マーケティングミックスモデリングとインクリメンタリティテストによる戦略的優位性
ファッションブランドは、次のような高度な測定技術を活用することで、戦略的意思決定を大幅に強化することができます。 マーケティングミックスモデリング（MMM） そして 増分テストこれらの手法は、Cookieを使用しないトラッキングや、クロスチャネルおよびオフラインの影響の測定の難しさといった課題がある状況において、従来のアトリビューション分析のみよりも、マーケティングパフォーマンスをより包括的かつ正確に把握することを可能にします。
ファッションブランドがこれらの技術をどう活用できるか
- マーケティングミックスモデリング（MMM）による包括的な予算配分
- MMMは、デジタルと従来のマーケティング活動がオンラインとオフラインの売上などの主要な成果にどのように影響するかを集約的に表示し、ファッションブランドがチャネル間の投資のバランスを取り、全体的なマーケティングを改善するのに役立ちます。 ファッションデジタルマーケティング戦略 変化する消費者行動に対応するため。
- MMMは過去のデータを分析することで、ブランドが過去の予算配分を再評価し、測定が難しいチャネルを含む将来の投資をより適切に計画するのに役立ちます。 印刷 屋外広告など。
- MMMは、ブランド認知とパフォーマンスマーケティングの相乗効果を強調することで、両者への投資バランスの確保もサポートします。これらの概念を実際のキャンペーンに適用することに関心のある方は、マーケットミックスモデリングのオンラインコースを受講すると、有益な出発点となるでしょう。
- インクリメンタリティテストによるチャネルの有効性の検証
- 増分テストのテクニック コンバージョンリフト そして ジオリフト研究 特定のチャネルまたはキャンペーンの実際の増分影響を特定します。
- このテストでは、既存のブランド需要とキャンペーン主導の成果を区別することで、ファネル上部の取り組みとブランド検索の取り組みの価値を明確にします。これらの初期段階のタッチポイントはエンゲージメント指標に左右されることが多いため、エンゲージメント率が可視性にどのように影響するかを理解することは、フレームワークを通じてファネル上部の戦略を改善するのに役立ちます。 ここ 製品の発見について。
- ブランドは、インクリメンタリティ モデリングをマーケティング ミックス モデリングと併用することで、インクリメンタリティ テストに適したチャネルを特定し、チャネル戦略を改善するためのフィードバック ループを作成できます。
- 新たな測定課題への取り組み
- 現代のマーケターは、Cookieを使用しないトラッキング、プラットフォーム間で一貫性のないアトリビューション、プライバシーを重視したデータの断片化といった大きな課題に直面しています。ユーザーレベルのトラッキングではなく集約データに基づくマーケティングミックスモデリングは、こうした制約に対しても当然ながら耐性があります。
- MMM は、デジタル データと非デジタル データの両方を組み込むことで、断片化された状況におけるマーケティング効果のより完全な概要を提供します。
- 長期成長のための戦略的洞察
- MMM を使用すると、ブランドは、従来のアトリビューションでは捉えるのが難しい、ファッション ショーやコラボレーションなどのブランド構築の取り組みの長期的な影響を測定できます。
- これらの洞察は、ブランド投資、顧客獲得、そして持続的な成長のための市場拡大に関する意思決定を導くのに役立ちます。データドリブンな意思決定がファッション業界にどのように適用されているかを実践的にご覧になりたい方は、当社の市場ミックスモデリングオンラインコースをご覧いただくか、こちらの資料をご覧ください。 フィリッポ・キアリによるファッション分析レッスン.
- データインフラストラクチャと継続的な反復
- デジタルとオフラインのソースを統合した統合データシステムは、効果的なMMMとインクリメンタリティテストに不可欠です。ラグジュアリーブランドにとって、このデータを影響力の高いKPIと連携させることで、焦点を絞り込み、より強力な成果を生み出すことができます。 高級ファッションeコマースKPIガイド.
- これらの技術は継続的な反復によって発展します。モデリング、 テスト、改良、そして適応。これらを組み合わせることで、ブランドは基本的なアトリビューションの枠を超え、より包括的で戦略的なマーケティング測定アプローチを採用できるようになります。
MMM と増分テストを採用することで、ファッション ブランドは従来のアトリビューションの限界を克服し、よりスマートな予算配分、最適化されたチャネル戦略、そしてより強力なビジネス成長を実現できます。
マーケティングミックスモデリング（MMM）とアトリビューションの主な違い
マーケティングミックスモデリング（MMM） 集約的かつ総合的な統計的アプローチを採用して過去のデータをモデル化し、すべてのマーケティング活動（デジタルと従来型）が売上（オンラインとオフライン）などの全体的なビジネス結果に与える影響を理解します。
- ブランドが予算をどのように使ったかを振り返り、将来のキャンペーンや製品の発売に向けてより賢明な決定を下すのに役立ちます。
- MMM を使用すると、認知度の向上 (需要の創出) とコンバージョンの促進 (需要の収集) の間で適切なバランスをとることも容易になります。
- MMM はデジタルと従来のマーケティング活動を統合するため、通常は追跡が難しい印刷広告や店頭プロモーションなどの測定に最適です。
- ブランド構築活動、例えばファッションショーや コラボレーション。
- マーケティング ミックス モデリングを適切に機能させるには、整理され、統合されたデータ設定が必要です。
- MMM はリアルタイムのキャンペーン調整ではなく、より大きな戦略的な全体像を提供することに重点を置いていることに留意してください。
増分テストコンバージョン リフト調査や地域リフト テストなどの手法を使用して、特定のチャネルまたはキャンペーンの実際の増分効果を測定します。
- マーケティングと売上またはコンバージョンの間の実際の因果関係を示します。
- これは、ファネル上部のブランド キャンペーンがオンライン チャネルとオフライン チャネルの両方で売上にどのような影響を与えるかを確認するのに特に役立ちます。
- MMMは有望なチャネルを指摘し、インクリメンタリティテストを実施します。 そうすれば、本当に変化が起こっているかどうかを確認できます。
- このタイプのテストでは、 ブランドキーワードへの入札を停止したらどうなるかといった「もし～だったら」という質問。
- MMM では広範な概要が提供されますが、増分テストではより正確でチャネル固有の分析情報が得られます。
組み合わせると うーん そして 増分テストでは、全体像と詳細な測定という両方のメリットを享受できます。これにより、ファッションブランドは予算をどこに投入し、どのチャネルを優先すべきか、より賢明な判断を下すことができます。どちらの手法も、強力なデータ基盤と継続的な反復プロセスを必要とします。PinkoのYako Laganga氏が指摘したように、MMMはあくまでも出発点であり、真のインサイトを得るには継続的なインクリメンタリティテストによって検証・改良していく必要があります。FunnelのTim氏は、この複合的なアプローチが、それぞれの手法の限界を認識しつつ、マーケティング効果の「真実」を三角測量するのに役立つと強調しました。
マーケティング測定の複雑な状況を理解する
マーケターはクッキー制限により複雑さが増す問題に直面している。 インテリジェント トラッキング防止 (ITP)、そして 一貫性のない帰属モデル 様々なデジタルプラットフォームで使用されているデータ。その結果、多くのブランドは依然としてGoogleアナリティクスなどのツールに大きく依存しています。これらのツールはファネル下部の活動の追跡には優れていますが、ファネル上部の活動の真の影響力を見落としてしまうことが多く、結果として予算配分の決定に偏りが生じています。
この状況を乗り越えるためには、マーケティング担当者はマーケティングミックスモデリングとインクリメンタリティモデリングを統合した、より高度な測定アプローチを必要としています。その道筋を示す重要な概念が2つあります。
- 広告ストック効果: ティム・キャンプ氏が説明するように、テレビ広告のようなマーケティング活動は、消費者に接触した瞬間に影響を及ぼすだけでなく、その効果は数日、あるいは数週間にわたって持続します。従来のアトリビューションモデルでは、こうした長期的な影響を捉えきれないことがよくあります。
- より良い洞察のための三角測量： 完璧な測定方法は一つだけではありません。最も信頼性の高い結果は、さまざまなアプローチを組み合わせることで得られます。
- マーケティングミックスモデリング（MMM）： オンラインとオフラインのすべてのチャネルにわたる履歴データを調べて、戦略的な投資決定を導きます。
- インクリメンタリティテスト（例：コンバージョンリフト調査） 増分モデリングでは、露出グループとコントロール グループを比較することで、特定のキャンペーンの真の影響を分離します。
- アトリビューション モデル (例: Google Analytics): 特にファネル下部のアクティビティについては、有用だが部分的なビューを提供します。
MMM、増分モデリング、アトリビューションなどのさまざまな方法から得られた洞察を三角測量することで、マーケティング担当者は、マーケティングの真の効果をより完全かつ正確に把握できるようになります。
効果的な測定： 強い データインフラストラクチャ これが機能するには重要です:
- データはプラットフォーム間でクリーンかつ統一され、統合される必要があります。
- 最近 Atria を買収した Funnel などのツールは、マーケティング プラットフォーム間の接続を合理化し、データをクリーンアップし、高度な測定をより迅速かつ実用的なものにすることで、ブランドを支援しています。
マーケティング測定テスト: 最後に、ヤコボ・ラガンガが強調したように、測定は 継続的かつ反復的なプロセス:
- マーケティング ミックス モデルから始めて、オンラインとオフラインの取り組み全体で影響力の大きいチャネルを特定します。
- 次に、増分モデリング手法を適用して、洞察を検証および改善します。
- 新しいデータと調査結果に基づいて継続的に更新および調整します。
MMM と増分性の両方に基づいたモデリング、テスト、改良のこのサイクルにより、より賢明な予算配分、より正確な予測、そして最終的にはより強力なマーケティング パフォーマンスが実現します。
