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、事業成長の経験を結集。
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。
Stanislas Rohmer
共同創業者・CRO
ベンチャーキャピタルとヘッジファンド運用に10年以上、AI企業の営業・マーケティング責任者として8年以上の経験。
プロフィール →
米国と日本で子会社を設立。
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。
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