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アトリビューション分析とは?5つの基本モデルや手順を紹介

顧客が商品やサービスを購入するまでに多くの広告を見てる場合が多いです。
しかし一般的な広告評価は、コンバージョン(購入・会員登録など)に至る際に流入の入り口となった広告のみ考慮します。
つまり、顧客が見た広告の中では最後に見た広告のみ評価しているケースが多いです。
そこで間接的な広告効果を計測するのに役立つのが「アトリビューション分析」です。
今回はアトリビューション分析の5つのモデルや手順を図解を交えながら解説していきます。

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導入 アトリビューション分析とは?その必要性とは?

そもそもアトリビューション分析とは何でしょうか?

アトリビューションは「間接効果」という意味で、文字通り広告やPRなどの間接効果を分析するための手法です。 直接コンバージョン(購入や会員登録など)に繋がった流入経路や広告だけではなく、それまでの顧客が接触した広告の履歴をデータ解析して、貢献度を測定します。

なぜアトリビューション分析が必要なのかというと、成果に繋がっている広告を正しく評価し、費用などのリソースを適切に振り分けて最適化するためです。

よく、広告を評価する指標としてCPA(Cost Per Action)があります。

この指標を用いて広告を評価してしまうと、直接コンバージョンに繋がらないが認知や関心を引き起こしている広告が過小評価されることがあります。 アトリビューション分析によって、認知・興味・関心・検討・購入をどの広告で行なっているのかが分かり、予算配分に役立ちます。

課題 アトリビューション分析の5つのモデルとは?

まず、アトリビューション分析のよく用いられる基本モデルを5つ紹介します。

1.ラストクリック 消費者が購入直前にみた広告を100%として評価するモデルです。

成果に直接結びついている広告を把握出来ますが、認知や興味を引き起こしている広告の評価には適しません。

2.ファーストクリック 消費者が初めて商品を見た、つまり認知した広告を100%として評価するモデルです。

商品の認知を向上させたい時に役立つモデルです。

3.線形モデル 最初の広告から最後の広告まで均等に貢献度を振り分けるモデルです。

例えば、消費者が購入に至るまでに4つの広告に触れていた場合、25%づつの貢献度とします。

4.減衰モデル 最初の広告から購入直前に至る広告まで次第に貢献度を増やしていくモデルです。

購入直前を基準に遡ると貢献度が減衰しているので減衰モデルと呼ばれています。

例えば4つの広告に触れていた場合、最初の広告から順に、10%、20%、30%、40%と貢献度を分けていきます。 認知から購入までの機関が短い場合に役立ちます。

5.接点ベースモデル 消費者が接点を持った広告全てに貢献度を分けますが、最初の広告と購入直前の広告に多くの貢献度を分けるモデルです。

消費者の入口と出口に相当する広告を評価するため、バランス良く評価するのに適しています。

解決 アトリビューション分析の手順とは?

では、アトリビューション分析のやり方を紹介します。

手順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になります。

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。

手順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。

手順3.

どのモデルを使うのか決定する 先ほど紹介したモデルから分析目的や状況に合ったモデルを選びましょう。

そうしたらツールについている「アトリビューション分析」や「間接効果分析」などの機能から分析を行なうことが出来ます。

ツールによっては上記のモデル名とは異なっていたり、別のタイプが存在したりする場合があります。

結論 アトリビューション分析で予算を最適化して売上向上を!

アトリビューション分析によって、コンバージョンに直接結びついていないが間接的に成果に結びついた広告を評価します。

それによって、費用などのリソースを最適に分配することが可能になり、成果の向上に繋がります。

ただし注意が必要なのは、アトリビューション分析にはツールが必要になることと、商品の種類や状況により適切なモデルを選定する必要があることです。

特に、モデル選択は分析者が恣意的に決定することが出来て、モデル次第で分析結果は大きく変化します。 なので、モデル選択には客観的な根拠が求められるところでもあります。

もしも今まで広告を直接効果でしか評価していなかった方は、ぜひアトリビューション分析を用いてより正確な広告評価をして売上向上を目指してみてはいかがでしょうか?

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