メリディアンの概要
メリディアンは測定に関する主な課題に対し革新的なソリューションを提供する、Google が開発したオープンソースの MMM であり、柔軟で強力な統計フレームワークです。メリディアンはオープンソースであるため、基盤となるコードが全面的に公開されており、それらに変更を加えて使用できます。メリディアンは誰でも無料で利用でき、これを使用してモデル、データ、結果を管理できます。
このフレームワークは、ビジネスに関する次の 3 つの重要な情報を取得することを目的に構築されています。
- 各マーケティング チャネルの過去の費用対効果と貢献度。
- 各チャネルの応答曲線。これは、マーケティングの効果が費用によってどのように変化するかを示します。
- ビジネスの成果を最大化するにあたって、これらの結果に基づいて今後の予算をどのように配分すべきか。
メリディアンの主なメリット
メリディアンは、最高水準の MMM を構築してビジネスの成果を高めるよう業界を後押しすることを目的に開発されました。これは、行動につながる詳細な分析情報をより迅速に取得するためのいくつかの主要な機能によって実現されます。
- 因果推論用に設計: メリディアンは、マーケティングの真の因果的影響を推定するように設計されています。因果推論のフレームワークと前提に基づき、各介入群変数の増分効果のモデル推定が行われます。
- 専門知識を有する担当者によるカスタマイズ: 事前分布を通じて、ビジネスの既知の情報をモデルに注入できます。提供した情報に基づく事前分布がモデルの土台となります。このプロセスにより、モデルを個々のビジネスの現実的な状況に合わせて調整し、お客様の分野の専門知識（事前分布）とデータの両方を反映した分析情報を生成できます。
- コントロール変数を追加: さまざまなコントロール変数を含めることができます。たとえば、Google の検索ボリューム データを交絡変数として含めると、広告の因果効果をモデル推定する際に、自然発生的なブランドへの関心をより適切に考慮できるようになります。
- 地域レベルのモデリング: メリディアンでは、より多くの統計情報を含む地域レベルのデータを使用できます。これにより、メディア効果の推定精度が向上し、地域レベルのより詳細な分析情報も得られます。
- リーチとフリークエンシーの手法: メリディアンでは、リーチとフリークエンシーのデータをモデル入力として使用して、分析情報を拡充できます。リーチは、各期間内に広告を表示したユニーク ユーザーの数で、フリークエンシーは、ユーザーあたりの広告表示回数の平均値です。これにより、リーチとフリークエンシーの両方を関数としてチャネル効果がどのように変化するかについて、より詳しい分析情報を得ることができます。詳しくは、リーチとフリークエンシーのデータを組み込んだ階層ベイズのメディア ミックス モデルをご覧ください。
- アクション重視の設計: メリディアンには、高度なモデリング基盤をベースに構築された最適化とシナリオ プランニングの機能が備わっています。メリディアンは、ROI の推定値と信頼区間、応答曲線、予算の最適化に関する推奨事項など、主要なビジネス指標の結果を具体的なアクションにつなげてビジネス成果を促進できるように設計されています。
メリディアンのワークフローの概要
メリディアンは、次の主要なステップで構成される、構造化されたエンドツーエンドのワークフローを提供します。
モデリング前: データの収集、整理、クリーニングを中心に行います。目標 KPI（多くの場合、販売データ）、各マーケティング チャネルのメディアデータ、マーケティングと KPI の両方に影響することが見込まれる、関連するコントロール変数など、重要なビジネスデータをモデルに供給します。
モデリング: メリディアンの中核となるベイズモデルをデータに適用します。モデルには、広告の遅延効果や飽和など、現実世界の複雑な影響に関する前提が組み込まれています。モデルは、モデル パラメータの事後分布を主な出力とします。これは、モデリング後の分析に使用されます。
モデリング後: このステージでは、モデルの結果を評価し、行動につながる分析情報を確認します。メリディアンには、モデルの適合度、各チャネルの貢献度、費用対効果などを把握するのに役立つ一連の可視化機能が用意されています。メリディアンが提供する予算最適化レポートでは、マーケティング投資から最大限の効果を引き出すために推奨される予算配分が提示され、分析情報をアクションにつなげることができます。