モデル化された行動: 将来を見据えた新しい測定戦略

現在のプライバシー中心の環境では、マーケティングと分析測定の従来の方法はもはや実行できません。 差し迫った問題は、ブランドがマーケティング活動を効果的に測定できるようにするために取るべき重要な次のステップは何ですか?

業界全体で、プライバシー サンドボックスからデータ クリーン ルーム、Unified ID 2.0 に至るまで、この問題に取り組もうとするさまざまなイニシアチブとソリューションに事欠きません。 これらのソリューションの詳細を見ていくと、マーケティング担当者がさまざまなオプションに圧倒されることは理解できます。

したがって、Google トピックのようなものに反応して何をすべきかを心配するよりも(簡単な答え: Google がより具体的なテストを実行し、完全にプライバシーに準拠しているという証拠を提供するまではそれほど多くはありません)、すべてのブランドが取り組むべき特定の領域が 2 つあります。近い将来に焦点を当てています。

ビッグ テック プラットフォームのモデル化されたデータへの移行

ユーザーレベルの測定は、常にブランドの北極星でした。 完璧な世界では、マーケティング キャンペーンの影響を最も正確に理解して、効果的な最適化と予算編成の決定を行うことができます。

ただし、プライバシー中心の時代に、Google や Meta などのプラットフォームは、ユーザー レベルの測定を可能な限り維持するためにさまざまな拡張機能を実装しています。 これには、拡張コンバージョンとコンバージョン API が含まれ、それぞれがコンバージョンをより正確にマーケティング キャンペーンに関連付けることができます。

どちらの機能も頭に入れておく必要があります。 とはいえ、これは不足しているデータの一部のみをカバーするものであり、Google の同意モードのようなものが登場する場所です。これは、モデリング手法を活用して、ユーザーがマーケティング/分析の同意をオプトアウトすることを説明します。

レポート内のモデル化されたデータに依存することについて、懐疑的な人もいるかもしれません。 ただし、これは新しいことではないことに注意してください。

実際、モデル化されたコンバージョンは、Google 広告や Facebook 広告マネージャーなどのツール内で長年にわたって導入されてきました。 モデリングの要件は、既知のユーザー データセットが減少し続けるにつれて増加するだけです。

大手ベンダーは予想通り、これを簡単には行いませんが、適切な専門家のサポートがあれば、モデル化されていない結果とモデル化された結果がどのように見えるかを比較することができます。 これにより、報告する数値とその相対的な精度について、より多くの情報に基づいた決定を下すことができます。

マーケティング担当者は、モデル化を敬遠するのではなく、モデル化をさらに理解し、心から受け入れるよう努めるべきです。

掘り下げる: マーケティング アトリビューションが課題であると同時に必要である理由

計量経済学 + アトリビューション = モデル化されたアトリビューション

アトリビューションは、マーケティングにおける永遠の議論であり、すでに十分に挑戦的でした。 壁に囲まれた数多くの庭園やプライバシーの制限をどのようにナビゲートするかを考えると、なおさらです。

既知のデータには避けられないギャップがあるため、ウォールド ガーデンを横断しない特定のチャネルのサブセットを見ている場合を除き、ユーザー レベルのアトリビューション モデルは現在非常に困難です。 そうしなければ、堅牢なクロスチャネルのカスタム ユーザー アトリビューション ソリューションを作成することは、ほぼ不可能です。

それでも、すべての企業は、マーケターがメディア ミックスのパフォーマンスを正確に測定し、効果的な予算決定を下す必要があります。 興味深いことに、最適な次世代ソリューションは、実際には 2 つの従来のアプローチの組み合わせです。

マーケティング パフォーマンスのフル ファネル ビュー

モデル化されたアトリビューションは、MMM (メディア ミックス モデリング) と MTA (マルチタッチ アトリビューション) の最良の部分を利用して、マーケティング パフォーマンスのフル ファネル ビューを提供すると同時に、完全にプライバシーの回復力を備えています。

モデル化された属性の基盤は MMM に基づいており、ユーザー レベルの入力 (Cookie データなど) ではなく、集計レベルのデータセットを使用します。 これは、ユーザーの同意や、壁に囲まれた庭をナビゲートする方法など、MTA に関する考慮事項を考慮する必要がないことを意味します。

モデル化されたアトリビューションのもう 1 つの利点は、回帰ベースのアプローチを使用することで、単一のソリューション内ですべてを追跡する必要なく、すべてのマーケティング チャネルをモデルに組み込むことがはるかに簡単になることです。

また、モデルの精度を高め、メディア キャンペーンの特定の影響を分離するために、季節性、在庫レベル、競合他社の活動などの外部要因を含めることもできます。

より深く掘り下げる:目に見えないものを測定する: マーケティング アトリビューションの真実

新しいきめ細かなアプローチ

MMM の歴史的な欠点は、出力の粒度が非常に低く (テレビ、デジタル、印刷物など)、結果が 6 か月ごとにしか入手できないことでした。

ただし、モデル化されたアトリビューションでは、各マーケティング プラットフォームへの直接接続を活用して、毎日のインプットを最も詳細なレベルで引き出すことができます。 これにより、戦術的な計画と予算の決定において、はるかに実用的なものになります.

初期設定には正確な計画と専門知識が必要ですが、モデル化されたアトリビューションは、MTA で慣れ親しんだすべての詳細を提供すると同時に、さらなる業界の変化に対する将来の保証を提供するように見えます。これはすべて、モデリングの力によって可能になります。

つまり、私たちの不確実な未来への答えは、ずっと前から私たちの前にあったものだったということです。 多くの点で、私たちは測定戦略を未来にさかのぼります。

この記事で表明された意見はゲスト著者のものであり、必ずしも MarTech ではありません。 スタッフの著者はここにリストされています。

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