広告代理店・事業会社様マーケティングご担当者向け
MMM個別説明会
予定調和の広告レポートでは乗り切れない。迫りくる、広告効果の透明性が重視される時代にどう対応しますか？
データと因果推論にもとづいた、広告・販促効果検証は弊社におまかせください！
広告効果検証について以下のような
お悩みございますでしょうか？
- 売上貢献度の可視化ができない。
- 上流施策の効果が過小評価され、リターゲティング広告ばかりが評価される。
- TVCMや屋外広告がどの程度、実際の売上やCVに貢献したか数値化できない。
- どの程度広告費を削減しても影響が少ないのか分からない。
- MMMを試したいが、社内にデータ分析の専門家がいない。
特に広告代理店様からは以下のようなお悩みを
よく耳にします
- クライアント様から広告効果の検証について求められている。それに対してアナリストのリソースが不足している。
- 統計的な妥当性や有意性へのコメントを求められると対応に苦心する。
- クライアント様から広告効果の分析依頼を受けるのは、主に広告配信後が多いため、残予算がない状況で対応を求められることがある。
- そのため代理店様の自己負担で分析を進めるケースがある。
- 弊社のような専門企業への依頼も後手に回ることが多く、この時点では分析のみでの案件化が難しい。
分析技術もさることながら、効果検証のための
プロジェクト遂行の仕組みも重要
そこで広告効果検証サービスをご提案に加えませんか？
事前にメニュー化
事前にメニュー化し、広告提案時（コンペ時）などに広告効果までを一気通貫行うような提案ができます。事前の予算確保と、貴社広告提案の付加価値向上に貢献します。
配信後に分析
広告配信後に分析し、レポートに分析結果も記載します。また分析結果にもとづいたい次回施策へのフィードバックもご提示します。
事前持ち出しやツール費用が不要
案件化した場合のみコストが発生するため、検証ツールや内製データアナリストのような固定費が不要です。
データのプロが身近にいる安心感
データ・統計の解釈に迷うことはありません。弊社では統計検定1級保有のアナリストに相談可能です。
広告効果検証メニューのスキーム
広告主様からの直接のお問い合わせも大歓迎です。詳細はお問い合わせいただけますと幸いです。
少しでも気になるお客様はぜひご相談ください
マーケティング・ミックス・モデリング（MMM）
複数媒体での広告効果を統合的に評価する
何を行うのか
広告投下費用に対する効果（ROIを媒体ごとに算出する。 複数の広告媒体間で予算の最適配分を行う。
どのように行うのか
各々の広告費用と成果の関係を数理モデルとして表現。モデルの形から効果を推定。
何が分かるか
媒体ごとの広告効果の分析 最適な予算配分の決定 よりよい分析へのフィードバック
価格・スケジュールの目安
20営業日～ 80万円～ （詳細はお問い合わせください。広告主企業規模様などの条件で上限に変動します）
MMMで分かること
メディアごとの推定貢献CVや売上を時系列で可視化
各メディアごとの推定ベースの貢献CVや貢献売上を時系列でプロット。
推定貢献CVからメディアごとのCPAやROASを計算
左記のグラフを要約して、各種メディアの貢献度合いを可視化。
シナリオごとに予算配分を最適化
コンサバティブ: 初期投下金額の60%~150%を下限、上限として予算を変更。
アグレッシブ:初期投下金額の0%~250%を下限、上限として予算を変更。
シナリオごとの最適化後の推定貢献CV
左記のグラフを要約して、各種メディアの貢献度合いを可視化。
その他中間アウトプット例
成果変数への各要素の寄与を示している。
実績値と予測値の比較。
投下シェアとCPA / ROIグラフ
各メディアの効果の減衰度合いを示す。
飽和効果のプロット。
即時効果とキャリーオーバー効果の割合を視覚化。
弊社アナリストについて
代表取締役 兼 チーフデータサイエンティスト
[経歴]
愛知県出まれ。慶應義塾大学理工学部卒業。同大学院修士課程修了新卒で金融系のデータ分析会社に入社し、金融機関向けのデータ分析業務に従事。その後デジタル広告会社に入社。データプロダクトの開発と広告データの分析に従事。2019年：Crosstab Inc.を設立。
[プロジェクト実績の例]
地方銀行の信用リスク計算とクレジットローンのターゲティングモデルの開発。エンターテインメント事業向けの顧客離れ予測モデルの作成。エネルギー会社の法人顧客向けのクロスセリングモデルの開発。デジタル会社向けの広告効果の検証モデルの作成。保険会社向けの保険料計算シミュレーション。
[資格]
統計検定1級
[著書]
共著書 [マーケティングのための因果推論 偶然と相関の先へ進む因果思考 – マーケ戦略を再定義する分析スキルとは] ソシム. 2025
共著書 [現場のプロが伝える前処理技術：基礎から実践まで学ぶテーブルデータ自然言語画像データの前処理] マイナビ出版 – 2020。
共著書 [AI・データ分析モデルのレシピ] オーム社 – 2021。
マーケティングのための因果推論 偶然と相関の先へ進む因果思考 - マーケ戦略を再定義する分析スキルとは ソシム. 2025