広告の効果を正しく評価することは、効率的なマーケティング活動を行う上での必須要件です。しかし、広告の直接的な効果だけでなく、間接的な影響も把握することは容易ではありません。そこで注目されているのが、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

アトリビューション分析とは、顧客の購買や成約に至るまでの一連のプロセスにおいて、各接点やチャネルがどの程度貢献したかを分析することです。アトリビューション（Attribution）とは、ある結果に対して何が原因となったかを特定することを指します。

Webマーケティングにおけるアトリビューション分析では、顧客がWebサイトを訪問してから商品を購入するまでの間に、どの広告や経路が成約に寄与したのかを分析します。これにより、各チャネルの効果を定量的に把握することができます。

アトリビューション分析が重要な理由

デジタル広告の普及により、企業は様々なチャネルを通じて顧客にアプローチできるようになりました。しかし、複数のチャネルを使用した広告戦略では、 どの広告が成果に貢献したのかを正確に把握することが難しくなります。 

アトリビューション分析を行うことで、各チャネルの真の価値を理解し、マーケティング予算の最適化や効果的な広告戦略の立案が可能になります。これにより、限られたリソースを最大限に活用し、ROIを向上させることができるのです。

アトリビューション分析の目的

アトリビューション分析の主な目的は以下の通りです。

各チャネルの貢献度を明確にする 
アトリビューション分析を行うことで、成約に至るまでの各接点の役割を定量的に評価できます。これにより、効果の高いチャネルに注力し、パフォーマンスの低いチャネルを改善することができます。

マーケティング予算の最適化 
各チャネルの貢献度を把握することで、予算配分を最適化し、ROIを最大化することができます。 限られたリソースを効果的に活用することが可能になるのです。

顧客の行動を理解する 
アトリビューション分析では、顧客の行動パターンや購買プロセスを詳細に分析します。これにより、顧客の嗜好や行動特性を深く理解し、より効果的なマーケティング施策を立案することができます。

アトリビューション分析の種類

アトリビューション分析はクレジットの割り当て方で種類が異なります。ここでは代表的な分析手法を紹介します。

シングルタッチアトリビューション

シングルタッチアトリビューションは、顧客の購入に至るまでの一連の行動のうち、 最初のタッチポイントまたは最後のタッチポイントのいずれかに100%のクレジットを割り当てる方法 です。この方法は、顧客の購入決定に最も影響を与えたチャネルを特定するのに役立ちます。

シングルタッチアトリビューションには、「ファーストタッチアトリビューション」と「ラストタッチアトリビューション」の2種類があります。ファーストタッチアトリビューションでは、 顧客が最初に接触したチャネルに全てのクレジットが割り当てられます 。一方、ラストタッチアトリビューションでは、 顧客が最後に接触したチャネルに全てのクレジットが割り当てられます 。

マルチタッチアトリビューション

マルチタッチアトリビューションは、 顧客の購入に至るまでの一連の行動における全てのタッチポイントに、一定の割合でクレジットを割り当てる方法 です。この方法では、各チャネルの貢献度を評価することができ、より包括的な分析が可能になります。

マルチタッチアトリビューションには、「線形アトリビューション」「時間減衰アトリビューション」「ポジションベースアトリビューション」などの種類があります。線形アトリビューションでは、 全てのタッチポイントに等しい割合でクレジットが割り当てられます 。時間減衰アトリビューションでは、 購入に近いタッチポイントほどより大きなクレジットが割り当てられます 。ポジションベースアトリビューションでは、 最初と最後のタッチポイントにより大きなクレジットが割り当てられ、中間のタッチポイントには残りのクレジットが等分に割り当てられます 。

カスタムアトリビューションモデル

カスタムアトリビューションモデルは、 企業独自のルールに基づいてクレジットを割り当てる方法 です。この方法では、企業の目標や戦略に合わせて、各チャネルの重要度を柔軟に設定することができます。

カスタムアトリビューションモデルを作成する際は、以下の点に注意する必要があります。

1. 企業の目標や戦略を明確にする
2. 各チャネルの役割と重要度を評価する
3. データの収集と分析を適切に行う
4. モデルの有効性を定期的に検証し、必要に応じて調整する

カスタムアトリビューションモデルを効果的に活用することで、 企業はマーケティング予算の最適化や、より精度の高い顧客獲得戦略の立案が可能になります 。

アトリビューション分析の手順

アトリビューション分析を行うことで、広告の直接的な効果だけでなく、間接的な効果も把握することができます。

アトリビューション分析を実施するには、以下の手順が必要です。

データの収集と統合

アトリビューション分析を行うためには、まず広告接点ごとのデータを収集する必要があります。このデータには、広告のクリック数、表示回数、費用、コンバージョン数などが含まれます。

次に、収集したデータを統合します。この際、 各広告接点とコンバージョンを紐付けるために、ユーザーIDやCookieなどの識別子を用いて、データを結合します。 これにより、ユーザーが商品を購入するまでの過程で、どの広告接点を経由したのかを把握することができます。

アトリビューションモデルの選択と設定

データの収集と統合が完了したら、次はアトリビューションモデルを選択します。アトリビューションモデルとは、各広告接点の貢献度を算出するための計算方法のことです。

代表的なアトリビューションモデルには、以下のようなものがあります。

• ラストクリック属性：最後にクリックした広告に100%の貢献度を割り当てる方式
• ファーストクリック属性：最初にクリックした広告に100%の貢献度を割り当てる方式
• 線形減衰モデル：各広告接点に均等に貢献度を割り当てる方式
• ポジションベースモデル：コンバージョンに近い広告接点により高い貢献度を割り当てる方式
• データドリブンモデル：過去のデータから機械学習を用いて最適な貢献度を算出する方式

適切なアトリビューションモデルを選択することで、各広告接点の真の価値を評価することができます。 モデルの選択は、業種や商品の特性、広告戦略などを考慮して行う必要があります。

結果の解釈と活用方法

アトリビューション分析の結果を得たら、それを正しく解釈し、活用することが求められます。分析結果からは、各広告接点の貢献度や、広告間の相互作用などを読み取ることができます。

例えば、ある広告接点の貢献度が高いことがわかった場合、その広告の予算を増やしたり、クリエイティブを改善したりすることで、より高い効果を得ることができます。一方、貢献度が低い広告接点については、予算を減らしたり、配信を停止したりすることで、無駄な広告費を削減することができます。

また、アトリビューション分析の結果を用いて、広告戦略の最適化を行うこともできます。 例えば、ユーザーの行動パターンを分析し、コンバージョンに至るまでの最適な広告接点の組み合わせを特定することで、より効果的な広告配信を行うことができます。 

さらに、アトリビューション分析の結果は、他の部署とも共有することが望ましいです。マーケティング部門だけでなく、商品開発部門や営業部門とも連携することで、より総合的な視点から施策を立案することができます。

アトリビューション分析は、広告の効果を正しく評価し、効率的な広告運用を行うために不可欠な手法です。データの収集と統合、適切なモデルの選択、結果の解釈と活用を通して、マーケティング活動の高度化を図ることができるでしょう。

アトリビューション分析の実践ガイド

アトリビューション分析を効果的に行うには、いくつかのコツがあります。ここでは、クロスデバイス追跡の実装、長期的な視点でのデータ分析、継続的な改善とオプティマイゼーションについて詳しく解説します。

クロスデバイス追跡の実装

現代のデジタルマーケティングにおいて、ユーザーは複数のデバイスを使ってWebサイトを閲覧することが一般的になっています。 アトリビューション分析を正確に行うためには、クロスデバイス追跡を実装し、ユーザーの行動を包括的に把握する必要があります。 

クロスデバイス追跡を実現するための主な方法として、以下のようなものがあります。

1. ユーザーIDの活用
2. 確率論的マッチングの利用
3. デバイスグラフの構築

ユーザーIDを活用する方法は、ユーザーがログインしている状態で複数のデバイスを使用する場合に有効です。一方、確率論的マッチングは、IPアドレスやブラウザ情報などのデータを分析することで、同一ユーザーの可能性が高いデバイスを特定します。

デバイスグラフは、複数のデータソースを組み合わせて、ユーザーのデバイス間の関係を把握するための技術です。これらの方法を適切に組み合わせることで、クロスデバイス追跡の精度を高めることができます。

長期的な視点でのデータ分析

アトリビューション分析を行う際には、短期的な成果だけでなく、長期的な視点でデータを分析することが重要です。 ユーザーの購買行動は、複数の接点を経て時間をかけて形成されることが多いため、長期的なデータ分析が不可欠です。 

長期的なデータ分析を行うためには、以下のような点に注意が必要です。

• 十分な期間のデータを収集する
• 季節性や外部要因の影響を考慮する
• ユーザーのライフタイムバリューを評価する

十分な期間のデータを収集することで、一時的な変動の影響を軽減し、安定したアトリビューション分析が可能になります。また、季節性や外部要因の影響を考慮することで、データの解釈の精度を高めることができます。

ユーザーのライフタイムバリューを評価することは、長期的な収益性を予測する上で不可欠です。初回購入だけでなく、リピート購入や紹介行動なども含めて、ユーザーの生涯価値を算出することが求められます。

継続的な改善とオプティマイゼーション

アトリビューション分析は、一度行えば終わりではありません。 継続的な改善とオプティマイゼーションが必要不可欠です。 マーケティング戦略の変更や、新たな広告チャネルの導入など、状況の変化に応じてアトリビューションモデルを見直し、最適化していきましょう。

継続的な改善とオプティマイゼーションを実現するためには、以下のような取り組みが有効です。

• 定期的なデータ分析とレポーティング
• A/Bテストによる施策の効果検証
• アトリビューションモデルの定期的な見直し

定期的なデータ分析とレポーティングを行うことで、施策の効果を把握し、改善点を特定することができます。A/Bテストを活用して、新たな施策の効果を検証し、最適な組み合わせを見つけることもできます。

また、アトリビューションモデルは、マーケティング環境の変化に合わせて定期的に見直す必要があります。新たな広告チャネルの登場や、ユーザー行動の変化などに対応するために、アトリビューションモデルの調整が求められます。

まとめ

アトリビューション分析は、広告の間接効果を評価するための代表的な手法です。本記事では、アトリビューション分析の定義や目的、種類、手順、実践ガイドについて詳しく解説しました。

アトリビューション分析を活用することで、マーケティング施策の効果を正確に把握し、予算の最適化や戦略の改善につなげることができます。ぜひ、本記事を実際の業務に活かしてみてください。