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Marketing Mix Modeling — for Marketing Director / CMO

媒体の月次予算配分、
"感覚値" を終わりに。

「来月、どの媒体に、いくら寄せる?」
経験と感覚で決めていた予算配分を、Marketing Mix Modeling で
「いくら寄せれば売上がいくら増える」 という根拠つきの数字に変える。

SCROLL ↓
FREE ANALYSIS無料分析 実施中

3つのステップで、
予算配分の "ムダ" を取り除く。

STEP
01

媒体予算の "ムダ"
特定する。

全媒体 × 都道府県別の実 CPA で、
「効きが薄い枠」を即座に可視化します。

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mmm.maneuva.co.jp/dashboard
媒体効果 ダッシュボード
2026-06
▾ Last 30 days
Export ↗
全社 CPA
¥4,820
▼ 12% vs LM
CV
28,420
▲ 4.2%
媒体数
12
/ 全 13 連携
⚠ アラート
2 件
OOH / Print
媒体別 実 CPA
全国平均 ¥4,820
Meta
Google
TVCM
YouTube
OOH ⚠
Print
CPA ランキング
①Google¥3,210
②Print¥3,540
③YouTube¥4,180
④Meta¥5,020
⑤TVCM¥6,140
⑥OOH ⚠¥8,020
Performance Lift (デモ試算)
CV 最大化パターン

同予算でコンバージョン

+36,650
件 / +2.5%
売上最大化パターン

同予算で売上

+¥3.2億
/ +5.8%
01 / Why MMM

"勘と経験" で配分を決めるしかなかった理由。

ラストクリック CV では、TVCM / YouTube / OOH のような認知系メディアの貢献は見えない。 担当者の声が大きい媒体に予算が寄り、本来効くはずの媒体に届かない。

A.

認知系の貢献が見えない

ラストクリック計測では TVCM や YouTube は "0 貢献" 扱い。本当に効いているかは経営も担当も分からない。

B.

媒体担当者の声に左右される

「うちの枠が一番効いてる」を客観評価できない。声の大きい担当者の媒体に予算が寄りがち。

C.

経営に説明できない

「なぜこの配分なのか」を肌感で説明することになる。来期予算の根拠も毎回ゼロから組み直し。

02 / Goal

ブランド/認知系メディアの貢献度を、
事業 KPI で継続評価。

媒体出稿データに加えて、気象データ(気温・降水・天候)も外生変数として取り込み、 天候要因で動いた売上を分離。純粋な広告貢献を取り出します。

全媒体を
同じものさしで比較

予算を変えたときの
ROI/CPA シミュレーション

都道府県別の
地域差を可視化

気象データで
外生要因を分離

週次自動更新で
継続評価運用

03 / Features

"見えなかった貢献" を、
数字で取り出す機能。

Feature 01

全媒体 × 都道府県別 CPA

47 都道府県 × 媒体の階層モデルで、地域別 CPA を可視化(ROI 表示にも切替可)。 TVCM / YouTube / 検索 / OOH / Print まで全て同じものさしで比較できます。

サンプルダッシュボードを見る →
Feature 02

気象データ統合

気温・降水・天候を外生変数として取り込み、天候要因の売上影響を分離
「気候が良かったから売れた」を切り離して、純粋な広告貢献を取り出します。

気象データ統合
Feature 03

Survey データを事前注入

Survey データを Meridian の 事前分布 として注入することで、 MMM 単独では取れない精度・推定の安定化を実現します。

Feature 04

予算配分シミュレーション

「Meta を +20% 増やしたら CV は何件増える?」
「TV を半分にしたら?」 — 限界 ROI を踏まえて、CV 最大化 / 売上最大化 / 利益最大化の各パターンを提示します。

04 / How it works

6週間で、運用基盤になる。

Step 1 / 2 週

データ整備

媒体出稿・売上・気象・既存 KPI のスキーマを統一。

Step 2 / 2 週

モデル設計

地域 × 媒体の階層モデル + 気象を外生変数として組み込み。

Step 3 / 2 週

ダッシュボード稼働

AI での機械学習 + Dashboard 公開。週次自動更新で運用開始。

Case Studies

導入事例

業種特有の課題に合わせて、データ整形からダッシュボード設計まで。

CASE 01 カード会社

獲得施策と認知施策、
最適配分の指針がない。

**** 1234
最適予算配分
AffiDigitalTCTV
Before

クレジットカード発券を目標としているため、どうしても アフィリエイトなど獲得系施策に予算が偏りがち。 報酬単価・条件の競争となり、結果的に CPA が高止まり。 認知系媒体での指名発券・プレファレンス獲得も必要だが、 予算配分は手探り状態だった。

After

過去の売上データから AI でエリアを特定してデータを整形。 Maneuva MMM で アフィリエイト・デジタル施策・TC・TV 動画メディアの最適予算配分を把握。 認知系メディアの 月次・エリアごとの最適予算が見え、 年間アフィリエイト予算の根拠ができ、計画と実績の差分から 最適な予算コントロール・獲得コントロールを実現。

CASE 02 食品会社

売上は季節要因か、
広告効果か分からない

売上 (季節 × 広告)
季節要因
広告効果
媒体出稿
Before

食品の場合、季節による売上トレンドが大きい。 広告の効果をレポートしても、 「季節要因か / 広告効果か」が判別できない状態だった。 SNS や TVCM に予算をかけているが、特に最近注力している デジタル系の予算が効果的に機能しているか説明が難しい

After

POS データから 各エリアの売上データを作成し、 媒体出稿データとともに Maneuva MMM で分析。 季節による売上変動が大きいプロダクトを定量的に把握。 月次で どの媒体にどれだけ予算を投下すれば良いかの目安ができ、 戦略的に予算最適化が行えるように。

Message from CEO

代表メッセージ

久下 正史
久下 正史
代表取締役 ・ マニューバ株式会社
代表コラム ↗
メッセージ

MMM はフレームワークに当てはめるだけでは使えません。 媒体ごとの予算最適化シミュレーションはできますが、ユーザーの行動は、 媒体予算よりも クリエイティブ・天候・季節 に大きく影響を受けるので、 アカウンタビリティ (説明責任) が果たせません。

特にほとんどのプロダクトは気象に影響を受けるのですが、 サーファー向けの波情報アプリも運営している Maneuva では、 全世界の気象データを 1 時間ごとに保有しています。

大きな要因である気象データで補正することで、 "説明できる" 予算シミュレーションを実現しています。

経歴
セプテーニ ─ Web マーケティングと事業経営
デジタルガレージ ─ データサイエンティスト
エーザイ ─ マーケティング・CX 部長 (事業会社の DX を牽引)
NTT データ ─ DX コンサル部長 (生成 AI・CDP で事業変革支援)
代表と直接話す →
05 / Pricing

料金は 要問い合わせ

事業規模・出稿媒体数・運用範囲に合わせて、
最適なプランをご提案します。資料に料金感を記載しています。

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広告クリエイティブで使える 画像生成プロンプト 192 本 を 1 ページに。

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192 プロンプト収録
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配布物に含まれるもの
  • 192 本 の Imagen プロンプト

  • 20 タグで分類 + 7 要素分解の解説

  • 各プロンプトに 生成結果のサンプル画像 付き

  • タグ検索・キーワード検索付きの Web ビューア

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