ラストクリックを超えて: マルチタッチ アトリビューション モデルの探求

企業が顧客の行動を理解し、データに基づいた意思決定を行い、マーケティング戦略を最適化するには、カスタマー ジャーニーを理解し、コンバージョンを正しく特定することが重要です。

ラストクリック アトリビューション モデルは、長年にわたり多くのマーケティング担当者にとって頼りになるものでしたが、現代の消費者行動の複雑さを単純化しすぎています。 より深い洞察を得て、より多くの情報に基づいたマーケティング上の意思決定を行うには、企業はカスタマー ジャーニーをより正確に表現する高度なマルチタッチ アトリビューション モデルを探索する必要があります。

進化するカスタマージャーニー

従来、カスタマー ジャーニーは直線的なパスとみなされ、顧客は認識、検討、決定などの段階を予測可能な順序で通過します。

近年、カスタマー ジャーニーは、より非直線的なマルチタッチ エクスペリエンスへと進化しています。

この変化の主な推進要因の 1 つは、デジタル チャネルの急増です。 ソーシャル メディア、検索エンジン、オンライン マーケットプレイスは、顧客にブランドと対話するための複数のタッチポイントを提供してきました。

この常時接続により、オンラインとオフラインのやり取りの境界があいまいになりました。 また、顧客はいつでもどこでも膨大な情報にアクセスできるようになりました。

顧客は、事前に定義されたパスに従うことなく、都合の良いときに製品を発見、調査、購入できるようになりました。 これらのやり取りが発生するにつれて、購入者は認識、検討、決定、行動の段階を経ることになります…しかし、必ずしもこの順序で起こるわけではありません。 1 ステップ飛ばしたり、1 ステップ戻ってから 1 ステップ先にジャンプしたりする場合があります。

それはあなたが思っているほど予測可能でも簡単でもないのです。

これは、ラストクリックやファーストタッチなどのシングルタッチ アトリビューション モデルがそれほど効果的でなくなったことを意味します。 マーケティング担当者がさまざまなタッチポイントがコンバージョンにどのように寄与するかをより深く理解するには、現代の顧客の購買行動に合わせたより高度なアトリビューション モデルの使用に移行する必要があります。

マルチタッチ アトリビューション モデルの探索

マルチタッチ モデルは、カスタマー ジャーニーとさまざまなタッチポイントの貢献について、より包括的なビューを提供します。 これらのモデルは、顧客のコンバージョンまでの経路に関係するすべてのタッチポイントを考慮し、組織がカスタマー ジャーニーと各タッチポイントの有効性をより深く理解できるようにします。

最も一般的なマルチタッチ アトリビューション モデルのいくつかを見てみましょう。

線形帰属

このモデルでは、カスタマー ジャーニーに関与するすべてのタッチポイントに同等のクレジットが割り当てられます。 リニア アトリビューションでは、各インタラクションの貢献を認識し、すべてのタッチポイントがコンバージョン プロセスで役割を果たすことを強調します。

たとえば、顧客がディスプレイ広告を操作し、Web サイトにアクセスし、その後電子メールを受信して​​購入した場合、各タッチポイントは等しい割合のクレジットを受け取ります。 マーケティング担当者はこれを利用して、コンバージョン促進におけるトップオブファネルのアクティビティの重要性を認識することができます。

時間減衰の帰属

時間減衰アトリビューションでは、コンバージョンに近いタッチ ポイントほど顧客の意思決定に大きな影響を与える傾向があることが認識されています。 コンバージョン イベントに近い時点で発生したタッチポイントにより多くのクレジットが割り当てられます。

たとえば、顧客が最初にブログ投稿を通じて製品を発見し、その後ソーシャル メディア コンテンツにアクセスし、最終的にパーソナライズされた電子メールを受信して​​購入した場合、購入に近いタッチポイントがより高い割合のクレジットを受け取ることになります。 このモデルは、コンバージョンにつながる直接的な要因を理解するのに役立ちます。

ポジション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る位置ベースのアトリビューションでは、最初と最後のインタラクションの両方の重要性が認識されます。 アトリビューションのパーセンテージをこれら 2 つの重要なポイントの間で分割し、中間のインタラクションのパーセンテージは小さくなります。

このバランスの取れたアプローチにより、さまざまなタッチポイントがコンバージョンにどのような影響を与えるかをより正確に表現できるため、複雑なカスタマー ジャーニーを理解し、それに応じてマーケティング戦略を最適化するのに役立ちます。

データドリブンなアトリビューション

データドリブン アトリビューションでは、データ分析と機械学習テクノロジーを使用して、カスタマー ジャーニーのさまざまなタッチポイントにクレジットを割り当てます。 事前に決定されたルールや固定パーセンテージに依存する従来のアトリビューション モデルとは異なり、データドリブン アトリビューションでは、アルゴリズムを使用して履歴データを分析し、コンバージョンに対する各タッチポイントの実際の影響を判断します。

これは、消費者の行動やマーケティング戦略の変化に適応し、長期にわたって精度を維持できるため、最も正確なアトリビューション方法です。

マルチタッチ アトリビューション モデルの利点

マルチタッチ アトリビューション モデルを採用することで、マーケティング担当者は次のことが可能になります。

キャンペーンの成功を後押しする

コンバージョンに対する各タッチポイントの寄与についての洞察を得ることで、最高の結果を生み出す戦略に優先順位を付けて再現できるようになります。 キャンペーンを構築するときは、アトリビューション モデルのデータを使用して、より多くのリソースと注目を最もパフォーマンスの高いタッチポイントに向けます。

非効率性の削減

マルチタッチ アトリビューションを使用すると、カスタマー ジャーニーにおいて重要な価値をもたらさないタッチポイントを特定できます。 この知識により、パフォーマンスの低いキャンペーンを中止し、時間と資金をより収益性の高い方法に振り向けることができます。

より効果的に予算を立てる

どのタッチポイントが最も大きな影響を与えるかを知ることで、より多くの情報に基づいて予算に関する決定を下し、リソースをより効果的に割り当てることができます。

顧客に関する深い洞察を得る

マルチタッチ アトリビューション モデル内のタッチポイントを評価すると、顧客についての理解を深めることができます。 顧客エンゲージメントをマッピングすることで、顧客がどこに時間を費やしているのか、どのマーケティング メッセージが顧客の共感を呼んでいるのかを把握できます。

マルチタッチ アトリビューション モデルの課題

マルチタッチ アトリビューション モデルへの移行には多くの利点がありますが、それにはいくつかの課題も伴います。 企業がマルチタッチ モデルを導入する際に遭遇する最も一般的な障害は次のとおりです。

1. 不正確なデータセット

マルチタッチ アトリビューションは、電話、直接の訪問、従来の広告などのオフライン エンゲージメントを含む、消費者の行動を追跡するための大量のデータがある場合に成功します。 不正確または不完全なデータセットはその有効性を妨げ、代替モデルの検討を促す可能性があります。

2. 急な学習曲線

マルチタッチ アトリビューションの実装には、オンラインとオフラインの両方のさまざまなキャンペーンやチャネルからデータを抽出して、主要なタッチポイントを特定し、ROI を計算することが含まれます。 データドリブン マーケティングを初めて使用する場合、または Google 広告の基本的な分析以外の経験が限られている場合は、専門家に相談するのが良いでしょう。

3. 実験には時間がかかる

何がタッチポイントとして適格かを判断し、それぞれに適切な重みを割り当てるには、特にオムニチャネル広告の場合、多くの場合、ある程度の実験が必要です。 これを適切に行うのは難しく、時間がかかる可能性があり、最初の試行では正しく行えない可能性があります。 適切なバランスを見つけるために調整に時間を費やす準備をしてください。

これらの課題を克服するには、次のことが不可欠です。

• • チャネル全体でのユーザー インタラクションを追跡できる堅牢な分析ツールに投資します。
  • データの統合と分析のための明確なプロセスを開発します。
  • 顧客の行動の進化に応じてアトリビューション モデルを継続的に監視し、改良する

ラストクリック アトリビューションは昨年から

デジタル マーケティングがますます複雑になるにつれ、ラスト クリック アトリビューションだけに依存するだけでは十分ではなくなりました。 今日の競争環境で成功するには、マーケターはより高度なアトリビューション手法を採用する必要があります。 マルチタッチ アトリビューション モデルを使用すると、カスタマー ジャーニーのより微妙で完全な全体像を提供できます。

マルチタッチ アトリビューション モデルに移行することで、企業は情報に基づいた意思決定を行い、マーケティング活動を最適化し、最終的にはより良い結果を生み出すことができます。 ラスト クリックの先に目を向け、顧客とのやり取りの全領域を探求する時が来ました。

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