マーケティング担当者のためのアトリビューション モデル: 重要な正確な洞察を得る方法

あなたは四半期を通じて新しいコンテンツ マーケティング シリーズに取り組み、コンバージョン数は増加傾向にあります。

これらのコンバージョンはもっぱらあなたのコンテンツによるものですか? ソーシャル メディア ページからクリックして記事にアクセスした顧客についてはどうでしょうか。そのコンバージョンはソーシャル メディアによるものですか、記事 (またはその両方) によるものですか?

マーケティング支出の最適化は、マーケティング担当者にとって最優先事項です。 しかし、線形ファネルが伝説の中に消えつつあるとき、どこに力を注ぐべきかを知るのは困難です。

マルチタッチ アトリビューション モデルはこの問題を解決しようと試みてきましたが、多くのマーケターはキャンペーンの測定に間違ったモデルを使用しています。

この記事では、機能する一般的なアトリビューション モデルについて詳しく説明し、ROI を正確に把握できるように最も正確なアトリビューション データを取得する方法について説明します。

アトリビューションモデルとは何ですか?

アトリビューション モデルは、コンバージョンにつながるマーケティングおよび販売活動に与えられるクレジットをどのように割り当てるかを管理する一連のルールです。 言い換えれば、「どのチャネルまたはキャンペーンがこのユーザー、リード、または販売を生み出したのか?」という質問に答えることを目的としています。

従来のマーケティング モデルでは、アトリビューションは簡単でした。 顧客が新聞の切り抜きを持って店を訪れたので、その売上は最近の新聞広告のおかげだと考えます。

現在、タッチポイントは数十のチャネルにわたって発生するため（多くの場合、数日または数時間かかる場合もあります）、コンバージョン経路はより複雑になり、直線的ではなくなります。

顧客は現在、ソーシャル メディア、電子メール、Google 広告、ブログ投稿などを通じてブランドとやり取りしています。そのため、タッチポイントの価値を測定するための正確なモデルを開発する（したがって、予算をどこに割り当てるかを知る）ことがより困難になっています。

アトリビューションモデリングの例

次の非常に単純なカスタマー ジャーニーを考えてみましょう。

• 顧客は問題点を解決するために Google を検索し、あなたのブログ投稿の 1 つを発見します。
• この記事では、彼らの課題に対する解決策が紹介されており、詳細を知るために電子ブックをダウンロードします。
• リードマグネットは、電子メール育成シーケンスをトリガーして、この問題点を常に把握するためのヒントを毎週送信します。
• 電子メール キャンペーンのある時点で、パーソナライズされた製品デモを提供します。
• デモの後、顧客はプラットフォームに登録します。

この経路では、どのタッチポイントがコンバージョンの原因となるのでしょうか?

次のように主張することもできます。

• そもそも、ブログ投稿は顧客をあなたのサイトに引き付けましたが、購入する準備ができていなかったかもしれません。
• 電子メール キャンペーンは、顧客がまだ理解していない課題について説明しましたが、まだ購入する準備ができていませんでした。
• 販売デモが販売につながりましたが、電子ブックをダウンロードしたためにデモを見ただけでした。

実際には、それぞれのタッチポイントが何らかの形で貢献した可能性があります。 効果的なマルチチャネル アトリビューション モデリングは、どのチャネルが最も影響力があるかを判断するのに役立ち、より適切なマーケティング上の意思決定を行うことができます。

たとえば、電子メール キャンペーンがコンバージョンにほとんど影響を及ぼさず、電子書籍をダウンロードしてから数週間後にユーザーが関与したソーシャル コンテンツが販売を促進していることがわかるかもしれません。 その電子メールのシーケンスをソーシャル コンテンツと一致させると、販売サイクルが短縮され、顧客獲得コスト (CAC) が削減される可能性があります。

これらの分析情報には、ブランドに最適なアトリビューション モデルを決定した後でのみアクセスできます。

すぐに使える: 標準のアトリビューション モデル

完璧なマーケティング アトリビューション モデルはありませんが、適切なコンテキストで適切なモデルを使用すると、マーケティング予算をより多く活用することができます。

マーケティング アトリビューションを追跡するために最も広く使用されているプラ​​ットフォームである Google アナリティクスは、キャンペーンに最も適したモデルを判断するのに役立つマルチチャネル ファネル (MCF) モデル比較ツールを提供します。

以下のさまざまなアトリビューション モデルを意思決定プロセスのガイドとして使用し、マーケティング戦略に適したモデルを見つけるためにいくつかの実験に取り組む準備をしてください。

彼らはどこから来ましたか？ 最後のインタラクション アトリビューション モデル

ラスト インタラクション アトリビューションは、ラスト タッチ アトリビューションまたはラスト クリック アトリビューションとも呼ばれ、ほとんどの分析ツールのデフォルトであり、最も広く使用されています。

次の経路を考えてみましょう。

• 顧客が販売する商品を検索すると、Google 広告が表示されます。
• 製品をカートに追加しますが、購入はしません。
• カート放棄メールを送信します。
• カート放棄もリターゲティング広告をトリガーします。
• 顧客は Facebook のリターゲティング広告をクリックして購入します。

最後のインタラクション モデルでは、リターゲティング広告はアトリビューション クレジットの 100% を受け取ります。

このアトリビューション モデルは、その前に他のどのようなタッチポイントがあったかに関係なく、ブランドとの最後のインタラクションにすべての重みを与えます。

デフォルトのアトリビューション モデルではありますが、ラスト クリックには根本的な欠陥があります。 最後のタッチポイントのみがコンバージョンの原因となることはほとんどありません。

上記の経路例では、顧客は最初の広告を見ずにサイトにアクセスしなかった可能性があります。 また、カート放棄メールで割引を受け取った後、その夜に購入する予定だった可能性もあります。

アヴィナシュ・カウシク氏は次のように述べています。「ラスト クリック アトリビューションの唯一の用途は、あなたを解雇することです。 それは避けてください。」

ラストクリック アトリビューション モデルを使用する場合

購入サイクルが長い場合、多くの意思決定者が関与している場合、または高額商品を販売している場合は、最後のインタラクション モデルを避けてください。 これらのトランザクションには多くの考慮事項が含まれており、最後のクリックだけではどのタッチポイントが最も効果的であったかはわかりません。

動きの速い消費財 (日用消費財) セクターなど、購入サイクルが短く、審議がほとんど必要ない場合には、ラストクリック モデルを使用します。

彼らはどこから始めたのでしょうか？ ファーストインタラクションアトリビューションモデル

ファーストインタラクション アトリビューションは、ファーストタッチ アトリビューションまたはファーストクリック アトリビューションとも呼ばれ、ラストクリック アトリビューション モデルの逆です。 最初のタッチポイントは完全に功績です。

前のモデルで説明した経路を思い出してください。 最初のインタラクション モデルでは、その後の他のタッチポイントに関係なく、最初の Google 広告が販売に影響を与える責任を 100% 受け取ります。

このモデルの使用にはある程度の正当性があります (最初のタッチポイントがなければ次のタッチポイントは決して発生しませんでした) が、依然として欠陥があります。 購入者が、ブログ投稿を読んだり、ソーシャル メディア広告を見たりするなど、最初の 1 回のインタラクションに基づいてコンバージョンに至ることはほとんどありません。

アヴィナシュ氏は、 「ファースト クリック アトリビューションは、私が妻と結婚したことを最初のガールフレンドに 100% 認めてもらうようなものです。」と書いています。

ファーストクリック アトリビューション モデルを使用する場合

ファーストタッチ アトリビューション モデルは、ブランドの構築が主な関心事である場合、たとえば、市場の新参者である場合に適している可能性があります。

この例では、マーケティング活動でできるだけ多くの潜在顧客と接触することが目標であるため、その目標を達成するにはファーストタッチのインタラクションが不可欠になります。

彼らはそれをする前に何をしましたか？ 最後の非直接クリック アトリビューション モデル

直接以外のラスト クリック アトリビューションは、直接トラフィックを割引く点を除いて、ラスト クリック モデルと似ています。

次のような e コマース経路を考えてみましょう。

• 顧客は Google で特定の商品のオーガニック検索を実行します。
• このキーワードにより、Google 広告のいずれかがトリガーされます。
• 顧客は広告をクリックして商品を閲覧し、カートに商品を追加します。
• 購入が完了せず、カート放棄メールが送信されます。
• その後、顧客は Web サイトに直接戻って購入に進みます。

最後のインタラクション モデルでは、このコンバージョンは直接トラフィックに起因すると考えられます。 最後の非ダイレクト クリック モデルでは、カート放棄メールが原因であると考えられます。

ラスト非ダイレクトクリック アトリビューション モデルを使用する場合

ほとんどの企業にとって、最後の非直接クリック モデルは依然として基本的すぎて、ほとんどの購入プロセスを説明できません。 多くの場合、それは支払われるべきでないところに信用を与えます。

直接トラフィックがすぐに変換される場合は、このモデルの恩恵を受ける可能性があります。 ただし、顧客が購入セッション中にサイトを閲覧する傾向がある場合は、このモデルは避けてください。 それは彼らに購入を説得する別の何かである可能性があります。

アヴィナシュ氏はこう述べています。 「なぜダイレクトを過小評価するのでしょうか？ ブランド認知とブランド価値を生み出すためのマーケターの努力をなぜ過小評価するのでしょうか？」

クレジットを均等に分割する: リニア アトリビューション モデル

リニア アトリビューションは、シングル タッチポイント モデルよりも優れています。 すべての追跡可能なインタラクションが考慮され、帰属クレジットが均等に分散されます。

各タッチポイントは販売への貢献に対して参加賞を獲得しますが、モデルではそのシェアがどれほど価値があるかは考慮されていません。

この顧客経路を見てみましょう。

• 顧客は、尊敬するインフルエンサーによるあなたのブランドに関するポジティブなツイートを見て、1 時間ほどかけて Web サイトのコンテンツを探索します。
• 彼らはあなたの Web サイトからソーシャル メディア アイコンをクリックし、いくつかのチャネルであなたをフォローし、ニュースレターにも登録します。
• 今後数か月間、顧客はソーシャル メディア上であなたのブランドの過去の投稿をスクロールし、立ち止まって読むことはほとんどありません。
• また、彼らはあなたのニュースレターを決して開封しません。
• 仕事上の状況により、顧客がすぐにソリューションを必要とするようになり、インフルエンサーはその日のうちにあなたのブランドについて再度投稿します。
• 顧客は受信トレイで最新のニュースレターを開き、下部にある CTA を通じてプラットフォームを購読します。

リニア アトリビューション モデルでは、たとえ投稿をスクロールして過ぎてメールを読まなかったとしても、ソーシャル メディア、Web サイト、ニュースレターに同等の評価を与えます。

この論理によれば、マーケティング費用をチャネルごとに均等に分割したくなるでしょう。 ただし、ここではインフルエンサー マーケティングと Web サイトのコンテンツが最も効果的であったと主張することもできます。

リニア アトリビューション モデルを使用する場合

十分なマーケティング予算を持つ大企業またはより確立された企業は、アトリビューションの割合をより正確に決定することに重点を置く必要があります。

より正確なパーセンテージを割り当てるための予算やデータがない場合は、すべてを 1 つのボートに入れるのではなく、線形モデルで少なくともいくつかのタッチポイントを考慮します。

最初と最後のタッチポイントの優先順位付け: 位置ベースのアトリビューション モデル

位置ベースのアトリビューション モデル (U 字型アトリビューションとも呼ばれます) は、線形モデル、最後のインタラクション モデル、および最初のインタラクション モデルをブレンドしたものです。

このモデルでは、クレジットの大部分が最初と最後のインタラクションに与えられ、残りのクレジットは他のすべてのタッチポイントに均等に分配されます。

このモデルが最も合理的であると思われます。 最初と最後のタッチポイントは明らかに非常に影響力があります。 購入者の購入までの 2 つの重要なステップを認識しながら、途中の他のステップも考慮します。

位置ベースのアトリビューション モデルを使用する場合

顧客が購入する前にビジネスに複数のタッチポイントがある場合 (販売サイクルが長いビジネスなど)、ポジションベースのアトリビューション モデルを使用します。

重要性の増加: 時間減衰アトリビューション モデル

時間減衰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は何らかの価値があるが、コンバージョンに最も近いタッチポイントにはそれ以上の価値があるという原則に基づいています。

最後のインタラクションが最も多くのクレジットを受け取り、それより前のすべてのインタラクションは減少する量で帰属を受け取ります。

このモデルに対する最大の批判は、最初に顧客にブランドを紹介するトップオブザファネルのマーケティング活動の価値を過小評価していることです。

時間減衰アトリビューション モデルを使用する場合

購入サイクルが長いシナリオや、関係構築が販売成功の重要な要素である場合 (特に B2B)、時間減衰モデルを使用します。

標準モデルを超えて、より正確なマーケティング アトリビューション データを実現

上で説明した 6 つの従来型のアトリビューション モデルは出発点としては適していますが、その用途はかなり限定されています。

標準的なアトリビューション モデルの 1 つを選択するかどうかは主観的であり、顧客がいつどこで購入を決定するかについてのマーケティング担当者の直感に基づいています。 主観的な決定は間違っている可能性があり、無駄な労力と支出につながる可能性があります。

標準アトリビューション モデルをカスタマイズすると、精度をさらに高めることができます

すぐに使える Google Analytics モデルの上にカスタム アトリビューション モデルを構築できます。

たとえば、位置ベースのモデルでインタラクションの重み付けを調整して、最初または最後のインタラクションの評価を下げることができます。

Google Analytics と統計コンピューティング用のプログラミング言語 R を組み合わせることで、アトリビューション モデルをさらにカスタマイズできます。

マルコフ モデル (システムの変化を反映するランダム プロセス モデル) を使用して、アトリビューションの追跡を改善します。 高レベルでは、マルコフ モデルはコンバージョン パスの後続のステップの可能性を調べ、タッチポイントの除去に基づいてタッチポイントの重要性を計算しようとします。

デジタル エクスペリエンス エージェンシーである Bounteous の Kaelin Tessier 氏は、アトリビューション モデリングにマルコフ モデルを使用する利点について次のように説明しています。

客観性 – ここでは直感は必要ありません。 事実だけ。
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。

マルコフ モデルは、ヒューリスティック ベースの GA モデルの最大の課題である客観性を解決します。 各タッチポイントの重要性を決定するのはマーケターではなく、モデルです。

しかし、考慮すべきニュアンスがまだたくさんあります。 たとえば、潜在顧客が LinkedIn で CEO をフォローしており、彼らが公開するコンテンツの影響を受けている場合はどうなるでしょうか? 「ダークファンネル」の原因を特定するのは難しい場合があります。

最も正確なアトリビューションの洞察を得るには、データ駆動型モデルに注目してください。

データドリブン アトリビューション モデルによる精度の向上

カスタマージャーニーが複雑になるにつれて、アトリビューションモデルも複雑化する必要があります。 カスタマージャーニーをきちんとした小さな箱に押し込むことは、購入決定がどのように行われるかを正確に表すことはほとんどありません。

今のところ、アルゴリズムまたはデータ駆動型のアプローチは、マーケティング アトリビューションのゴールドスタンダードと考えることができます。

Slack の元 CMO である Bill Macaitis 氏はインタビューで次のように述べています。

ビル・マカイティス：

「今日、アルゴリズムによるアトリビューションは、データドリブンのマーケターや企業にとってベストプラクティスとなっています。

私たちは利用可能なすべてのデータ収集、ツール、モデルを利用して、さまざまなタッチポイントをすべて取り込み、予測的かつアルゴリズムによる属性を作成できるようになりました。 適切に設定すると、各タッチポイントとすべての下流ファネルメトリクスを追跡できます。 また、非常に大規模なデータセット全体に比例して重み付けを行うことで、オンライン、オフライン、パフォーマンスベースの広告、ブランド広告など、何を評価すべきかをより正確かつ正確に決定できます。

それは完璧ではないし、簡単ではありません。 口コミによる紹介、ダークソーシャル、その他の「隠れた接触」により、それは難しくなります。 しかし、それによって、バイヤージャーニーとどのマーケティング活動が成果を上げているかについての理解がさらに深まります。」

Google アナリティクス 360 や Impact.com などの製品は、機械学習とロジスティック回帰などの高度な統計計算を使用して、マーケティング タッチポイントにクレジットをどのように配分するかを決定します。

大まかに言うと、データドリブン アトリビューションは、コンバージョンに至った顧客とコンバージョンに至らなかった顧客の間のタッチポイント エンゲージメントの違いを分析します。 エンゲージメント パターンにより、素早いコンバージョンと機会損失が考慮され、より正確で比例した信用帰属が通知されます。

アルゴリズム モデルは客観的かつ自動化されており、マーケティング担当者がどのステップが最も重要と思われるかを判断する際に下す「直感」による意思決定を排除します。

アルゴリズム モデルは非常に複雑で、企業向けです。 特にこれらの製品のコストを考慮すると、多くの企業にとってそれはやりすぎでしょう (Google アナリティクス 360 は年間 15 万ドルから)。

アルゴリズムによるアトリビューションが手の届かない場合、最善のアプローチは、戦略に最も適合する標準モデルを使用し、それをカスタマイズし、何が機能し、何が機能しないかを学びながら継続的に最適化することです。

存在テストによる弱点の特定

「存在テスト」とは、特定のチャネルをミックスから少し除外することで、そのチャネルの有効性を推測することです。 ちなみに、上記のデータ駆動型モデルの多くはこれに基づいていますが、大規模なものです。

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。

ジム・ノボ:

「他のキャンペーンを支援するという点で[ディスプレイ]がそれほど価値があると思うなら、1週間か2週間だけ中止してどうなるか見てみたらどうでしょうか? 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?」

オフラインとオンラインの行動の間の点と点を結びつける

現代の購買行動には、さまざまな顧客活動が含まれています。 次のいずれか、またはそれらを組み合わせて行動する顧客がいる可能性があります。

• 純粋にオンラインで調査および購入する。
• 純粋にオフラインで調査および購入する。
• オンラインでリサーチしてオフラインで購入する (ROPO またはウェブルーミングとも呼ばれます)。
• 店舗で製品を試し、オンラインで購入する (ショールームとも呼ばれます)。

標準的なアトリビューション モデルは、デジタル マーケティングとオンライン行動のみを考慮する傾向があります。 印刷メディアやダイレクト メールなどのオフライン チャネルを追跡する場合でも、専用の URL を使用して追跡されます。

では、マーケティング担当者はオフラインで何が起こっているかをどのように追跡できるのでしょうか?

企業が店内での活動を把握し、点と点をオンラインでの活動に結び付けることができる方法はいくつかあります。

1. Bluetooth Low Energy (BLE) ビーコン

ビーコンは顧客にとって役立つと同時に、顧客の買い物習慣に関する情報をフィードバックすることもできます。

通常、「店内 GPS」のように機能します。 デバイスにアプリをインストールした顧客がストアに入ると、ビーコンがアプリと通信し、そのユーザーのオンライン行動を店内での購入に結び付けます。

Target はビーコンを使用して、顧客がショッピング リスト上の商品を見つけたり、店内のヘルプを見つけたりできるようにし、地理ベースのニュースフィードも提供しています。

メイシーズは 2014 年以来、提案の提供、リアルタイムのプロモーションの送信、購入の追跡と属性の取得にビーコンを使用しています。

この種の追跡は小売店では人気がありますが、一部の顧客はこれに不快感を感じる場合があります。 買い物客にアンケートを行うことで関心を先取りし、展開する前に少人数のグループでテストします。

2. ポイントカード

ポイント カードは、カードがオンラインでアクティベートされている場合、デジタル プロフィールをオフラインの購入者と結び付ける簡単な方法です。

Yotpo や Stampme など、いくつかのプラットフォームは企業に統合されたロイヤルティ プログラムを提供しています。

このプラットフォームは、通常、実際のレジでポイントカードをスキャンするようユーザーに促すことで、オンラインとオフラインの体験を結び付けるため、ユーザーはどこで買い物をしてもポイントを集めることができます。

3. 顧客をオフラインに誘導する

家具や装飾品のメーカーである VOX は、VOXBOX というアプリケーションを使用して、対面でのコンサルティングで最高潮に達するカスタマー ジャーニーを推進しています。

VOXBOX を使用すると、顧客は仮想家具のレイアウトを設計でき、その後、実店舗の 1 つで直接相談をスケジュールするよう顧客に推奨します。

このアプローチにより、VOX はオフライン アクティビティを含む、その顧客のすべてのタッチポイントを追跡できます。

結論

アトリビューション モデリングには、万能のものはありません。 最も堅牢なソリューションは、アルゴリズム モデリングを使用してアトリビューション クレジットを割り当てますが、それには多大なコストがかかります。

アルゴリズムによるアトリビューションが操舵室にない場合、最善の策は、好みの分析スイートのベースライン製品の上にカスタマイズされたモデルを構築することです。 顧客がマーケティングのタッチポイントとどのように関わるかを学びながら、アトリビューションを最適化します。

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