アトリビューションを設定するときに目標到達プロセスのステップを正しく選択する方法

広告費用を最適化し、ROASを増やしたい場合は、販売する前に、チェーン内の各チャネルの貢献度を検討して正しく評価してください。 ここでは、標準のGoogle Analyticsのツールだけでは不十分です。これは、サービスで利用可能なアトリビューションモデルの半分が、トランザクションからチェーン内の任意のチャネルにすべての価値を提供するためです。 また、モデルの後半では、実際のメトリックではなく、条件付きルールに従ってチャネルを推定します。

標準のGAモデルとは異なり、OWOX BI Attributionは、目標到達プロセスでのコンバージョンとユーザーの進歩に対するチャネルの相互影響を考慮に入れています。 また、現在のGAモデルとOWOX BIモデルの広告パフォーマンスを比較して、過小評価または過大評価されているキャンペーンを確認することもできます。

その結果、コンバージョンでユーザーを引き付けるチャネルに予算を再配分することができますが、Googleアナリティクスのラストノンダイレクトクリックでは何の価値もありません。

この記事では、AIDAモデルの目標到達プロセスステップのコンバージョンイベントを強調表示し、これらのステップに基づいてOWOXBIでアトリビューションモデルを構築する方法について説明します。

セールスファネルは、ユーザーが最初にサイトにアクセスしてから購入するまでの経路です。 AIDAマーケティングモデルによると、このパスは4つの段階で構成されています。

1. 注意—人がサイトに注意を払いました。
2. 興味—商品に興味を持つようになりました。
3. 欲望—商品を購入したかった。
4. アクション—購入しました。

理論的には、それは単純で一貫しているように聞こえます。 実際には、物事はもう少し複雑です。 あなたのサイトのオーディエンスはあなたが期待するように振る舞わないかもしれません。 異なる広告チャネルからの訪問者は、異なる動作をします。 人は何度もサイトにアクセスして、何もせずに離れることができます。 ショッピングカートに商品を入れます。 さまざまなバナーなどをクリックします。はい、彼のアクションは一貫していますが、各ユーザーには独自のシーケンスがあります。

また、通信チャネルの選択は、ユーザーが目標到達プロセスのどの段階にあるかによって異なります。 たとえば、メディア広告は、関心を喚起する必要のある目標到達プロセスの開始時に、冷たい視聴者と完全に連携します。 そして、電子メールは、目標到達プロセスの最終段階でオーディエンスとうまく連携します。 これらはブランドに精通している忠実なユーザーであるため、郵送からのコンバージョン率は高くなります。

サイト訪問者から購入者へのコンバージョンを増やすには、オーディエンスの行動を調べ、アトリビューションモデルで使用する目標到達プロセスのステップを正しく選択する必要があります。

正しい販売目標到達プロセスを使用すると、次のことができます。

1. マーケティングの効果を正しく評価し、過小評価されているトラフィックのソースを見つけて、広告予算を最適に再配分します。
2. ユーザーのニーズを理解して、関連性の高いオファーを作成します。
3. ユーザーが目標到達プロセスのどの段階にいるかに応じて、オーディエンスをセグメントに分割し、各セグメントとのコミュニケーションをパーソナライズします。
4. 目標到達プロセスのボトルネックを見つけて最適化します。

目標到達プロセスの各段階での広告のタスクは、ユーザーが次の段階、つまり購入に近づくように動機付けることです。 たとえば、変換アクションには、アイテムカードの表示、メーリングリストへの登録、カートへのアイテムの追加などがあります。 これらのアクションのどれがAIDAファネルの構築に適しているかをどのように判断できますか？

この時点で、最初の支払いなど、ユーザーがコンバージョンに至る前に、サイトで実行するすべてのビジネスクリティカルなアクションを実行する必要があります。

選択したアクションをサイトで追跡し、GoogleBigQueryに送信する必要があります。 これにより、次のステップを実行できるようになります。

たとえば、さまざまなセクションでコンバージョンアクションを分析できます。

• アクティビティからコンバージョンまでの時間。
• 変換アクションによる変換の確率。

まず、選択したすべてのイベントを含む次のようなテーブルを作成する必要があります。

イベントの数に制限するべきではありません。 分析に使用するアクションが多いほど、分析は向上します。 同時に、もちろん、常識を忘れないでください。

次に、この表に基づいてグラフを作成する必要があります。 このようなグラフの例を次に示します。

グラフは、変換アクションに応じて変換までの時間がどのように変化するかを示しています。

良い—選択したイベントがグラフ上に均等に分散されている場合。 これにより、これらのイベントをクラスターに分割することで目標到達プロセスを構築できるようになります。各クラスターは、アトリビューションにおける目標到達プロセスのステップになります。

悪い—イベントがグラフ上で1か所にグループ化されている場合。 そうすれば、じょうごの1つか2つのステップしか得られません。 このような場合、モデル計算の品質は低くなります。

分析されたイベントに関する潜在的なAIDAファネルの例：

OWOX BIにプロジェクトがない場合は、すぐに無料で使用を開始できます。

アトリビューション計算を実行する前に、GoogleBigQueryクラウドストレージにすべてのデータを収集する必要があります。 OWOX BIを使用すると、サイトでのユーザーのアクション（ページビュー、イベント、トランザクションなど）、コストデータ、通話追跡からの統計、およびGoogleAnalyticsからGBQへのメールマーケティングサービスに関する生データを送信できます。

注文ステータス情報とユーザーをCRMからBigQueryに手動で読み込むこともできます。 GBQのデータは、SQLクエリからアクセスでき、テーブルとして回答できます。

さらに作業と視覚化を行うために、これらのテーブルは、たとえば無料のアドオンを使用して、CSVまたはGoogleスプレッドシートにアップロードできます。 このソリューションを使用すると、GAインターフェイスに存在するサンプリングやその他の制限なしにレポートを作成できます。

サイトにEnhancedE-Commercefor Google Analyticsを設定している場合、OWOX BIのセッションデータを含む最初のテーブルがBigQueryに表示されると、アトリビューションモデルが自動的に作成されます。

新しいモデルを作成することも、既存のモデルを変更することもできます。 編集するには、モデル設定を開き、各ステップでOR条件を介して変換イベントを一覧表示します。

次に、計算を開始します。 その結果、選択したコンバージョンアクションにつながったトラフィックソースに関する情報を受け取ることができます。

OWOX BIモデルの計算結果は、ソース/メディア/キャンペーンと呼ばれるセクションの最後の非直接クリックモデルの結果と比較できます。

これにより、コンバージョンアクションにつながったものの、過小評価されたままのトラフィックのソースが明らかになります。 たとえば、このスクリーンショットでは、yandex / Organicが過小評価されていることがわかり、さらに努力する価値があります。

次に、コンバージョンアクションの数を増やすために、予算を再配分するだけで済みます。

下の画面では、目標到達プロセスのさまざまな段階でトラフィックソースがどのように分散されているかを確認できます。 AIDAファネルイベントが適切に選択されている場合（上のグラフを参照）、広告ソース間で予算を再配分できます。

イベントが正常に選択されなかった場合、すべてのイベントが1つまたは2つの広告チャネルに分類され、どのチャネル間で広告予算を再配分するかを選択できなくなります。

PSデータをGoogleBigQueryに結合し、アトリビューションを設定するためのサポートが必要な場合は、いつでもサポートいたします。 デモにサインアップすると、詳細について説明します。