正しいアトリビューション分析できてる？課題解決策をご提案します

Webマーケティングの基本である「アトリビューション分析」を自社で十分に活用できている企業様は、意外と少ないのではないでしょうか。弊社にご相談いただく企業様でも、この分析機能についてあまり理解できていない担当者様が大多数です。
この記事では、アトリビューション分析の概要やモデルタイプを解説し、その課題に触れていきます。

アトリビューション分析は、Webマーケティングの結果として発生した顧客のコンバージョンに至るまでの行動を解析し、それぞれのタッチポイントの寄与度を測定する重要な手法です。主流の方法で言うと、「Googleアナリティクス」が挙げられます。

顧客が最終的に商品を購入するまでにどのようなプロセスを経て、その間のタッチポイント（企業との接点）がどう影響しているかを明確にし、効果的な施策に繋げていくためのマーケティング戦略の1つです。

マーケティングにおけるアトリビューション分析の役割

アトリビューション分析は、インターネットの発展と共に急速に進化を遂げてきた分野の一つです。現代のWebマーケティングは、多岐にわたるチャネルを駆使して展開されます。電子メールやSNS、検索エンジン広告など、さまざまな接点を通じて顧客とのエンゲージメントを図るわけです。
ここでアトリビューション分析が果たす役割は、これら複数のチャネルを通じて生じたコンバージョンに対して、どのメディアがどれだけ影響を与えているかを判定することにあります。
これによって、マーケティング戦略の最適化が可能となり、広告予算の有効活用に繋がります。また、顧客の各タッチポイントステージにおけるインサイトを深めることも可能で、より顧客中心のアプローチを実現する手助けをしてくれるのです。

アトリビューションモデルの基本概念

アトリビューションモデルとは、マーケティング活動の寄与度を測定するフレームワークであり、コンバージョンに至った要因を適切に評価することにあります。

代表的なアトリビューションモデルは、以下のようなものです。

• 初めのクリック
• 最後のクリック
• 時間減衰
• 線状
• 接点ベース

それぞれのモデルが異なる視点から寄与度を評価します。事業の目的や戦略に応じて、最も適したモデルを選択することが重要で、的確な測定がマーケティング活動の成果を最大化する鍵を握ります。

アトリビューション分析の発展と変化

初期のアトリビューション分析は、主に最後のクリックによるアトリビューションが中心で、広告効果の測定が比較的単純でした。
しかし、多岐にわたるチャネル活用により、顧客接点が複雑化するにつれ、より精緻な分析が求められるようになりました。
最近は大量のデータを活用し、機械学習を組み込んだ先進的なアトリビューション分析手法も登場し、より正確で複雑な顧客行動の理解へと進化し続けているのです。

顧客の行動をトレースし、どのマーケティングタッチポイントが最も影響を与えているのかを把握することで、戦略の見直しや予算配分の最適化が可能になります。主要な以下5つのアトリビューションモデルについて、それぞれのメリット・デメリットをご紹介します。

ファースクリックモデル（初めのクリック）

ファーストクリックアトリビューションモデルは、顧客が最初にクリックした広告やリンクに全ての成果を帰する方法です。
このモデルのメリットは、顧客がブランドと最初に接触した時点でどのマーケティング施策が効果的であったかを特定することができる点にあります。つまり、認知度を重視するマーケティング活動の貢献度が明確になります。
しかしながら、ファーストクリックモデルは、最初のクリック以降に果たしたマーケティングプロセスを無視することになります。そのため、顧客の購入に至る過程の中で、後半に位置する重要なタッチポイントが見落とされる可能性があるのです。

ラストクリックモデル（最後のクリック）

ラストクリックアトリビューションは、顧客が最後にクリックした広告やリンクに全ての成果を帰するモデルです。その大きなメリットは、簡潔で分かりやすいことにあります。成果測定が直感的で、最終的な購入に直接関わったポイントを評価することができるためです。しかし、これには大きなデメリットも存在します。顧客が購入を決断するまでに接触した全てのタッチポイントを無視することになるので、早期の関わりが見過ごされがちになります。特に、購入決定に時間を要する商品やサービスの場合、序盤のマーケティング活動が過少評価されるリスクがあります。

タイムディケイモデル（時間減退）

タイムディケイモデルはマルチタッチアトリビューションの手法の一つです。
このモデルは、顧客がコンバージョンするまでの過程で、より新しいタッチポイントに重みを置いて評価します。つまり、購入に近い時点で発生した接触ほど高い評価を受けるのです。
これにより、宣伝活動がどのように顧客の購買決定に影響しているのかを時系列に基づいて解析することが可能になります。タイムディケイモデルのメリットは、直近のマーケティング活動が顧客に与える影響が大きいという現実を反映している点にあります。
しかし、顧客の購入決定プロセスが複雑である場合、タイムディケイモデルだけでは全体像を捉えきれない場合もあります。そこで、他のアトリビューションモデルと組み合わせて使用することで、より正確な計測を行うことができるのです。

リニアアトリビューションモデル（線状）

リニアアトリビューションモデルは、顧客の購入に至るまでの全てのタッチポイントに均等に割り振る手法です。プロセス全体を均等に評価することで、一つ一つの接点がどのようにコンバージョンに貢献しているのかを把握することができます。このモデルが特に有効なのは、複数回の接点がコンバージョンに寄与すると考えられる複雑な商品やサービスを扱う場合です。
しかし、全てのタッチポイントに同等の価値を付与するため、実際にはより影響力のある接点を過小評価するリスクも含んでいます。

ポジションベースモデル（接点ベース）

ポジションベースのアトリビューションは、顧客の購入プロセスにおける最初と最後の接点に重点を置き、その間のタッチポイントは均等に評価を配分する手法です。
ポジションベースのアトリビューションの優れている点は、ユーザーが関わる最初の印象と決断を下す最終的な瞬間にフォーカスを当てられることです。これにより、顧客獲得のためにどのマーケティング施策が効果的かを把握することが可能になります。
しかしながら、すべての接点が平等に重要であるわけではないため、このモデルを用いる際には個々のビジネスの目的に応じた適切な調整が求められます。

前章で解説した従来のアトリビューションモデルでは、各マーケティングチャネルの影響を推定するために経験的なアプローチが主流でした。
しかし、「データ駆動型アトリビューション分析」では、実際の顧客データや行動データに基づく正確な評価が可能となります。SNS時代である現代は、データ駆動型アトリビューション分析時代とも言えるでしょう。

データ駆動型アトリビューション分析とは

データ駆動型アトリビューションは、機械学習や統計モデリングといった先進技術を活用して、タッチポイントごとの貢献度を自動的に計測し、最適化する方法です。
このアプローチでは、大量のデータと複雑なアルゴリズムを組み合わせて、マーケティング施策の影響をより詳細に理解することができます。ほとんどのSNSプラットフォームはこのデータ駆動型APIを活用して分析を行っています。

データ駆動型アトリビューションのメリット

データ駆動型アトリビューションの最大の利点は、個々のビジネスや市場環境にうまく適応する柔軟性にあります。それは、リアルタイムで情報が更新され、継続的な最適化が行われるからです。
この手法を実現するためには、十分な量と質のデータが必要であり、それを解析するための高度な技術と専門知識も不可欠となります。今後、技術が進化していく中で、データ駆動型アトリビューションはより手軽で重要な存在となっていくでしょう。

ここ数年、Webマーケティング界でも個人へのプライバシー規制が厳しくなってきいました。また、ユーザーがスマホやタブレットなど複数のデバイスを行き来する中で、ユーザーの一貫性を追跡することが困難な状況です。これらによりアトリビューション分析がしづらくなっており、本当に正しく評価できているのか疑問が残ります。

①クロスデバイス追跡の問題点

多様化するデバイス環境の中で、クロスデバイス追跡は複雑な課題を抱えています。ユーザーがスマートフォン、タブレット、PCなど複数のデバイスを行き来するなかで、一貫したユーザープロセスを追跡することは困難です。
ユーザーを特定するために、ログイン情報やユーザーID、コンテクストデータの収集などで成果を上げつつありますが、まだ解決には至っていません。クッキーレス時代を見据え、ブラウザやOSに依存しない新しい追跡技術の開発が急務です。

②プライバシー規制に対するアプローチ

プライバシー保護の観点から、世界各国で強化されるプライバシー規制は、アトリビューション分析を行う上での大きな壁となっています。個人情報の取り扱いを厳格に制限するGDPRやCCPAなどの法律が、データ取得の方法を変えざるを得ない状況を生み出しています。
企業は透明性の高いデータ収集を心がけ、ユーザーに対して明確な同意を得ることが重要です。匿名化や擬似化技術を使用し、個人を特定できないようなプライバシーファーストなマーケティング戦略の構築が求められています。

先述のように、プライバシー規制やさまざまなデバイスの普及により、Webマーケティングによるアトリビューションの正しい分析が困難になっています。
そこで、弊社はSNSによる施策と同時に、パートナー企業との初期構築で「売上のインパクトが大きい広告の解析（CPO）」を可能とするツールも提供しています。

これによって正しい評価・分析を行い、広告予算の誤った使い方を防ぐことを実現しています。インパクトが大きい広告を解析することで、より効率的なマーケティング、コンバージョン達成への施策ができるでしょう。

アトリビューション分析は、インターネットのプライバシー規制やチャネルの多様化により、従来型のモデルから「データ駆動型」へと変化しています。
また、それぞれのモデルタイプに向き・不向きがあるため、自社の商品・サービスがどのモデルタイプが最も適しているのかを理解することが必要です。
弊社では、パートナー企業との連携により、「売上のインパクトが大きい広告の解析（CPO）」を可能とするツールを提供しています。そのため、それぞれのモデルタイプが抱えるリスクを抑え、広告予算の最適化や効果的な施策に役立てることができます。

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