MMMの目的変数選択は、分析結果の解釈を大きく左右します。売上・利益・CV数・CVRのそれぞれの特性と、業種別の推奨KPIを解説します。
MMMにおける「目的変数（y）」の選択は、分析結果の解釈とビジネスアクションを根本的に変えます。
「売上を最大化する予算配分」と「利益を最大化する予算配分」は、同じモデルでも異なる結論になることがあります。
| 目的変数 | 適した業種・状況 | 注意点 |
|---|---|---|
| 売上（円） | EC・小売・BtoC | 値引きキャンペーンの影響を受ける |
| CV数（件数） | リードジェン・SaaS | CVの質が均一な前提が必要 |
| 利益（円） | 高粗利率の商品・サービス | 原価データの正確さが必要 |
| 来店数 | 実店舗・飲食 | 天候・立地の外部変数が重要 |
| アプリDL数 | アプリビジネス | オーガニックとの分離が難しい |
PyMC-Marketingの公式AI設定（Claude Code 23コマンド、Cursor 7スキル）とYAML駆動モデリングを組み合わせた次世代MMMワークフローを解説。CLAUDE.mdテンプレート、対話例、AIアンチパターンまで網羅。
PyMC-Marketingを使ったMMMモデルの実装手順を10ステップで解説。環境構築、データバリデーション、モデル定義、事前予測チェック、MCMC推論、収束診断、チャネル貢献度、ROAS算出、予算最適化、モデル保存まで。コピペ可能なコード付き。
MMMの分析結果をどう読み解き、実際のマーケティング意思決定に活かすのか。チャネル貢献度分解、ROI、レスポンスカーブなど、レポートの正しい読み方を体系的に解説します。