【2025年最新版】マーケティングミックスモデリング(MMM分析)完全ガイド～効果測定からROI最大化まで～

2025/01/15 2025/03/10

テレビCM、Web広告、SNSマーケティング…複数のマーケティング施策を展開しているのに、どの施策が本当に売上に貢献しているのかわからない。そんなマーケターの悩みを解決するマーケティング・ミックス・モデリング（MMM分析）が、いま注目を集めています。

ＭＭＭを活用すると、広告の効果を定量的に測ることができ、マーケティングコストの最適化、ROI（投資収益率）の最大化を実現できます。

本記事では、ＭＭＭの概要やメリットから、具体的な分析方法、注意点まで分かりやすく解説します。ぜひ参考にしてください。

1 MMMとは？
2 MMMが注目されている背景
3 MMMのメリット
4 MMMの手順
5 MMMを行う際に知っておきたい注意点
6 まとめ

MMMとは？

ＭＭＭとは、マーケティング施策の効果を数値で可視化する分析手法です。統計学を用いてさまざまな要因を分析し、売上や購買データに与える影響を計測します。分析結果はグラフや表などで表すため、マーケティング効果を把握しやすいことが特徴です。

ＭＭＭは、Web広告やSNSマーケティング、テレビCMなど、多岐にわたるマーケティング施策で活用されています。

MMMが注目されている背景

マーケティング効果測定の先進国であるアメリカでは、すでにMMM分析が標準的なマーケティング分析ツールとして定着しています。近年、日本企業におけるデジタルマーケティング分析でも、MMM導入が加速している背景には、主に2つの要因があります。

1つ目は、統合マーケティング分析の必要性が高まっていることです。消費者行動分析の結果によると、購買経路の多様化に伴い、クロスチャネル分析の重要性が増しています。特にデジタル広告効果測定やソーシャルメディアマーケティングの領域では、正確なROI測定が求められています。

2つ目は、データドリブンマーケティングを取り巻く環境の変化です。GDPR（EU一般データ保護規則）やCookie規制の強化により、従来型のアトリビューション分析が困難になっています。そのため、集計データを活用したマーケティング投資対効果分析手法であるMMMが、プライバシー保護時代の効果測定ソリューションとして注目を集めているのです。

MMMのメリット

MMMの導入によって得られるメリットは、主に以下の2つです。

予測モデリングによるマーケティングROIの可視化

MMMは、マーケティング効果を具体的な数値で可視化する手法です。それまでなんとなくマーケティングを行っていた企業も、MMMを実行することで効果を具体的に把握できます。

例えば、広告予算別のマーケティング効果をシミュレーションしたり、KPIの達成見込みを予測したりすることも可能です。これにより、データに基づいた正確な意思決定ができるようになります。

また、ＭＭＭの分析結果を活用して施策を改善し、さらにマーケティング効果を上げることが可能です。

マーケティングコストを最適化

MMM分析の真の価値は、マーケティング施策の”未来予測”にあります。特定の予算配分でどのような結果が得られるのか、AIを活用して高精度に予測することが可能です。

例えば、テレビCMとデジタル広告の最適な予算配分は？どの季節にどの施策を強化すべきか？競合の動きにどう対応すべきか？これらの問いに、データに基づいた明確な答えを提示できます。

さらに、アトリビューション分析と組み合わせることで、顧客接点ごとの貢献度まで可視化でき、より精緻なROI（投資収益率）の測定が実現できます。

つまり、MMM分析によって「効果が高い施策」と「コストの無駄」を明確に区別し、限られた予算から最大限の成果を引き出すことが可能になるのです。

MMMの手順

ここでは、MMMの一般的な手順を簡単にご紹介します。

①分析の目的を決める

まずはMMMを行う目的を明確にします。例えば「売上○％アップ」「新規顧客○人獲得」など、具体的な目標を設定しましょう。

②仮説を立てる

続いて、目標を達成するプロセスに影響を与える要因を洗い出します。この時、「内的要因」と「外的要因」の2つを考慮しなければなりません。

内的要因
自社のマーケティング施策に関する影響です。具体的には、広告の出稿、オウンドメディアの制作、商品価格、販売チャネルなどが含まれます。内的要因は、自社内でコントロールすることが可能です。
外的要因
社外からもたらされる影響のことで、自社でコントロールすることが難しい要素を指します。例えば、季節や天候、市場トレンド、競合他社の動向などが挙げられます。

これらの要因を洗い出したら、目標を達成するためにその要因がどう影響するのか、仮説を立てます。

③消費者の購買行動を可視化する

次に、②で洗い出した要因が消費者の購買行動にどう影響しているかを特定します。この時、パス図などを用いて、分かりやすく可視化（モデル化）することが重要です。

④データを収集する

②で洗い出した要因に関するデータを、内的要因・外的要因に分けて収集します。データは日次・週次・月次・年次など、時系列に沿って集めましょう。

収集の対象となる期間は分析の目的によって変動しますが、「2年以上」などある程度長期間のデータを集める必要があります。

収集するデータのソースは、内部要因と外部要因で大きく異なります。内部要因については、社内データベースや広告プラットフォームの分析結果が挙げられるでしょう。外部要因は市場調査会社のレポートやマクロ経済指標など、あらゆるソースを参照する必要があります。

⑤分析する

④で収集したデータを使用し、統計学に基づいた手法で実際に分析を行います。分析結果を出力する際はグラフや表を用い、パッと見て分かるように可視化しましょう。

MMMを行う際に知っておきたい注意点

MMMを導入するメリットは大きいですが、知っておくべき注意点も存在します。以下の点を考慮しながら、MMMを活用しましょう。

MMMで分析できない項目もある

MMMは広告効果を可視化できる便利な手法ですが、これだけでは把握できないこともあります。例えば、消費者の心理変化や購買動機、ブランド認知度などを細かく知ることはできません。

これらの項目を分析したい場合は、「消費者調査」という別の手法を用いる必要があります。

継続的に改善する必要がある

ＭＭＭは実データを基に分析するため、完璧な結果が得られると期待する方もいるかもしれません。しかし実際には、何らかの原因で不確実な結果が出ることも多いのです。特に初回の分析は、収集データの不足やモデル構築の不備などにより精度が低くなる可能性があります。そのため、データの更新や仮説の見直しを行いながら繰り返しMMMを実施し、モデルの精度を向上させる必要があります。

ＭＭＭは統計学の知識や高度な分析スキルが求められる手法のため、未経験者がゼロから行うことは難しいでしょう。そのため、ＭＭＭはデータアナリストなどの専門家と連携して行うことが一般的です。