「今月、Web広告に100万円使ったけど、結局どれくらい売上に貢献したの？」 「イベントとCM、どっちがコスパ良かったの？」
マーケティング担当やプロダクトマネージャーなら、この質問に冷や汗をかいた経験があるはずです。
「先月よりクリック数が増えたので…」とか「なんとなく盛り上がったので…」といったふんわりした回答でお茶を濁していませんか？ あるいは、Excelで何時間もかけて相関グラフを作っては、「結局よく分からない」と頭を抱えていませんか？
実は、その悩み、「Excelの限界」です。
複数の広告媒体、季節性、外部要因が絡み合う現代のマーケティングにおいて、Excelの単純な集計だけで「真の効果」を見抜くのは不可能です。
「MMM（マーケティング・ミックス・モデリング）」という武器
そこで導入すべきなのが、MMM（Marketing Mix Modeling）です。 統計学を用いて、「売上の山」を地層のように分解し、「この売上はWeb広告のおかげ」「これは季節要因」と数値化する手法です。
通常、これを外注すると数十万〜数百万円かかります。大手代理店が使う秘伝のタレだからです。
しかし、今はAIとPythonがあれば、個人のPCで、しかもブラウザ上で無料でMMMが回せる時代になりました。
実際にやってみた結果（ビフォーアフター）
私が開発したPythonツールを使って、ある商材のデータを分析してみました。
Before（Excel）： 「なんとなくWeb広告を増やせば売れる気がする」
After（Python MMMツール）： 以下のグラフを見てください。
1. 要因分解（何が効いたか？）
「実は売上の50%はブランド認知（ベースライン）によるもので、Web広告の純粋な効果は20%だった」なんてことが一目でわかります。
2. 予算の最適解（Saturation）
「TV CMはまだ投資余地があるが、Web広告はこれ以上踏むとコスパが悪化する（飽和している）」という分岐点が見えます。
エンジニアじゃなくても、コピペで分析できる
「でも、Pythonなんて書けないよ…」 そう思うかもしれません。私も最初はそうでした。
ですが、今は「Google Colab」という神ツールがあります。環境構築不要、ブラウザを開いてコードをコピペし、再生ボタンを押すだけ。 Excelデータをドラッグ＆ドロップすれば、誰でも上記のような高度な分析レポートが出せます。
この「コピペで動くMMM分析ツール」を、誰でも使えるようにパッケージ化しました。 代理店に発注する前に、まずは自分で分析してみませんか？
▼ ツールはこちらで公開しています（解説付き）
【コピペで完了】Excel脱却。Python×MMMで「広告予算の最適解」を自動算出する分析ツール（Excelレポート出力機能付き）
