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自社のマーケティング施策の効果を正しく評価する際に、どの広告やチャネルが顧客の購買行動に影響を与えたのか、また、どのように分析すれば良いのかといったお悩みをお持ちの方も多いのではないでしょうか。
そんなときに役立つのが、アトリビューション分析です。アトリビューション分析とは、顧客の購買プロセスにおける各接点が寄与する度合いを測定する方法です。これにより、マーケティング施策の最適化や予算配分の改善が可能となります。
しかし、アトリビューション分析には、さまざまなモデルや手順があり、一概にどれがベストとは言えません。自社のビジネス目標や状況に合わせて、最適な分析方法を選ぶ必要があります。
そこで今回は、アトリビューション分析の重要性や7つのモデル、導入手順などを詳しく解説します。マーケターの方はもちろん、企業のマーケティングに携わる方も、ぜひ参考にしてください。
アトリビューション分析とは？目的やメリットを解説
アトリビューション分析とは、マーケティング施策が売上やコンバージョンにどれだけ貢献しているかを測定する分析手法です。
マーケティング施策には、広告やメディア、展示会など、顧客が購買プロセスにおいて接触するさまざまな接点があります。これらの接点をタッチポイントと呼びます。
アトリビューション分析では、タッチポイントごとに貢献度を評価し、最適な予算配分やマーケティング戦略を策定することが可能です。
アトリビューション分析の目的とメリット
アトリビューション分析の目的は、コンバージョンに至るまでのユーザーの接触した広告やメディアなどの各施策の貢献度を測定し、最適なマーケティング戦略や予算配分を策定することです。
アトリビューション分析を行うことで、以下のようなメリットが得られます。
- 効果のある広告を見極め、正確な予算の調整が可能になる
- ユーザーの行動パターンやニーズを理解し、パーソナライズの改善ができる
- 広告の投資回収率やROI（投資収益率）の向上ができる
それぞれについて深堀しましょう。
効果のある広告を見極め、正確な予算の調整が可能になる
アトリビューション分析を行うことで効果のある広告を見極め、有効な広告の組み合わせを設定できるようになります。そのため、成果が出ていない広告を削減でき、プロモーション効果を最大化することができるため、正確な予算の調整が可能です。
ユーザーの行動パターンやニーズを理解し、パーソナライズの改善ができる
アトリビューション分析を行うと、Webサイト内でのユーザーの行動を分析できます。どのような内容が注目されているか関心を持たれているか、把握することでニーズを理解できるでしょう。パーソナライズの改善ができるのはもちろんのこと、さらに的確なカスタマージャーニーマップの作成が行えます。
広告の投資回収率やROI（投資収益率）の向上ができる
アトリビューション分析を実施すると、投資回収率やROI（投資収益率）の正確な測定ができることで、効果の高い広告に予算を多く割り当てることが可能になり、費用対効果を向上できます。偏った予算設定をするリスクを最小限に抑えることができるでしょう。
アトリビューション分析を行わないと起こる弊害とデメリット
反対に、アトリビューション分析を行わないと、以下のような弊害が生じる可能性があります。
- 効果のある広告を停止してしまう
- 広告の費用対効果が悪化する
- 実施できるマーケティング施策が限定される
それぞれについて深堀しましょう。
効果のある広告を停止してしまう
アトリビューション分析を行わないと、どの広告がコンバージョンに寄与しているかどうかの判断が難しいため、間違った理解をしてしまう恐れがあります。その結果、効果がある広告を停止したり効果がない広告に力を入れたりしてしまうことも考えられます。
広告の費用対効果が悪化する
アトリビューション分析を行わないと、効果がある広告と効果がない広告の正確な見分けがつかず、偏った予算設定を行ってしまい、広告の費用対効果を悪化させてしまう恐れがあります。効果がない広告に予算を割いても、得られる成果はほとんどありません。
実施できるマーケティング施策が限定される
コンバージョンにのみ注目してしまうと、広告の効果を俯瞰して見ることができず、断片的な理解で終わってしまいます。その結果、広い視野を持ってマーケティングすることが難しく、マーケティングの選択肢が狭まってしまい、限定的な施策となる可能性が高いでしょう。
このように、アトリビューション分析は、マーケティングの成果を最大化するために必要な分析手法です。
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アトリビューション分析の重要性
アトリビューション分析の重要性とは、マーケティング施策の効果を正しく評価し、最適な予算配分や戦略を策定することです。
アトリビューション分析を行わないと、以下のような問題が生じる可能性があります。
- コンバージョンに直接つながった施策だけを評価し、コンバージョンに至るまでの施策を軽視する
- 効果のある広告を見極められず、無駄な広告費をかける
- マーケティングやコミュニケーション戦略に歪みが生じる
- 実施できるマーケティング施策が限定される
- 顧客からの好意が下がる
アトリビューション分析を行うことで、これらの問題を解決し、マーケティングの成果を最大化することができます。
アトリビューション分析のメリット4つ
アトリビューション分析を行うメリットには、次の4つが挙げられます。
効率的なマーケティング予算の配分ができる
アトリビューション分析により、各広告チャネルや施策が実際にどの程度コンバージョンに貢献しているのかを数値化できます。
このデータに基づいて、効果の高いチャネルに予算を集中させ、効果の低いチャネルの予算を削減することが可能です。
これにより、無駄な広告費を抑え、より高いROIを実現できます。
効果的なマーケティング施策の立案が可能
アトリビューション分析は、単にどの広告が効果的かだけでなく、ユーザーがどのような経路でコンバージョンに至ったのかを詳細に分析できます。
この分析結果から、ユーザーの行動パターンや興味関心を深く理解し、より効果的なマーケティング施策を立案することが可能です。
例えば、特定のキーワードや広告クリエイティブが効果的であることなどが判明すれば、その情報を活かして新たな広告キャンペーンを展開することができます。
ROIの向上に期待ができる
アトリビューション分析によって、マーケティング活動全体の効率性を向上させることが可能です。
無駄な広告費を削減し、効果の高い施策に予算を集中させることで、ROI（投資対効果）を大幅に改善することができます。
また、アトリビューション分析は、マーケティング活動の改善サイクルを加速させることにもつながります。
データに基づいた意思決定
アトリビューション分析は、データに基づいた意思決定を可能にします。
従来の経験や勘に頼ったマーケティング施策ではなく、客観的なデータに基づいて最適な戦略を立案することができます。
これにより、より確実な成果を上げることが期待できるでしょう。
アトリビューション分析のデメリットと注意点
一方で、アトリビューション分析には、以下のデメリットと注意点を考慮する必要があります。
データの正確性
アトリビューション分析は、収集されたデータに基づいて行われます。しかし、実際のユーザー行動は複雑多岐であり、全てのデータを正確に捉えることは困難です。特に、複数のデバイスやブラウザを利用するユーザーの場合、データの欠落や重複が発生する可能性があります。データの精度が低いと、分析結果の信頼性も低下してしまうため、データ収集方法やクレンジングに十分な注意を払う必要があります。
モデル選択が難しい
アトリビューションモデルには、ファーストクリック、ラストクリック、データドリブンなど、さまざまな種類があります。どのモデルを選択するかは、分析の目的やデータの特性によって異なります。適切なモデルを選択しないと、分析結果が歪んでしまう可能性があるため注意が必要です。また、モデルの選択は専門的な知識を必要とするため、慎重に行う必要があります。
コストがかかる
アトリビューション分析には、データ収集、分析ツール、人件費など、さまざまなコストがかかります。特に、大規模なデータ分析を行う場合は、高額な費用がかかるでしょう。また、専門的な知識を持つ人材の確保も必要となるため、中小企業にとっては導入のハードルが高い場合もあります。
分析結果の解釈が難しい
アトリビューション分析の結果は、あくまで一つの指標であり、ビジネスの全てを説明できるものではありません。分析結果を鵜呑みにせず、他のデータや状況証拠と合わせて総合的に判断する必要があります。また、分析結果を過度に複雑に解釈したり、一つの指標にこだわりすぎたりすることも避けなければなりません。
アトリビューション分析の主要モデル7つ
アトリビューション分析には、さまざまなモデルがありますが、ここでは7つのモデルを紹介します。
- 終点モデル（ラストクリックモデル）
- 起点モデル（ファーストクリックモデル）
- 均等配分モデル（線形モデル）
- 減衰モデル（タイムディケイモデル）
- 接点ベースモデル（ポジションベースドモデル）
- カスタムモデル
- データドリブンモデル
それぞれについて詳しく解説します。
1.終点モデル（ラストクリックモデル）
終点モデル（ラストクリックモデル）とは、最後に接触したメディアや広告だけが成果に貢献していると考えるモデルです。
たとえば、複数の広告を出しており、最終的にディスプレイキャンペーンでコンバージョンに至った場合、そのディスプレイ広告が成果に貢献したと考えます。
終点モデルは、キャンペーンやイベントなど、短期間で完結するビジネスモデルに向いています。
また、終点モデルは、顕在ユーザー向けの分析に適しています。
なお、顕在ユーザーとは、自身のニーズを自覚しているユーザーのこと。自身のニーズや課題を解決するために、すでにリサーチを行っており、解決するための行動を取っていることが多いという特徴があります。
2.起点モデル（ファーストクリックモデル）
起点モデル（ファーストクリックモデル）とは、最初に接触したメディアや広告だけが成果に貢献していると考えるモデルです。
たとえば、特定のキーワードを使った検索を繰り返してコンバージョンに至っても、ユーザーが最初にクリックしたメディアや広告が成果に貢献したと考えます。前述した、終点モデルとはまったく反対の考え方です。
起点モデルは、新しいブランドや商品を認知させるような広告やキャンペーンに向いています。コンバージョン測定には正確性に欠けますが、ブランド認知度キャンペーンの測定には適しています。
3.均等配分モデル（線形モデル）
均等配分モデル（線形モデル）とは、接触したすべてのメディアや広告が均等に成果に貢献していると考えるモデルです。
たとえば、ユーザーがコンバージョンに至るまで、4回広告と接触したのであれば、各貢献度は25％ずつとなります。
均等配分モデルは、さまざまなビジネスモデルで使われています。とくに、複数のキーワードからユーザーを導いてコンバージョンに至るように工夫した複雑なキャンペーンを実行しているケースに適しているため、特徴が当てはまるなら積極的に活用するとよいでしょう。
どのメディアや広告が機能して成果を得たか把握しやすいモデルです。
4.減衰モデル（タイムディケイモデル）
減衰モデル（タイムディケイモデル）とは、接触したすべてのメディアや広告が成果に貢献しているが、成果に近いメディアや広告ほど貢献度が高く、さかのぼるにつれて貢献度が低くなると考えるモデルです。
減衰モデルは、終点モデルと同様、短期間で完結するビジネスモデルに向いています。コンバージョンに近い広告の貢献度を重要視しているため、慎重に広告分析を実施できます。
5.接点ベースモデル（ポジションベースドモデル）
接点ベースモデル（ポジションベースドモデル）とは、最初と最後に接触したメディアや広告に高い貢献度を割り当て、中間に接触したメディアや広告に低い貢献度を割り当てるモデルです。
たとえば、コンバージョンまでに4回の広告をクリックした場合、ユーザーが最初に接触した広告と最後に接触した広告に40％、それ以外の広告に残りの貢献度が割り振られます。
接点ベースモデルは、最初と最後の接点を重要視したいビジネスモデルに向いています。
6.カスタムモデル
カスタムモデルとは、自分でルールを定義するモデルです。
過去のタッチポイントと売上の関係を分析して、どのアクションが有益なデータであるか、理解できているのであれば有効に働くモデルです。
複雑なマーケティング施策を実施した場合に適しており、ブランド認知や商品・サービス販売などの目的でカスタマイズする内容を選定していくとよいでしょう。
7.データドリブンモデル
データドリブンモデルとは、広告データを元にコンバージョンに至ったユーザーとコンバージョンに至らなかったユーザーを比較することで、成果につながりやすい経路を自動で分析するモデルです。
Google広告で追加されたモデルで、「3,000回以上の広告クリック」「300回以上のコンバージョン」を達成している必要があります。
さらに、データドリブンモデルを使い続けるためには、「3,000回以上の広告クリック」「300回以上のコンバージョン」という条件を30日間連続して維持する必要があります。
つまり、広告費をある程度かけないと、そもそも実施できないモデルです。
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自社にとって最適なアトリビューションモデルを選ぶ際のポイント
アトリビューション分析の7つのモデルを紹介しましたが、「結局、どのモデルを採用したらよいのか？」と悩む人もいるかもしれません。
そこで自社にとって最適なアトリビューションモデルを選ぶ際のポイントについて解説します。ポイントは、「販売サイクルの長さ」と「分析したい対象」です。
販売サイクルが長い場合
販売サイクルが長い場合は、減衰モデル（タイムディケイモデル）や接点ベースモデル（ポジションベースドモデル）が適しています。
なぜなら、販売サイクルが長い商品・サービスの場合は、コンバージョンに至るまでのタッチポイントが多いため、包括的なアトリビューションモデルが適しているからです。
コンバージョンに至るために有効に働いているメディアや広告の特定に活用できるでしょう。
販売サイクルが短い場合
販売サイクルが短い場合は、終点モデル（ラストクリックモデル）や起点モデル（ファーストクリックモデル）が適しています。
なぜなら、販売サイクルが短い商品・サービスの場合は、コンバージョンに至るまでのユーザーとのタッチポイントが少ないため、シンプルなモデルが有効だからです。
ただし、終点モデル（ラストクリックモデル）と起点モデル（ファーストクリックモデル）のいずれも、販売サイクルにおけるエンゲージメント分析には適していないため、気を付けてください。
ユーザー行動を分析したい場合
ユーザーがどのような行動をとっているか知りたい場合は、均等配分モデル（線形モデル）を採用するとよいでしょう。
なぜなら、均等配分モデル（線形モデル）では、販売サイクル全体にわたって均等な貢献度を割り当てるため、マーケティング施策の全体的な効果測定がしやすいからです。
さらに、カスタマージャーニーマップの作成にも役立ちます。なお、カスタマージャーニーとは、ユーザーが商品・サービスを知り、購入意思を持って実際に購入するまで、また、1回目の購入後に2回目の再購入の意思決定をするまでの道のりのこと。ユーザーが辿る一連の体験を「旅」に例えています。
アトリビューション分析に向いている商品と向かない商品
アトリビューション分析には、前述したような複数のモデルがありますが、どのモデルを選ぶかによって、向いている商品や向かない商品が変わります。
一般的に、アトリビューション分析に向いているのは、次のような商品です。
- 購入の検討から実際に購入したり使用したりするまでに長い時間がかかる商品
- 高額な商品
- 複数のメディアやチャネルで広告を行う商品
- 商品名で検索されることが多い商品
これらの商品は、見込み顧客が多様なメディアや広告と接触することが多く、コンバージョンに至るまでのプロセスが複雑になります。そのため、アトリビューション分析で、どのメディアや広告が効果的なのかをより正確に把握することが重要となります。
逆に、アトリビューション分析に向かないのは、次のような商品です。
- どこででも手に入る商品
- 安価な商品
- おまけ付きの商品
- 購入を検討するのに時間がかからない商品
これらの商品は、見込み顧客が認知してからすぐに購入することが多く、コンバージョンに至るまでのプロセスが単純になります。そのため、アトリビューション分析で、メディアや広告の貢献度を評価する必要性が低くなるのが特徴です。
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アトリビューション分析の導入手順
アトリビューション分析とは、マーケティング効果を測定する分析手法のひとつで、成果に直接つながった接点だけでなく、顧客がそこに至るまでに通過したさまざまな接点の貢献度も評価します。そして、その結果を最適な予算配分に活用します。
アトリビューション分析を導入するためには、以下の手順が必要です。
1.ツールの選定
広告の間接効果を測定するアトリビューション分析にはツールが必要となります。GooogleアナリティクスやMIERUCAなど、国内外・有料無料様々なツールが存在します。自社に合ったツールを選択するようにしましょう。
2.データの収集
アトリビューション分析をするには、広告に関するデータが必要になります。具体的には、時系列を伴ったCPA・CV・CT・予算などのデータです。
なお、CPAとは、「Cost Per Acquisition」あるいは「Cost Per Action」の略称で、広告によって誘導されたユーザーが商品やサービスを購入したり契約したりして、コンバージョンに至った回数（1回）あたりの費用のことです。
そして、CVとは、「Conversion」のことで、CTとは、「Click Through」の略称で、広告がクリックされた数のことであると補足しておきます。
3.仮説の立て方
ビジネスモデルに合わせて、購買に至るまでの自社と顧客の接点を洗い出し、それぞれの接点が成果に与える影響を仮定します。仮説を立てるには、論理的思考や構造化、概念化などのスキルが必要です。
たとえば、下記のように仮説を立てることもできます。
- ユーザーがTikTokでコスメ商品のことを知る
- バナー広告を見たことにより、コスメ商品への興味が深まる
- コスメ商品名でインターネット検索する
- 最終的に自社のWebサイトのキャンペーンページを見て、コスメ商品を購入する
仮説を立てたら、その仮説に合った適切なアトリビューションモデルを選択するために、次のステップに進みましょう。
4.モデルの選択
アトリビューション分析には、さまざまなモデルがあります。例えば、最初の接点や最後の接点に重みを置くモデルや、すべての接点に平等に重みを置くモデルなどです。自社のビジネスに最適なモデルを選ぶことが重要です。
具体的なことについては、本記事の見出し「自社にとって最適なアトリビューションモデルを選ぶ際のポイント」にて解説したため、ぜひ参考にしてください。
5.接点ごとの成果への貢献率の算出
選んだモデルに基づいて、各接点が成果にどれだけ貢献しているかを数値化します。これにより、広告のROIやROASなどの指標を算出できます。
6.投資配分の調整
算出した貢献率をもとに、広告の予算やリソースの配分を最適化します。効果の高い接点には予算を増やし、効果の低い接点には予算を減らすなどの施策を行いましょう。
7.PDCAを回す
アトリビューション分析は、一度行ったら終わりではありません。環境や顧客のニーズは常に変化するため、定期的に分析を行い、改善策を実施し、効果を検証し、さらに改善するというPDCAサイクルを回すことが重要です。
改善策としては、コンバージョン率が高い広告の予算を増やしたり、広告のターゲティングを変更したりするといったことが考えられます。
▼下記の資料では、Web接客ツールについての導入ポイントや、さまざまな業種の成功事例をわかりやすく解説しています。
自社サイトを運用するにあたって、Web接客ツールの導入を検討しているものの「具体的な成果がイメージしづらい」とお感じの方は、ぜひ無料でダウンロードしていただき、自社サイトの改善のチェックシートとしてお使いください。
アトリビューション分析にはF-CODE（エフコード）のデジタルマーケティングツールがおすすめ
F-CODEのデジタルマーケティングツールは、Web接客ツール『CODE Marketing Cloud』とエントリーフォーム最適化ツール『f-traEFO』からなります。これらのツールは、アトリビューション分析に必要なデータを収集・分析・活用することができます。
『CODE Marketing Cloud』は、Webサイト来訪者の行動履歴や外部データソースと連携して、個別の接客を最適化することが可能です。さまざまなアウトプットを提供し、LPのCVR改善や離脱防止などのUI/UX改善に役立ちます。
『f-traEFO』は、エントリーフォームの最適化を行うことができます。エントリーフォームは、コンバージョンに直結する重要な接点ですが、多くのユーザーが離脱する要因の1つです。『f-traEFO』は、エントリーフォームの入力項目やデザインを最適化し、離脱率を低減させます。
F-CODEのデジタルマーケティングツールは、高機能でありながら、専門的な知識や技術が不要で簡単に使えるのが魅力です。また、リーズナブルな価格帯で提供されており、コストパフォーマンスに優れています。さらに、ツールの運用支援コンサルティングも行っており、効果的なサポートを提供しています。
▼下記からは、デジタルマーケティング戦略、集客、接客、営業などの全方向からDX実現をサポートするさまざまな資料をダウンロードできます。
- Webサイトからの離脱率の改善
- Web接客におけるシナリオ設計
- Web接客ツールの効果的な施策
- UX/UI改善プロセスや実施のポイント
上記のような課題がある方は、ぜひ参考資料としてご活用ください。
