2022年の最高のマーケティングアトリビューションモデルは何ですか？
公開: 2022-05-25今日のマーケターは、マーケティング活動の価値と影響を実証するという挑戦的な役割を担っています。 オンラインとオフラインで利用できる複数のマーケティングチャネルと、消費者の購入と意思決定の過程がより複雑になるにつれ、マーケティングの影響を理解する能力は、これまで以上に重要になりましたが、より困難になっています。 この記事では、パフォーマンスの可視性を高め、戦略を迅速に拡張および適応させ、新しい顧客を獲得するために、ブランドがデータドリブンアトリビューション（DDA）を採用する必要がある理由を見ていきます。
マーケターは彼らの活動の価値を理解するために何年も苦労してきました。 業界全体で分析とデータサイエンスの革新的なソリューションが利用可能であるにもかかわらず、ほとんどのマーケターにとって購入の道のりはあいまいなままです。 たとえば、マーケティング活動が販売にどのような影響を与えるかはまだ不明なことがよくあります。
ただし、購入経路は、企業のマーケティングチャネルでの顧客とのやり取りを通じて分析できます。 そのようなソリューションの1つは、分析にすぐに使用できるマーケティングアトリビューションモデルを展開することです。
ただし、カスタマージャーニーは複雑です。 マーケターは、既製のモデルがカスタマージャーニーの複雑さを正確に反映していないことにすぐに気付くことがよくあります。
今後の道は、マーケターが何年にもわたって使用されてきたデフォルトのすぐに使えるマーケティングアトリビューションの方法を放棄し、データドリブンアトリビューション（DDA）を採用することです。
この記事では、すぐに使用できるマーケティングアトリビューションモデルの不十分さを探り、DDAがマルチタッチの旅を理解するための焦点を絞ったレンズを提供する理由について詳しく説明します。
マシンの客観的な結果を信頼する時が来ました。
データドリブンアトリビューション（DDA）とは何ですか？
データドリブンアトリビューションは、顧客の意思決定におけるマーケティングチャネルの影響を確認するための機械学習手法です。
DDAのような機械学習モデルは、古いデフォルトのマーケティングアトリビューションモデル（チャネルの動作に関するルールを想定）に依存する代わりに、主観性を排除し、チャネルが最終的な購入決定にもたらした実際の影響の詳細なビューを提供します。
適切なマーケティングアトリビューションモデルを使用することが重要なのはなぜですか？
すべてのマーケティング活動が互いに影響力があるわけではありません。 ソーシャルメディアの投稿は、同じ包括的なキャンペーンに関連している場合でも、PPC広告に異なるレベルの影響を与える可能性があります。 その結果、すべてのアクティビティが（たとえば）コンバージョンを促進するのに同等に効果的であると想定するのは不正確です。
当然のことながら、複数のアクティビティがチャネル間で実行されている場合、場合によっては同時に、マーケターがキャンペーンの影響を明らかにすることは容易ではありません。
マーケターは、メッセージングや製品に最適なチャネルを決定するだけでなく、効果的に計画と予算を立てることも望んでいます。 マーケティング予算が最初に圧迫されることが多いという事実を考えると、これは特に重要です。
さらに複雑なのは、さまざまなチャネルが業界全体の消費者の購入決定においてさまざまな役割を果たしていることです。 たとえば、小売B2Cビジネスに影響を与えるデジタルマーケティング活動は、民間のヘルスケアセクターでは異なる意味を持ちます。
同じことがB2Bアプリケーションにも当てはまります。 万能のソリューションは存在しません。そのため、デフォルトのマーケティングアトリビューションモデルは決して適切ではありません。
マーケティングアトリビューションモデルは、マーケターが次の最適なチャネルを特定するのにも役立ちます。
- 顧客をビジネスに紹介する
- 締めくくりと意思決定の瞬間
- マーケティング活動の計画とスケーリング
- 変化に素早く反応する。
マーケティングアトリビューションモデルには2つのタイプがあります。
基本：ファーストクリック、ラストクリック、ポジショニングベース、時間減衰など、すぐに使用できるモデル。 すべてがルールベースであり、通常、決定は消費者によって直線的に行われると想定しています。
DDA（Data Driven Attribution）：人間が作成した事前定義されたルールと仮定を使用する代わりに、マシンはデータから学習し、各チャネルの最適なクレジットの重み付けを決定する必要があります
基本的なルールベースのアトリビューションモデルは、理解しやすいため、マーケティング部門にとって頼りになるソリューションであることがよくあります。 しかし、彼らは完全な話をしていません。
基本的なマーケティングアトリビューションモデルの何が問題になっていますか？
基本的なマーケティングアトリビューションモデルの主なタイプと、それらが理想的でない理由を以下に示します。
- ラストクリック：すべてのクレジットは、コンバージョンまたはサインアップ前のラストクリックになります
- 最初のクリック：上記の逆
上記の方法では、カスタマージャーニーに影響を与えた可能性のある他のタッチポイントを考慮に入れていません。 以下の方法は、変換プロセスのさまざまな段階をさまざまな程度で説明しますが、それでもカスタマージャーニーが線形であるという仮定に依存しています。
その結果、各チャネルは、過度に単純化された決定プロセスにおける最新性またはその位置に基づいてクレジットを獲得します。
- 最後の非直接クリック：顧客のコンバージョンがすべてのクレジットを受け取る前に使用された最後の間接チャネル
- 時間の減衰：コンバージョンまたはサインアップの最新性に応じてクレジットが増加し、最後のアクティビティが最も多くのクレジットを獲得します
- 線形：すべてのステージが同量の分割クレジットを受け取ります
- ポジションベース：最初と最後のインタラクションは、均等に分割されたクレジットを獲得します。
DDAは、（結局のところ）個々の企業に固有のカスタマージャーニーの代表的なビューを確立する唯一のアトリビューション方法です。
データドリブンアトリビューションでは、マシンは特定の期間にわたる顧客の旅の大きな見本から学習し、線形性を仮定せずに、チャネル間のすべての厄介で複雑な相互作用を分析します。
DDAは、計算で分析されたチャネル間の関係に基づいてクレジットを割り当てます。 したがって、DDAモデルは、クレジットがより客観的に帰属することを保証できます。 これは、厄介で複雑な実際のカスタマージャーニーの現実をはるかに表しています。
「最高の」マーケティングアトリビューションモデルは…？ 主観的
DDAは、チャネルパフォーマンスの最も完全なビューを提供します。 ただし、アルゴリズム的には、DDAを実行する方法は複数あります。 Google Analytics 360などのマーケティングプラットフォームは、ShapleyValuesを使用したゲーム理論アプローチを適用します。
他のプラットフォームは、マルコフ連鎖などの確率的手法を使用する場合があります。 よりデジタル的に進んだ企業は、定期的に最適化されたカスタムビルドのDDAモデルを使用するようになります。
つまり、DDAは基本的な線形モデルよりも優れた選択肢ですが、DDAを適用するための単一の「最良の」方法はありません。 ビジネスはそれぞれ異なり、マーケティング活動は顧客ごとに異なります。
独自のカスタムモデルを構築するという大きなコミットメントを行う前にDDAで水域をテストしようとしているマーケターにとって、おそらく最もフレンドリーでアクセスしやすい方法は、Google Analytics 4を使用することです。Google広告は、クリック課金型マーケティングのデフォルトのアトリビューションモデルとしてDDAも使用するようになりました。アクティビティ。
データベースのマーケティングアトリビューションモデルを使用して、クレジットが必要な場合にクレジットを付与する
カスタマージャーニーは、すぐに使用できるアトリビューションモデルよりもはるかに面倒で、複雑で、理解するのが困難です。 これは、マーケターがデフォルトのアトリビューションモデルに依存する必要があるという意味ではありません。まったく逆です。
マーケターが自由に使える強力なツールを使用して、データドリブンアトリビューションモデルを作成するのにこれほど良い時期はありません。 成熟したデータチームは、大量のカスタマージャーニーデータを取り込んでモデル化するために必要な分析インフラストラクチャを参照、設計、および設計できます。
プラットフォーム全体で、マーケターはクレジットを割り当てる場所の明確なビューを確立し、最終的に彼らの活動の影響を発見することができます。
次のレベルのマーケティングアトリビューションモデルを設計する
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