- 著者
- 安永 遼真 熊谷 雄介 道本 龍
- 出版者
- 一般社団法人 人工知能学会
- 雑誌
- 人工知能学会全国大会論文集 第36回 (2022) (ISSN:27587347)
- 巻号頁・発行日
- pp.2P4GS1002, 2022 (Released:2022-07-11)
マーケティング・サイエンスは,科学的な手法を用いてマー ケティングにおける意思決定の質を向上させる取り組みである.マーケティング・サイエンスは,個人単位のデータ(個票) に対する分析と,個票を集計したデータに対する分析とに大別できるが,近年は個票データを用いた手法が特に盛んに研究されてきた.しかし,プライバシー保護の潮流や技術規制に伴い,個票データの収集や分析に対する障壁が高くなりつつある.そのため,集計データのみからマーケティング活動に対する示唆を得られるMarketing Mix Modeling (MMM) に注目が集まっている.MMMは,広告の投対効果を把握し,予算配分を最適化するために用いられる市場反応分析手法の一種である.MMMは1960 年代に提案された問題設定だが,これまで産業界では調査会社や広告会社が独自に構築・提供しており,詳細な技術仕様は各社の独自ノウハウとなっていた.しかし,近年,産業界から論文やオープンソースの実装が多数公開され,新たな潮流が生まれつつある.本論文ではこれをMMMの「再発見」と捉え,その経緯と研究動向,課題について論じる.
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J-STAGE Articles - マーケティング・サイエンスにおける個票データの課題と Marketing Mix Modeling の「再発見」 https://t.co/lV0LbZqCCg
マーケティング・サイエンスにおける個票データの課題と Marketing Mix Modeling の「再発見」
https://t.co/naH0oq5oVV
ちなみにMMMの課題点としての内生性に触れた論説は例えばこちらがありますが、こちらの記述は適切だと思います
https://t.co/iyD1Q1EZbO
面白かった。確かに。"Lightweight MMM (Google) と Robyn (Facebook) はどちらも MMM の実装ではあるが，その根本思想が大きく異なっている．"
マーケティング・サイエンスにおける個票データの課題と Marketing Mix Modeling の「再発見」
https://t.co/8kFjzVgqUs
@kat0_sh00 リンク貼ってなかった
https://t.co/n05bRl4XAf
Marketing Mix Modeling (MMM)
・個人単位のデータ (個票)を用いずに、集計データのみからマーケティング活動に対する示唆を得る
https://t.co/Yx3Cn4n3Un
https://t.co/tDsrbPuDbS
読んだ。確かに個票データの取得ハードルは上がっているし、広告効果を調べるに当たって集計データからある程度妥当な結果を導く手法は必要だけど、現状のMMMだと満足行くレベルが怪しいと。
あとで読む
https://t.co/kFll9BP8AM https://t.co/X5CM4sVMwQ
今年の人工知能学会に博報堂DYさんが出していたMMMの解説ペーパーが良いまとめになっていて当事者としても大いに参考になりました。特に内生性と因果推論（バイアス補正）の話題は現在進行形で各所とも取り組んでおり、重要だなと
https://t.co/EX2sZujSuz https://t.co/SF0Javtvvu