ベイズ モデリングと因果推論理論の概要

マーケティング ミックス モデリング（MMM）は、基本的に因果関係の問題で、マーケティング投資がビジネスの成果に及ぼす因果効果を特定することを目的としています。これを厳密に行うため、メリディアンは因果推論とベイズ統計を基盤として構築されています。このセクションでは、これらの基本原則の概要を紹介し、メリディアンの手法の背後にある理由と、その分析情報を可能にする重要な仮定について説明します。

因果推論の基礎

このセクションでは、因果推論とベイズ モデリングの基本コンセプトを紹介し、これらのアプローチが実用的な MMM に不可欠である理由を説明します。

ページ	説明
因果推論とベイズ モデリングの根拠	このページでは、メリディアンが因果推論のフレームワークに基づいて構築されている理由について説明します。 MMM の目標が、マーケティング活動によってビジネスの成果にもたらされる因果効果の理解であることを明らかにします。
ベイズ推定の基礎	ベイズ統計の背後にある基本的な考え方について説明します。 このページでは、「事前分布」（事前に知っていること）や「事後分布」（データから学習すること）などのコンセプトと、このアプローチによってメリディアンが推定値の不確実性の全範囲を示すことができる仕組みについて説明します。
因果推論手法としての MMM について	このページでは、MMM が因果推論という広範な分野にどのように適合するかについて説明します。 観察データを使用する MMM と比較対象テストを比較し、マーケティング データから因果関係の結論を引き出すために必要な重要な仮定について説明します。

メリディアンの因果推論の仮定

メリディアンでマーケティングの因果効果を正確に推定するには、いくつかの重要な仮定を構築する必要があります。このセクションでは、これらの仮定とその妥当性について詳しく説明します。

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必要な仮定	このページでは、マーケティング ミックス モデルで有効な因果推定値を生成するために必要な「条件付き交換可能性」などの基本的な仮定について説明します。 これらの仮定が分析でどのような意味を持つのかを具体的に説明します。
因果グラフ	マーケティング エコシステムにおける因果関係のマップである「因果グラフ」について説明します。 このページでは、メリディアンがこの想定グラフに依存して、マーケティング費用がビジネスの成果に及ぼす因果効果を推定するためにモデルが正しく構造化されるようにする方法について説明します。
回帰を使用して結果の増分を推定する	このページでは、メリディアンが「増分結果」を計算するために使用する統計手法について詳しく説明します。増分結果は、費用対効果、限界費用対効果、応答曲線の基盤となるものです。 これは分析の中核であり、各マーケティング活動によって KPI がどの程度影響を受けたかを示します。
リーチとフリークエンシーのデータによるモデルの拡張	このページでは、リーチとフリークエンシーのデータを含むチャネルに因果フレームワークを適用する方法について説明します。 これらの豊富な入力データによって、メディアの因果効果をよりきめ細かく把握できる仕組みについても説明します。

関連資料

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関連資料	このページでは、マーケティング ミックス モデリングに対するメリディアンのアプローチの理論的基盤を形成する主な学術論文と研究の一覧を示します。