マルチタッチ アトリビューションの実用ガイド

カスタマー ジャーニーには、顧客とマーチャントまたはサービス プロバイダーとの間の複数の対話が含まれます。

私たちは、カスタマージャーニーの各やり取りをタッチポイントと呼んでいます。

Salesforce.com によると、B2B 分野でリードを獲得するには、平均で 6 ～ 8 回の接触が必要です。

顧客の購入の場合、タッチポイントの数はさらに多くなります。

マルチタッチ アトリビューションは、コンバージョンに対する各タッチ ポイントの貢献を評価し、カスタマー ジャーニーに関与するすべてのタッチ ポイントに適切なクレジットを与えるメカニズムです。

マルチタッチ アトリビューション分析を実施することで、マーケティング担当者はカスタマー ジャーニーを理解し、コンバージョン パスをさらに最適化する機会を特定することができます。

この記事では、マルチタッチ アトリビューションの基本と、簡単にアクセスできるツールを使用してマルチタッチ アトリビューション分析を実施する手順について説明します。

マルチタッチ属性分析を実施する前に考慮すべきこと

ビジネス目標を定義する

マルチタッチ属性分析から何を達成したいですか?

特定のマーケティング チャネルの投資収益率 (ROI) を評価したり、カスタマー ジャーニーを理解したり、A/B テストのために Web サイトの重要なページを特定したりしますか?

ビジネス目標が異なれば、異なる属性分析アプローチが必要になる場合があります。

最初から達成したいことを定義することで、より早く結果を得ることができます。

変換の定義

コンバージョンは、顧客に取ってもらいたい望ましい行動です。

e コマース サイトの場合、通常は注文完了イベントによって定義される購入です。

他の業界の場合、それはアカウントのサインアップまたはサブスクリプションである可能性があります。

コンバージョンの種類が異なれば、コンバージョン パスも異なる可能性があります。

必要な複数のアクションに対してマルチタッチ アトリビューションを実行する場合は、混乱を避けるためにそれらを別々の分析に分けることをお勧めします。

タッチポイントを定義する

タッチポイントは、ブランドと顧客の間のあらゆる相互作用である可能性があります。

初めてマルチタッチ アトリビューション分析を実行する場合は、特定のマーケティング チャネルからの Web サイトへの訪問として定義することをお勧めします。 チャネルベースのアトリビューションは簡単に実行でき、カスタマー ジャーニーの概要を把握できます。

顧客が Web サイトとどのようにやり取りしているかを理解したい場合は、Web サイトのページビューに基づいてタッチポイントを定義することをお勧めします。

モバイル アプリのインストール、電子メールの開封、ソーシャル エンゲージメントなど、Web サイト外のインタラクションを含めたい場合は、データがある限り、それらのイベントをタッチ ポイントの定義に組み込むことができます。

タッチポイントの定義に関係なく、アトリビューション メカニズムは同じです。 タッチポイントが細かく定義されているほど、アトリビューション分析はより詳細になります。

このガイドでは、チャネル ベースとページビュー ベースのアトリビューションに焦点を当てます。

Google アナリティクスや別のオープンソース ツールを使用してこれらの属性分析を行う方法について学びます。

マルチタッチ アトリビューション モデルの概要

コンバージョンに貢献したタッチポイントを評価する方法は、アトリビューション モデルと呼ばれます。

最も単純なアトリビューション モデルは、最初に顧客を獲得した最初のタッチ ポイント、またはコンバージョンを促進した最後のタッチ ポイントのいずれかにすべてのクレジットを与えることです。

これら 2 つのモデルは、それぞれファーストタッチ 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 モデルと呼ばれます。

明らかに、ファーストタッチ アトリビューション モデルもラストタッチ アトリビューション モデルも、残りのタッチ ポイントに対して「公平」ではありません。

では、顧客のコンバージョンに関係するすべてのタッチ ポイントに均等にクレジットを割り当ててみてはどうでしょうか? それは理にかなっているように聞こえますが、これが線形アトリビューション モデルの仕組みです。

ただし、すべてのタッチ ポイントにクレジットを均等に割り当てると、タッチ ポイントが同じように重要であると想定され、これも「公平」とは言えません。

コンバージョン パスの終点近くにあるタッチ ポイントがより重要であると主張する人もいれば、その反対を支持する人もいます。 その結果、マーケターがコンバージョンパスの位置に基づいてタッチポイントに異なる重みを与えることができる位置ベースのアトリビューション モデルができました。

上記のモデルはすべて、ヒューリスティックまたはルールベースのアトリビューション モデルのカテゴリに属します。

ヒューリスティック モデルに加えて、データドリブン アトリビューションと呼ばれる別のモデル カテゴリがあります。これは現在、Google アナリティクスで使用されるデフォルトのモデルです。

データドリブン アトリビューションとは

データドリブン アトリビューションはヒューリスティック アトリビューション モデルとどう違うのですか?

相違点のいくつかのハイライトを次に示します。

• ヒューリスティック モデルでは、帰属のルールが事前に決定されています。 ファーストタッチ、ラストタッチ、線形、または位置ベースのモデルに関係なく、アトリビューション ルールは事前に設定され、データに適用されます。 データドリブン アトリビューション モデルでは、アトリビューション ルールは履歴データに基づいて作成されるため、シナリオごとに一意です。
• ヒューリスティック モデルは、コンバージョンにつながるパスのみを調べ、コンバージョンに至らないパスは無視します。 データ駆動型モデルは、コンバージョン経路と非コンバージョン経路の両方からのデータを使用します。
• ヒューリスティック モデルは、アトリビューション ルールに関して、タッチ ポイントのタッチ数に基づいて、コンバージョンをチャネルにアトリビュートします。 データ駆動型モデルでは、各タッチ ポイントのタッチの効果に基づいて属性が作成されます。

タッチポイントの効果を評価する方法

データドリブン アトリビューションで使用される一般的なアルゴリズムは、マルコフ連鎖と呼ばれます。 マルコフ連鎖アルゴリズムの中心にあるのは、除去効果と呼ばれる概念です。

除去効果は、名前が示すように、経路データから接触点が除去されたときのコンバージョン率への影響です。

この記事では、マルコフ連鎖アルゴリズムの数学的な詳細については触れません。

以下は、アルゴリズムがコンバージョンを各タッチポイントにどのように関連付けるかを示す例です。

除去効果

チャネル A、B、および C の 3 つのチャネルを介して Web サイトにアクセスする 1,000 人の訪問者から 100 のコンバージョンがあるシナリオがあると仮定します。この場合、コンバージョン率は 10% です。

直観的には、特定のチャネルがコンバージョン パスから削除されると、その特定のチャネルを含むパスは「遮断」され、全体的なコンバージョン数が少なくなります。

チャネル A、B、および C がデータから削除されたときにコンバージョン率がそれぞれ 5%、2%、および 1% に低下した場合、特定のチャネルが削除されたときのコンバージョン率の減少率として除去効果を計算できます。次の式を使用して削除されます。

著者からの画像、2022 年 11 月

次に、最後のステップは、各チャネルの除去効果の割合に基づいて、コンバージョンを各チャネルに関連付けることです。 アトリビューションの結果は次のとおりです。

簡単に言うと、データドリブン アトリビューションは、タッチ ポイントの数や位置に依存するのではなく、アトリビューションの基礎として、それらのタッチ ポイントがコンバージョンに与える影響に依存します。

Google アナリティクスによるマルチタッチ アトリビューション

理論は十分なので、ユビキタスな Google アナリティクスを使用してマルチタッチ アトリビューション分析を行う方法を見てみましょう。

Google は 2023 年 7 月からユニバーサル アナリティクス (UA) のサポートを終了するため、このチュートリアルは Google アナリティクス 4 (GA4) に基づいており、例として Google の Merchandise Store デモ アカウントを使用します。

GA4 では、アトリビューション レポートは、左側のナビゲーション メニューの以下に示すように、広告スナップショットの下にあります。

広告スナップショット ページに到達したら、最初のステップは適切なコンバージョン イベントを選択することです。

デフォルトでは、GA4 にはアトリビューション レポートのすべてのコンバージョン イベントが含まれます。

混乱を避けるために、分析には 1 つのコンバージョン イベント (以下の例では「購入」) のみを選択することを強くお勧めします。

2022 年 11 月の GA4 のスクリーンショット

GA4 のコンバージョン パスを理解する

左側のナビゲーション バーの [アトリビューション] セクションで、コンバージョン パス レポートを開くことができます。

下にスクロールしてコンバージョン経路の表を表示すると、コンバージョンに至るすべての経路が表示されます。

この表の上部には、コンバージョンにつながった平均日数とタッチ ポイント数が表示されます。

2022 年 11 月の GA4 のスクリーンショット 

この例では、Google の顧客が Merchandise Store で購入するまでに、平均で約 9 日と 6 回の訪問が必要であることがわかります。

GA4 で各チャネルの貢献度を確認する

次に、左側のナビゲーション バーの [パフォーマンス] セクションにある [すべてのチャネル] レポートをクリックします。

このレポートでは、選択したコンバージョン イベント (この場合は「購入」) の各チャネルに関連付けられたコンバージョンを確認できます。

2022 年 11 月の GA4 のスクリーンショット

ご存知のように、Organic Search は、Direct と Email とともに、Google の Merchandise Store での購入のほとんどを促進しました。

GA4 でさまざまなアトリビューション モデルの結果を調べる

デフォルトでは、GA4 はデータドリブン アトリビューション モデルを使用して、各チャネルが受け取るクレジット数を決定します。 ただし、さまざまなアトリビューション モデルが各チャネルにクレジットをどのように割り当てるかを調べることができます。

左側のナビゲーション バーの [帰属] セクションの下にある [モデル比較] をクリックします。

たとえば、データドリブン アトリビューション モデルとファースト タッチ アトリビューション モデル (下図の「ファースト クリック モデル」) を比較すると、ファースト クリック モデル (735) では、データよりも多くのコンバージョンがオーガニック検索に関連付けられていることがわかります。駆動モデル (646.80)。

一方、E メールでは、ファースト クリック モデル (552) よりも、データドリブン アトリビューション モデル (727.82) の方がアトリビューション コンバージョンが多くなっています。

2022 年 11 月の GA4 のスクリーンショット

このデータは、オーガニック検索が見込み顧客を店舗に呼び込む上で重要な役割を果たしていることを示していますが、訪問者をコンバージョンする (つまり、顧客が実際に購入する) には他のチャネルの助けが必要です。

一方、電子メールはその性質上、以前にサイトを訪問したことのある訪問者とやり取りし、最初に他のチャネルからサイトにアクセスした訪問者を再訪問者に変換するのに役立ちます。

どのアトリビューション モデルが最適か?

アトリビューション モデルの比較に関してよくある質問は、どのアトリビューション モデルが最適かということです。 これはマーケティング担当者が尋ねるのは間違った質問だと思います。

実際のところ、各モデルはカスタマー ジャーニーの 1 つの側面を示しているため、1 つのモデルが他のモデルよりも絶対的に優れているということはありません。 マーケティング担当者は、適切と思われる複数のモデルを採用する必要があります。

チャネルベースからページビューベースのアトリビューションへ

Google アナリティクスは使いやすいですが、チャネルベースのアトリビューションに適しています。

顧客がコンバージョンに至る前に Web サイトをどのようにナビゲートするか、またどのページが顧客の意思決定に影響を与えるかをさらに理解したい場合は、ページビューの属性分析を行う必要があります。

Google アナリティクスはページビュー ベースのアトリビューションをサポートしていませんが、使用できるツールは他にもあります。

最近、AdRoll の Web サイトでこのようなページビュー ベースのアトリビューション分析を実行しました。私たちが行った手順と学んだことを喜んで共有します。

ページビュー シーケンス データの収集

最初の最も困難なステップは、Web サイトの各訪問者の一連のページビューに関するデータを収集することです。

ほとんどの Web 分析システムは、このデータを何らかの形式で記録します。 分析システムがユーザー インターフェイスからデータを抽出する方法を提供していない場合は、システムのデータベースからデータを取得する必要がある場合があります。

GA4 で行った手順と同様に、最初の手順はコンバージョンを定義することです。 ページビューベースのアトリビューション分析では、コンバージョン プロセスの一部であるページも特定する必要があります。

たとえば、コンバージョン イベントとしてオンライン購入を行う e コマース サイトの場合、ショッピング カート ページ、請求ページ、および注文確認ページは、すべてのコンバージョンがこれらのページを経由するため、コンバージョン プロセスの一部です。

これらのページは顧客のコンバージョンにとって重要であると判断するためにアトリビューション分析を行う必要がないため、これらのページをページビュー データから除外する必要があります。

この分析の目的は、見込み顧客がコンバージョン イベントの前に訪れたページと、それらが顧客の決定にどのように影響したかを理解することです。

アトリビューション分析用にデータを準備する

データの準備ができたら、次のステップは、データを次の 4 列形式に要約して操作することです。 ここに例があります。

著者のスクリーンショット、2022 年 11 月

[パス] 列には、すべてのページビュー シーケンスが表示されます。 任意の一意のページ識別子を使用できますが、url 構造を使用してページ タイプごとに結果を分析できるため、url またはページ パスを使用することをお勧めします。 ">" は、ページ間で使用されるセパレーターです。

Total_Conversions 列には、特定のページビュー パスがもたらしたコンバージョンの総数が表示されます。

Total_Conversion_Value 列には、特定のページビュー パスからのコンバージョンの合計金額が表示されます。 この列はオプションで、主に e コマース サイトに適用されます。

Total_Null 列には、特定のページビュー パスが変換に失敗した合計回数が表示されます。

ページレベルのアトリビューション モデルを構築する

アトリビューション モデルを構築するために、ChannelAttribution というオープンソース ライブラリを活用しています。

このライブラリは、もともと R および Python プログラミング言語で使用するために作成されましたが、作成者は現在、このライブラリ用の無料の Web アプリを提供しているため、コードを記述せずにこのライブラリを使用できます。

Web アプリにサインインすると、データをアップロードしてモデルの構築を開始できます。

初めてのユーザーには、試用のためにLoad Demo Dataボタンをクリックすることをお勧めします。 デモ データでパラメーター構成を確認してください。

著者のスクリーンショット、2022 年 11 月

準備ができたら、[実行] ボタンをクリックしてモデルを作成します。

モデルが作成されると、[出力] タブに移動します。このタブには、ファーストタッチ、ラストタッチ、線形、およびデータ駆動 (マルコフ連鎖) の 4 つの異なるアトリビューション モデルからのアトリビューション結果が表示されます。

さらに分析するために、結果データをダウンロードすることを忘れないでください。

参考までに、このツールは ChannelAttribution と呼ばれていますが、チャネル固有のデータに限定されません。

アトリビューション モデリング メカニズムは与えられたデータの種類に依存しないため、チャネル固有のデータが提供されている場合はコンバージョンをチャネルに関連付け、ページビュー データが提供されている場合は Web ページに関連付けます。

アトリビューション データを分析する

ページをページ グループに編成する

Web サイトのページ数によっては、個々のページではなくページ グループごとにアトリビューション データを分析する方が適切な場合があります。

ページ グループには、意味がある限り、1 ページから必要な数のページを含めることができます。

AdRoll の Web サイトを例にとると、ホームページだけを含む Homepage グループと、すべてのブログ投稿を含む Blog グループがあります。

e コマース サイトの場合は、ページを製品カテゴリ別にグループ化することも検討してください。

個々のページではなくページ グループから開始することで、マーケターは Web サイトのさまざまな部分にわたるアトリビューション結果の概要を把握できます。 必要に応じて、ページ グループから個々のページにいつでもドリルダウンできます。

コンバージョン パスの入口と出口を特定する

すべてのデータの準備とモデルの構築が終わったら、楽しい部分である分析に取り掛かりましょう。

ファーストタッチとラストタッチのアトリビューション モデルのパターンを調べることで、見込み顧客が Web サイトにアクセスするページと、コンバージョンに誘導するページを特定することをお勧めします。

ファーストタッチ アトリビューション値とラストタッチ アトリビューション値が特に高いページは、それぞれコンバージョン パスの始点と終点です。 これらは私がゲートウェイページと呼んでいるものです。

これらのページが変換用に最適化されていることを確認してください。

このタイプのゲートウェイ ページのトラフィック量はそれほど多くない可能性があることに注意してください。

たとえば、SaaS プラットフォームである AdRoll の価格設定ページは、Web サイトの他のページに比べてトラフィック量が多くありませんが、多くの訪問者がコンバージョンに至る前に訪れたページです。

顧客の決定に強い影響を与える他のページを見つける

ゲートウェイ ページの次のステップは、顧客の決定に大きな影響を与える他のページを見つけることです。

この分析では、マルコフ連鎖モデルで属性値の高い非ゲートウェイ ページを探します。

AdRoll.com の製品特集ページのグループを例にとると、4 つのモデルにわたる属性値のパターン (以下を参照) は、マルコフ連鎖モデルで属性値が最も高く、線形モデルがそれに続くことを示しています。

これは、コンバージョン パスの途中で訪問され、顧客の決定に影響を与える上で重要な役割を果たしたことを示しています。

著者からの画像、2022 年 11 月

これらのタイプのページは、コンバージョン率の最適化 (CRO) の最有力候補でもあります。

ウェブサイトの訪問者がそれらを発見しやすくし、そのコンテンツをより説得力のあるものにすることで、コンバージョン率を高めることができます.

要点をまとめると

マルチタッチ アトリビューションにより、企業はさまざまなマーケティング チャネルの貢献を理解し、コンバージョン パスをさらに最適化する機会を特定できます。

チャネルベースのアトリビューションは、Google アナリティクスから簡単に始められます。 次に、ページビューベースのアトリビューションを使用して、コンバージョンに至るまでの顧客の経路を深く掘り下げます。

最適なアトリビューション モデルの選択について心配する必要はありません。

各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側面を示すため、複数のアトリビューション モデルを活用します。

その他のリソース:

• B2B マルチタッチ アトリビューション モデルの完全ガイド
• 実際の例を使用して適切に行われた B2B キーワード調査
• マルチチャネル B2B リードジェネレーション: 成功への 8 つのステップ

主な画像：ブラックサーモン/シャッターストック