マーケティングミックスモデリングとインクリメンタリティテストによるマーケティングパフォーマンスの測定

すべてのマーケティング キャンペーンには目標が定められていますが、難しいのはキャンペーンがその目標を達成したかどうかを測定することです。

ファッションブランドがマーケティングキャンペーンを開始するとき、一般的には1つの目標を念頭に置いています。それは、ブランド認知度を高め、 位置決め 特定の地理的領域内。

ファッションブランドがこの目標を達成しようとする方法は、ターゲット顧客の価値観を反映した魅力的なイメージを作成することです。どのようなタイプの人かによって、次のような信念を持つ人々にアプローチすることができます。

• ステータス（富裕、贅沢）
• ファッショントレンド（流行、ファッショニスタ）
• 独立した思考を持つ人（独創性、トレンドセッター、アーリーアダプター）
• その他の消費スタイル

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近年のマーケティングミックスは、デジタルチャネルやその他のチャネルの追加により、マルチチャネル化が進んでいます。 タッチポイント マーケティングミックスに

伝統的および新しいファッションマーケティングチャネル

従来のマーケティングチャネル

• Vogue、Elleなどの紙の雑誌および新聞（NY Times、Le Figaro、Corriere della Sera）
• 屋外または家庭外
• 新聞・雑誌でのオーガニックPR（社説特集）
• 商品の配置、VIPギフト
• 実店舗（イタリアのミラノのモンテナポレオーネ通りなど、主要都市のファッション街）

新しいマーケティングチャネル

• 検索エンジンやオンライン雑誌でのデジタル広告
• ソーシャルメディアの有料およびオーガニック
• コミュニティの管理とレビュー
• 店舗内のデジタルタッチポイント
• カスタマーサービスとオンラインチャット

では、どのチャネルが成果をもたらしているかをどのように測定すればよいのでしょうか? どのチャネルがより効果的でしょうか? どのチャネルが売上を伸ばしているのでしょうか?

マーケティングミックスモデリングの導入

マーケティングミックスモデリングが解決する問題

マーケティング ミックス モデリング (MMM) は、マーケティング担当者がさまざまなマーケティング チャネルが売上やその他の主要業績評価指標 (KPI) に与える影響を理解するのに役立つ強力な統計手法です。この手法は、いくつかの重要な問題に対処します。

1. マーケティング チャネルの影響を定量化する:
   
   • 帰属チャレンジ: 従来、各マーケティング チャネルが売上にどの程度貢献しているかを正確に把握することは困難でした。MMM は、データ分析に基づいて各チャネルにクレジットを割り当てるのに役立ちます。
   • マーケティングキャンペーンの効果の測定: テレビ広告、デジタル キャンペーン、プロモーションなどのさまざまなマーケティング キャンペーンの効果を評価し、最も高い収益をもたらすキャンペーンを決定します。
2. マーケティング予算の最適化:
   
   • リソースの割り当て: MMM は最も効果的なマーケティング チャネルを特定し、それに応じて予算を割り当てるのに役立ちます。
   • 非効率性の特定: これは、大きな利益を生まないのにリソースを浪費している可能性のある、パフォーマンスの低いチャネルやキャンペーンを特定するのに役立ちます。
3. 将来の売上予測:
   
   • トレンドの予測: MMM は履歴データを分析することで、さまざまなマーケティング シナリオに基づいて将来の販売傾向を予測できます。
   • マーケティング戦略の計画: この情報は、マーケティング担当者が将来のマーケティング戦略と予算配分を計画するのに役立ちます。
4. マーケティングがブランドの健全性に与える影響の測定:
   
   • ブランド認知を理解する: MMM は、マーケティング活動がブランド認知度、顧客ロイヤルティ、ブランド エクイティにどのような影響を与えるかを評価するのに役立ちます。

なぜ発明されたのですか?

MMM は、直感や事例証拠に頼ることが多かった従来のマーケティング分析の限界に対処するために考案されました。マーケティング担当者は、以下の点について、より厳密でデータ主導のアプローチを必要としていました。

• マーケティング活動の真の投資収益率 (ROI) を測定します。
• 予算配分とメディアミックスについて十分な情報に基づいた意思決定を行います。
• 最大限の効果を得るためにマーケティング戦略を最適化します。
• マーケティング キャンペーンの長期的な効果を理解します。

MMM は、さまざまなマーケティング チャネルの影響を定量化することで、マーケティング担当者がデータに基づいた意思決定を行い、全体的なマーケティング パフォーマンスを向上させるための貴重な洞察を提供します。

マーケティング ミックス モデリングにおける AI の役割は何ですか?

AI は、マーケティング ミックス モデリング (MMM) の機能と効率性を高める上で重要な役割を果たします。その主な貢献の内訳は次のとおりです。

1. データ処理と分析:

• データのクリーニングと準備: AI アルゴリズムは、さまざまなソースからのデータのクリーニングとフォーマットという面倒な作業を自動化し、データの正確性と一貫性を確保します。
• 機能エンジニアリング: AI は関連する特徴を識別し、既存のデータから新しい特徴を作成できるため、より堅牢で予測的なモデルを実現できます。
• 高度なデータ分析: 機械学習やディープラーニングなどの AI を活用した技術により、従来の統計手法では見逃される可能性のあるデータ内の複雑なパターンや関係性を明らかにすることができます。

2. モデル構築と最適化:

• 自動モデル選択: AI はさまざまなモデル構造を評価し、パフォーマンス メトリックに基づいて最も適切なものを選択できます。
• パラメータ調整: AI アルゴリズムはモデル パラメータを自動的に最適化し、精度と予測力を向上させることができます。
• 継続的なモデル改善: AI 駆動型のフィードバック ループにより、継続的なモデルの改良と変化する市場動向への適応が可能になります。

3. 予測機能:

• 予測: AI を搭載した MMM モデルは、より幅広い要素を考慮し、リアルタイム データを組み込むことで、より正確な売上予測を生成できます。
• シナリオ計画: AI はさまざまなマーケティング シナリオをシミュレートし、売上と収益への潜在的な影響を予測できます。
• 動的最適化: AI は、変化する市場状況とパフォーマンス指標に基づいて、マーケティング予算とチャネルの割り当てをリアルタイムで最適化できます。

4. パーソナライゼーションとターゲティング:

• 顧客セグメンテーション: AI は顧客の好みや行動に基づいて顧客セグメントを細かく識別できるため、よりターゲットを絞ったマーケティング キャンペーンが可能になります。
• 動的コンテンツ作成: AI は、個々の顧客に合わせたパーソナライズされたマーケティング メッセージとコンテンツを生成できます。

5. 倫理的配慮と偏見の緩和:

• 公平性と偏りの検出: AI ツールは、データとモデル内の偏りを特定して軽減し、公平で公正な結果を保証するのに役立ちます。
• 透明性と説明可能性: AI を活用した MMM モデルは意思決定プロセスに関する洞察を提供し、信頼性と説明責任を高めます。

AI を活用することで、マーケティング担当者は MMM の潜在能力を最大限に引き出し、マーケティング戦略に関するより深い洞察を得て、ビジネスの成長を促進するデータ主導の意思決定を行うことができます。

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2024年12月5日（木）午後5時～午後6時（中央ヨーロッパ時間）