カスタマー ジャーニーの点をつなげるのに苦労している場合は、正しいソリューションを研究しています。

マルチチャネル アトリビューション モデルを使用すると、ユーザーのコンバージョン経路をよりよく理解し、ユーザーを支援する主要なチャネルとマーケティング アセットを特定できます。

とはいえ、各アトリビューション モデルには固有の制限があり、選択プロセスをさらに難しくしています。

このガイドでは、最適なマルチタッチ アトリビューション モデルを選択する方法について説明します。 一般的なアトリビューション モデルの長所と短所、主な評価基準、モデルの実装方法について説明します。

さまざまなアトリビューション モデルの長所と短所

最初の相互作用
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 (ファーストタッチとも呼ばれます) は、リードをもたらした最初のチャネルへのコンバージョンに完全なクレジットを割り当てます。 ただし、コンバージョン前にビジターが行ったその他のやり取りは報告されません。

主に需要の創出とユーザーの獲得に重点を置いているマーケティング担当者は、ファネルのトップ (ToFU) を評価して最適化するのにファースト タッチ アトリビューション モデルが役立つことに気付きました。

長所

• カスタマージャーニーの始まりを反映
• 最も有望なリードを獲得したチャネルを表示します
• ブランド認知キャンペーンの追跡に役立ちます

短所

• ファネルの中間と底部でのその後のやり取りの影響を無視する
• ユーザーの意思決定プロセスの全体像を提供していない

最後のやり取り
ラスト インタラクション アトリビューション モデル (ラスト タッチとも呼ばれます) では、クレジット割り当て全体がコンバージョン前の最後のチャネルにシフトされます。 しかし、それは他のすべてのチャネルの貢献を考慮していません。

コンバージョンの最適化に重点を置いている場合、ラストタッチ モデルは、どのチャネル、アセット、またはキャンペーンが見込み客との取引を成立させるかを判断するのに役立ちます。

長所

• 目標到達プロセスの最下部のイベントを報告します
• 最小限のデータと構成が必要
• リード単価または顧客獲得単価の見積もりに役立ちます

短所

• アシストされたコンバージョンや以前のビジターとのやり取りを可視化できない
• 最後のチャネルの重要性を過度に強調する (ダイレクト トラフィックであることが多い)

最後の非直接的なやり取り
最後の非直接アトリビューションは、計算から直接トラフィックを除外し、完全なコンバージョン クレジットを前のチャネルに割り当てます。 たとえば、ビジターが製品を購入するために Web サイトに直接アクセスした場合、有料広告はコンバージョンに対して 100% のクレジットを受け取ります。

最後の非直接的なアトリビューションは、目標到達プロセスの最下部 (BoFU) をより明確にします。 イベント。 それでも、他のチャネルがコンバージョンに果たした役割はまだ過少報告されています。

長所

• Last-Touch と比較してチャネルの視認性が向上
• 直接ビジットを過大評価することを避ける
• リードジェネレーションの取り組みに関するレポート

短所

• アカウントベースのマーケティング (ABM) では機能しません
• リードの量よりも質の価値を下げる

線形モデル
線形アトリビューション モデルは、ビジターのコンバージョン決定への影響に関係なく、追跡されたすべてのタッチポイントにコンバージョンのクレジットを均等に割り当てます。

完全なコンバージョン パスを理解するのに役立ちます。 しかし、このモデルでは、リードジェネレーション活動とナーチャリングタッチの重要性が区別されていません。

長所

• コンバージョンに関連するすべての接点に焦点を当てる
• カスタマージャーニーのより多くのステップを反映
• より長い販売サイクルの分析に役立ちます

短所

• 各タッチポイントのさまざまな役割を正確に反映していない
• 関係するタッチポイントが多すぎると、信用度が低下する可能性があります

時間減衰モデル
時間減衰モデルでは、タッチポイントがコンバージョンに近づくほど、その影響が大きくなると想定されます。 コンバージョン前のタッチポイントは最高の評価を得ますが、最初のタッチポイントは低く評価されます (5%-5%-10%-15%-25%-30%)。

このモデルは、実際のカスタマー ジャーニーをよりよく反映しています。 ただし、ブランドの認知度と需要創出キャンペーンの影響を軽視しています。

長所

• 関連する各タッチポイントについて、より長い販売サイクルとレポートを追跡するのに役立ちます
• レポートを改善するために減衰の半減期をカスタマイズできます
• BoFu 段階でコンバージョンの最適化を促進

短所

• マーケティング担当者に ToFU の支出を削減するよう促すことができます。これは、より低い段階で適格なリードが少なくなることにつながります。
• 初期段階で非常に影響力のあるイベントが反映されていない (例: 製品デモのリクエストや無料のアカウント登録など、すぐにはコンバージョンにつながらなかった)

位置ベースのモデル
位置ベースのアトリビューション モデル (U 字型モデルとも呼ばれます) は、最初と最後のインタラクションに最大のクレジットを割り当てます (それぞれ 40%)。 次に、残りの 20% を他のタッチに分配します。

多くのマーケティング担当者にとって、ToFU チャネルと BoFU チャネルの両方を最適化できるため、マルチタッチ アトリビューション モデルが好まれています。

長所

• 見込み客の生成と変換のための主要なチャネルを確立するのに役立ちます
• ファーストタッチ アトリビューション モデルとラストタッチ アトリビューション モデルに比べて、可視性をさらに高める
• 最も戦略的なタッチポイントへの予算配分を促進する

短所

• 需要創出チャネルとコンバージョン創出チャネルにより多くのクレジットが割り当てられるため、リードナーチャリング活動の重要性が低下します
• 最初と最後のタッチポイントに常に一定量のクレジットが割り当てられ、残りのクレジットが他のタッチポイントに均等に分割されるため、柔軟性が制限される

ビジネスに適したマルチタッチ アトリビューション モデルを選択する方法

ビジネスに最適なアトリビューション モデルを決定する場合は、白熱した議論の準備をしてください。 さまざまなチャネルやマーケティング活動の役割を強調したり、評価を下げたりするため、それぞれにトレードオフがあります。

コンセンサスに達する最善の戦略は、各モデルを 3 つの基準 (マーケティング目標、販売サイクルの長さ、データの可用性) に照らして評価することです。

マーケティング目標
ビジネスは、直接販売、サブスクリプション、紹介料、ライセンス契約、1 回限りのサービスまたは保持サービスなど、さまざまな方法で収益を上げています。 または、これらのアクティビティの任意の組み合わせ。

いずれの場合も、マーケティング戦略は異なって見えます。 たとえば、SaaS および消費者直販 (DTC) の e コマース ブランドは、需要の創出とコンバージョン率の両方を最大化する必要があります。 対照的に、B2B サイバーセキュリティ コンサルティング会社は、(あらゆる種類のトラフィックではなく) 適格なリードを引き付け、高額の購入に向けて徐々に育成することに関心があります。

マルチタッチ アトリビューション モデルを選択するときは、まず目標に優先順位を付けます。 シンプルなスコアボードを作成します。チームは、販売を成立させるために依存するさまざまなチャネルとキャンペーン タイプをランク付けします。

彼らが最初にあなたの会社を知ったきっかけと、最終的にコンバージョンに至った理由を知ることができます。 両側からデータを取得すると、仮定を相互検証し、バイアスを排除するのに役立ちます。

次に、販売サイクルにおけるさまざまなチャネルの役割と重要性を最もよく反映するモデルを検討します。 そういえば…。

買い物客として、新しい歯磨き粉のブランドを決定するのに費やす時間は、新しい IT システムの購入を検討する時間よりも短くなります。 業界、ビジネス モデル (B2C、DTC、B2B、B2BC)、取引規模などの要因によって、業界の平均サイクル期間が決まります。

統計的に、低チケットの B2C 販売は、数回のやりとりで発生する可能性があります。 平均的な B2B の意思決定プロセスには、15 を超えるステップがあり、数か月に及ぶ場合があります。

そのため、すべてのマルチタッチ アトリビューション モデルが各ビジネスで同じように機能するとは限りません。 B2B企業には時間減衰が適していますが、B2Cは通常、位置ベースまたは線形の属性に適しています。

データの可用性
分析データが不完全なため、企業はマルチタッチ アトリビューション モデルの実装に苦労しています。

当社のウェブ分析ツールは、Google アナリティクスよりも多くのデータを取得します。 これは、プライバシーに重点を置いた追跡メカニズムに依存しているためです。これにより、ドイツと英国以外の市場で Cookie 同意バナーを表示せずに分析を収集できます.

Cookie 同意バナーは、Google アナリティクスでは必須です。 しかし、世界の消費者のほぼ 40% がそれを拒否しています。 これにより、分析にギャップが生じ、マルチタッチ アトリビューション レポートに一貫性がなくなります。 Matomo を使用すると、より多くのデータを準拠して収集し、正確なレポートを作成できます。

一部の企業は、収集したインサイトを個々の買い物客に結びつけるのにも苦労しています。 Matomo を使用すると、ビジターの追跡機能を使用して、ブラウニング セッション全体でユーザーを相互に関連付けることができます。

ユーザーの識別子 (フル ネームや電子メール アドレスなど) がわかっている場合は、ユーザーのオンサイトでの行動を経時的に追跡して、ユーザーがコンテンツとどのようにやり取りし、購入を完了するかをよりよく理解できます。 ただし、簡単な免責事項として、ビジターの追跡は、特定のデータ プライバシー法に準拠しているとは見なされない場合があります。 ご不明な点がございましたら、自治体にご相談ください。

マルチタッチ アトリビューションの実装方法

マルチタッチ アトリビューション モデリングの実装は、「探して見つける」ゲームのようなものです。 カスタマージャーニーにおけるすべての重要なタッチポイントを特定する必要があります。 また、不足している部分を発見するための新しい方法についてブレインストーミングを行うこともあります。 次に、それらの段階でユーザーの行動を追跡する最善の方法を見つけます (別名、コンバージョンとイベントの追跡を行います)。

ここでは、作業を開始するための手順を順を追って説明します。

マルチタッチ アトリビューション ツールの選択
グローバル マーケティング アトリビューション ソフトウェアは、31 億ドルの価値があります。 つまり、精度、洗練度、価格の点で異なるツールがたくさんあるということです。

適切な決定を下すには、次の 5 つの要素に優先順位を付けます:

• 利用可能なモデル: 複数のオプションを提供し、さまざまなモデリング手法を試したり、カスタム モデルを開発したりできるソリューションを探します。

実装の複雑さ: 一部のプロバイダーは、カスタム マルチタッチ アトリビューション モデルを作成するための高度なデータ モデリング ツールを提供していますが、すぐに使用できるモデリング オプションはほとんど提供していません。

• 精度: 最終候補のツールが必要な種類のデータを収集するかどうかを確認します。 サードパーティ Cookie への依存度が低く、リピート ユーザーを識別できるプロバイダーを優先します。
• マーケティング スタック: 一部のマーケティング アトリビューション ツールには、タグ マネージャー、ヒートマップ、フォーム分析、ユーザー セッションの記録、A/B テスト ツールなどの便利なアドオンが付属しています。 これは、追加のソフトウェアに投資する代わりに、それらを使用してマルチチャネル モデリング用により多くのデータを収集できることを意味します。
• コンプライアンス: 選択したマルチアトリビューション分析ソフトウェアが、ユーザーのプライバシーと追跡/分析への同意に関して、GDPR の非遵守のリスクにさらされないようにします。

最後に、採用コストを評価します。 無料のマルチチャネル分析ツールには、データの品質と一貫性のトレードオフが伴います。 プレミアム アトリビューション ツールには、「隠れた」ライセンス コストがあり、追加のデータ統合に対して請求される場合があります。

優れた価格対価値比を提供するツールを探します (つまり、透明な価格で追加の特典を提供するツール)。

適切なデータ収集の設定
マルチタッチ アトリビューションには、十分なユーザー データが必要です。 適切なタイプのインサイトを収集するには、次の設定が必要です。

• ウェブサイト分析: すべてのトラッキング コードがインストールされている (そして正しく機能している) ことを確認して、ページビュー、オンサイト アクション、参照ソース、およびユーザーがページ上で行うことに関するその他のデータ ポイントを取得します。
• タグ: 追跡パラメーターを追加して、さまざまな参照チャネル (「facebook」など)、キャンペーン タイプ (「最終販売」など)、およびクリエイティブ アセット (「banner-1」など) を監視します。 タグは、さまざまなタッチポイントをより明確に把握するのに役立ちます。
• 統合: オンサイト ユーザーをより適切に識別し、その行動を追跡するために、アトリビューション ツールに他のツールからのデータを入力することもできます。 CRMシステム、A/Bテストアプリなど

最後に、理想的なルックバック ウィンドウについて考えてみましょう。 コンバージョンの計算に使用する限定された時間枠。 たとえば、Matomo には 7、30、または 90 日のデフォルト ウィンドウがあります。 ただし、平均販売サイクルをより適切に反映するようにカスタム期間を構成できます。 たとえば、化粧品を販売している場合、ウィンドウが短いほど良い結果が得られる可能性があります。 ただし、製造業向けの CRM ソフトウェアを販売している場合は、拡張することを検討してください。

目標とイベントの構成
目標は、主なマーケティング目標を示していますか? より多くのトラフィック、コンバージョン、売上。 Web 分析ツールでは、特定のユーザーの行動を追跡することでこれらを測定できます。

例: 目標が見込み客の発掘である場合、以下を追跡できます:

• ニュースレターのサインアップ
• 製品デモのリクエスト
• ゲート付きコンテンツのダウンロード
• 無料お試しアカウント登録
• お問い合わせフォーム送信
• 現地電話予約

いずれの場合も、これらのタイプのリクエストを監視するための一意のタグを設定できます。 次に、コンバージョン率を分析しますか? アクションを正常に完了したユーザーの割合。

マルチチャネル アトリビューション モデリングに十分なデータを収集するには、さまざまなタイプのタッチポイント (MoFU と BoFU) とアセット タイプ (連絡先フォーム、ダウンロード可能なアセットなど) に対してゴール トラッキングを設定します。

次のタスクは、ユーザーがさまざまなオンサイト アセットとどのようにやり取りするかを把握することです。 そんな時、イベント トラッキングが役に立ちます。

イベント トラッキング レポートは、ユーザーが Web サイトで行った特定のアクションについて通知します。 Matomo イベント トラッキングを使用すると、ユーザーが Web サイトのどこをクリックしたか、どのページでニュースレターの購読リンクをクリックしたか、または静的コンテンツ要素 (クリックできないバナーなど) をいつ操作しようとしたかを監視できます。

詳細なユーザー行動レポートを使用すると、平均的なカスタマー ジャーニーでどの資産が重要な役割を果たすかをよりよく理解できます。 このデータを使用して、販売ファネルの「リーク」を特定し、修正してコンバージョン率を高めることができます。

選択したモデルのテストと検証
マルチチャネル アトリビューション モデリングの一般的な課題は、タッチポイントへの露出と購入の間の正しい相関関係と因果関係を判断することです。

たとえば、Facebook 広告から割引製品を購入したユーザーは、ニュースレターのリンクから定価の製品を購入したユーザーとは異なる行動をとります。 販売前と販売後の露出率も大きく異なりますか? アトリビューション モデルが常に正確にそれを捉えているとは限りません。

そのため、選択したモデル タイプを継続的にテストして微調整する必要があります。 そのための最良のアプローチはリフト分析です。

リフト分析とは、特定のキャンペーンに接触したユーザーと対照群のユーザーの間で主要な指標 (収益やコンバージョン率など) がどのように変化するかを比較することです。

マルチタッチ アトリビューション モデリングの場合、モデルの推奨事項に基づいて行動した後、指標がどのように変化するかを監視する必要があります (たとえば、パフォーマンスの良い参照チャネルにさらに投資したり、新しいブランド認知度の Twitter 広告を試したりします)。 前後の ROI を比較します。 正のダイナミクスが見られる場合、モデルはうまく機能しています。

このアプローチの欠点は、事前に多額の投資をしなければならないことです。 しかし、信頼できるアトリビューション モデルを作成することが目標である場合、検証する最善の方法は、その提案に従って行動し、過去の結果に対してテストすることです。

結論

マルチタッチ アトリビューション モデルは、さまざまなチャネル、キャンペーン タイプ、マーケティング アセットが重要な指標に与える影響を測定するのに役立ちます。 コンバージョン率、販売量、ROI。

このデータを使用して、予算を最も効果的なチャネルに投資し、自信を持って新しいキャンペーン タイプを試すことができます。

Matomo ユーザーとして、顧客のプライバシーを侵害したり、分析の精度を損なうことなく、そうすることができます.

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