マーケティング アトリビューションの理由と方法: データドリブン ガイド

平凡なブランドはこう推測します。「最近の Facebook 広告はうまく機能しているようです。」

一流ブランドは次のように認識しています。「当社の現在の Facebook 広告セットはトラフィックを促進していますが、顧客を変換させているのはリターゲティング ピクセルです。」

洗練されたマーケティング担当者を他のマーケティング担当者から分けるのは、何が機能し、何が機能しないのかをデータに基づいて理解することです。

マーケティング アトリビューション モデルは、マーケティング担当者がユーザー タッチポイントとコンバージョンの背後にあるデータを評価し、ROI への影響を理解するのに役立ちます。

この記事では、マーケティング アトリビューションの仕組み、6 つの異なるモデルでそれを測定する方法、およびマーケティング予算を改善するデータに基づいた意思決定を行う方法について学びます。

マーケティング アトリビューションとは何ですか?なぜ重要ですか?

マーケティング アトリビューションは、顧客が購入過程を通じてマーケティング タッチポイントにどのように関わっているかを分析する実践です。

アトリビューション モデル (各タッチポイントにコンバージョン クレジットを帰属させる方法を規定する一連のルール) を選択して、マーケティング戦略が収益の増加にどのように貢献するかを理解します。

マーケティング アトリビューションは、次のような洞察を裏付けるデータを提供します。

• Google 広告は当社の最も重要な収益源です。
• このメール ナーチャリング キャンペーンは効果がなく、再構築が必要です。
• 当社の顧客のほとんどは、当社のオーガニック コンテンツを通じて当社を発見します。

このデータがなければ、マーケティング上の意思決定は主に直感に基づいて行われます。

組織の年間収益目標を達成するために、次の四半期に向けて見込み客発掘を 25% 増やすという課題を課せられているとします。

マーケティング アトリビューション データは、たとえば、オーガニック コンテンツが典型的なカスタマー ジャーニーにおいて最も一般的な最初のタッチポイントであることを示します。 言い換えれば、ほとんどの顧客があなたの会社を見つける方法はコンテンツです。

このデータがなければ、現在実行しているマーケティング チャネルと戦術を見て、「今四半期のコンテンツ予算を Google 広告に再割り当てしましょう。」と言うかもしれません。 私たちはこの収益目標を達成する必要があります。」

この場合、コンテンツ公開の取り組みの優先順位を下げるのは間違った行動ですが、アトリビューション データにアクセスできない場合でも簡単に行うことができます。

これらの洞察がどれほど効果的かは、マーケティング アトリビューションをどのように測定するかによって決まります。

マーケティング アトリビューションを測定する方法

ほとんどのマーケティング担当者は、アトリビューション ソフトウェアですぐに使用できるモデルの 1 つを使用します。 これらには欠陥がありますが (これについてはすぐに説明します)、顧客がマーケティングのタッチポイントとどのようにやり取りするかについての基本的な理解を提供します。

ワンタッチアトリビューションモデル

シングルタッチ アトリビューション モデルでは、カスタマー ジャーニーの 1 つのタッチポイントのみにクレジットが与えられます。

ここでの欠点はすぐに明らかです。顧客が 1 つのタッチポイントからコンバージョンに至ることはほとんどありません。

デジタル セールス コンサルタント会社 Columbia Road が作成したこのカスタマー ジャーニー マップを考えてみましょう。意思決定に至るまでの 10 のタッチポイントが示されています。

ただし、これらの単純なアトリビューション モデルにはいくつかの利点があります。 次のカスタマー ジャーニーを考えてみましょう。これは、顧客が e コマース ブランドから購入するまでの一般的な経路を近似しています。

• 顧客は Google 広告経由でウェブサイトにアクセスします
• 商品をカートに追加しましたが、コンバージョンに至りませんでした
• これにより、カート放棄メールがトリガーされ、顧客はこのメールを目にしますが、クリックしませんでした。
• 顧客には Facebook 上でもリターゲティング広告が表示され、そのうちの 1 つが購入のきっかけとなります

額面どおり、Facebook 広告がコンバージョンの全責任を負います。

しかし、ファーストタッチ アトリビューション モデルは Google Ad Catalyst を強調しています。

シングルタッチ アトリビューション モデルは包括的ではないかもしれませんが、タッチポイントがどのように連携して、何が機能しているのかをよりよく理解するのに役立ちます。

ファーストタッチの帰属

ファーストタッチ アトリビューションでは、顧客とブランドとの最初のやり取りがすべて評価されます。

その後タッチポイントが何回発生したか、最初のやり取りから顧客が購入するまでにどれくらい時間がかかったのかは関係ありません。 最初のクリックで 100% のクレジットが得られます。

上の例では、最初の Google 広告がすべての帰属クレジットを受け取ります。

このアトリビューション モデルは限定的ではありますが、どのマーケティング活動が顧客を引き付けるかを理解するのに役立ちます。

そのデータを使用して、ファネルの最上部のアクティビティを最適化し、より多くの新規リードを獲得できます。

ラストタッチの帰属

ラストタッチ アトリビューションでは、カスタマー ジャーニーの最終タッチポイントがすべて評価されます。 これは、上記の例のリターゲティング Facebook 広告になります。

これは、特に購入サイクルや検討段階が短い企業にとって、最も広く使用されているワンタッチ アトリビューション モデルです。 このような場合、最後のインタラクションが購入の動機となっている可能性が高くなります。

Take Wish は、他の方法では決して買おうとは思わないような奇妙な商品を販売することで知られるオンライン マーケットプレイスです。 おそらく綿密なカスタマー ジャーニーは存在しないため、ラストタッチ アトリビューションが適切なモデルとなるでしょう。

直接以外のラストクリックのアトリビューション

ラスト非ダイレクト クリック アトリビューション モデルは、直接トラフィックを割引く点を除いて、ラストタッチ モデルと似ています。

少し異なる e コマースの購入プロセスを考えてみましょう。

• 顧客は Google 広告経由でウェブサイトにアクセスします
• 商品をカートに追加しましたが、コンバージョンに至りませんでした
• これにより、カート放棄メールがトリガーされ、顧客はこのメールを目にしますが、クリックしませんでした。
• その後、顧客は直接サイトに戻ってきて購入します。

ラストクリック アトリビューション モデルでは、直接トラフィックに移行します。 最後の非直接対話モデルを使用すると、カート回復メールがすべてのクレジットを取得します。

このモデルは、顧客がサイトにアクセスするとすぐにコンバージョンする場合に適しています (たとえば、欲しい製品をカートに追加し、すぐにチェックアウトに向かう場合)。

顧客がコンバージョンに時間がかかる場合は、このモデルを避けてください。これは、コンバージョンに影響を与える要因 (CTA や注目の顧客レビューなど) が無視されるためです。

マルチタッチ アトリビューション モデル

マルチタッチ アトリビューション モデルは、すべてのデジタル タッチポイントを考慮し、各インタラクションに少なくともある程度のコンバージョン率のクレジットを割り当てます。

B2B 購入者がプロジェクト管理プラットフォームを購入するまでの経路を考えてみましょう。

顧客は YouTube で Asana の製品広告を見て、CTA をクリックします。 彼らはランディング ページを最後まで読みましたが、コンバージョンには至りませんでした。

動画広告で提示された問題 (フリーランサーのチームの管理など) について熟考した顧客は、Google で「フリーランサーの管理」を検索します。 顧客は Asana の投稿をクリックし、ブランドを認識します。

それは役に立ったので、彼らはいくつかの戦略を実行することにしました。 その後、LinkedIn で Asana の広告を見つけ、CTA をクリックして電子書籍をダウンロードします。

次に、Asana のリード育成メールを一連で受け取ります。 最後は、年間プランにサインアップすると、最初の 1 か月が無料になるというオファーで、これを受け入れます。

この取り組みには、6 つの異なるデジタル マーケティング チャネルが関係します。

• YouTube広告
• ランディングページ
• オーガニックコンテンツ
• LinkedIn の広告
• 電子ブック
• メールナーチャリングキャンペーン

シングルタッチ アトリビューション モデルは、本来、これらのインタラクションの 6 つのうち 5 つを無視します。 マルチタッチ モデルはすべてのチャネルでアトリビューション クレジットを共有しますが、クレジットがどのように分配されるかは実装するモデルによって異なります。

線形帰属

線形アトリビューション モデルは、すべてのタッチポイントに均等にクレジットを割り当てます。 上記の例では、6 つのタッチポイントのそれぞれがアトリビューション クレジットの 16.67% を受け取ります。

このモデルは、より正確な重み付けを決定するための予算やデータはないが、ワンタッチ モデルの制限に満足できない場合に適しています。

十分なリソースを備えた確立された企業の場合は、より正確な決定に投資してください。

ポジションベースのアトリビューション

位置ベースのアトリビューション (U 字型アトリビューションとも呼ばれます) では、最初と最後のインタラクションにより多くの重みが与えられます。 それでも、その間のタッチポイントにある程度の功績が与えられます。

最も一般的なモデルは、最初と最後のタッチポイントにそれぞれ 40% を割り当て、残りの 20% を残りのタッチポイントに均等に分散します。

上記の例では、クレジットの配分は次のようになります。

• YouTube 広告 – 40%
• ランディング ページ – 5%
• 有機含有量 – 5%
• LinkedIn 広告 – 5%
• 電子書籍 – 5%
• メール ナーチャリング キャンペーン – 40%

ポジションベースのアトリビューションは、販売サイクルが長く、B2B 購入など、購入決定に複数のタッチポイントが関与する場合に役立ちます。 購入サイクルが長い場合は、会話を継続させた各インタラクションに少なくともある程度の評価を与えることが重要です。

時間減衰の帰属

時間減衰アトリビューション モデルは、インタラクションからの経過時間に基づいてクレジットを分配します。

最後のタッチポイントは常に最も多くのクレジットを受け取り、最初のタッチポイントは最も少ないクレジットを受け取ります。

Asana の例では、クレジット分布は次のようになります。

• YouTube 広告 – 5%
• ランディング ページ – 7.5%
• 有機含有量 – 12.5%
• LinkedIn 広告 – 20%
• 電子書籍 – 25%
• メール ナーチャリング キャンペーン – 30%

時間減衰モデルは、企業の営業など、関係構築が重要な要素である場合に役立ちます。これは、最初のインタラクションはコンバージョンにとってそれほど重要ではない傾向があるためです。

ただし、ブランド構築と認知度チャネルがビジネス目標にとって重要である場合は、ポジションベースのモデルを使用してください。

マーケティング アトリビューションの課題と限界

アトリビューション モデルは、マーケティング担当者が顧客の行動に関する基本的な理解を得るのに役立ちますが、不完全で不完全です。 需要を創出するのではなく、需要を獲得することに限定されています。

従来のモデルのほとんどは、推測に基づいているか、ダークファネルのアクティビティを完全に見逃しているため、不十分です。

洗練されたアトリビューション モデルは、基本的なアトリビューション モデルよりも優れたパフォーマンスを発揮しますが、方向性を選択する前にこれらの制限に留意してください。

アトリビューション モデルの選択はほとんどが恣意的です

アトリビューション モデルの選択は、確かなデータではなく、主に直感に基づいています。

たとえば、最初と最後のタッチポイントに最も多くのクレジットを割り当てることが合理的であると思われる場合は、位置ベースのアトリビューション モデルを選択するかもしれません。

しかし、なぜそれぞれが 40% に値するのでしょうか? 最初のインタラクションに 30%、最後のインタラクションに 50%、またはその逆を使用しないのはなぜでしょうか? 信用分布は、確かなデータではなく直感に基づいています。

理想的なソリューションは、Impact.com や Google Analytics 360 などのプラットフォームを使用して、データドリブンまたはアルゴリズム アトリビューション モデルを実装することです。

これらのモデリング ツールは、高度な統計計算と機械学習を使用して、コンバージョンに至る顧客とそうでない顧客の違いを理解します。 次に、それらのエンゲージメント パターンを解釈して、タッチポイント全体で効果的に信用を帰属させる方法を決定します。

残念ながら、これらの製品は一部の企業にとっては法外に高価です (Google アナリティクス 360 のメンバーシップは年間 15 万ドルからです)。

このレベルのアトリビューション モデリングが手の届かない場合、最善の方法は次のとおりです。

1. 戦略にとって最も合理的な標準アトリビューション モデルを選択してください
2. 何が機能し、何が機能しないのかを学びながら、最適化およびカスタマイズします。
3. インサイトを使用してマーケティング上の意思決定を行う場合の非アルゴリズム アトリビューションの制限を理解する

ほとんどのアトリビューション モデルはデジタル以外のタッチポイントを考慮していません

上で説明したアトリビューション モデルはすべてデジタル タッチポイントに対応していますが、購入プロセスは純粋にデジタルだけではありません。

これは、衣料品やアパレルなどの小売業界に特に当てはまります。そこでは、標準的なオンラインとオフラインのアプローチに加えて、次の 2 つの異なる購入パターンが出現しています。

• ROPO (オンラインで調べ、オフラインで購入)。 購入者はファネルの大部分をオンラインで通過しますが、その後実店舗で購入を完了します。
• ショールーミング。 購入者は実店舗で商品を検討しますが、その後オンラインで購入します。

いずれの場合も、完全にデジタル化されたアトリビューション モデルでは、すべてのタッチポイントが考慮されるわけではありません。

この課題に対する完全な解決策を見つけるのは困難です。 戦略の 1 つは、ポイント カードを使用してオフライン購入とデジタル プロフィールを結び付けることです。

Yotpo や Stampme などのプラットフォームを使用すると、ブランドはロイヤルティ プログラムを統合できるため、オフラインのタッチポイントを効果的に追跡できます。

もう 1 つの戦略は、家具や装飾品のメーカーである VOX のように、顧客を意図的にオフラインに誘導することです。

同社の VOXBOX アプリケーションを使用すると、顧客はオンラインで仮想家具のレイアウトをデザインできます。 次に、購入者に実店舗での直接相談のスケジュールを設定することを推奨しています。

これにより、VOX はオンラインからオフラインへの購入過程の移行を制御できるようになり、オフラインのタッチポイントをアトリビューション モデルに統合できるようになります。

あなたのブランドや業界に適切な場合は、オフライン インタラクションを追跡するためにこれらの戦略のいずれかを実装することを検討してください。 それ以外の場合は、デジタルのみのアトリビューション モデルでは全体像を把握できない可能性があることに留意してください。

すでに市場に参入している顧客を考慮するのは困難です

マーケティング アトリビューション モデルは相関関係に基づくバイアスを引き起こすことが多く、カスタマー ジャーニー内のイベント (コンバージョンなど) が別のイベント (最終タッチポイントなど) によって引き起こされると想定されます。 実際にはそうではないかもしれません。

特に、マーケティング担当者は、とにかくその製品を購入するために市場にいた顧客にコンバージョン属性を不適切に割り当てる可能性があります。

Shopify のターゲットを絞った Facebook 広告を考えてみましょう。

Shopify が、Facebook 上の特定の e コマース関連ページにアクセスする視聴者をターゲットにこの広告を設定したとします。

視聴者はこれらのページに関心を持ち、市場で最高のツールについて頻繁に議論します。 広告が表示される前に、Shopify が正しい選択であると判断した可能性が高くなります。

では、ユーザーがそれを見てクリックしたとき、それがコンバージョンの原因となるのでしょうか?

購入後のアンケートを実施することで、市場内のバイアスを考慮します。 「私たちのことをどのようにして知りましたか?」という質問を超えてください。 「なぜ当社から購入しようと思ったのですか？」と尋ねます。

さらに定性的なデータが必要な場合は、「Shopify にサインアップする前に、この Facebook 広告をクリックしました。 この広告はあなたの購入にどの程度影響しましたか?」 顧客に回答を 1 ～ 5 のスケールで評価してもらいます。 これは、広告がコンバージョンに本当に影響を与えているのか、それともいずれにしても購入の邪魔をしているだけなのかをより深く理解するのに役立ちます。

カスタム アトリビューション モデリングを使用した高度なアトリビューション

上記のモデルはベースライン アトリビューション モデルであり、Google Analytics にあるシンプルなヒューリスティック ベースのすぐに使えるモデルです。 それらはすべて答えを与えてくれますが、トップマーケターはその正確さに疑問を抱くでしょう。

Google アナリティクスのすぐに使えるルールベースのモデルの上にカスタム モデルを構築することもできます。

Google アナリティクスのすぐに使えるルールベースのモデルの上にカスタム モデルを構築することもできます。

ただし、カスタム モデルであっても、カスタマー ジャーニーの微妙な違いに基づいた恣意的なバイアスや仮定に傾くリスクがあります。

Google Analytics 内でのマルコフ モデルの適用に関する興味深い記事もいくつか見ました。 これらは、上で概説したモデルに満足できない場合、特にカスタマー ジャーニーの全体像を把握するために特定のデータポイントが不足している場合に役立ちます。

このユースケースでマルコフ モデルを簡素化するには、特定の変換パスにおける次のステップの可能性を調べます。 特定のタッチポイントの削除に基づいて、そのタッチポイントの相対的な重要性を計算します。

このペーパーで概説されているように、マルコフ モデルには次の利点があります。

• 客観性 – 直感はありません。
• 予測精度 – コンバージョン イベントを予測します。
• 堅牢性 – 有効で信頼できる結果。
• 解釈可能性 – 透明性があり、比較的簡単に解釈できます。
• 汎用性 – データセットに依存しません。 新しいデータに適応できる。
• アルゴリズムの効率 – タイムリーな結果を提供します。

その方法を説明した良い投稿があります。 もう一つあります。 優れたデータ アナリストは、これをアトリビューション モデルに適用できるでしょう。

コホートを使用して特定のアクションの有効性を測定する

時間ベースのコホートは、マーケティング活動またはその展開先のチャネルに加えられた変更の有効性を見つける鍵を握る可能性があります。 少なくとも、コホート分析と対照実験を組み合わせて有効性を高めることで、有効性の指標を見つけることができます。

具体的には、コホートを調べると、特定のマーケティング活動が少なくとも相関的にどれだけ効果的であったかを判断するのに役立ちます。 The Drilling Down Project の創設者 Jim Novo は、Digital Analytics のポッドキャスト エピソードで次のようにうまく述べています。

コホート分析に取り組んでいる SaaS の人々はこれをうまくやっていると思います。

1 月に登録した人たちを見ると、3 月になるまでにこの割合は減りました。 これは、その期間に行った特定のプロモーション活動と関連付けることができます。

しかし、3 月に始まったコホートを見ると、別の種類のプロモーション活動が行われており、そのモデルではフリーミアムから有料などへの変換がはるかにうまくいきました。

これに関連するのは、特定のチャネルをミックスから少し外すことでそのチャネルの有効性を推測する一種の存在テストです。ジムは、チャネルなしで生きていけるかどうかをテストすることを提案しています。

他のキャンペーンを支援するという点で [ディスプレイ] が非常に価値があると思うなら、1 週間か 2 週間だけ中止して、何が起こるか見てみてはいかがでしょうか? そして、それを元に戻します。

そういう検査はできないのですか？ そのお金を他のところに投資する価値はありますか? ディスプレイの価値についてどれくらい真剣に考えていますか?

あなたがこれまで行ってきた活動は、あなたが思っているほど大きな影響を与えていない可能性があります。 テストは足し算であると同時に、削除の技術でもあります。 これは、イニシアチブ全体を完全に削減する場合にも当てはまります。

マーケティング アトリビューションを使用してデータに基づいたより強力な意思決定を行う方法

アトリビューション モデルは、カスタマー ジャーニーの可視性と洞察を向上させるために存在します。 正しく実行すると、顧客がタッチポイントとどのようにやり取りするのか、何が購買行動に影響を与えるのかが明らかになります。

これらの調査結果をマーケティング活動に取り入れて、より効果的なデータ主導の戦略を開発します。

より現実的なカスタマー ジャーニー マップを構築する

カスタマー ジャーニー マップは、購入サイクル全体でタッチポイントとメッセージを調整するための強力なツールとなり得ます。

残念ながら、その多くは基本的すぎてあまり役に立ちません。 たとえば、このマップは各段階で複数の潜在的なタッチポイントをかろうじてカバーしており、十分な詳細は説明されていません。 たとえば、製品の研究はどこで行われますか?

顧客が旅行のどの時点でどのタッチポイントに関わっているかを理解することで、Rail Europe のこのマップのような包括的な旅行マップを作成できます。

すべてのカスタマー エクスペリエンスが同じではないため、このカスタマー ジャーニー マップでは各段階に複数のタッチポイントが存在します。 Rail Europe はこの相違点を考慮し、帰属を通じて特定された考えられるすべてのタッチポイントを組み込んでいます。 カスタム アトリビューションは、複雑な顧客インタラクションとカスタマー ジャーニーをマッピングするのに役立ちます。

アトリビューション データを使用して、より現実的なカスタマー ジャーニー マップを作成し、どこでセグメンテーションが必要かを検討します。

たとえば、e コマース ブランドは、次の 2 つの一般的な購入経路を特定する場合があります。

1. Facebook のターゲット広告 > ウェブサイトの閲覧 > カートに商品を追加 > バウンス > 放棄されたカートの回復メール > コンバージョン
2. オーガニック検索 > ウェブサイトの閲覧 > ロイヤルティ メンバーシップにサインアップ > バウンス > 店舗で購入

アトリビューション データ全体の傾向を調べ、必要に応じてカスタマー ジャーニーをセグメント化します。

マーケティング アトリビューションを使用して支出配分を組織の目標に合わせる

マーケティング アトリビューションを使用して、さまざまなチャネルやタッチポイントにどのように投資しているかを知らせ、現実世界のデータを使用して予算配分を最適化します。

分析スイートが最も影響力があると呼ぶアクティビティをさらに強化します。 たとえば、アトリビューション プラットフォームで Google 広告のパフォーマンスが良好であることがわかった場合、このチャネルへの投資を増やすのは理にかなっています。

アトリビューション モデルとクレジット割り当てがこれらの洞察を促進することに注意してください。

この例では、ファーストタッチ アトリビューション モデルを使用しているとします。

このデータからわかることは、Google 広告は最初のインタラクションとしては良好なパフォーマンスを示していますが、コンバージョンに関しては必ずしも重労働を行っているわけではないということです。 広告支出を 2 倍にすれば、より多くの見込み顧客をファネルの上部に誘導できますが、必ずしも効果的にコンバージョンを促進できるわけではありません。

代わりに、複数のアトリビューション モデルを分析して 360 度の視点を獲得し、これらの洞察を使用して支出配分を会社の目標に合わせます。

この場合、ラストタッチ モデルを使用してアトリビューションがどのように見えるかを分析し、ジャーニーの反対側でどのチャネルがうまく機能しているかを洞察することもできます。

次に、会社の目標に基づいて支出を調整します。 新規顧客の獲得が優先事項である場合は、ラストタッチのやり取りにより多くの投資を行ってください。 ブランド認知度の構築とトップオブファネルの勢いがより重要な場合は、最初のタッチポイントに投資します。

タッチポイントの有効性に対するメッセージングの影響を理解する

マーケティング アトリビューションに関する一般的な仮定は、あるチャネルのパフォーマンスが他のチャネルほど良くない場合、そのチャネルのせいであるというものです。 あなたの顧客は単に LinkedIn を利用していないだけだとあなたは言います。

しかし、それは必ずしも真実ではありません。 たとえば、顧客がそこにいるにもかかわらず、メッセージングが接続されていない可能性があります。

マーケティング アトリビューションを使用すると、さまざまなメッセージングがタッチポイントの有効性にどのような影響を与えるかを理解できます。

Facebook リターゲティング広告のコンバージョン率は非常に高いのに、LinkedIn 広告のパフォーマンスが低いとします。 提示されているコンテキスト内で使用しているメッセージを考慮してください。

あるチャネルで効果があることが別のチャネルにも必ずしも当てはまるとは限りません。また、ファネルのトップの見込み客の共感を呼ぶメッセージが、ファネルのボトムの購入者を惹きつけることはできません。

さまざまなアトリビューション モデルを使用して、ファネルのさまざまな段階でのメッセージングの影響を測定します。

たとえば、Google 広告がファーストタッチ モデルで好調に見える場合は、このメッセージを他のチャネルに複製して初期段階の購入者をターゲットにする方法を検討してください。 次に、これらの変化が影響するにつれてアトリビューションのクレジットがどのように変化するかを分析します。

Google 広告からの同じメッセージを LinkedIn 広告の新しい実行で使用して、チャネルに対するこのメッセージの影響をテストできます。

帰属クレジットが LinkedIn に有利に移行した場合、その変化は機能しています。 そうでない場合は、この特定のメッセージが LinkedIn の視聴者には機能しないことがわかりました。 テスト、分析、最適化を行います。

マーケティング アトリビューション ツール: ビジネスに適したツールを選択する方法

Google Analytics はマーケティング アトリビューションに最も広く使用されているツールであることは間違いありませんが、それだけではありません。

Ruler Analytics は、収益をアトリビューションに結び付けるための強力なツールであるため、マーケティングのタッチポイントをドルレベルで測定できます。 Oktopost は、B2B ソーシャル メディアの使用状況とコンバージョンに寄与するソーシャル タッチポイントに関する堅牢な分析を提供します。 AppsFlyer は、モバイル アプリの成長という観点からマーケティング アトリビューションを検討しています。

業界、成長段階、ビジネス目標に応じて、これらのプラットフォームの 1 つまたは組み合わせを使用することを選択できます。

グーグルアナリティクス

Google Analytics の最大の魅力の 1 つは、堅牢な製品であるにもかかわらず、無料であることです。

これにより、初心者がマーケティング アトリビューションの世界に足を踏み入れ、ファースト クリックやラスト クリックなどのより基本的なモデルから始めることが容易になります。

Google Analytics は、次のチャネル全体のベースライン アトリビューションを監視するのに適しています。

• 有料検索とオーガニック検索 (Google だけでなく、すべての検索エンジンで)
• 紹介ウェブサイトとアフィリエイトウェブサイト
• ソーシャルメディアネットワーク
• Eメール
• カスタム キャンペーン（Google Analytics で設定している場合）（トラフィックをバニティ URL に誘導するオフライン キャンペーンなど）

30 日間ごとに 600 人を超える顧客をコンバージョンしている場合は、Google Analytics のデータドリブン アトリビューション モデル (現在ベータ版) を利用することもできます。 このモデルは、機械学習を使用してどのタッチポイントがコンバージョンを促進する可能性が最も高いかを理解し、それに応じてアトリビューション クレジットを割り当てます。

ルーラー分析

Ruler Analytics は、マーケティング ミックス モデリングや予測分析など、マーケティング アトリビューションを超えた多くの便利な機能を提供します。

ただし、その主な利点は、プラットフォームを CRM に接続し、収益データをアトリビューション モデルに取り込むことができることです。

標準モデルを使用したアトリビューションにより、どのタッチポイントとチャネルがコンバージョンを促進するかがわかります。 Ruler Analytics を使用すると、これらのタッチポイントが収益にどのような影響を与えるかを理解できます。

主なコンバージョン経路が 2 つあると判断できたとしましょう。

• 経路 1:顧客の 70% がこれを利用し、年間 4,500 ドルの顧客価値をもたらします。
• 経路 2:顧客の 30% (すべての企業顧客を含む) がこれを利用し、年間顧客価値は 560,000 ドルになります。

収益ループを閉じていなければ、価値の低い顧客を実際に変換する最初の経路により多くの投資を行っていたでしょう。

Ruler Analytics を使用すると、マーケティング キャンペーンのタッチポイントがコンバージョンだけでなく収益にどのような影響を与えるかをより深く理解できます。

オクトポスト

Oktopost は正確にはマーケティング アトリビューション ツールではありません。 これは、B2B マーケティング チーム向けのソーシャル メディア エンゲージメント管理プラットフォームです。

B2B マーケティング担当者は、LinkedIn で広告を掲載したり、営業担当者に Twitter で個人ブランドを構築させたりするなど、ソーシャルの価値をますます認識しています。

Oktopost は、マーケティング担当者がこれらの活動の価値を正確に測定し、その価値を特定するのに役立ちます。

チャネル、コンテンツ タイプ、地域ごとにエンゲージメントを測定できるようになります。 投稿レベルまで掘り下げて、メッセージング、キーワード、ハッシュタグ、メディア タイプがエンゲージメントにどのように関連しているかを分析することもできます。

B2B に携わっている場合は、LinkedIn が認知度の向上に役立つことを知るだけでなく、Oktopost を使用してソーシャル メディアがコンバージョンにどのような影響を与えるかをさらに深く掘り下げてください。

アプリフライヤー

AppsFlyer は、アプリの成長を測定することに特化したマーケティング分析プラットフォームです。

他のアトリビューション ツールは Web サイトのコンテキスト内のコンバージョンに焦点を当てる傾向がありますが、AppsFlyer はモバイル エコシステム内のアトリビューション モデリングに注目します。

AppsFlyerを使用すると、アプリのインストールにつながるタッチポイントにクレジットを割り当てることができます。 たとえば、他のアプリケーションの広告とのエンゲージメントや、それらの広告が新規顧客によるアプリケーションのダウンロードにどのように貢献したかを確認できます。

アトリビューション モデリングはアプリ内のイベントの測定にも拡張されているため、アプリのインストールとコンバージョンを有料プランに個別に関連付けることができます。

AppsFlyer を使用すると、広告ネットワークがアプリのダウンロードにどのような影響を与えるかを理解し、広告費用の割り当ての効果を高めることができます。

結論

顧客がさまざまなマーケティングのタッチポイントとどのようにやり取りするのかについての基本的な理解を得るには、ほとんどの分析プラットフォームで利用できる標準的なアトリビューション モデルで十分です。

どのチャネルと戦術がコンバージョンに影響を与えるかをより包括的に確認し、マーケティング費用の配分についてデータに基づいた意思決定を行うには、AI 主導のアルゴリズム モデルに注目してください。

専門家の洞察が満載のオンライン コースでアトリビューション スキルをレベルアップ: アトリビューションで優れた人になる。