MMMとは
MMM（Marketing Mix Modeling：マーケティングミックスモデリング）とは、統計モデルを用いて、各マーケティング施策（テレビCM、デジタル広告、販促、価格変更など）が売上やKPIにどの程度貢献しているかを定量的に分析する手法です。Cookieに依存しないマクロレベルの効果分析として、Cookieレス時代に再注目されています。
MMMの分析手法
MMMは、売上（従属変数）を各マーケティング投資額（独立変数）で回帰分析する統計モデルです。①各チャネルの投資額と売上の関係をモデル化、②季節変動、景気動向、競合活動などの外部要因をコントロール、③広告のキャリーオーバー効果（過去の広告が現在の売上に与える影響）を考慮、④飽和効果（投資を増やしても効果が逓減するポイント）を反映。これにより「あと100万円の予算があった場合、どのチャネルに投じるべきか」を定量的に判断できます。
MMMとアトリビューション分析の補完関係
個人レベルのタッチポイントデータに基づくアトリビューション分析と、マクロレベルの統計モデルに基づくMMMは、それぞれ異なる強みを持ちます。MMMはオフライン施策（テレビCM、交通広告、チラシ等）も評価でき、Cookieに依存しない一方、詳細なユーザー行動の分析には不向きです。両手法を組み合わせた「統合計測フレームワーク」がGoogleやMetaなどのプラットフォームからも推奨されています。
MMM導入の実践ポイント
①十分な期間のデータ蓄積（最低2年以上が推奨）、②適切な粒度（週次データが一般的）、③外部要因データの取得（天候、祝日、競合動向等）、④モデルの定期的な更新（市場環境の変化への追従）、⑤分析結果の社内共有と意思決定への組み込みが成功の要件です。GoogleのMeridianやMetaのRobynなど、オープンソースのMMMツールも登場し、導入ハードルが下がりつつあります。