MMMでライバル企業の財務データの取得を自動化する方法その1（動画解説、データとコード配布付き）

今回は、MMMのインプットデータに使用するライバル会社のデータをEDINETから自動的にとってくる方法についてご紹介していきます。Pythonを使い、XBRLを操作するに際して使用していくライブラリーはArelleです。また、環境はGoogle Colabを使っています。

MMMの全体像におけるライバル会社指標位置づけ

MMMではまずはインプットデータの作成が肝になります。広告の出稿データ、企業の内部努力を表す数値、外部環境の数値等のデータを用いて、KPIをモデリング化していく形になるためです。

なお、これは網羅的に実施していくことが必要になるので、実際に何を入れるのかという観点ではチェックシートを使っていくことを私は推奨しています。このチェックシートは以下で作成しているので参照いただき、そのうえで必要なデータを収集していくというステップを踏んでいってもらえると効率的、かつ、効果的に収集できます。

少し話はそれましたが、ここでMMMの全体感を表す図をご紹介します。

この図は、MMMを実施していく際に、どんなデータを用いてアルゴリズムを構築し、その構築したデータを用いてどのように活用していくかを端的に表した例になっていますが、その中で左側の★としてハイライトした競合売上をどのようにデータ収集していくかという点が今回の解説ポイントです。

なお、なぜ競合売上がMMMで重要になってくるかという点について解説しておくと、この売り上げの影響を受けて、自社の売り上げが増減するためです。実際に経営企画部であったり、マーケティング部に在籍されている方や、自分で会社を経営されている方であれば、自社が置かれている経営環境によっては、ライバル会社の売り上げと比例しているケースと反比例しているケースとそれぞれ異なってくる部分はありますが、総じて言えることは、自分の会社の経営状態をモニタリングしているときに、ライバル会社の存在を追っているものかと思います。

つまり、ライバル会社が情報のキーになるという部分であり、その普段直感的に行っている、又は過去からそれを注視しているという行為をMMM上でも反映することが有用であるということが理由です。有用という意味は、それを入れることで自社の売り上げの予測精度を増すことができると言い換えることもでき、それによって、MMMの価値も高まるという形でつながってきます。

競合売上をどのようにとってくるか？