マクロミルのMMMサービス「Brand Dynamics Modeling」、Metaの「Robyn（ロビン）」を導入開始

マーケティングROI検証におけるデリバリースピードの短縮とMeta広告出稿データ収集の工数削減を実現

　株式会社マクロミル（本社：東京都港区、代表執行役社長 CEO：佐々木徹　以下、当社）は、ブランディング施策の投資対効果検証に特化したMMM（マーケティング・ミックス・モデリング）サービス「Brand Dynamics Modeling」において、Metaがオープンソースとして提供しているMMMパッケージ「Robyn（ロビン）」（※1）の導入、およびMetaプラットフォームのビジネスアセット管理ツールである「ビジネスポートフォリオ」において、MMMのデータエクスポート（※2）の活用を開始しました。

　当社独自のアルゴリズムと「Robyn」の分析機能を統合することで、ブランディング指標（ブランドに対する顧客の認知や想起、購入意向などの意識データ）を組み込んだMMMサービスの、より迅速なご提供が可能となります。さらに、当社の「ビジネスポートフォリオ」と、顧客企業のMeta広告アカウントを「パートナー」機能で連携することで、Meta広告出稿データの収集から準備までを一貫してサポートできるようになりました。
（※１）Robyn：https://facebookexperimental.github.io/Robyn/
（※２）Meta広告レポートから提供される広告配信実績データを、MMMデータとして作成する機能

■MMMサービス「Brand Dynamics Modeling」とは
　ブランディング指標のデータ取得からブランディング施策の投資効果の可視化、それらに基づく投資最適化を一気通貫で支援する当社の新サービスです。ブランディング指標を中間指標として分析するため、短期的な販売促進を目的とした施策と中長期的なブランディング施策を、同列に評価することができます。これにより、顧客企業の中長期的なマーケティング施策の投資効果の可視化やメディア戦略の最適化、マーケティングROI（マーケティング活動による投資収益率）の向上を支援するソリューションです。
2024年9月30日付プレスリリース：https://www.macromill.com/press/release/20240930.html

■背景
　MMMはマーケティング施策の効果検証において有効な手段と広く認識される一方で、モデル構築時のチューニングや結果の可視化にかかる多大な時間が分析上での障壁となっていました。MetaのオープンソースMMM「Robyn」は、機械学習を用いてMMM分析の多くのタスクの自動化を実現しています。
　また、Metaの「Robyn」開発プロジェクトのビジョンは、「Robyn」の全ソースコードを公開することで、MMM分析者のグローバルなコミュニティを構築し、新機能開発や活用事例に関する意見交換などイノベーションについて議論し、よりよいオープンソースコードを作ることを目指しています。
　当社においても、顧客企業の中長期的なマーケティング投資効果の可視化やメディア戦略の最適化、マーケティングROI（投資収益率）の向上支援を推進する中で、「Robyn」のオープンソースコードをカスタマイズしてMMMサービスのデリバリースピードの短縮や分析精度の改善に向けた研究開発を進めてまいりました。