アナリティクス日本版公式ブログ: データ主導アトリビューション：よりよい投資判断とマーケティングの成果の改善

データ主導アトリビューション：よりよい投資判断とマーケティングの成果の改善

2013年8月27日火曜日

Google アナリティクスチーム

この記事は、Google アナリティクス　アトリビューションのプロダクトマネージャ Bill Kee とプレミアムのプロダクトマネージャ Jody Shapiro が執筆した英文記事をもとに構成しています。原文はこちら→
デジタルマーケティングの力が、計測できることにあるのはもちろんですが、ただ、計測できるというだけでは、道のりの半分です。残りの半分、それはアトリビューションです。マーケティング施策の貢献度をどう割り振るか、顧客のコンバージョンまでの経路つまりカスタマージャーニーの影響度を正しく認識し、理解することです。
この 2 年間余り Google アナリティクスに、マルチチャネルとアトリビューションモデリングツールを提供し、( AdWords や Google ディスプレイネットワークの機能拡張とともに）アトリビューションの基盤を整えて来ました。今回、Google アナリティクスのプレミアム向けに「データ主導アトリビューション」をリリースします。「データ主導アトリビューション」は、アルゴリズムを使って、アトリビューションを導き出すためのレポート群です。日本も含め世界の Google アナリティクスプレミアム版に提供されます。

データ主導アトリビューションは、カスタマージャーニーを分析し、それがコンバージョンあるいは購入に至ったかを判定します。この分析手法は、統計と経済学の原理を使い、マーケティング上の各ポイントに自動的に貢献度を割り振っていきます。どのデジタルチャネルやキーワードが成果を上げているか、よりアクションにつながる分析結果が得られるので、マーケティングや広告の投資対効果（ ROI ）を改善することができます。
最近の事例では、大手通信企業が、このデータ主導アトリビューションを使って、メディア費用と配信媒体を最適化し、スモールビジネスのリード獲得に成果を上げました。データ主導アトリビューションを使うことで、ディスプレイ広告の投資判断も、自信を持って取り組めるようになり、結果、リード獲得の費用はそのままで、ディスプレイからのリード獲得を 10％増やすことに成功しました。同時に、いくつかの媒体は、これまで 58% も低く評価されてきたことがわかりました。
なぜデータ主導アトリビューションを使うのでしょう？
・アルゴリズムこのモデルは、すべてのマーケティングチャネルに渡って、貢献度を自動的に割り振ります。目標や e コマースのトランザクションなど、あなたが指標を決めれば、モデルは最新のコンバージョン経路から、いつも自動的に解を導き出します。
・透明性「モデルエクスプローラー」というユニークな機能を使えば、モデルがどう結果を割り振り、マーケティングの各接点がどう価値付されたか、モデルの判定過程を見ることができます。ブラックボックスにはなりません。
・アクションにつながる個々のマーケティング接点の貢献度の詳細（コンバージョンした経路とそうでない経路）を見ることができるため、明確な指針が得られます。データ主導でマーケティング上の判断を行うことができます。
・サポートプレミアム版のお客様は、プレミアムのリセラーなど専任のサポートチームからサービスを受けることができます。・クロスプラットフォーム AdWords や、Google ディスプレイネットワーク、YouTube など Google 製品との統合に加えて、あらゆるデジタルチャネルのデータを取り込むことができます。

データ主導アトリビューションを使って成果を改善しましょう
Google アナリティクスプレミアム版のお客様は、データ主導アトリビューションモデルを使って、ディスプレイ広告やメールキャンペーンのマーケティング施策を分析することができます。簡単なアトリビューションのレポート画面で、あなたが選んだアトリビューションのモデルと、データ主導アトリビューションモデルを比較することができ、並べ替えや絞り込みをしながら、どのキャンペーンの変更が、大きく影響するか見つけ出すことができます。どのチャネル（またはキャンペーンやキーワードなど）のポテンシャルが高いかがわかれば、マーケティングの取り組みを変えてテストすることができます。データ主導アトリビューションと比較した後は（そして、モデルエクスプローラーのレポートからデータ主導の計算がどう行われているかを確認したなら）投資対効果（ ROI ）分析のレポートを見て、最適化に取り組みましょう。

その仕組は？

データ主導アトリビューションは、コンバージョン経路の構成を比較し、あるイベントの順番がよりコンバージョンを高めている、ということを判定していきます。コンバージョン経路の構造の違いと、コンバージョンを引き起こす関連性の違いが、チャネルの重要性を決めるアルゴリズムの根幹です。そのマーケティングチャネルがあることで、コンバージョン発生への影響度が大きくなっていれば、アトリビューションモデルのチャネルの重み付けもより高くしていきます。潜在的にコンバージョンを高めるモデルが、ラストクリックモデルよりもよい成果を導き出すことを示してくれます。データ主導アトリビューションは、リアルな実際の顧客行動から最適な解を導きますが、制御された実験に限りなく近い、有効な見積もり結果です。