メソッドとモデルマルチタッチアトリビューションガイド

マルチタッチアトリビューションは、複数の手法とモデルを含む幅広い分野です。どのモデルがビジネスニーズに合っているかを知ることは、出力で何をしたいかによります。

この記事では、マルチタッチアトリビューションの基本を説明し、利用可能な手法とモデルの違いを明らかにし、あなたのビジネスに適したモデルを選択するのに役立ちます。

マルチタッチアトリビューションとは？

マルチタッチアトリビューションとは、マーケティング効果測定の手法のひとつで、コンシューマージャーニーにおけるすべてのタッチポイントを考慮し、それぞれに端数を割り当てて、マーケティング担当者が各チャネルが販売にどの程度影響したかを確認できるようにするものです。

マルチタッチアトリビューションは、従来のルールベースのアトリビューション手法（ファーストタッチやラストタッチなど）に代わる、より洗練された手法を提供します。

これらの方法では、恣意的なルールの適用により、コンシューマージャーニーにおけるすべてのタッチポイントの貢献度を正確に測定することができず、マーケターは歪んだデータに基づいて意思決定をしてしまうことになるのです。

マルチタッチアトリビューションは、コンバージョンイベントを促進する影響力に応じて、マーケティングや広告チャネル、戦術の枠を超えて、消費者ジャーニーのあらゆるタッチポイントのあらゆる要素にクレジットを割り当てることにより、偏りを排除するものです。

マルチタッチアトリビューションは、ダイレクトメール、オンラインディスプレイ、検索広告などのアドレス可能なチャネルにわたる個々のユーザーレベルのデータを活用することで、KPI（重要業績評価指標）イベントを計算し、望ましいビジネス成果に影響を与えたマーケティングのタッチポイントにクレジットが割り当てられる。

また、過去のパフォーマンスに関するこれらの洞察は、今後のキャンペーンや既に実施されているキャンペーンにおいて、より効率的かつ効果的なプランニング、最適化の判断に活用することができます。

マルチタッチアトリビューションモデルの選択

マルチタッチアトリビューションモデルには様々な種類があり、それぞれの精巧さは大きく異なります。

ルールベースの手法は、マーケティング担当者が消費者ジャーニーの1つまたは複数のポイントにクレジットを割り当てる方法のルールを定義することに依存するため、主観的です。

一方、アルゴリズミックな手法では、客観的な統計モデリングと機械学習の技法を用います。アルゴリズミック・モデルの出力は、マーケターが将来のマーケティング活動を計画し、最適化するための結果予測に使用することができる。

しかし、アルゴリズムモデルであっても、その精巧さや予測の粒度は様々です。

どのような方法であっても、マルチタッチのアトリビューションモデルは、KPIイベント（コンバージョン、リードなど）のクレジットを1つまたは複数のタッチポイントに割り当てることによって、マーケティング担当者がマーケティング投資の効果をきめ細かく判断できるようにするものです。

ここでは、いくつかの一般的なアトリビューションモデルの概要を説明します。

ルールベースのシングルタッチアトリビューション。

ラストタッチ：ラストタッチモデルでは、消費者ジャーニーの最後のタッチポイントが、KPIイベントのクレジットの100％を受け取ります。マーケティング測定方法のデフォルトとしての歴史から、マーケティング担当者はしばしばこのモデルを他のマルチタッチのアトリビューションモデルを比較するための基準として使用します。

ファーストタッチ：ファーストタッチモデルでは、消費者ジャーニーにおける最初のタッチポイントが、KPIイベントのクレジットの100％を受け取ります。マーケティング担当者は、このモデルを、新規消費者に初めて接触して認知度を高めることを目的としたマーケティング活動を測定するためによく使用します。

ルールベースのマルチタッチアトリビューション

均等な重み付け。偶数重み付けモデルは、線形モデルとしても知られ、コンシューマージャーニーのすべてのタッチポイントが、KPIイベントに対して等しく評価されます。マーケティング担当者はこのモデルを、検討サイクルが長く、コンシューマージャーニー全体で何度もメッセージを強化することが重要となるマーケティング活動の測定によく使用します。また、マルチタッチ・アトリビューションが初めてで、チャネルをまたぐ典型的なコンシューマージャーニーについて既存の理解がないマーケターにとっても、良い出発点となります。

ポジション・ベース。ポジション・ベース・モデルは、バスタブ・モデルやU字型モデルとも呼ばれ、コンシューマージャーニーの最初と最後のタッチポイントが、その間のタッチポイントよりも高い割合で評価されるモデルです。マーケティング担当者は、コンシューマージャーニーの中間にある「サポーター」タッチポイントよりも「オープニング」タッチポイントや「クローザー」タッチポイントを重視したい場合に、このモデルをよく使用します。

タイムディケイ。Time Decayモデルでは、コンシューマージャーニーの最後のタッチポイントに至る間に、クレジットのパーセンテージが徐々に上昇していく。マーケティング担当者はこのモデルを、販促キャンペーンなど、検討サイクルの短いマーケティング活動の測定によく使用します。

アルゴリズムによるマルチタッチアトリビューション

フラクショナル・アトリビューション（Fractional Attribution）。フラクショナルアトリビューションは、機械学習を用いて、消費者ジャーニーに沿った影響力のあるマーケティングタッチポイントとディメンション（キャンペーン、プレースメント、パブリッシャー、クリエイティブ、オファーなど）に対して、与えられた成功指標の分数を計算し、割り当て、将来のマーケティング費用配分に反映させるものです。

マーケティング担当者は、チャネルやサブチャネルだけでなく、キーワード、プレースメント、クリエイティブなどの最も細かいレベルでも最適な予算配分を把握することができます。モデルは毎日でも再構築されるため、マーケティング担当者はキャンペーンが進行している間に最適化の決定を下すことができます。

インクリメンタル・アトリビューション（Incremental Attribution）。インクリメンタルアトリビューションとは、広告費がコンバージョン率に与える上昇効果を測定するものである。インクリメンタルアトリビューションは、予算を配分する場所だけでなく、どの程度の予算を配分すべきかを決定するために最適です。

マーケティング担当者は、どのキャンペーン、クリエイティブ、プレースメントが最も効果的であるか、また、それらに全く投資する必要がないかを判断することができます。インクリメンタル・アトリビューションは、既存のブランド認知度や人口動態など他の要因も考慮しますが、フラクショナル・アトリビューションにはそれがありません。

あなたに最適なのはどのモデル？

マーケターが結果に対する責任をますます問われるようになった現在、これらのモデルは、孤立したチャネル測定や全く測定しないよりも優れています。これらの方法は、消費者ジャーニーについて、以前は持っていなかったインサイト。

最終的に、どのマルチタッチ・アトリビューション・ソリューションが適しているかは、お客様の目標、ビジネス要件、そしてマーケティングの効果を向上させるために出力をどのように使用したいかによります。

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