分析例「テレビCM」による売上増加

日経クロストレンド、弊社代表小川のnoteでPowerBIの分析ダッシュボードと解説動画を公開。

【テレビCM効果の推計値】

・アサヒスーパードライ（66億円）／サッポロ黒ラベル（22億円）※2024年12月の1か月間

・レッドブル（58億円）／モンスターエナジー（22億円）※2024年1月までの1年間

・東京ディズニーランド（247億円）／ユニバーサル・スタジオ・ジャパン（104億円）※2023年9月までの1年間

・マクドナルド（234億円）／ケンタッキーフライドチキン（111億円）※2023年3月までの1年間

・さとふる（258億円）／ふるなび（179億円）※2024年11月までの1年間

・Refa（37億円）／Dyson(28億円）※ともに高級ドライヤーの女性売上への貢献のみ。2024年11月までの1年間

「消費者調査MMM（R）」ではテレビCMや店頭の販促物やインターネット広告などのさまざまな施策による売上増加の金額推定が可能。PowerBI ダッシュボードで緻密に分析。競合ブランドと比較して、カテゴリーのマーケティング効果の構造をとらえ、何に注力し、何に注力しないか？を決める。

60秒CM

特許登録済

『消費者調査MMM』は消費者調査から行うMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）。「確率思考の戦略論」で紹介されたNBDモデルと因果推論の分析を組み合わせた特許（2024年11月15日登録）によりコミュニケーション効果を構造的に把握。時系列データ解析によるMMMと併用している。マーケティング効果予測モデルのグローバルスタンダードを目指し海外での特許登録も視野。

スーパードライ66億円、黒ラベル22億円　テレビCMの売上貢献をMMMで検証：日経クロストレンド（この記事は2025年4月4日 6:58まで無料登録せずに読めます）

https://xtrend.nikkei.com/atcl/contents/casestudy/00012/01627/?gift=aEjSSNErNfnp570PV6IO08AvENGpcbu6XvB3EiIQoKU%253D&n_cid=nbpnxr_gift

スーパードライ66億円、黒ラベル22億円　テレビCMの売上貢献をMMMで検証：日経クロストレンド

特許技術で「レッドブル」「モンスターエナジー」のマーケティング効果を金額換算

https://note.com/ogataka/n/nc9cb7d6c12db

特許技術で「TDL」「USJ」のマーケティング効果を金額換算

https://note.com/ogataka/n/nae8aa008a553

特許技術で「マクドナルド」「ケンタッキー」のマーケティング効果を金額換算

https://note.com/ogataka/n/n38cf16632388

特許技術で「さとふる」「ふるなび」のマーケティング効果を金額換算

https://note.com/ogataka/n/n6b534a8e6b52

特許技術で「Refa」「Dyson」のマーケティング効果を金額換算

https://note.com/ogataka/n/nb0ac9aebdcf2

「『その決定に根拠はありますか？』確率思考でビジネスの成果を確実化するエビデンス・ベースド・マーケティング」では、消費者調査MMMや顧客理解のための分析など、マーケティング戦略策定プロジェクトで活用している分析法を紹介。エナジードリンクと外食チェーンとテーマパークで書籍用に行った調査分析結果を紹介し、分析を実装するために動画講義の演習データとして17万人分の調査データを配布。8時間の動画講義付き。

画像は「アサヒ　スーパードライ」と「サッポロ　黒ラベル」の2025年1月4日の調査から遡った1ヶ月を分析したPowerBIダッシュボードのキャプチャ画像。書籍「その決定に根拠はありますか？」で題材としていたエナジードリンク6ブランド、外食チェーン5ブランド、テーマパーク6ブランドのコミュニケーション効果を分析可能なPowerBIを公開し、YouTubeの概要欄に記載。

「確率思考の戦略論」で紹介されたガンマ・ポアソン・リーセンシー・モデルによって、ブランドごとのM、カテゴリーエントリーポイントごとのMを把握する方法を実際の調査データ（エナジードリンクの調査）を用いて実装する方法を共有。数学マーケティングを仕事に活かしたい方向け。

■日経クロストレンド連載（第5回目が消費者調査MMM）※有料記事■

・2024年10月  日経クロストレンド連載5／5　テレビCMは売上に貢献しているのか　マーケ施策の効果をMMMで分析

・2024年10月  日経クロストレンド連載4／5　なぜ若者は「レッドブル」を飲むのか　隠れたCEPsをデータで探索

・2024年10月  日経クロストレンド連載3／5　マクドナルド「ハッピーセット」が親の心を動かす理由　CEPsを生成AIで洗い出し

・2024年10月  日経クロストレンド連載2／5　データ分析でカテゴリー需要を見極める方法　確率モデルを実践

・2024年10月  日経クロストレンド連載1／5　マクドナルドの強さの秘密　「カテゴリーエントリーポイント（CEPs）」にあり

・あるカテゴリー商品のトップシェアのブランドAの施策Bは、異常なまでに調査対象ブランドの中で売上貢献しており、消費者調査MMMの調査回答者に追加調査を行うことで、同ブランドの施策Bが効いている質的な原因もおおむね仮説できた。自社はなんとなく追随して同施策を行っていたに過ぎなかったが、体制強化してまで行う最重要課題になった。

・自社は売上シェアはフォロワーに位置しており、売上が拮抗しつつ上位となっているブランドCとブランドDをベンチマークしていたが、2つのプランドのプレファレンス「M」は想定より低く、またTVCMなどの広告も他ブランドと比較して効いていなかった。一方でさほど売上規模もまだ大きくないブランドEは若い世代の「M」が異様に高く、TVCMは投下していなかったが、SNSを中心にリーチしている広告効果が調査対象プランド圧倒的に高くなっていた。若い世代への影響から長期での大きな脅威になりえるブランドEを最重要ベンチマーク対象に変更し、リサーチを強化して仮説した同ブランドの成功要因を自社の施策に取り入れた。

・新興のD2CブランドZはブランド黎明期で消費者調査MMMを実行し、先行する競合ブランドのコミュニケーション効果構造をガラス張りにした。同カテゴリーに置いて、集客施策の何に期待はするが、何には期待しないという明確な戦略仮説を立てた上で時系列MMMによるPDCAを行い2024年6月までの1年間で月商を500万円から1億円まで増やし、さらなる拡大を続けている。

※様々な業界で活用してきた例の一部です。 

1クリック資料ダウンロード

Robynを活用したMMMと消費者調査MMMを組み合わせたマーケティング投資予測モデルの支援例を紹介するPDF。

演習データ配布（フォーム入力）

オープンソースのRパッケージとして公開されている高機能なMMMツール「Robyn」の使い方をYouTubeで徹底解説。演習データは申込フォームからダウンロード可能。

53万部を超える大ヒット書籍シリーズ「統計学が最強の学問である。」著者の西内啓氏推薦。「これからのマーケターはグラフの見た目より『因果推論』に注意すべきである」エクセル統計を使った演習でクラスター分析などのマーケティング意思決定に有用な多変量解析やMMMをデータを触って基礎から統計や多変量解析を学ぶことができる。9時間の動画講義付き。