手法とモデル:マルチタッチアトリビューションのガイド

マルチタッチアトリビューションは、複数の方法とモデルを含む幅広い分野です。どのモデルがビジネスニーズに適しているかは、出力で何をしたいかによって異なります。

この記事では、マルチタッチアトリビューションの基礎を説明し、利用可能な方法とモデルの違いを強調し、ビジネスに適したモデルを選択するのに役立ちます。

マルチタッチアトリビューションとは?

マルチタッチアトリビューションは、カスタマージャーニーのすべてのタッチポイントを考慮し、それぞれに端数クレジットを割り当てるマーケティング効果測定手法であり、マーケターは各チャネルが販売にどの程度の影響を与えているかを確認できます。

マルチタッチアトリビューションは、ファーストタッチやラストタッチなど、従来のルールベースのアトリビューションアプローチに代わる、より洗練されたアプローチであり、消費者が購入、ダウンロード、その他のイベントを通じてコンバージョンする前に、最初または最後のマーケティングタッチポイントにすべてのクレジットを付与します。

これらの手法は、ルールを恣意的に適用することで、カスタマージャーニーにおけるすべてのタッチポイントの貢献度を正確に測定することができず、マーケターが歪んだデータに基づいて意思決定を行う原因となります。

マルチタッチアトリビューションは、コンバージョンイベントの促進への影響に応じて、マーケティングや広告のチャネルや戦術など、消費者ジャーニーのすべてのタッチポイントのすべての要素にアルゴリズムでクレジットを割り当てることで、バイアスを排除します。

マルチタッチアトリビューションは、ダイレクトメール、オンラインディスプレイ、有料検索など、アドレサブルなチャネルで個々のユーザーレベルのデータを活用することで、主要業績評価指標(KPI)イベントのクレジットを計算し、望ましいビジネス成果に影響を与えたマーケティングタッチポイントに割り当てます。

過去のパフォーマンスに関するこれらの洞察は、より効率的かつ効果的な情報を提供するためにも使用できますプランニング将来のキャンペーンやすでに進行中のキャンペーンの最適化に関する決定。

マルチタッチアトリビューションモデルの選択

マルチタッチアトリビューションモデルにはさまざまな種類があり、それぞれの洗練度は大きく異なります。

ルールベースの手法は主観的であり、マーケターがカスタマージャーニーの1つ以上のポイントにクレジットをどのように割り当てるかのルールを定義する必要があります。

一方、アルゴリズム手法では、客観的な統計モデリングと機械学習の手法が用いられます。アルゴリズムモデルの出力は、マーケターが将来のマーケティング活動を計画または最適化するのに役立つ結果の予測に使用できます。

しかし、アルゴリズムモデルでさえ、予測の精巧さと粒度の点で異なります。

方法に関係なく、すべてのマルチタッチアトリビューションモデルは、KPIイベント(コンバージョン、リードなど)のクレジットを1つ以上のタッチポイントに割り当てることで、マーケティング担当者がマーケティング投資の影響をきめ細かく判断するのに役立ちます。

ここでは、一般的なアトリビューションモデルの概要をご紹介します。

ルールベースのシングルタッチアトリビューション:

ラストタッチ: ラストタッチモデルでは、コンシューマージャーニーの最後のタッチポイントが KPI イベントのクレジットの 100% を受け取ります。デフォルトのマーケティング測定手法としての歴史があるため、マーケターは、他のマルチタッチアトリビューションモデルを比較するためのベースラインとしてこのモデルを使用することがよくあります。

ファーストタッチ:ファーストタッチモデルでは、カスタマージャーニーの最初のタッチポイントがKPIイベントのクレジットの100%を受け取ります。マーケティング担当者は、このモデルを使用して、新しい消費者に初めてリーチすることで認知度を高めることを目的としたマーケティング活動を測定することがよくあります。

ルールベースのマルチタッチアトリビューション

均等加重:均等加重モデル(線形モデルとも呼ばれます)では、カスタマージャーニーのすべてのタッチポイントがKPIイベントに対して均等に評価されます。マーケティング担当者は、検討サイクルの長いマーケティング活動を測定するためにこのモデルを使用することが多いため、カスタマージャーニー全体でメッセージを何度も強化することが重要になります。また、マルチタッチアトリビューションに不慣れで、チャネル間の一般的な消費者ジャーニーをすでに理解していないマーケターにとっても、良い出発点となります。

ポジションベース:バスタブモデルやU字型モデルとも呼ばれるポジションベースモデルでは、カスタマージャーニーの最初と最後のタッチポイントは、その間のタッチポイントよりも高い割合でクレジットを受け取ります。マーケティング担当者は、カスタマージャーニーの途中で「サポーター」のタッチポイントよりも「オープナー」と「クローザー」のタッチポイントを優先したい場合に、このモデルを使用することがよくあります。

時間減衰:時間減衰モデルでは、クレジットの割合は、カスタマージャーニーの最後のタッチポイントに至るまで、徐々に蓄積されていきます。マーケティング担当者は、このモデルを使用して、プロモーションキャンペーンなど、検討サイクルが短いマーケティング活動を測定することがよくあります。

アルゴリズミック・マルチタッチ・アトリビューション

フラクショナルアトリビューション:フラクショナルアトリビューションは、機械学習を使用して、特定の成功指標のフラクショナルクレジットを計算し、コンシューマージャーニーに沿った影響力のあるマーケティングタッチポイントとディメンション(キャンペーン、プレースメント、パブリッシャー、クリエイティブ、オファーなど)に割り当て、将来のマーケティング費用の配分を通知します。

マーケターは、チャネルやサブチャネルの最適な予算配分だけでなく、キーワード、プレースメント、クリエイティブなどの最も詳細なレベルでも最適な予算配分を把握できます。モデルは毎日のように頻繁に再構築されるため、マーケターはキャンペーンの進行中に最適化の決定を下すことができます。

インクリメンタルアトリビューション:インクリメンタルとは、広告費がコンバージョン率にもたらす上昇率の尺度です。増分性は、予算をどこに割り当てるかだけでなく、割り当てる予算の量も決定するために使用するのが最適です。

マーケターは、どのキャンペーン、クリエイティブ、プレースメントが最も効果的か、またそれらに投資すべきかどうかを判断できます。インクリメンタリティは、既存のブランド認知度や人口統計学的要因など、他の要因も考慮しますが、部分アトリビューションは考慮しません。

どのモデルがあなたに最適ですか?

マーケターが結果に対してますます責任を負うようになった現在、これらのモデルはいずれも、サイロ化されたチャネル測定や測定をまったく行わないよりはましです。これらの方法は、あなたを武装させますインサイト今までになかった消費者の旅に。

最終的に、どのマルチタッチアトリビューションソリューションが自社に適しているかは、目標、ビジネス要件、およびマーケティングの効果を向上させるためにアウトプットをどのように使用するかによって異なります。

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