する理解を前提として展開しています。その辺りについて知りたい方は、上記で言及した博報堂や電通のガイドブックもしくは以下を合わせてご参照ください。

どんなデータを用意するか

変数の分類

MMMに投入されうるインプットデータは、一般に以下の通り分類されます。

• 目的変数

  • 効果を測定する対象のKPIを取ります。売上やCVといった指標はもちろん、課題感によってアクティブユーザー数やサイト訪問者数、獲得リード数などを使用することも検討できるでしょう。

• 説明変数
  以下に示すようなタイプのデータを使います。メディア（オンライン・オフライン）のデータに加え、マーケティング活動やビジネスに関わるマクロ変数など検討できるデータは多岐に渡ることが見てとれます。

  • オンラインメディアのデータ：デジタルチャネルの広告費やインプレッションなど

  • オフラインメディアのデータ：オフライン広告の予算やGRP（TVの場合）

  • その他マーケティング活動に関するデータ：競合活動に関するデータ（ユーザー評価・アップデート等）、オーガニック検索に関する情報、販促活動の情報（配架率等）etc…

  • マクロ的変数：株価やGDP、天候、季節性など

説明変数の作り方①　〜メディア関連の変数について〜