
断片化したチャネルと不備のあるアトリビューションモデルは、パフォーマンスを歪め、真のインクリメンタルな効果を覆い隠し、成長を阻害する
データと意思決定の間のギャップ
マーケティングは売上高の5~15%を占めるが、増分効果の正確な帰属分析ができていない
プラットフォーム間の連携不足やKPIの不統一は、比較可能性を低下させ、意思決定の明確さを損なう
ラストクリックモデルは、ファネルの下流にあるチャネルへの投資を過大評価する一方で、ブランドへの影響を過小評価している
支出の相当部分が、追加的な需要ではなく、既存需要を食い荒らす形での需要に充てられている
NTTデータのサポート体制は?
すべてのチャネルにおいて、ベース需要とマーケティングによる影響を区別することで、真の売上増分を定量化する

オンライン、オフライン、および外部要因を単一の分析フレームワークに統合し、意思決定に活用する

投資過多および投資不足のチャネルを特定し、総支出を増やすことなくROIを最適化する

予算の配分変更をシミュレーションし、その結果を予測することで、成長と利益率の目標を動的に両立させる

データ、モデル、経営判断を結びつけ、一貫性があり、実行可能なマーケティング投資戦略を確立する


支出の10~20%を高収益チャネルに振り向けることで達成された
廃棄物の削減と資源の適切な配分により、収益性が直接向上します
MMMは、各チャネルにおいて、マーケティング主導の成長とベースライン需要を区別する
シナリオシミュレーションにより、変化する市場環境下での動的な再予測が可能になります