マーケティング・ミックス・モデリング
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マーケティング・ミックス・モデリング

マーケティング・ミックス・モデリングを活用してマーケティング費用を再配分し、真の増分成長を引き出すとともに、利益効率を高めます
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マーケティング支出は、主要なコストセンターでありながら、実質的なリターンの可視性が限定的なため、非効率な配分と利益率の侵食を招いています
なぜ「マーケティング・ミックス・モデリング」が課題なのか?
支出の可視化から資本配分へ

分断されたチャネルと不十分な効果測定の影響で実績を正しく評価できず、その結果として真の増分効果が見えにくくなり、成長が制約されます

主なメリット
なぜマーケティングの効率は、十分に活用されていないのか

データと意思決定の間のギャップ

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実質的なROI可視性の限界

マーケティングは売上の5~15%を占めますが、増分効果の正確な寄与が把握できていません

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チャネル横断での計測の分断

サイロ化したプラットフォームと不統一なKPIにより、横断的な比較が難しくなり、意思決定の明確性が低下します

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短期パフォーマンスへの偏り

ラストクリックモデルは、ファネル下層のチャネルへ過剰投資する一方、ブランド効果を過小評価します

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非効率な予算配分

支出の相当部分が増分を生まない需要や既存需要の取り合いに費やされています

NTTデータのサポート体制は?

01
マーケティング・ミックス・モデリング(MMM)の導入

全チャネルにわたりベース需要とマーケティングによる影響を切り分けることで真の増分売上を定量化します

マーケティング・ミックス・モデリング(MMM)の導入
02
クロスチャネルでの統合計測の実現

オンライン・オフライン・外部要因を統合した、意思決定のための単一分析フレームワーク構築します

クロスチャネルでの統合計測の実現
03
精緻に予算を再配分します

過剰投資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を最適化します

精緻に予算を再配分します
04
シナリオベースの計画策定を実行します

予算配分のシフトをシミュレーションし、成果を予測することで、成長と収益性のバランスを動的に最適化します

シナリオに基づく最適化
05
大規模な意思決定ガバナンスの確立

データ・モデル・経営判断の連携による、一貫性のあるアクショナブルなマーケティング投資戦略を確立します

大規模な意思決定ガバナンスの確立
データアナリティクスのビジネスインパクト
実証済みの効果
マーケティング支出を、定量的なビジネスインパクトへと転換
重要な結果
マーケティング・ミックス・モデルの導入による具体的な成果
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予算の再配分による売上高の2~5%向上

支出の10~20%を高リターンチャネルへシフトすることで達成されます

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支出効率化によるEBITDAの改善

無駄の削減と最適な配分により、収益性が直接的に向上します

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増分売上への影響を全体として把握できます

MMMは、チャネル横断で、マーケティング起因の成長をベースライン需要から分離します

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より迅速で正確な意思決定

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

マーケティング・ミックス・モデリングの手法を刷新します

精緻な計測で、成長を引き出す

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