株式会社博報堂DYメディアパートナーズはGoogle Japanと協働しまとめたガイドブック「Marketing Mix Modeling （MMM）Guidebook」を公開した。

マーケティングにおける投資対効果（ROI）への関心が高まり続けている一方で、デジタル広告ではクッキーレスの動きが加速し、コンバージョン計測やアトリビューション分析の精度の低下が懸念されている。

MMMは広告出稿や売上などのマーケティングに関連するデータを時系列で蓄積し、統計学を用いて分析する手法。

各マーケティング施策の有無に基づいてデータを比較することにより、その施策の事業成果に対する貢献度を明らかにすることが可能となるため、デジタル広告においてもクッキーを用いることなく、適切にROIを測定できる手法として再注目されている。

しかし、MMMを駆使するためには活用方法の正しい理解が不可欠で、統計解析を専門としないマーケターが、自社のマーケティングの目的やMMMの各モデルの特徴を理解せずモデルを選定してしまうと、投資判断を誤ってしまうリスクもある。

そこで博報堂DYメディアパートナーズはGoogle JapanとMMMの活用方法に関する共同調査を行い、マーケターが自社の事業実態に即してMMMを正しく実践的に活用するための方法をまとめたガイドブックを作成した。

本ガイドブックでは、MMMを活用するマーケターおよびモデル開発担当者のデータサイエンティストに向け、MMMでメディア効果を適切に推定するための重要なポイントとして、「現在再注目されている統計的因果推論を用いた、妥当なモデル構造を検討する方法」を紹介している。

具体的な方法としては、仮定した真のモデル構造から正解となるダミーデータを生成し、MMMによる推定値と比較することで、モデル構造がメディア効果の推定に与える影響を検討するものとなっている。

なお、現在博報堂DYメディアパートナーズでは「Analytics AaaS」をはじめとした各種MMMサービスについて、分析から実装・運用まで一貫したサポートを提供しており、今後も各サービスの適切な提供を通じて、広告主のマーケティング投資効果の最大化を支援していくとしている。

「MMM Guidebook」は以下のサイトからダウンロードできる（URL)。
また、ガイドブック公開に先駆けてGoogle Japanから発表された、MMMの特徴や今回の共同調査について紹介した記事はこちら（URL）。