広告のリターンを、より確かに理解するために。
プライバシー規制や計測シグナルの減少により、クリック追跡だけで広告効果を測ることが難しくなっています。
ブランドはモデルによる測定、MMM、実験へ再び目を向けています。
同時に、マーケティング予算の精査も進み、リターンを説明できることが調達の重要な要件となっています。
マーケティングサイエンスは、いまも個別プロジェクトとして提供されることが多く、ひとつのモデルに数か月かかり、結果が出る頃には次の計画が動いていることもあります。
Kuwalystは、その作業を継続的に使えるソフトウェアに組み込み、専門的な判断が必要な場面では人の知見も提供します。
公開された手法、検証済みの情報、明示された限界。
中身を確認できるモデル
ベイズMMMに幾何減衰型アドストックとHill関数を使用。
事前分布を検証し、反応曲線を読み解けます。
手法は書籍で解説しています。
一次情報までたどれるベンチマーク
eMarketer、IAB、IPA、WARC、Nielsen、プラットフォームの公式資料など、200件以上の情報源を発行元まで確認。
出典のない記事は採用しません。
すべての数値に根拠の分類を
すべての画面と出力資料で実測値・予測値・ベンチマークを区別。
数値を裏付ける根拠が足りないときは、そのことを明示します。
マーケティングサイエンス、AI、広告の経験を結集。
パリに本社を置き、フランス、英国、米国、日本の広告代理店やブランドと取り組んでいます。
Julien Bourdon-Miyamoto
共同創業者・CEO
AI・機械学習エンジニアリングに20年以上従事。
プロフィール →
グローバルメディア企業で広告向け機械学習製品のマネジメントを10年以上経験。
元Rakuten Advertising広告MLシニアディレクター、元Metaスタッフ機械学習エンジニア兼エンジニアリングマネージャー。
Hajime Takeda
共同創業者・マーケティングサイエンス責任者
米国と日本の小売・ファッション業界で、データサイエンティストおよびマーケティングアナリストとして10年の経験。
プロフィール →
Marketing Science in Pythonの著者。
データサイエンスやマーケティングサイエンスのカンファレンスに登壇。
元P&Gマーケティングサイエンティスト。
お客様のデータは、モデルの開発元にも、Scaleway以外のAI事業者にも渡りません。
Media Plannerは標準構成で、オープンウェイトモデル（学習済みのパラメーター、いわゆる「重み」が公開されたAIモデル）をパリのScaleway Generative APIs上で実行します。
ScalewayはISO/IEC 27001とHDSの認証を取得しています。
プロンプトと出力は原則として保存されず、AIの学習にも使われず、モデルの開発元がアクセスすることもありません。
VPCやお客様ご自身のインフラ（日本国内を含む）での運用にも対応します。
Kuwalystのアプリケーションでは、お客様のデータを保存時・通信時ともに暗号化し、あるお客様のデータを他のお客様向けに使用することはありません。
監査権と、要請に応じたデータ削除は、契約書で定めています。
認証、モデル、運用環境の詳細をご覧ください。
- インフラ事業者ScalewayはISO/IEC 27001（ISMS）とHDSの認証を取得
- オープンウェイトモデルを使用。
開発元やScaleway以外のAI事業者にデータは渡りません - プロンプトと出力はAIの学習に使用されません
- VPCまたはお客様のインフラ（日本国内を含む）での運用に対応
- データは保存時・通信時ともに暗号化。
他のお客様向けの学習や結果の改善には使用しません - 監査権と、要請に応じたデータ削除を契約書に明記
実際に使う手法を、公開しています。
Marketing Science in Python
共同創業者Hajime Takedaによる、因果推論、MMM、顧客生涯価値、価格設定、予測の実践ガイド。
Kuwalystで使われる手法を解説しています。
英語版の名入れPDFを無料でお届けします。