売上というものは、すぐに発生することはほとんどありません。 消費者は時間をかけて、あなたのオファーを見つけ、評価し、納得するようになります。

マルチチャネル アトリビューション (マルチタッチ アトリビューションまたは MTA とも呼ばれます) は、企業が購入過程のさまざまな段階で消費者の意思決定に影響を与えるマーケティング戦術をよりよく理解するのに役立ちます。 次に、より多くの売上を確保するために何が機能しているかを倍増させます。

標準的な分析とは異なり、マルチチャネル モデリングでは、さまざまなチャネルからのデータを組み合わせて、コンバージョン率に対する累積的かつ独立した影響を判断します。

マルチタッチ アトリビューションの主なメリットは明らかです。パフォーマンスの高いチャネルだけでなく、アシスト コンバージョンに関与しているチャネルも確認できます。 マルチタッチ アトリビューションの欠点: より複雑な設定プロセスが伴います。

マルチタッチ アトリビューションを開始するかどうか迷っている場合は、主な賛否両論の概要を以下に示します。

マルチタッチ アトリビューションの利点は何ですか?

盲人と象の古いたとえ話を覚えていますか?

それぞれが象に触れ、どのように見えるかについて結論を出しました。 グループは、動物に対する認識が異なり、他の人が嘘をついていると考えてしまいました…真実を確立するために協力することを決定するまで。

分析も同様に機能します。さまざまなチャネルやキャンペーン タイプからのデータを 1 つの全体像に調整します。 これにより、さまざまなキャンペーン タイプの有効性を把握し、他のメリットも得ることができます。

カスタマージャーニーの理解を深める
コンバージョンを生み出すには、見込み客と平均 8 回のやり取りが必要です。 これらの相互作用は、次の 3 つの段階で発生します。

• 認知度: 対象の購入者に会社を紹介し、ソリューションへの関心を高める必要があります (ファネルのトップ)。
• 考慮事項: 次のステップは、この何気ない関心を、オファーの意図的な調査と評価 (目標到達プロセスの中間) に向けることです。
• 決定: 最後に、購入者にオファーにコミットして取引を成立させる必要があります (ファネルの底部)。

さまざまなアトリビューション モデルを使用してファネルを分析できますか? ラスト クリック、ファースト クリック、位置ベースのアトリビューションなど。ただし、各モデルは、セールス ファネルのさまざまな要素にスポットライトを当てます。

たとえば、ラスト クリックのようなシングルタッチ アトリビューション モデルは、目標到達プロセスの最下部の段階にズームインします。 どのチャネル (またはオンサイト要素) が見込み客の取引を成立させたかを評価できます。 たとえば、サイトビジターがアフィリエイト リンクからアクセスし、無料トライアルを開始したとします。 この場合、アフィリエイト (参照トラフィック) はコンバージョンに対して 100% のクレジットを取得します。

ただし、この測定戦術では、どのチャネルが顧客を目標到達プロセスの最下部に導いたかはわかりません。 たとえば、ソーシャル メディアの投稿、ランディング ページ、またはバナー広告をそれ以前に操作した可能性があります。

マルチタッチ アトリビューション モデリングは、ファネル分析をさらに一歩進めます。 この場合、カスタマー ジャーニーにさらに多くのステップをマッピングしますか? ビジターがコンバージョンを決定するきっかけとなったアクション、イベント、ページは? ウェブサイト分析ツールで。

次に、マルチタッチ アトリビューション モデルを選択します。これにより、後方可視性が向上し、コンバージョンに先立って複数のチャネルを追跡できるようになります。

たとえば、位置ベースのアトリビューション モデルは、サイトビジターが最初のビジットからコンバージョンまでの間に行ったすべてのインタラクションをレポートします。

見込み客は、最初に検索結果 (検索トラフィック) を介して Web サイトにアクセスし、このモデルでは 40% のクレジットを取得します。 2 日後、同じ人が別のブログであなたの Web サイトについての言及を発見し、再びビジットします (参照トラフィック)。 今回は、そのページをブックマークとして保存し、さらに 2 日後に再びアクセスします (直接トラフィック)。 これらの各チャネルには 10% のクレジットが付与されます。 1 週間後、見込み客は Twitter (ソーシャル) 経由でサイトに再びアクセスし、デモをリクエストします。 ソーシャルは、このコンバージョンに対して 40% のクレジットを受け取ります。 ラスト クリックはソーシャル メディアとファースト クリックのみにクレジットされますか? サーチエンジン。

結論: マルチチャネル アトリビューション モデルは、カスタマー ジャーニーのさまざまな段階で、さまざまなチャネル (およびマーケティング戦略) がコンバージョンにどのように貢献しているかを示します。 これがないと、不完全な画像になります。

予算配分の改善
マーケティング活動とコンバージョン率の因果関係を理解すると、予算の最適化に役立ちます。

ファースト クリック/ラスト クリック アトリビューション モデルは、1 つのチャネルの役割を強調します。 これにより、間違った結論に向かう可能性があります。

たとえば、あなたの Facebook 広告キャンペーンは、ファーストタッチ モデルに従って効果を発揮します。 そこで、予算を増やすことにしました。 見逃しているかもしれないのは、「漏斗の漏れ」を修正すれば、コンバージョン率と収益がさらに高くなる可能性があるということです。 チェックアウト中の高いドロップオフ率に対処し、ページレイアウトを改善し、ページを終了するその他の考えられる理由に対処します。

人々がいつ、なぜ購入をやめるのかを知ることで、マーケティングの速度 (キャンペーンの結果が表示される速度) とマーケティング コスト (さまざまなアセット、タッチポイント、キャンペーンの種類に割り当てる予算) を改善できます。

または、マーケティング テクノロジーのゴッドファーザーの 1 人である Dan McGaw 氏は、ウェビナーで次のように説明しています。

チタッチ アトリビューション モデルがあれば、キャンペーンごとの広告費用対効果を実際に知ることができます。 場合によっては、キーワードに落とし込むことができます。 他のあらゆる種類の情報に取り掛かることができる場合もありますが、「ああ、このキャンペーンは最低だ。 私はこれを止めるべきです。」 そして、本当に、それがそれです。 うまくいかないキャンペーンを見て、それをやめさせ、その予算を有効なキャンペーンに投入するのです。」

より正確な測定
マルチチャネル マーケティング アトリビューションの大きな利点は、目標到達プロセスのさまざまな要素を拡大して、アセットのパフォーマンスに関する詳細なデータを取得できることです。

つまり、カスタマー ジャーニーに含まれるさまざまな要素について、より正確な洞察を得ることができます。 ただし、正確な分析測定を行うには、正確な追跡を構成する必要があります。

最初に目的を定義します。マルチタッチ アトリビューション ツールをどのように役立てたいですか? マルチチャネル アトリビューション分析は、次のような重要な質問に答えるのに役立ちます。

• コンバージョンに関係するタッチポイントはいくつありますか?
• 見込み客がコンバージョンに至るまでの平均時間は?
• さまざまなオーディエンス グループがいつ、どこでコンバージョンに至るか?
• さまざまな種類のキャンペーンの平均成約率は?

どのマルチチャネル モデリング アプローチがビジネスに最適かは、目的によって決まります。 収集する必要があるデータと同様に。
最上位レベルでは、次の 2 つのデータ ポイントを収集する必要があります。

• コンバージョン: 見込み客が望んでいるアクション? 販売、ニュースレターの購読、フォームの送信など。それらを追跡目標として記録します。
• タッチポイント: ブランドとターゲット間の特定の相互作用? 特定のページビジット、特定のマーケティング チャネルからの参照トラフィックなど。それらを追跡イベントとして記録します。

アトリビューション モデリング ソフトウェアは、アクション (コンバージョン) とアセット (タッチポイント) の間の相関パターンを確立し、それらをトリガーします。

ただし、これらの測定の精度は、データの品質と使用されるアトリビューション モデリングの種類によって異なります。

データ品質は、さまざまなタッチポイントから正確で完全かつ包括的な情報を取得する能力を表します。 たとえば、ユーザーが Cookie 同意バナーを拒否した場合、一部のデータは利用できません (Matomo のようなプライバシー重視の Web 分析ツールを使用している場合を除く)。

さまざまなアトリビューション モデリング手法には、平均的な販売サイクルの長さを正確に表したり、ビジターレベルのデータを追跡したりしないため、固有の欠点もあります。これにより、どの顧客セグメントが最もコンバージョン率が高いかを理解できます。

ビジネスに最適なマルチチャネル アトリビューション モデルの選択について詳しくは、こちらをご覧ください。

マルチタッチ アトリビューションの制限とは?

全体として、マルチタッチ アトリビューションは、コンバージョン パスのより包括的なビューを提供します。 ただし、各アトリビューション モデル (カスタム モデルを除く) には、さまざまなチャネルの貢献度に関する固有の仮定があります (例: 線形アトリビューションで 25%-25%-25%-25%、または 40%-10%-10%-40 位置ベースのアトリビューションの %)。 これらのコンバージョン クレジットの割り当ては、業界の現実を正確に表していない場合があります。

また、ほとんどのアトリビューション モデルは、分析されたチャネルを通じて変換していない既存の顧客から得られる増分収益を反映していません。 たとえば、アプリ内オファーを介してトリガーされる、より高いティアへのアカウントのアップグレード。 または、マーケティング電子メールを介して行われる保証のアップセル。

さらに、マルチタッチ アトリビューション ソフトウェアの他のいくつかの制限に留意する必要があります。

限定的なマーケティング ミックス分析

マルチタッチ アトリビューション ツールは、ウェブサイト分析アプリと連携して機能します (ほとんどのデータはそこから引き出されるため)。 そのため、そのようなモデルはマーケティング ミックスに同じ可視性を継承しますか? 消費者の意思決定に影響を与えるために使用する戦術の組み合わせ。

マルチタッチ アトリビューション ツールは、次の影響を評価できません:

• ダーク ソーシャル チャネル
• 口コミ
• オフラインプロモーションイベント
• テレビまたは屋外広告キャンペーン

このデータをマルチ アトリビューション レポートに組み込みたい場合は、他のシステムから追加のデータを取得する必要がありますか? CRM、広告測定パートナーなど、? 評価用の複雑なカスタム分析モデルを作成します。

時間ベースの制約
ほとんどの分析アプリは、アトリビューションに対して最大 90 日間のルックバック ウィンドウを提供します。 これは、販売サイクルが長い企業にとっては短い場合があります。

アトリビューション ウィンドウが短すぎると、マーケティング チャネルが見過ごされたり、過小評価されたりする可能性があります。 そのため、ブランド認知キャンペーンへの支出を削減することができ、その結果、目標到達プロセスの後期段階に入る人々の数を減らすことができます.

同時に、多くの企業は将来の展望ウィンドウを追跡したいと考えています。 生涯にわたって 1 人の顧客から得られる収益。 この場合、すべてのツールでリピート コンバージョンに関する正確な情報を取得できるとは限りません。 再購入、アカウント層の更新、アドオン、アップセルなどを通じて。

繰り返しになりますが、正確な全体像を把握するには、コンバージョンを追跡する必要がある未来を理解する必要があります。 最初の売上のみを収益として記録しますか、それとも 3 か月、6 か月、または 12 か月にわたって顧客生涯価値 (CLV) を監視しますか?

後者は、実行するのがより困難です。 しかし、CLV データは、モデリングの精度にさらに深みを加えることができます。 Matomo では、ビジターの追跡機能を使用して、このタイプの追跡を設定します。 既知の識別子 (名前や電子メール アドレスなど) を持つ特定のビジターを追跡して、時間の経過に伴うビジットパターンを発見することができます。

生データへの制限付きアクセス

Web 分析では、生データは未処理の Web サイトビジター情報を表し、適用されたフィルター、セグメンテーション、またはサンプリングから取り除かれます。

データ サンプリングは、(完全な記録ではなく) データ サブセットを分析して、データ セット全体に向けて調査結果を推定する方法です。 Google アナリティクス 4 は、プロパティ レベルで 50 万セッションを超えると、データ サンプリングを適用します。 そのため、正確な実際のレポートではなく、機械学習モデルによって生成された近似値を受け取ります。 データ サンプリングは、Google アナリティクスの精度の問題の背後にある主な理由の 1 つです。

マルチチャネル アトリビューション モデリングでは、サンプリングされたデータを使用すると、レポートと実際の状況との間にさらに矛盾が生じます。 たとえば、Web サイトが 500 万ページ ビューを生成する場合、GA マルチタッチ分析レポートは 500K のサンプル サイズ、つまり収集された情報の 90% のみに基づいています。 これは、すべてのマーケティング チャネルの実際の効果をほとんど表しておらず、標準以下の意思決定につながる可能性があります。

Matomo では、上記は決して問題になりません。 どのウェブサイトにもデータ サンプリングを適用せず (トラフィック量に関係なく)、100% 実際のユーザー データに基づいて、マルチチャネル アトリビューション レポートを含むすべてのレポートを生成します。

AI アプリケーション

一方、トラフィック量が少ないウェブサイトでは、アトリビューション モデルを構築するためのサンプリング データセットが限られていることがよくあります。 たとえば、ビジターが Cookie バナーを拒否したなどの理由で、一部の追跡データが利用できない場合もあります。 平均して、オーストラリア、フランス、ドイツ、デンマーク、および米国のユーザーの 50% 未満は、すべての Cookie に常に同意しています。

このようなシナリオを補うために、一部のマルチタッチ アトリビューション ソリューションは AI アルゴリズムを適用して「空白を埋める」ため、レポートの精度に影響を与えます。 もう一度、何が起こった可能性があるかのおおよそのデータを取得します。 ただし、Matomo は、ほとんどの EU 市場で Cookie 同意バナーを表示することを法的に免除されています。 つまり、100% 正確なデータを収集して、データ主導の意思決定を行うことができます。

難しい技術的実装

アトリビューション モデリングがデジタル マーケティングで勢いを増して以来、ますます多くのツールが登場し始めています。

ほとんどのウェブ分析アプリには、マルチタッチ アトリビューション レポートが含まれています。 次に、スタンドアロンのマルチチャネル アトリビューション プラットフォームがあり、コンバージョン率の最適化、オフライン チャネル トラッキング、データドリブンのカスタム モデリングなどの追加機能を提供します。

ほとんどの高度なソリューションは、すぐに利用できるわけではありません。 代わりに、いくつかのアプリケーションをインストールし、要求されたデータ ソースとの統合を構成してから、提供されたインターフェイスを使用してカスタム データ モデルを一緒にコーディングする必要があります。 このようなソリューションは、テクニカル マーケターやデータ サイエンス チームがいる場合に最適です。 しかし、学習曲線が急でセットアップ コストが高いため、小規模なチームにとって魅力的ではありません。

結論

マルチタッチ アトリビューション モデリングは、さまざまなカスタマー ジャーニーに関与する、より多くのステップで幕を開けます。 どのタッチポイントがコンバージョンに貢献するかを理解することで、キャンペーンの種類と予算の割り当てをより適切に計画できます。

とはいえ、マルチタッチ アトリビューション モデリングのメリットを得るには、マーケターは準備作業も行う必要があります。主要な目標を決定し、イベントとコンバージョン トラッキングを設定し、次に? 最適なアトリビューション モデル タイプとツールを選択します。

Matomo はシンプルさと洗練を兼ね備えています。 ファネル全体でコンバージョン トラッキングを設定するための使い慣れた直感的なインターフェースをマーケティング担当者に提供します。 次に、100% 正確なデータに基づいて (サンプリングや「推測」を適用せずに) アトリビューション レポートを生成します。 生の分析データにアクセスして、カスタム アトリビューション モデルを作成したり、別のツールにプラグインしたりすることもできます。

Matomo を使用して、正確で使いやすいマルチチャネル アトリビューションの使用を開始します。 今すぐ 21 日間の無料トライアルを開始してください。 クレジットカードは必要ありません。