プロフェッショナルサービス · マーケティング分析
マーケティング費用の一つひとつが何を生んでいるのかを、自社のチームが運用するモデルで把握する。
御社の売上データとメディアデータをもとに、マーケティング・ミックス・モデル（MMM）を構築します。Google Meridian、ベイズ MMM、そしてアドストックと飽和を組み込んだ回帰です。ジオ実験と独立したコードで検証し、最も良いモデルを御社のインフラに導入します。モデルは Jenner で動く SAS 言語のプログラムなので、すでに SAS でマーケティング分析を行っているチームを含め、御社のアナリストが四半期ごとに再実行・再学習でき、追加のサービスは必要ありません。
固定価格契約とタイム・アンド・マテリアル契約に対応しています。
§1 ご提供内容
メディア・ミックス・モデリングを一度きちんと行い、そのままお引き渡しします。ソフトウェア、学習済みモデル、それを動かすパイプラインは御社のチームのものになり、継続的なサービス契約は必要ありません。
200 を超えるプロシージャを備え、データ量の上限がないエディションです。macOS、Windows、Linux で動作します。SAS 言語のプログラムを実行でき、私たちがお渡しするモデルもその一つです。1 年間の新リリースとサポートが含まれます。
御社の売上、メディア、価格、プロモーションのデータに当てはめた一連のモデルと、それにもとづく予算配分の提言です。新しい週のデータでの再実行も、市場の変化に応じた再学習も、私たちに頼らず御社のチームで行えます。
モデルを既存のデータにつなぎ、御社がすでにシステムを動かしている場所で稼働させます。御社のクラウドまたは自社サーバー上で、御社のスケジューラから実行し、結果を BI ツールや計画ツールに届けます。
§2 始め方
最初に御社のデータとインフラを拝見します。だからこそ、責任を持てる見積もりをお出しできます。
01 /
マーケティング、分析、データの各チームとのワーキングセッションです。販売している商品、出稿しているチャネル、保有しているデータとその保管場所を伺います。
02 /
モデル、統合、引き渡しについて、作業範囲、スケジュール、価格を書面でご提示します。固定価格でも、タイム・アンド・マテリアルでも対応します。
03 /
データを整え、モデルを当てはめ、独立したコードと御社の実験結果で検証し、結果について御社のチームと合意します。
04 /
モデルを御社のインフラで稼働させ、アナリストの皆さまと一度一緒に実行します。その後は御社だけで運用していただけます。
合意した作業範囲に対して一つの価格。データが整っていて、成果物が明確な場合に適しています。
固定価格での支援 →実施した作業に応じてご請求します。まずデータの整備が必要な場合や、本格的に取り組む前に検討を進めたい場合に適しています。
タイム・アンド・マテリアルでの支援 →§3 ご覧いただけるもの
私たちのマーケティング・ミックス・モデリング講座から 4 つの図をご紹介します。お客さま向けに構築するものと同じモデルで作成しています。
図 1 — チャネル別のレスポンスカーブ
支出を増やしたときに各チャネルがどれだけ上乗せするか、そしてどこで効果が頭打ちになるか。
出典：説明用の架空データ
図 2 — 売上を動かす要因
メディアかどうかを問わず、各要因を 1% の変化が売上をどれだけ動かすかで順位づけします。
出典：説明用の架空データ
図 3 — ジオテストを正しく読む
いくつかの市場で TV を止めると失われた売上が現れ、TV を再開した後もしばらく続きます。私たちはその両方を測定します。
出典：説明用の架空データ
図 4 — 市場ごとに見る
どのチャネルがどこでも同じように効き、全国一律で計画できるか。どのチャネルが市場によって異なるか。
出典：説明用の架空データ
エンジニアリングレビューは一度の打ち合わせで済みます。作業範囲と価格をお持ち帰りいただけます。
§4 構築するもの
Google Meridian を含む複数のモデル群を御社のデータに当てはめ、すべて同じ方法で検証し、最も成績の良いモデルを導入します。
M1
アドストックを組み込んだ対数線形回帰で、TV の出稿が放映後の数週間も効き続けることを捉えます。自己回帰誤差により、好調な週が続いたことをメディアの効果と取り違えません。
M2
アドストックの上に、Hill 飽和曲線をチャネルごとに当てはめます。逓減効果と、次の 1 ドルが最も効く場所を示すレスポンスカーブです。
M3
市場同士が互いの情報を借りて推定精度を高め、市場ごとにメディア効果を求めます。どの市場でチャネルがよく効くか、どのチャネルを全国一律で計画できるかがわかります。
M4
ジオテストの結果を事前分布としてモデルに取り込み、過去データと実験が一つの答えに収束するようにします。すべての数値に区間がつきます。
M5
テストの設計と分析。差分の差分法、合成コントロール法、架空のテストによるプラセボ検証を行い、測定されたリフトに誠実な誤差幅を添えます。
M6
TV や動画の効果のうち、人々が御社を検索することを通じて現れる分がどれだけあるか。ほかのチャネルが生んだ売上を検索の手柄にしないためです。
M7
別の技術スタックを用意せずに Google Meridian を導入できます。Google のオープンソースのベイズ MMM を Jenner の中から実行し、他のモデルと同じ条件で検証します。同じホールドアウト期間、同じ実験によるキャリブレーション、同じ予算最適化。御社のデータに最も合う場合は、他のモデルと同様に御社のインフラに導入します。
何もしなくても売れていた量と、各プロモーションがそこにどれだけ上乗せしたか。
各チャネルが平均でどれだけのリターンを生んだか、そして次の 1 ドルがどれだけを生むか。
すべてのチャネルについての支出とリターンの関係と、飽和する点。
プランナーがチャネルごとに設定した制約の範囲内で、同じ予算の最適な配分を求めます。
価格、配荷、競合、天候、メディアを、結果をどれだけ動かすかで順位づけします。
§5 Google Meridian
Google Meridian は、Google が公開しているオープンソースのベイズ型マーケティング・ミックス・モデルです。私たちはこれを Jenner の中から実行し、御社のジオ実験で較正し、他のすべてのモデルと同じホールドアウト期間・同じ予算最適化で検証します。
Meridian が御社のデータに最適なモデルであれば、他のモデルと同じスケジュール、同じ引き渡しで御社のインフラに導入します。再実行も再学習も、御社のアナリストがご自身で行えます。
§6 説明責任を果たせる理由
ROAS の数値がプランナーの手に届く前に、三つの方法で検証しています。
すべてのモデルを、独立した Python と R の実装であらためて推定し、係数が一致することを確認します。
正解がわかっているシミュレーションデータで各モデルを実行し、御社のデータに使う前に、その正解を見つけられることを示します。
ジオテストがある場合はそれでモデルを較正し、ない場合は問いに決着をつけるテストを設計します。
§7 お引き渡しするもの
アナリストが最初から最後まで読み、再実行できる Jupyter ノートブック。各手順を平易な言葉で説明しています。
モデルを支えるすべてのプログラムに、コメントをつけて整理してあり、御社のチームで変更できます。
御社のデータに当てはめたモデルと、新しい週のデータで再学習するための設定とチェック。
次にどこへ予算を移すべきかを、チャネル別に、期待リターンとともにお示しします。
モデルとノートブックを紹介する録画。後からチームに加わるメンバーのために。
まずはエンジニアリングレビューから。御社のデータとシステムを拝見し、作業範囲と価格をご提示します。
販売している商品、出稿しているチャネル、保有しているデータとその保管場所をお聞かせください。レビューの日程を調整するため、こちらからご連絡します。