マーケティングモデル

特徴

シミュレーションモデルの作成フローイメージ

変数データの収集と整備

売上などの目標関数および各説明変数データを収集、整備する。時系列分析手法により、目的指標の変動をトレンド要素・季節要素・イレギュラー要素に分解して分析

モデルの説明変数候補の決定

マーケティングKPI間の相関関係を定量的に把握するとともに、定性的な解釈も考慮した上で、モデルに投入する説明変数候補を決定します。

【STEP1】売上高及びマーケティングKPIどうしの相関関係を明確化し、変数間の因果関係仮説を構築
【STEP2】売上高と各マーケティングKPIのパス図を作成し、定量的な関係だけでなく、定性的な解釈(変数の代表性)も考慮して最適な変数候補を決定

売上高とKPIの関係モデル構築

重回帰分析により売上高への寄与度が高いKPIを選択。
得られた回帰式に実績値を代入することで、マーケティング施策別の売上変動を可視化。マーケティングKPIの予測値を代入すれば、売上高とその変動内訳を予測することも可能です。

【STEP1】重回帰分析を用いて、売上高とマーケティングKPIの関係式を明確化
【STEP2】得られた重回帰分析に2時点の実績値を代入することで、マーケティング施策別の売上変動を可視化

時系列分析手法(TSCIモデル)により分離し、それぞれ予測モデルを構築する場合も可能です。

活用ガイドラインの作成

モデルから得られる示唆をとりまとめ、活用ガイドラインを作成します。

モデルから得られる示唆の例①カテゴリー全体の傾向
モデルから得られる示唆の例②各マーケティングのKPIのROI