カスタムモデルのベストプラクティス best-practices-for-custom-model

概要 overview

既製のアトリビューションモデルに加えて、Marketo Measure2 層のお客様は、カスタムアトリビューションモデルにアクセスできます。

Marketo Measure カスタム属性モデルを使用すると、モデルに含めるマイルストーンタッチポイントの位置やカスタムステージをユーザーが選択できます。 さらに、ユーザーは、モデル内の各ステージに起因するクレジットの割合を制御したり(ユーザーは最大 6 つの追加のカスタムステージを定義できます)、Marketo Measure 機械学習モデルによって提案された属性の割合の値を使用したりできます。

カスタム属性モデルには、次の 2 つの主要な側面があります。

カスタムステージ を使用すると、ユーザーは、ビジネスとプロセスに関連するファネルを定義できます。 カスタムステージは、在庫属性モデル内の Marketo Measure のマイルストーン(ファーストタッチ、リード作成タッチ、商談作成タッチ、クローズドウォンタッチ)と同様に、バイヤージャーニー全体の「マイルストーン」を表す必要があります。 カスタムステージが確実にステージ移行を適切に追跡できるように、カスタムステージをアカウント内で適切に定義し、マッピングする Marketo Measure とが重要です。 これは、どのタッチポイントを各ステージに適切に関連付け、クレジットを適切に関連付けるかを識別するためです。 カスタムステージマッピングは、基本的に標準の「ステージマッピング」の拡張機能であり、同じ方法に従う必要があります。

NOTE
詳しくは、ステージマッピングのベストプラクティスリソースを参照してください

カスタム属性モデリング は、カスタムステージファネルを選択すると定義されます。 その後、ユーザーは、各カスタムステージと Marketo Measure のマイルストーンステージに割り当てるアトリビューションクレジットの量を制御できます。 ユーザーは、見た目に合わせて各ステージにクレジットを割り当てたり、履歴データに基づいて「サジェストモデル」として機能する Marketo Measure 機械学習モデルを参照したりできます。

正確なカスタム属性モデルを確実に作成するには、カスタムモデルのこれらの 2 つの側面を正しく正確に定義する Marketo Measure とが重要です。

ベストプラクティス best-practice

初めてカスタムモデルを設定する場合でも、以前に確立されたものを確認する場合でも、次のベストプラクティスを念頭に置くことが重要です。

  • シンプルな作業から開始

    • Marketo Measure レポートにとって重要な、カスタムモデルに追加する主要ステージを特定します。 通常、これらは、一般的に測定されるステージか、インサイトを得ることを目的としたステージです
    • カスタムモデルにはいつでも、時間の経過と共に追加できます
  • Marketo Measure 機械学習モデルの利用

    • アトリビューションの割合の内訳を決定するのに苦労している場合、Marketo Measure 機械学習モデルは、カスタムアトリビューションモデルを設定する際に、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

    • 機械学習モデルを表示する場合、各ステージのアトリビューションの割合は、マーケティング活動の潜在的な影響を反映します

      • 割合が高いと、その時点でのファネルの動きにマーケティングが直接影響する可能性があります
      • アトリビューションの割合が低いほど、チームが監視するステージの重要性が低くなります
  • ファネルステージの上位は、両方のステージではなく、リードまたは連絡先のステージに基づいて定義する必要があります

    • つまり、すべてのユーザーが相対オブジェクトのそのステージを通過できるようにする必要があります
      • 例:リードオブジェクトから MQL ステージを定義する場合、リードの MQL への移行に関連するタッチを Marketo Measure に正確に反映するには、すべてのユーザーがリードとしてシステムに入り、リードレコードで MQL としてマークされる必要があります。 これに該当せず、一部のユーザーがリードとして MQL になる前にコンタクト先に進んだ場合、タッチポイントデータでこれを正確に説明で Marketo Measure なくなり、そのユーザーは既に MQL を使用していると見なす必要があります。ステージ飛びは説明で Marketo Measure ないので、ステージが通過していなくても通過したと推測します。
  • 組み込むカスタムステージを定義するために使用されるすべてのフィールドでフィールド履歴トラッキングが有効になっていることを確認します

  • 式フィールドを使用してカスタムステージを定義しないでください

    • ブール値フィールドは、ベストプラクティスのレコメンデーションです
  • Marketo Measure マイルストーンタッチポイント位置(FT、LC、OC、クローズド獲得/失注)に合致するカスタムステージをカスタムモデルに組み込まないでください

    • そうすると、これらのポジションが常に同時に発生し、ファネルの一部にアトリビューションクレジットの水増しが生じる可能性があります。
  • 営業商談チームとの連携

    • ステージとその意味に最も近く作業するチームを取り込むことで、正しいステージを使用し、適切に定義されるようになります

メンテナンスのベストプラクティス best-practice-for-maintenance

少なくとも年に 2 回カスタムモデルをレビューすることで、カスタム属性レポートの正確性と信頼性が確保されます。

カスタムモデルで機械学習モデルを利用する場合は、カスタムモデルが可能な限り最新の状態になるように、四半期ごとにカスタムモデル内でその適用を確認する必要があります。

カスタムモデルのレビューをトリガーとする可能性のあるその他の理由には、以下が含まれます。

  • マーケティングチームの入れ替わり
  • CRM ステージに対する変更
  • 組織ファネルに対するアップデート
  • カスタムモデルの適用時に Marketo Measure レポートに不正確な売上高データが表示される
  • 組織ファネルと関係がなくなったタッチポイント位置が入力されているのを確認します
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