【Marketing Mix Modeling（MMM）Guidebookをリリース】「Analytics AaaS」の提供による知見を踏まえ、マーケティングの投資対効果を最大化する方法を公開
Marketing Mix Modeling Guidebook ーAnalytics AaaSの知見を踏まえ、マーケティングの投資対効果を最大化するためのポイントを公開ー マーケティング・ミックス・モデリング（以下MMM）を実践的に活用する方法について、Google Japanと協働しまとめたガイドブックを公開いたします。博報堂ＤＹグループが長年提供してきたMMMサービス「Analytics AaaS」の知見も活かし、MMMをマーケターが使いこなすために必要な知識や自社の事業実態に適したモデルの選定指針などについて提示しております。
生成AIの活用が本格的に進む今、AIに期待される“効果”は多岐にわたる。あるコンサル会社の指摘が正しいとすれば、AIへの投資額の多さとAIによって得られる成果との間にはギャップがありそうだ。その理由とは？ 2024年に生成AI（人工知能）をはじめとするAIへの投資を増やす計画を立てている企業は多い。目的は生産性の向上や従業員体験の向上などさまざまなだが、半数以上の経営幹部が挙げる「コストの削減」は果たして実現するのだろうか。 あるコンサルティング会社は、企業の旺盛な投資行動とは裏腹に滞っている“ある重要事項”が、AIの導入効果を妨げる可能性を指摘する。 経営幹部の半数以上が「AIによるコスト削減を期待」 企業の経営幹部は、AIが業務や顧客サービス、IT領域における生産性向上をもたらすと考えている。 コンサルティングサービスを提供するBoston Consulting Group（BCG）が
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「AIでコスト削減」は実現しない？ 投資対効果が低いのは“企業のせい”