マルチチャネルプロモーションにおいてアトリビューションモデルはどの程度重要ですか?コンバージョンコストを一気に削減する秘訣！

今日は、オンラインプロモーションのプロセスにアトリビューションモデルを適用する価値についてお話ししたいと思います。現在、海外ではアトリビューションモデルがさまざまな分類で存在しています。線形アトリビューションモデル（平均クレジット）、最後のインタラクションアトリビューションモデル（午後にLAST TOUCHと呼んだもの）、U字型アトリビューションモデルなど、各モデルには独自の長所と短所、適用可能なシナリオがあります。今日は最も一般的なアトリビューション モデルについてお話します。

アトリビューションモデルとは何ですか?私の理解によれば、アトリビューション モデルをオンライン マーケティングに適用する場合、アトリビューション モデルの意義は、消費者のマルチチャネルアクセス パスに基づいて、各チャネルが貢献した価値を注文に合理的に割り当てることです。

例えば：

あるインターネットユーザーは、あるウェブサイトで教育機関の英語研修クラスの広告を見て、その教育機関に対してある印象を抱きました。しばらくして、検索エンジンで英語研修クラスを検索したところ、その教育機関の宣伝情報が目に入りました。それをクリックして詳細を知り、良いと思ったものの、注文するかどうか決めかねてウェブサイトを閉じました。

数日後、彼は代理店のブランド名を検索し、自然検索で代理店のウェブサイトに入り、相談して注文しました。このネットユーザーは、最初から最後まで、ディスプレイ広告、入札広告、自然検索を体験しました。 3 つの道がありますが、最終的に彼の改宗はどの経路に起因するのでしょうか。

以下のコンテンツはインターネットから抽出したものです。

友人から聞いたところ、 JD.com 、Vancl、 Amazon 、 Vipshop 、 Suning 、Dangdangなど、国内の電子商取引企業の95%以上が24時間の直前販売に基づいてROIを計算しているそうです。

海外では、統計手法として次の3つが主流となっています。

1. 30 日間のラストタッチに基づいて計算すると、ダイレクト/ブックマークトラフィックの優先順位が最も低く、次に CPS アライアンス、 SEO 、 SEM 、ディスプレイ広告の順になります。類似の広告では、アトリビューションはラストタッチに基づいて計算されます。

2. 7 日周期で計算され、各トラフィック タイプの貢献度は、購入からの距離 = (タッチ ポイントの数 - このタッチ ポイントのランク +1) * (購入までの時間 - より近いタッチ ポイントから購入までの時間) / (タッチ ポイントから購入までの時間の合計) に基づいて計算されます。

3. 14 日間の各タッチポイントの平均分布に基づいて寄与率を計算します。

ラストクリック P&L は今日では一般的であり、誤解を招く可能性はあるものの、わかりやすいものです。ほとんどの広告主にとって、メディア パフォーマンス ROI のルールは、コスト / 24 時間以内のシングル クリック コンバージョン数です。コンバージョンに役立つその他のメディアは、ROI の計算式では無視されます。

アトリビューションモデルのアプリケーション分析を通じて、将来の作業で次の問題を解決できます。

1. アトリビューションモデルが解決できる問題

1. 広告効果評価の改善

通常、広告効果の評価には、露出、クリック、直接的な購入指標が含まれますが、一部のマーケティングチャネルの購入への貢献は間接的な貢献に反映されることがあります。

例えば、ユーザーはインターネット広告チャネルを通じて広告キャンペーンの相談を受けることに慣れており、その後、SEM キーワードを通じてウェブサイト閲覧活動に入り、購入を行う場合があります。通常、注文貢献度は SEM で計算されますが、インターネット広告は広告露出と注文に対する間接的なサポートも生成します。したがって、この間接的な受注への貢献により、広告効果の評価がより合理的になります。

2. SEMキーワード戦略を合理的に整理する

SEM が開始されると、通常はブランド ワード、競合ワード、製品ワード、一般ワードに分割され、ユーザーは SEM チャネル上で一定の継承を示します。例えば、検索エンジンはユーザーが情報を得るための重要なチャネルです。ユーザーが長袖ボトムシャツを購入したい場合、まず「長袖ボトムシャツ」を検索し、その後、電子商取引サイトの購入キーワードをクリックしてサイトに入ります。このとき、ユーザーは購入しない可能性があります。

ユーザーは通常、さまざまなウェブサイトで価格や評判を比較することを選択するため、情報を確認した後、特定の猫が良いと感じることになります。または、JD.com の方が安い場合は、直接検索し、ブランド名をクリックして Web サイトにアクセスし、注文します。

このプロセス中に、ユーザーは製品ワードからブランドワードへのクリック経路を完了し、製品ワードはブランドワードに間接的な順序貢献をします。ユーザーの軌跡を分析することで、特にコスト管理時に商品ワード配置がブランドワードに与える影響を分析し、ブランドエリアのトラフィックの変化やターゲット設定を効果的に評価できます。

3. 同じチャネルで広告戦略を合理的に調整する

前述のさまざまなキーワードの影響要因と同様に、ユーザーは同じチャネルでもクリック依存性を持っています。たとえば、ユーザーはNetEaseポータルでTmallのプロモーション広告を見て、最初のクリック後に購入を完了しません。ただし、2回目には、ユーザーはNetEaseポータルからクリックしてWebサイトに入り、注文することに慣れている可能性があります。

この場合、チャネル内のさまざまな広告形式やメディアに対するユーザーのクリックを分析することで、特定の広告チャネルに対するユーザーの依存度を評価し、広告のスケジュールと実行をガイドすることができます。

4. 複数のチャネル間でマーケティングのリズムを効果的に調整する

通常、ユーザーは 1 つのチャネルをクリックして Web サイトにアクセスするだけでは購入を行わないため、マルチチャネル カバレッジや統合マーケティング コミュニケーションが主なマーケティング戦略になります。重要なのは、アクティビティにおけるユーザーのクリック軌跡を評価し、ユーザーのさまざまな購入段階における広告ソースを把握し、マーケティングのリズムを効果的に調整することです。マルチチャネル パス分析では、さまざまなユーザーのマルチチャネル閲覧トラックをキャプチャし、集約を通じてユーザーのパスの傾向を発見できるため、マーケティング リズムの配置を知るための参考資料となります。

2. アトリビューションモデルによるチャネル価値の分析

コンバージョンパスに複数のチャネルが含まれている場合、アシスト コンバージョン値はアシスト チャネルごとに計算されるため、マルチチャネル パスのアシスト コンバージョン値の合計は、パス コンバージョンの最終値よりも大きくなります。パス変換プロセスでチャネルが複数回出現する場合、アシスト変換値は複数回計算されます。つまり、GA はすべてのチャネルからのすべてのアシストコンバージョンと最終コンバージョンをカウントし、それらを繰り返しカウントします (ある場合)。

上記の状況を例で説明してみましょう。仮定：1. 注文額は100元です。2. アシスト変換と最終変換の重みは同じです。

仮定1

訪問者はA→B→C→Dの4つのチャネルを経由してコンバージョンを達成したため、各チャネルの貢献度は同じで、25元です。

仮説2

訪問者はコンバージョンを達成するために4つのチャネルA→B→C→B→Dを通過しましたが、チャネルBはコンバージョンパスに2回現れました。したがって、チャネルA、C、Dの貢献値はそれぞれ20元、チャネルBの貢献値​​は40元です。

仮定3

訪問者はA→B→C→D→Dの4つのチャネルを経由してコンバージョンを達成しましたが、チャネルDはコンバージョンパスで補助コンバージョンと最終コンバージョンの両方の役割を果たしました。そのため、チャネルA、B、Cの貢献値はそれぞれ20元、チャネルDの貢献値は40元です。

仮定4

訪問者はA→B→C→B→D→Dの4つのチャネルを経由してコンバージョンを達成しましたが、チャネルBとDはそれぞれ2回出現しました。そのため、AとCのチャネル貢献値はそれぞれ16.7元、BとDのチャネル貢献値はそれぞれ33.3元でした。

上記の仮定では、議論する価値のある条件が 1 つあります。それは、各アシスト変換と各最終変換の重みです。実際、アシストコンバージョンと最終コンバージョンについては、どちらのチャネルがユーザーに大きな影響を与えたかを判断することはできないため、上記の例では同じ重み付けをしています。ただし、企業やアナリストによって認識は異なります。アシストコンバージョンと最終コンバージョンの重み関係は、各最終コンバージョン = η 各アシストコンバージョンとして表すことができます。

3. アトリビューションモデル分析の実装方法

これは、GA（ Googleトラフィック分析ツール）のマルチチャネル変換パスを通じて実現できます。GA では、各マーケティング チャネルが公式サイトに導入されたトラフィックを均一にマークする必要があります。さらに、業界内のトラフィックモニタリングツールも使用できます。現在、アトリビューションモデルを開発しているエージェントがすでにいくつかあります。この統計手法は、すぐにeコマース業界の主流になると思います。

4. アトリビューションモデル分析からのインスピレーション

1. 各チャネルの補助コンバージョン値と最終コンバージョン値に基づいて、会社全体のマーケティングシステムにおける各プロモーションパスの主な役割と貢献を把握します。

2. アシストコンバージョンと最終コンバージョンに対する企業の認識に基づいて、両者の重み付け比率を決定し、各チャネルの注文への貢献値を精査して、各チャネルへの今後のマーケティング投資の参考とします。

3. 購入変換プロセス中のメディアコンタクトの選択とユーザーの順序に基づいて、マーケティングコミュニケーションのメディアミックス、配信、広告スケジュールを決定します。

著者： Ai Qijun 、 Qinggua Media より出版を許可されました。

出典：アイチセム