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Adobe Mix Modelerの機能
マーケティング測定モデル
迅速にカスタマイズされたインサイトにアクセスして、マーケティングROIと予算計画をスケーラブルに、反復可能な方法で評価できます。Mix Modelerが提供する、セルフサービス型のインターフェイスを通じたカスタマイズ可能なモデル設定とアウトプットにより、関連するインサイト、ビジュアライゼーション、モデルの透明性への継続的なアクセスが可能になり、結果に対する信頼を高めることができます。
柔軟なモデル設定
独自のビジネス目標や特性にもとづいて、モデル設定を迅速にカスタマイズ、改良することで、アウトプットの関連性と精度が向上し、予測を強化できます。
- 独自のビジネス特性: マーケティングのタッチポイント、キャンペーンの期間、過去の予測、社内外の要因(例:プロモーションカレンダー)などのビジネス特性が考慮されます。
- モデルのバリエーション: 様々な変数、ディメンション、結果(収益、販売個数、リードなど)のセットにもとづいてモデルのバリエーションを作成します。
- モデル管理: 直感的なセルフサービス型のインターフェイスにより、必要なときにいつでもモデルの表示、管理、設定、訓練、スコアリングを行うことができます。


AIとマシンラーニングのアルゴリズム
AIとマシンラーニング(ML)のアルゴリズムがバックグラウンドで実行され、貴社のデータ、ビジネス特性、目的に合わせてモデルが自動的に訓練されるため、マーケティング測定結果と予測の精度が向上していきます。
- 乗法回帰モデル: 乗法リッジ回帰分析を基盤とするモデルを使用することで、正確なマーケティング測定と予測チャネルプランニングに不可欠なクロスチャネルシナジーとメディアの相互作用を考慮できます。
- 迅速な結果: AIとMLのアルゴリズムが最新のデータを活用して継続的に分析と適応を行うため、詳細なインサイトを迅速に獲得できます。さらに、Mix Modelerに搭載されたアドビのAIにより、典型的な手動測定のワークフローが自動化されるので、迅速に拡張してリソースを節約し、価値実現までの時間を短縮できます。
ビジネス要因のインサイト
マーケティングパフォーマンスに影響を与える社内外のビジネス要因からデータを取得することで、測定、予測、計画を強化します。
- 社内外の要因: 価格変更、プロモーションカレンダー、ブランド認知度の調査結果などの社内ビジネス要因、および株価の変動、失業率、消費者支出レポート、競合他社のパフォーマンスなどの社外の市場および経済要因に関するデータセットを取得します。
- 予測される影響: 内部および外部要因がマーケティング目標に与える追加的な効果を予測し、その予測をシナリオプランニングに簡単に組み込むことで、マーケティング投資の関連性と信頼性を高めることができます。


モデルインサイト
マーケティングパフォーマンスの要約、チャネル貢献度、増分スコアリングなどの豊富なモデルインサイトを活用して、戦略と最適化を導きます。また、過去のパフォーマンスを時系列でさらに深く掘り下げるオプションや、イベントレベルのアトリビューションインサイトも利用できます。
- 増分スコアリング: ROIを使用してマーケティングチャネルの増分効果を測定し、スコアリングすることで、パフォーマンスの高いチャネルと低いチャネルを特定し、チャネル戦略と予算配分の最適化の機会を導きます。
- 限界応答カーブ: マーケティングチャネルへの投資から得られる限界利益を視覚化して比較し、費用対効果が低下し始める損益分岐点を特定します。
- 履歴の概要: チャネルごとの費用、会計四半期および製品ごとのコンバージョンと費用、タッチポイント費用、タッチポイント数などを視覚化して、過去のパフォーマンスを調査できます。
- アトリビューションインサイト: イベントレベルのデータが利用可能な場合、マーケティングキャンペーンにおけるタッチポイントの効果を詳しく確認して把握できます。
モデルの透明性
モデル結果の統計的有意性を可視化することで、投資や計画に関する意思決定の信頼を高めることができます。
- モデル評価: 実際のコンバージョン、予測コンバージョン、残差コンバージョンを比較しながら、指標とビジュアライゼーションを利用してモデルを評価します。
- モデル品質指標: R2、MAPE、RMSEなどのモデルの精度と適合性を定義する業界標準のモデル評価指標を使用して、モデルの適合度と品質をさらに評価します。

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マーケティング測定モデル機能の活用方法を学びましょう
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