こんな課題を抱えていませんか？
これらはすべて、MMMで解決できる課題です
月数千万円のTV出稿、効果は本当にある？GA4では測定不能なオフライン広告の貢献度を定量化
iOS ATT・Chrome Cookie廃止で、Meta広告のCV計測が崩壊。集約データ分析のMMMなら影響なし
「なんとなく」の予算配分から脱却。限界ROIベースで科学的に最適配分をシミュレーション
GA4はラストクリック偏重。TV・YouTube・検索・SNSを同一基準でフェアに比較したい
大手リサーチ会社のMMM分析は年間1,000〜2,000万円。セルフサーブSaaSなら月1万円から
Python不要。CSVアップロードだけでベイズMMM分析を自動実行し、PDFレポートを生成
こんな方に最適です
マーケティング責任者
広告費の最適配分を経営層に根拠を持って提案したい
チャネル別ROIと予算シミュレーションをPDFレポートで即提出
EC・D2C事業者
月数百万〜数千万の広告費を使っているが効果検証が不十分
全チャネルの貢献度と飽和度を可視化し、無駄な出費を特定
広告代理店・コンサル
クライアントへの提案にデータドリブンな根拠が欲しい
MMM分析結果に基づく予算最適化提案で提案品質を差別化
MMM Lab でできること
学習・分析・最適化をワンストップで提供
4ステップで分析完了
コーディング不要。データがあれば今日から始められます
Step 1
データ準備
広告費（チャネル別）と売上の週次CSVを用意。最低52週分のデータが必要です
Step 2
アップロード
管理画面からCSVをドラッグ&ドロップ。カラム設定はウィザード形式でガイド
Step 3
自動分析
PyMC-Marketing ベースのベイズMMMがバックグラウンドで自動実行（数分〜数十分）
Step 4
結果確認・最適化
チャネル別ROI・飽和曲線・予算シミュレーションをダッシュボードで確認。PDFレポートもダウンロード可
エンタープライズ比コスト
のUS企業がMMM投資増（2025年調査）
のデータで分析可能
の売上改善事例
採用テクノロジー