お客様があなたから商品を買うきっかけとなったのは何か?」
というシンプルな問いではあるものの，掘り下げていくと答えるのが難しくなるこの質問。
お客様が購入を決めたのは,インスタグラムの投稿やストーリーズを見たからなのか,谷歌で商品を検索したのか,はたまたメルマガを見たのか,その真意は定かではありません。
これは事業が大きくなるに連れてより複雑化する問題でもあります。ウェブサイトをはじめ,SNS,インフルエンサープログラム,オフラインでのやり取り,その他のタッチポイントなど,考慮すべきことは多岐にわたります。それに加えて,この10年間で顧客行動がいかに変化してきたか,また一日の中でどれだけ多くのデバイス,アプリ,そしてウェブサイトなどを利用しているのかということも考慮に入れる必要があります。
そんなご時世において，完璧なアトリビュ，ションは存在しないかもしれません。しかしカスタマージャーニーをより気をつけて見ていると,より良い意思決定ができるようになるのも事実です。例えばそれは良い顧客を引きつける販売ルートの選択から,流通チャネル間でどんなやり取りをすべきかを解明するに至るまで,実に広範囲に及びます。
アトリビュションとは?
アトリビューションの目的は,購入に至るまでに顧客がしてきたやり取りやタッチポイントをより明確に理解することです。
アトリビューションは,コンバージョンに寄与した販売ルートやマーケティングキャンペーンの貢献度を測定します。そこから予算や労力をどこにどう注ぎ込めば良いかを見極めることができるようになります。
理論的には単純に聞こえるかもしれませんが，実際はそれよりもかなり複雑化しています。
アトリビュ，ションがより複雑化した理由
一顧客として，自分の行動を考えてみましょう。
iPhoneやタブレット,そしてSNSが普及する前は,ほとんどの人たちがデスクトップコンピューターという一つのデバイスからインターネットにアクセスしていました。そのため，その頃のマ，ケティングアトリビュ，ションは比較的シンプルなものでした。
しかし現在においては,以下のようなマーケティングレポートやアトリビューションの欠点となる要因を考慮しなければなりません:
- 複数のデバ@ @スを使用する世の中になった。今のご時世,一つ以上のスマホを持っている人もいれば,職場用と自宅用コンピューターを使い分けている人,そして中にはスマートホームデバイスを利用する人もいるかもしれません。複数デバスからのサトへのアクセスは。しかし蓋を開けてみると，実際はすべて同じユ，ザ，であることがほとんどです。
- プラ▪▪バシ▪▪やトラッキングが厳しくなった。最近のデバイスやブラウザーでは,保存できるユーザー情報やトラッキングにより厳しい規制がかけられています。GDPR(eu一般デ，タ保護規則)やプラバシの懸念から，オンランで顧客をトラッキングするには，ユザのオプトン(事前に本人の許可が必要となること)を必要とする傾向が高まっています。
- アトリビュ，ションのほとんどはクリックベ，ス。アトリビューションやレポーティングの大半はクリックベースかつUTMトラッキングベース(下で説明)の行動から判断されます。そのため，クリックなしで閲覧されただけの広告やコンテンの影響度は見逃されてしまいます。
複数のデバイス,プラットフォーム,キャンペーンにおけるオンラインやオフラインのやり取りを考慮に入れる必要があるため,時間の経過と共に著しく複雑化したマーケティングアトリビューション。
だからと言って全く希望が持てないわけではありません。現状のアトリビュ，ション環境の足りないところを補うために，利用できる機能を探っていきましょう。
優れたアトリビュ，ションの基盤構築
アトリビューションの機能や異なるアトリビューションモデルを説明する前に,まず明確にお伝えしなければならないことがあります。それは:
100%“確実”なアトリビュ，ションはない
ということです。あらゆるマーケティングのタッチポイントが,購入に至るまでのカスタマージャーニーにどう影響を及ぼしたかを厳密に理解することはできません。アトリビュ，ションモデルはすべて，現実世界の大まかな，メ，ジに過ぎないのです。
正確さを求めることができるのは以下の点にいてのみです:
- ピクセルやコンバジョントラッキングを正しく設定(Facebookピクセル、谷歌広告コンバ，ジョントラッキング、谷歌アナリティクスの目標/ベントなど)。
- カスタマージャーニーに関するクリーンデータを優先した,UTMタグやUTMトラッキングのための一貫性あるシステムを構築。
- 異なるアトリビューションモデルの性質と,それらがマーケティングの意思決定にどう影響を及ぼすのかを理解すること。
それでは,まずUTM(海胆跟踪模块)パラメータから説明していきましょう.UTMパラメータとは,URLの後に続く”?“や”&“で始まる文字列のことです(例:www.yourstore.com? utm_source = facebook&utm_medium =中国共产党）。
何のことかよくわからないかもしれませんが,UTMタグとはデジタルマーケティングにおける標準化されたタグシステムのことです。タグは谷歌独自の活动网址构建器(キャンペンurlビルダ)やChrome浏览器のUTM.ioのような拡張機能を使って手軽に作成することができます。
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谷歌の活动网址构建器(キャンペンurlビルダ)は,スペースやクエスチョンマークなどの特別文字を使って自動的にコード化をしてくれるのでおすすめです。それ以外の特別文字はurlを破損してしまう可能性があります。
UTMパラメータには,アナリティクスツールでインバウンドトラフィックを計測するために使用される以下5種類の標準パラメータがあります。測定されたデ，タはグル，プ化され，一定量にまとめられてから分析されます。
パラメータをいつどのように使用するかは自分で決めることができますが,UTMの分類やトラッキングには一貫性を保つことが重要です:
- キャンペ，ンソ，ス(utm_source):リンクが貼られているウェブサイトや発信元を表す(例:インスタグラムのプロフィールにショップURLを掲載してSNSマーケティングを打ち出している場合には,“utm_source = instagram”とタグ付け)
- キャンペ，ンメディア(utm_medium):マ，ケティング活動を示す(例:谷歌広告キャンペーンからのトラフィックをトラッキングする場合には,リンクに“utm_medium =共产党”と追加し,共产党広告からのアクセスを識別)。
- キャンペ，ンネ，ム(utm_campaign):同じ発信元からのデ，タであっても，ある特定のキャンペ，ンによるトラフィックを識別(例:ブランド検索(“品牌搜索”)キャンペーンを特定する場合には“utm_campaign =品牌% 20搜索% 20的“といったパラメーターを追加する。urlが破損するのを避けるため，空欄は" %20 "とコ.ド化)。
- キャンペ，ンタ，ム(utm_term):谷歌広告キャンペ，ンを打出している際，該当キ，ワ，ドをトラッキングするために使用される。
- キャンペ，ンコンテン，(utm_content):広告のa / bテスト(abテスト)をする時に役立。この場合，一一の広告をトラッキングしてトラフィックを最も誘引したものはどれかを識別する。
カスタムutmパラメタにいて
独自のカスタムutmパラメ，タを作成して，トラフィックをさらに細分化することも可能です。例えば季節限定キャンペ，ン(季节,秋天)をトラッキングするためには,“utm_season =下跌”のようなパラメータを使うことができます。
さらに，ValueTrackパラメ，タを使用することで，異なるマ，ケティングキャンペ，ンやユ，ザ，属性をタグに追加することができます。例えば，”&utm_device={device} "と追加すると，" {device}(デバaapl .ス)”部分が自動的に変更されるので,ユーザーがどのブラウザーを使っているのかを識別することが可能になります。
では実際にリンクがどのように表示されるのか，以下の例を見てみましょう。
例えば”无品牌冬季夹克(ノ，ブランドのウィンタ，ジャケット)“というキーワードを使い,谷歌広告の検索キャンペーンによるトラフィックや売上をトラッキングするとします。その際，utmトラッキングのパラメ，タを追加したurlはこのように表示されます:
www.mystore.com ? utm_source = google&utm_medium = cpc&utm_campaign =非品牌
% 20搜索% 20冬天冬天% 20 jackets&utm_term = % 20夹克
これを分解すると，それぞれのパラメ，タがどのトラフィックを示しているかがわかります:
- ソス（発信元）:谷歌
- メディア（媒体）: cpc(クリック広告)
- キャンペ，ン(広告キャンペ，ンの内容):ブランドを指定しないウィンタ，ジャケットを宣伝した検索キャンペ，ン
- タム(特定したい用語):“ウィンタ，ジャケット”という用語に特定
このように,UTMパラメータは特定の発信元に至るまでトラフィックをトラッキングし,より詳細な分析をすることに役立ちます。ただし以下のことは必ず考慮に入れるようにしましょう:
- utmは主観的であくまでも自分で定義するもの。リンクに追加する一般的なUTMタグもありますが,一番大切なのは自分にとって意味があるものを使用することです。一貫性があり自分たが理解できる内容であるタグを使うようにしましょう。
- utmパラメ，タ，は大文字·小文字を区別する。谷歌アナリティクスでは，" utm_source= .Facebook "と" utm_source=facebook“は二の異なる発信源として認識されるので注意してください。
- 使用済みのパラメ，タを記録する。使用済みのパラメータを識別し,何を意味しているのかが一目でわかるように,UTMパラメータを記録するシステムを構築しましょう。
- 一貫性のあるタグ付けをする。新しいチームメンバーにはUTMシステムの使い方をしっかりと共有し,UTMを公開する前には必ず二重のチェックをしてください。
- 最終版のurlを試す。広告予算を費やす前に，最終版のurlリンクが壊れていないことを確かめましょう。ランディングペ，ジの二重チェックや，特殊文字のコ，ド化(URL编码器を使用すればok)をする癖をけておくことを推奨します。
- url短縮ルを適宜使用する。utmパラメ，タを追加するとurlリンクが長くなってしまいが，です。ユ，ザ，はリンクが長すぎるとクリックするのに躊躇してしまいます。ソ，シャルメディアのプロフィ，ル画面や展示会などでurlリンクを公開するのであれば，bit . lyなどのurl短縮ルを使ってリンクを短くすることをおすすめします。
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適切に設定すれば,谷歌アナリティクスやその他のレポートツール上で,異なる発信元からのトラフィックをグループ化し分析することが可能になります。
複数デバスにわたるカスタマジャニをユザidでグルプ化
適切なutmトラッキングをすることは大切です。でも同じユーザーが複数のデバイスからあるサイトに何度も訪れた場合,一回毎のアクセスが別々のユーザーによる”ジャーニー”として認識されてしまうので困ったものです。
例えば，一人のユザがある商品に関するンスタグラムのストリを見たとします。その時は商品を閲覧したものの購入には至らず,その代わりに帰宅途中でスマホからその商品のリサーチをします。そして帰宅後に自宅のノートパソコンから商品を再度検索し,最終的に谷歌のショッピング広告をクリックしてから商品を購入(コンバージョン)します。
このユーザーによる一連の行動を把握してグループ化するためには,谷歌アナリティクス上でユーザーIDを有効にしてから,CRM(顧客関係管理システム)に統合する必要があります。
谷歌アナリティクスのユ，ザ，idは，ユ，ザ，別に非pii(個人を特定できない)idを作成します。非pii idは，発信元デ，タの中に含まれるようになっています。非PII IDを使うことにより,一人のユーザーが複数デバイスで行うやり取りや,オンライン/オフラインでのタッチポイントをひとまとめにすることが可能になります。
一見別々のユーザーが複数のデバイスからアクセスしているように見える一連のやり取りを,一人のユーザーによる行動としてしっかりと認識するのはとても重要です。そうすることで,顧客がどのデバイスやキャンペーンからブランドと接点を持つのかについて,より明確な全体像が見えてくるでしょう。
6種類のアトリビュションモデル
谷歌アナリティクスや谷歌広告などのプラットフォームでは,異なるアトリビューションモデルへの切り替えが可能。
ここからは,事業目的や注力したいファネルの段階に合わせて選ぶことが可能な,6種類のアトリビューションモデルをご紹介します:
- ラストクリックモデル
- ファ，ストクリックモデル
- 線形モデル
- 減衰モデル
- ポジションベ，スモデル
- アルゴリズム(カスタム)モデル
一概に正しい/正しくないと言えるアトリビュションモデルはありません。
その代わりに,それぞれのモデルの特徴や,どれが比重の高い,または低いやり取りなのかを把握することが大切になります。時には別のアトリビューションモデルに切り替えて,様々なキャンペーンがコンバージョンにどのような変化をもたらすのかを試してみてもいいでしょう。
アトリビュ，ションモデルをよりよく理解するために，それぞれのモデルの特徴を次のようにまとめました。同じカスタマージャーニーであっても,どのモデルを使うかによって違う解釈ができることがわかるでしょう。
1.ラストクリックアトリビュ，ション
ラストクリックアトリビューションは最も一般的に使われているモデルで,ほとんどのマーケティングプラットフォームの初期設定になっています。顧客のタッチポント1点のみにコンバジョンへの貢献度を関連づけるシングルタッチモデルで,トラフィックをコンバージョンへ積極的に転換することを試みている時に役立ちます。
このモデルでは,最終クリックのあった広告やキーワードにコンバージョンへの貢献度が付100%与されます。そのためブランド名検索やリターゲットキャンペーンなどの,ファネルの低い段階での活動により高い貢献度が割り振られます。一方でブランド認知活動のようなファネルの高い段階での活動については貢献度が付与されないことがほとんどです。
2.ファ，ストクリックアトリビュ，ション
これは最初のタッチポ@ @ントが最も重要だと考えるシングルタッチモデルです。“顧客を最初にファネル内に誘引した”という貢献度に対して100%の評価が割り振られます。そのため,トラフィックの構築や新たなオーディエンスの獲得に向けたマーケティング活動を優先したい時に役立つモデルです。
ファーストタッチアトリビューションでは,最初にクリックのあった広告やキーワードにコンバージョンへの貢献度を付与します。そのため,リマーケティングのようなファネルの最も低い段階での活動は見逃されてしまうことが多々あります。ひいてはそのような活動に費やすべき経費を軽減させ,全体的なコンバージョンや売上の減少を引き起こしてしまう可能性があります。
3.線形アトリビュ，ション
線形アトリビューションモデルでは,購入に至るまでのすべてのクリックに対して,コンバージョンの貢献度が均等に割り振られます。マルチタッチアトリビューションの中で最もシンプルなモデル,ですべてのタッチポイントを貢献度の対象として考慮します。しかし最も貢献度が高いチャネルはどれなのかを厳密に判断することはできません。
4.減衰アトリビュ，ション
減衰アトリビュ，ションモデルはラストクリックモデルに似ています。しかし購入に至るすべてのタッチポイントにも貢献度を割り当て,コンバージョンに近づくに連れてその比重が高まります。
5.ポジションベ，スアトリビュ，ション
ポジションベース(U字型)アトリビューションモデルは,ファーストクリックとラストクリックに同等の比重の貢献度(= 40%ずつ)を割り振るものです。残りの20%はその間に起こったクリックに均等に割り振られます。
このモデルでは最初と最後のクリックが一番重要なタッチポ@ @ントだということが前提となっています。ただし,その間に行われるキャンペーンやタッチポイントがコンバージョンの重要な要因となった可能性もあります。
6.アルゴリズムアトリビュ，ション
アルゴリズムアトリビュ，ションは"カスタムアトリビュ，ション"とも呼ばれるモデルです。十分なデータが手元にあれば,カスタマージャーニーにおけるどのタッチポイントに対して最も多くの貢献度を割り振るべきかを,機械学習に頼って判断することができます。
理論上はこれが最も優れたモデルですが,異なるタッチポイントに比重を配分するには相当量の過去データが必要になります。
プラットフォ，ム別のアトリビュ，ションの違い
長年マーケティングに携わっている人であれば,見るレポートの種類によって,それぞれのプラットフォームが異なるコンバージョンの値や貢献度を提示していることに気がつくと思います。
実際に谷歌広告やFacebook広告をはじめ，谷歌アナリティクスやご自分のShopifyレポ，トを見てみると，その違いがわかるでしょう。それでは，一体どのデ，タを信じれば良いのでしょうか?
技術的にはどのデ，タも正しいのですが，マ，ケティングを捉える視点が異なるのです。ここでは，それぞれプラットフォ，ムがどう機能するかを簡単に説明して行きます。
谷歌広告
谷歌広告は谷歌広告からのトラフィックのみをトラッキングします。別のプラットフォームにある広告キャンペーンから購入に至った場合には,それらのタッチポイントを見ることはないため,それらのコンバージョンデータを除外することもしません。その代わり，谷歌キャンペンにどの時点においても接触したユザには貢献度を割り振ります。たとえその後にユーザーがFacebookやインスタグラム,Eメール,ウェブサイトに直接アクセスするなどして別のルートでコンバージョンに至った場合でも変わりません。
谷歌広告におけるアトリビューションウィンドウでは初期設定がラストクリックアトリビューションとなっており,過去30日間の自社広告に対するクリック数が表示されます。
Facebook広告
Facebook広告プラットフォームは,Facebook広告に関するトラフィックやタッチポイントのみをトラッキングします(これにはFacebookが所有するインスタグラムなども含まれます)。
ここでも,他のプラットフォームの広告キャンペーンからのデータを除外することはなく,ある一定期間内にFacebook広告を閲覧もしくはクリックしたユーザーに対して貢献度を割り振ります。たとえその後にユーザーが谷歌広告キャンペーンやEメールを見たり,ウェブサイトに直接訪れたりして購入に至った場合でも変わりません。
Facebook広告ではラストクリックアトリビュ，ションが初期設定となっています。アトリビューションウィンドウには,過去24時間の自社広告閲覧数と,過去28日間の広告クリック数が表示されます。
クリックなしで広告を見た可能性があり,その後異なるルートで購入に至ったユーザーにも貢献度を割り振るプラットフォームはFacebook広告だけです。複数のプラットフォームにわたってより良い比較を見たい場合には,クリックベースに設定を変更することをおすすめします。
谷歌アナリティクス
谷歌アナリティクスやその他のアナリティクスプラットフォームでは,様々な有料・無料チャネルにおけるクリック可能なアクションをトラッキングします。アナリティクスプラットフォームでは,ネットショップに直接関連性のない,外部やオフラインのデータソース,ユーザーID,そしてウェブサイトと接続するように設定することができます。
谷歌アナリティクスはデタンポト機能を備えているため,他の情報元からデータをアップロードし,谷歌アナリティクス内ですべてのデータをまとめて分析することができます。様々なプラットフォームにおける顧客のやり取りを一箇所にまとめるには,さらなるデータソースを追加してユーザーIDを組み入れることがベストな方法です。
また,谷歌アナリティクスはすべてのチャネルからのコンバージョンを除外し,コンバージョン経路の最終的なタッチポイントに貢献度を割り振ります(ウェブサイトへ直接訪れた場合を除く)。ウェブサaapl . exeトへ直接訪れた場合には，貢献度は最後に行われた間接的なタッチポaapl . exeントに割り当てられます。
広告サバとンプレッションベスのアトリビュションにいて
ほとんどのアトリビューションがクリックベースである一方で,インプレッションベースのアトリビューションやレポーティングを使うことも可能です。
自分自身のことを考えてみても，興味を引く広告のすべてをクリックしているわけではないと思います。ただしクリックしなかったとしても,将来的に商品を買う時,それらの広告が自分の意思決定に影響を及ぼすことはあるはずです。
広告サーバーは,一つのプラットフォームにマーケティングデータをまとめ,重複したデータを除外してくれると同時に,インプレッションベースのデータへアクセスすることを可能にしてくれます。インプレッションベースのデータは,顧客のコンバージョンへの経路や,どの販売チャネルに投資すべきかを,より明確に捉えることに役立ちます。
例えば，クリックレベルでは検索広告から高いパフォ，マンスが確認できたとします。しかしインプレッションレベルのデータを見てみると,検索からコンバージョンに至ったその顧客は,実は事前に動画やYouTubeを確認し,その後に谷歌で商品を検索していた,という事実がわかります。
谷歌マケティングプラットフォムは,検索,動画,ディスプレイ,Gメールのスポンサー広告,SNSプラットフォームなどの様々なチャネルにおいて,このようなインプレッションレベルのデータにアクセスすることを可能にしてくれます。
Shopify
Shopifyは,多岐にわたる有料・無料チャネルにおいてのクリック可能なアクションのトラッキングをします。Shopifyのアナリティクスはすべてのチャネルからの重複したコンバージョンデータを取り除き、コンバージョン経路におけるラストタッチポイントに貢献度を割り振ります（直接ショップに訪れた場合も含む）。これは、GoogleアナリティクスとShopifyの初期設定アトリビューション機能における一番大きな違いです。
アトリビュ，ションは完璧ではない
アトリビューションを取り巻く環境やその欠陥,そして異なるアトリビューションモデルを理解することは,より優れたトラッキング,明確な顧客データベース,そして賢明な意思決定への第一歩となるでしょう。
アトリビュ，ションは完璧であるとは言い難く，これからさらに複雑化するかもしれません。しかし購入に至るまでの経路において,顧客がどこでどのようにブランドとやり取りをしているのかについて,有益な見識を提供してくれることには間違いありません。
