アトリビューションのベストプラクティス

組織に適したアトリビューションモデルの選択は、多くの考慮事項に基づいて行います。この記事では、方法といくつかの一般的なベストプラクティスについて説明します。

手順 1:探索的分析

メモ

この分析は、アトリビューションモデルを選択する前に行う必要があります。

このフェーズでは、最初に顧客の行動を把握し、コンバージョン指標を定義します。コンバージョン指標に基づいて、Analysis Workspace などのツールや、複数のチャネルからのデータソースの取り込み(インプレッション数データなど)を行うと、次の理解が容易になります。

  • コンバージョンを行う前に、様々なマーケティングチャネルにタッチしている顧客の数。
  • これらの動作の割合/分布。

例えば、50% の顧客がコンバージョンの前に 3 つのチャネルにタッチした場合、これら 3 つのチャネル間で何らかのインタラクションがあるか。
その後、上位および下位のファネル分析を行って、理解を深めることができます。

上位ファネル分析

上位ファネル分析は、ブランドや製品の認知度の作成に使用されるチャネルを分析します。例えば、ほとんどのテレビ広告の目標はブランド認知度です。 ユーザーは時間の経過と共にテレビ広告を忘れてしまうので、 「タイムディケイ」アトリビューションモデル を使用することができます。

下位ファネル分析

この分析では、ユーザーは既にブランドを知っていて、コンバージョンしてもらいたいと仮定します。電子メールまたはプッシュ通知または Facebook 広告を使用します。

手順 2:ルールベースアトリビューション

この手順の目的は、仮説を検証することです。

例 1

例えば、仮説が「ファーストタッチチャネルは、ラストタッチチャネルよりもコンバージョンに大きな影響を与える」であるとします。次に、 「逆J字形」アトリビューションモデル を使用して、この仮説をテストします。このモデルでは、ファーストタッチポイントに対するクレジットの 60% が与えられます。

例 2

仮説が「当社の業界(旅行業など)では、顧客が商品を購入する前に多くの調査を行うので、アトリビューション期間は 30 日ではなく 60 日か 90 日」であるとします。次に、 ルックバックウィンドウ を 90 日に変更します。

手順 3:アルゴリズムアトリビューションの使用

考えられる仮説と組み合わせを数多く検証するのは非常に困難なので、 アルゴリズムアトリビューション を使用して、この作業を組み込みのアルゴリズムに任せることができます。すべての質問に答え、最適なアトリビューションモデルが既に見つかっている場合は、この手順を実行する必要はありません。

その他の考慮事項

  • Analysis Workspace だけに依存するのではなく、データサイエンティストのサービスを使用する必要が生じる場合があります。

このページ