マーケティング・アトリビューション アトリビューションとは、購入、サインアップ、アプリのインストールなど、コンバージョンに至るまでに消費者が接したさまざまなマーケティング接点を特定し、価値を割り当てるプロセスのことです。アトリビューションは、最終的なインタラクションをすべて評価するのではなく、カスタマージャーニーにおける各チャネルやメッセージの影響を理解することを目的としています。これは、マーケティング費用を最適化し、真のコンバージョンを理解するために不可欠です。 広告効果.
マーケティングアトリビューションの仕組み
マーケティングアトリビューションでは、以下のような複数のチャネルにわたる顧客とのインタラクションに関するデータを収集します。 ペイドメディアEメール、ソーシャルメディア、オーガニック検索、直接訪問。その後、様々なモデルを適用してクレジットを割り当てることができます：
- シングルタッチモデル：
- ファーストタッチ・アトリビューション クレジットの100%を最初のマーケティング・タッチポイントに割り当てます。
- ラストタッチ・アトリビューション コンバージョン前の最後のタッチポイントに100%のクレジットを割り当てます。これは多くのアナリティクスプラットフォームのデフォルトであることが多いですが、誤解を招く可能性があります。
- マルチタッチモデル： これらは、複数のタッチポイントに信用を分散させようとするものです。
- リニア： 旅におけるすべてのタッチポイントを同等に評価。
- 時間崩壊： コンバージョンに近いタッチポイントをより評価します。
- U字型（ポジションベース）： 通常、最初のタッチに40%、最後のタッチ（またはリード作成タッチ）に40%をクレジットし、残りの20%をその間のインタラクションに分配します。
- W字型： U字型に似ていますが、真ん中に重要なタッチポイント（例えば、リードの創出）が追加され、多くの場合、ファーストタッチ、リードの創出、機会の創出にクレジットが割り当てられます。
- カスタム/アルゴリズム データと機械学習を使ってカスタムモデルを作成し、各タッチポイントの実際のインパクトに基づいてクレジットを割り当てます。
を理解する アウェアネス・コンダージョン・コンバージョン（ACC）ファネル このようなタッチポイントがどこで発生するのか、文脈を理解するのに役立ちます。
効果的なマーケティング・アトリビューションの主なメリット
健全なアトリビューション戦略を導入することは、大きなメリットをもたらします。それは 最適化されたメディア費用 どのチャンネルやキャンペーンが最も効果的かを見極めることで 広告費用利益率（ROAS） そして全体的に ROI.マーケティング担当者は カスタマージャーニーのより深い理解異なるチャンネルがどのように連動しているかを明らかにします。その結果 キャンペーンパフォーマンスの向上 データに基づく意思決定と、より多くの 正確なROI計算 マーケティング施策のために
マーケティング・アトリビューションの課題
その利点にもかかわらず、アトリビューションにはいくつかの課題があります。 クロスデバイス追跡 ユーザが携帯電話、デスクトップ、タブレットを切り替えて使用するため、難しい場合があります。正確に オフラインコンバージョン (オンライン広告の影響を受けた店舗での購入など）をデジタルアトリビューションモデルに組み込むことは複雑ですが、以下のようなソリューションがあります。 オンラインからオフラインへの広告アトリビューション は改善傾向。その理由は 城壁庭園 (主要なソーシャル・プラットフォームのように）データの可視性を制限することができます。さらに 長い販売サイクル で一般的な、多数のタッチポイントを持つ B2B 企業間取引 コンテクストは、帰属をより複雑にします。
グローバルブランドにとってマーケティングアトリビューションが重要な理由
グローバルブランドにとって、アトリビューションは異なる市場における多様な顧客行動を理解するために不可欠です。国際的なキャンペーンで効果的に予算を配分し、現地の嗜好に合わせて戦略を調整するのに役立ちます。例えば、ある国でコンバージョンを促進するチャネルは、別の国では大きく異なるかもしれません。堅牢なアトリビューションフレームワークは、潜在的に以下によって補完されます。 メディアミックス・モデリングこのような複雑な状況を乗り切り、グローバルマーケティングを最大化するために必要な洞察を提供します。 ROI.
プロのアドバイス アトリビューションモデルに慣れていないうちは、線形モデルや時間分解モデルのようなシンプルなモデルから始め、データと分析能力の成長に合わせて徐々に高度なモデルを検討しましょう。どのモデルも完璧ではないので、絶対的な精度を達成することよりも、実用的な洞察を得ることに重点を置いてください。