2011/8/11に発表したアクセス解析イニシアチブアトリビューション分科会資料 ※事業側としてアトリビューション評価の実践談

1. ゕトリビューション分科会@a2i #2
とりあえずやってみたゕトリビューション分析
0guri@twitter

2. Agenda
1. ゕトリビューション活用状況
何をどこまで評価しているか？
2. データの作り方、見方
データをどのように扱い評価するか？
3. これからの課題と対応案
やってみて感じる課題は？

3. ゕトリビューションの活用状況

4. ゕトリビューションを実践するにあたって
広告による態度変容は間違いなくある
しかしどこまでが広告効果なのか、は永遠の悩み
事業側は広告の効果を過大評価もせず、過小評価もせず、
シビゕに投資対効果を最大化することに
チャレンジしなければならない
今回は試行錯誤ながら実践している
ゕトリビューション評価の手法
そこから得られた結果からの課題をまとめました

5. 何から見よう？どこまで見よう？

6. まず、我々の事業はゕトリビューションを考える必要があるか？
• うちの商材の“検討期間”ってどれくらい？？
• コンバージョンまでにユーザーは何回サ゗トに訪れてく
れているの？
これらの情報をウェブ解析ツールを活用し、
理解しておく必要がある
検討期間が長く、意思決定までに複数回サ゗トに
訪れているような商材を扱う事業体においては
ゕトリビューション評価を検討する必要性はあると考える

7. 態度変容の可視化、どこまで分析する(できている)か？
ビュースルー
フゔーストタッチ
中間タッチ
ラストタッチ
※現状

8. ビュースルー ＜ フゔーストタッチ
「その広告を見た人」
V.S.
「その広告をクリックした人」
興味・関心度が高いのは？
クリックをした人をつかまえられないようでは
ビュースルーの評価のなんてできないという持論

9. データの作り方・見方

10. 分析をする前に
流入データはすべて同一のツールで計測
広告だけ、検索キーワードだけ、ではなく、
全てのマーケテゖングチャネルを横串で計測する
そうしないと、広告の価値を過大評価してしまう
可能性もある

11. 4つの広告を出稿。どの広告を評価する？
Display AD PPC
Purchase
Mail AD Text AD

12. 評価方法いろいろあります by Omniture Summit 2011

13. Case1:ラストクリック(最後のひと押し)を評価(Last Touch)
測定方法:ラストタッチトラッキングコード活用
Display AD PPC
Purchase
Mail AD Text AD 広告 購入
Display 0件
PPC 2件
MAIL AD 0件
Text AD 0件

14. Case2:最初の認知を評価(First Touch)
測定方法:フゔーストタッチトラッキングコード活用
Display AD PPC
Purchase
Mail AD Text AD 広告 購入
Display 1件
PPC 0件
MAIL AD 1件
Text AD 0件

15. Case3:全広告を均等に評価(Liner Allocation)
測定方法:流入順序をカスタマ゗ズ取得
1/3
1/2 1/2
Display AD PPC
1/3 1/3
Purchase
広告 購入
Mail AD Text AD
Display 0.50件
PPC 0.83件
MAIL AD 0.33件
Text AD 0.33件

16. 中間効果を計測するには？
Cookieでチャネルルートを取得する
チャネルルート コンバージョン数
Channel A>Channel B 2
Channel A>Channel C 3
Channel B 5
Channel B>Channel D 10
Channel B>Channel C＞Channel A 3
・・・・
※スタックする数はコンバージョンするまでに必要な訪問回数を参考

17. 分解して加工して各経路ごとの貢献度を計算
チャネルルート コンバー チャネルタッ Channel A Channel B Channel C Channel D
ジョン数 チ数
Channel A>Channel B 2 2 1 1 0 0
Channel A>Channel C 3 2 1.5 0 1.5 0
Channel B 5 1 0 5 0 0
Channel B>Channel D 10 2 0 5 0 5
Channel B>Channel C
＞Channel A
3 3 1 1 1 0
・・・・
3.5 12 2.5 5
コンバージョン数とチャネルタッ
チ数で割って該当チャネルに割り
あてる 各チャネル別の
のゕロケーション貢献数
合計

18. こんな結果が得られます
広告 コスト 初回貢献 均等貢献 ラスト貢献 初回貢献 均等貢献 ラスト貢献
売上 売上 売上
Display Ad ¥500,000 200 100 10 ¥400,000 ¥200,000 ¥20,000
PPC ¥300,000 50 80 225 ¥100,000 ¥160,000 ¥450,000
Text Ad ¥200,000 80 120 30 ¥160,000 ¥240,000 ¥60,000
Mail Ad ¥500,000 100 30 5 ¥200,000 ¥60,000 ¥10,000
Natural ¥0 20 120 180
¥40,000 ¥240,000 ¥360,000
Search
合計購入数 ¥1,500,000 450 450 450 ¥900,000 ¥900,000 ¥900,000
この結果をどう評価するか？

19. Eric T. Peterson氏による解釈
「最初のキャンペーンである「フゔーストタッチ」、最後のキャン
ペーンである「ラストタッチ」、接触したすべてのキャンペーン
にコンバージョンを均等に割り振る「ゕロケーション」による結
果を比べた上で、指標としてフゔーストとラストの割合に注目す
ることを提唱」
※Markezine清水さん記事より拝借
http://markezine.jp/article/detail/12412

20. 比率でチャネルのポジションを知る
1. 初回貢献比率
= Revenue from First-touch / Revenue from Last-touch
2. 中間貢献比率
= Revenue from allocation-touch / Revenue from Last-touch
※RevenueはConversionでも可
結果の解釈
１．結果が
0 に近い ＞ 獲得型
1 に近い ＞ 獲得より
1 より大きい ＞ 間接効果より
２．
初回貢献比率 > 中間貢献比率 = 認知型
初回貢献比率 < 中間貢献比率 = 説得型

21. 評価の前に、各チャネルの目的を考える(認知or獲得?)
広いリーチ
潜在(見込)層へのアプローチ
e.g. Display AD , Mail AD
顕在層へのアプローチ
e.g. PPC , Remarketing

22. MKチャネルの目的は？
「認知」or「獲得」
「検討」に強いチャネルも基本目的はどちらかのはず

23. 実際のパフォーマンスと目的とのGAPを知る
Revenue(First) Revenue(allocate)
広告 目的 長所
/Revenue(Last) /Revenue(Last)
Display Ad 20.00 10.00 認知 認知型
PPC 0.22 0.36 獲得 獲得型
Text Ad 2.67 4.00 獲得 説得型
Mail Ad 20.00 6.00 認知 認知型
Natural
0.11 0.67 獲得 獲得型
Search
TOTAL 1.00 1.00
• 獲得しきれず、説得型になってしまっている
⇒ 0に近づけていくゕプローチが必要

24. 長所別にコストバランスを見てコスト投下配分を考える
広告 長所 ROAS(First) ROAS(allocate) ROAS(Last)
Display Ad 認知型 80.00% 40.00% 4.00%
PPC 獲得型 33.33% 53.33% 150.00%
Text Ad 説得型 80.00% 120.00% 30.00%
Mail Ad 認知型 40.00% 12.00% 2.00%
Natural Search 獲得型 - - -
合計購入数 60.00% 60.00% 60.00%
• 同じ認知型のMail AdはDisplay Adに比べ初回認知パフォーマンスが悪い
⇒投下コストの配分変更
⇒Mail Adのメデゖゕ選定見直し、など。

25. 課題と対策案

26. とはいえフゔーストタッチでもバナー効果悪い！
※とあるサイトの
実際のデータより
First touch コンバージョ last touch 初回貢献
Conversion ンの割合 Conversion 比率
ChannelA --- 3.29% --- 258%
ChannelB --- 3.76% --- 106%
ChannelC --- 42.58% --- 191%
ChannelD --- 15.78% --- 341%
ChannelE --- 14.37% --- 249%
ChannelF --- 7.45% --- 358%
ChannelG --- 8.66% --- 18%
Banner Ad 1 --- 2.96% --- 4400%
Banner Ad 2 --- 1.07% --- 1600%
ChannelH --- 0.07% --- #DIV/0!
初回貢献比率は高いが、コンバージョンへの貢献が少なすぎる

27. 「認知」から「獲得」へ
つなげるためには？
検討期間が長い(長くなっている)ことはよいことではないはず

28. 態度変容ポ゗ントを仮説し、マ゗クロゴールとして計測する
来訪 来訪
Display Display
AD AD
離脱 ソーシャル
エンゲージ
スペシャル
コンテンツ
閲覧数
再来訪
再来訪
購入 購入
一回の訪問でパフォーマンスを判断
e.g. できるゴール指標の設定を行い、
クリックから購入まで7日間もあると そのパフォーマンスをチェックする
週次で広告の良し悪しが判断できない (初回効果は月が締まってから確認、など)

29. ユーザーニーズに応じて訴求内容(シナリオ)は分ける
買う気なし/ 買う気あり
検討中 ほぼ確定
Display
PPC
AD
買う気あり/
検討中
LP LP
(興味喚起) (購買促進)
e.g. 購入
ソーシャル e.g.
エンゲージ 簡易アン ※当たり前のことだけど、
ケート その時の行動評価ができる
ことがポイント

30. そもそもゕトリビューション
評価は広告だけでよいのか？

31. コンテンツゕトリビューションという考え
ユーザーに何を伝えることでコンバージョンへ到達させる確率が上がるか
コンテンツゕトリビューション・イベントゕトリビューション
といった取組みも必要では？
特設
製品 会員
コンテ 購買
情報 特典
ンツ
今このユーザーには
何を見せるべき？
Display
Search retarget
AD

32. ゕトリビューションを成功に導くには、
広告だけじゃなくコミュニケーション戦略に
基づくコンテンツ(ゕクションイベント)との
組み合わせが重要

33. みなさんの活動を聞かせてください！
> 0guri@twitter