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（MMM）は、各チャネルがビジネス成果にどのように貢献するかを決定しますが、従来のアプローチはチャネル間の支出が相関している場合にバイアスを受けます。当社の因果MMMは、交絡と同時性を適切に考慮する高度な計量経済学的手法でこれを解決します。

当社は因果機械学習を活用して複雑なビジネス課題を解決します。

操作変数推定、異質性効果のための因果フォレスト、ベイジアン構造時系列モデルなどの手法を用いて、各チャネルの真の因果インパクトを選択バイアスから分離します。これにより、有料検索、ディスプレイ、ソーシャル、メール、オフラインチャネルへの増分支出が実際に収益とコンバージョンをどのように促進するかについて、不偏推定値が得られます。過去の支出決定が、結果にも影響する観察できない要因（ブランド力、季節性、競争の激しさ）とどのように相関するかを明示的にモデル化し、その後各マーケティングレバーの真の処置効果を分離します。当社の手法は、[ポスト選択推論](/research#post-selection-inference)と[デバイアス機械学習](/research#double-debiased-ml)に基づいています。

当社のMMMソリューションを導入した消費財企業は、より良い予算配分を通じてマーケティング効率を向上させます。メディア企業は、持続可能なROIを促進するチャネルの組み合わせを特定します。金融サービス企業は、短期的なコンバージョン効果とは別に広告の長期的なブランドインパクトをモデル化し、従来の分析で一部のチャネルが過小評価されている理由を明らかにします。

その結果、監査に耐え、計量経済学的厳密性テストに合格するマーケティング効果の統一的なビューが得られ、予算の再配分を自信を持って行うことができます。