バザールの声
公開: 2023-09-06Gartner や Harvard Business Review などは、マルチチャネルおよびオムニチャネル マーケティングの成功を測定する方法に関するマーケティング担当者の知識が不足していることを頻繁に報告しています。 この記事では、マルチタッチ アトリビューションがパフォーマンスを追跡し、成功を判断する最適な方法である理由を説明することで、この問題に対処し、解決策を提供します。
章:
- マルチタッチ アトリビューションとは何ですか?
- マルチタッチ アトリビューションに適切なデータを収集する方法
- マルチタッチ アトリビューションとカスタマー ジャーニー
- マルチタッチ アトリビューション モデルの種類
- プライバシー最優先の世界のためのマルチタッチ アトリビューション ツール
- データがすべてを教えてくれるわけではない
プライバシー優先の世界では、マルチタッチ アトリビューションに対する従来のアプローチは正確でも信頼性でもありません。 Meta や Google などの広告サービスは、規制に応じてレポートからユーザーレベルの追跡機能を削除し続けており、ミッドファネルの定量化にサードパーティ Cookie に依存しているマーケティング担当者は破滅する運命にあります。
ユーザーレベルのデータの信頼性はかつてないほど低くなり、精度が低いとデータに基づいた意思決定を成功させるスタートとはなりません。
では、データドリブンのマーケティング担当者は何をすべきでしょうか。Web 2.0 のサイロ化されたワンタッチ アトリビューション モデルに戻るのでしょうか? 消費者がコンバージョンに先立ってチャネル全体でブランドと対話するオムニチャネル環境では、シングルタッチ アトリビューションは意味がありません。 効果的なマーケティング戦略には、焦点を絞った方向への勢いを生み出し、維持するための相互の取り組みを構築する、一貫した一連の戦術が必要です。
シングルタッチ アトリビューションでは、マーケティング担当者は、通常は発見段階またはコンバージョン段階で、一度に 1 つの戦術のみを確認できます。 マルチチャネル戦略を理解するためにワンタッチ アトリビューションに依存しているマーケティング担当者は、重要なミッドファネル戦略を無視して近視眼的な意思決定を行う危険があります。 ブランドは、情報に基づいてマルチチャネルの意思決定を行うために、何が成功に貢献しているのかをより完全に把握する必要があります。
マルチタッチ アトリビューションとは何ですか?
マルチタッチ アトリビューションは、マーケティング担当者が各タッチポイントがコンバージョンに与える影響を確認できるように、各チャネルに数値を割り当てることでカスタマー ジャーニーのすべてのタッチポイントを測定するマーケティング モデルです。
ミッドファネルを測定するのは困難ですが、ミッドファネルの定量化にリソースを投資することは有益です。 ミッドファネルマーケティングは、複数のチャネルにわたるコンバージョン率を向上させることで、ブランドの獲得活動をより成功させます。 また、早期にアドボカシーを構築し、LTV を向上させ、顧客獲得のプレッシャーを軽減することで、維持への道をスムーズにします。
マルチタッチ アトリビューション (カスタマー ジャーニーのあらゆる段階に価値を割り当てる) は依然として重要なフレームワークですが、今日のバージョンは、マーケティング担当者がかつて愛用していたサードパーティ Cookie ベースのアプローチとは大きく異なります。
適切なデータを収集する方法
ピクセルと Cookie を通じて収集されたサードパーティ データは、以前はマルチタッチ アトリビューションの主なソースでした。 マーケティング担当者がチャネル、デバイス、プラットフォーム全体でユーザーの行動を追跡したい場合は、Web サイトにコードのスニペットを追加するだけで済みます。 ユーザーの同意なしに、トラフィックは Facebook または Google Cookie で自動的にタグ付けされます。 その Cookie は Web 上でユーザーを追跡し、ユーザーの行動を監視し、関連する広告でユーザーをリターゲティングします。 マーケティング担当者は、サードパーティ Cookie からのデータをマルチタッチ アトリビューション レポートに集約して、ユーザーの行動を理解し、カスタマー ジャーニーを最適化します。
現在、その同じユーザーレベルのデータへのアクセスは困難になっています。 GDPR と CCPA により、Google、Facebook、その他のプラットフォームはサードパーティ Cookie を段階的に廃止することになり、これによりマーケティング担当者は実績のあるマルチタッチ アトリビューションの方法を放棄せざるを得なくなりました。
データドリブンのマーケティング担当者は、ファーストパーティ データとゼロパーティ データを活用してマーケティング ファネル全体のパフォーマンスを定量化し、新しい分析環境に適応し始めています。
ゼロパーティ データとファーストパーティ データの区別は比較的新しいものです。 最近まで、ブランドが収集したすべてのデータは「ファーストパーティ」とみなされていました。
現在、ファーストパーティ データとは、ブランドが顧客とのやり取りを通じて追跡する定量的な行動を指します。 ファーストパーティ Cookie、タグ、および UTM (Urchin Tracking Module) は、消費者ブランドがファーストパーティ データを収集するために使用する一般的な方法です。 オムニチャネル小売業者は、カート放棄や電子メールのクリックなど、電子商取引の顧客の行動と並行して実店舗への来店を追跡することもあります。 GDPR 準拠の Cookie は、マーケティング担当者がサードパーティ Cookie を使用して追跡するために使用していた指標の一部を置き換えることができます。
これらを適切に使用するには、同意を求め、ユーザーが自分の個人データの削除を要求できるようにするプライバシー最優先の戦略が必要です。
ゼロパーティ データとは、顧客が自発的にブランドに伝える定性的な情報を指します。 カスタマー サポートでの会話、製品レビュー、アンケートの回答、ソーシャル メディアのコメントはすべて、ゼロパーティ データの範疇に含まれます。 定性的な顧客データは、適切に活用すればブランドにとって非常に貴重なものになりますが、定量的なレポートのみに依存することに慣れているマーケティング担当者にとって、テキストから意味のある洞察を見つけるのは困難な場合があります。
規制が強化され、追跡システムが段階的に廃止される時代において、優秀な消費者マーケティング担当者は、Bazaarvoice のゼロパーティの定性的洞察を利用して、購入者の行動を明らかにし、成長の機会を見つけています。
マルチタッチ アトリビューションとカスタマー ジャーニー
マルチチャネル マーケティングでマルチタッチ アトリビューションを使用すると、コンバージョン率を高め、平均購入時間を短縮し、平均注文額 (AOV) を向上させるための戦術が明らかになります。
マーケティング戦術は孤立して存在するのではなく、マルチチャネルのエコシステムの中に存在します。 カスタマー ジャーニーのどこにあるとしても、ワンタッチ アトリビューションを通じて 1 つの戦術を全面的に評価することは、顧客獲得に役割を果たす他のすべてを無視することになります。 より多くのビジネスを獲得し、収益を増やすには、ブランドと中間ファネルの見込み顧客との関係が重要です。
マルチチャネル マーケティング環境では、マルチタッチ アトリビューションは、何が機能しているのか、そしてなぜ機能しているのかを理解するための鍵となります。 500 ドルのダイソン掃除機を購入するための、この架空の 6 ステップの購入過程を考えてみましょう。
ファンネルステージ | ユーザーの行動 | データ収集方法 |
---|---|---|
発見 | ユーザーが Google で「コードレス スティック掃除機」を検索します。 ユーザーは検索広告をクリックし、ダイソンの Web サイトの製品ページを表示します。 | ダイソンの Web サイトのファーストパーティ Cookie |
意識 | ユーザーは Instagram を閲覧中に一時停止してバキュームのリターゲティング広告を視聴し、クリックせずにスクロールして通り過ぎます。 | Facebook 広告インサイト |
意識 | ユーザーには別のリターゲティング広告が表示されますが、今回は TikTok 上です。 この広告は、ダイソンのコードレス掃除機を絶賛している人のユーザー生成コンテンツ (UGC) です。 | TikTok広告インサイト |
考慮 | ユーザーは、ダイソンの Web サイトでオプションを検討しながら、夕食をとりながらパートナーと購入について話し合います。 | ダイソンの Web サイトのファーストパーティ Cookie |
考慮 | ユーザーは、ダイソン掃除機を推奨する Substack ニュースレターを読みました。 Amazon アフィリエイト リンクをクリックし、掃除機をカートに追加します。 | Amazonアフィリエイトレポート |
変換 | ユーザーは、掃除機の価格が 500 ドルに下がったという電子メール アラートを Amazon から受け取ります。 彼らは掃除機を購入します。 | Amazon出品レポート |
ファーストタッチ アトリビューションを使用すると、マーケティング チームは有料検索が明らかに勝者であると結論付ける可能性があります。 しかし、有料検索だけがすべてではありません。 ダイソンは、UGC やアフィリエイトによる社会的証明がなければ、それほど多くのコンバージョンを促進できない可能性があります。ファーストタッチ アトリビューションでは明らかにできません。
ダイソンがラストタッチ アトリビューションのみに依存していれば、チームは割引を中心にマーケティング戦略を構築することを決定するかもしれませんが、これはプレミアム市場のプレーヤーにとっては難しい行動です。 ダイソンの製品はあきらかに高価ですが、ダイソン独自のテクノロジーと強力なブランドのおかげでこの価格戦略が機能しています。 大幅な値引きは、ダイソンのブランド力を補完するのではなく、それを打ち消すことになり、誰も勝てない最下位への競争を生み出すことになる。
マルチタッチ アトリビューションにより、ダイソンはコンバージョンまでの経路をより深く理解できるようになり、実験のための選択肢が増えます。 UGC はコンバージョン率を向上させることが知られており、(架空の) カスタマー ジャーニーで役割を果たしているため、ダイソンは収益を増やすために次の四半期にさらに多くの UGC 広告を実験することを決定するかもしれません。
マルチタッチ アトリビューション モデルの種類
消費者マーケティング担当者は、線形、J 字型、逆 J 字型、U 字型のモデルを使用して、カスタマー ジャーニー全体のパフォーマンスを評価します。
リニア アトリビューションは、カスタマー ジャーニーの各段階に同等の重みを与え、マーケティング担当者にコンバージョンまでの道のりについてバランスの取れた視点を与えます。 他のモデルよりもミッドファネルの戦術をより重視しているため、初めてミッドファネルに焦点を当てる場合に役立ちます。
これは良い出発点ではありますが、重要でないインタラクションの価値が膨らみ、重要な戦術が過小評価される可能性があります。 したがって、リニア アトリビューション モデリングは、マーケティング担当者が、何が機能するが、長期的にはすべてのシナリオで機能するほど十分に正確であることはめったにないという自身の仮定に疑問を呈するのに役立ちます。
従来のJ 字型モデルではカスタマー ジャーニーの最終段階により多くの重点が置かれますが、逆 J 字型モデルではカスタマー ジャーニーの初期段階により重点が置かれます。
U 字型モデル(位置ベース モデルとも呼ばれます) は、最初と最後のタッチに同じ重みを割り当て、その間のすべての要素に小さいパーセンテージを割り当てます。
それぞれのタイプのマルチタッチ アトリビューションが、架空の 500 ドルのバキューム購入者の行程にどのように価値を割り当てるかを見てみましょう。
架空のバイヤージャーニー: コードレス掃除機 | 線形帰属 | J字型の属性 | 逆J字型の属性 | U字型の帰属 | ファーストタッチ アトリビューション (シングルタッチ) |
ユーザーは Google で「コードレス掃除機」を検索します。 検索広告をクリックすると、ダイソンの製品ページが表示されます。 | 16% (80ドル) | 20% (100ドル) | 60% (300ドル) | 40% (200ドル) | 100% (500 ドル) |
ユーザーは Instagram を閲覧中に掃除機のリターゲティング広告を目にしましたが、クリックせずにスクロールして通り過ぎてしまいました。 | 16% (80ドル) | 5% (25ドル) | 5% (25ドル) | 5% (25ドル) | 0% (0ドル) |
ユーザーには TikTok でダイソン掃除機の広告が表示されます。 | 16% (80ドル) | 5% (25ドル) | 5% (25ドル) | 5% (25ドル) | 0% (0ドル) |
ユーザーは、ダイソンの Web サイトでオプションを一緒に検討しながら、パートナーと購入について話し合います。 | 16% (80ドル) | 5% (25ドル) | 5% (25ドル) | 5% (25ドル) | 0% (0ドル) |
ユーザーは、ダイソン掃除機に関する Substack ニュースレターを読みます。 アフィリエイト リンクをクリックし、商品をカートに追加します。 | 16% (80ドル) | 5% (25ドル) | 5% (25ドル) | 5% (25ドル) | 0% (0ドル) |
ユーザーは、掃除機の価格が 500 ドルに下がったという電子メールを受け取ります。 彼らはそれを購入します。 | 16% (80ドル) | 60% (300ドル) | 20% (100ドル) | 40% (200ドル) | 0% (0ドル) |
ブランドが選択するアトリビューション モデルは、そのシナリオ、優先順位、哲学によって異なります。 発見の構築に焦点を当てているチームは、カスタマー ジャーニーの初期段階を理解するために逆 J 字型モデルを使用する可能性がありますが、中間ファネルに焦点を当てているチームは、洞察を生成するために線形モデルを適用する可能性があります。
マルチチャネルマーケティングにおけるマルチタッチアトリビューションモデルの活用
これはシナリオです。子供服ブランドは、e コマース チャネルの成長機会を見つけたいと考えています。
チームは、ファーストタッチ アトリビューションを使用して、ブランドのない有料検索トラフィックは、有料ソーシャルを通じて獲得した顧客よりも平均注文額 (AOV) が高いものの、全体的な収益は少ないと結論付けました。
もしそこでやめてしまったら、アパレル ブランドはボリュームは少ないものの、有料検索の方が時間とお金を有効に活用できると結論付けるかもしれません。 これは理にかなっているかもしれませんが、月末 (EOM) の収益が比較的わずかに増加することになります。
架空のモデル: 子供服ブランド | ベースライン: 有料検索 | ベースライン: 有料ソーシャル | シナリオ A : 有料検索にさらに多くの予算を投資する |
AOV | $99 | 79ドル | $99 |
コンバージョン率(ファーストタッチ) | 1.5% | 0.5% | 1.5% |
新規訪問 | 10,000 | 500,000 | 20,000 |
コンバージョン | 150 | 2,500 | 300 |
収益(ファーストタッチ) | 14,850ドル | 197,500ドル | 29,700ドル |
収益増加 | 14,850ドル |
EOM ベースライン収益: 212,350 ドル
マルチタッチ アトリビューション モデルとファーストタッチ レポートを組み合わせることで、チームにはより多くの選択肢が与えられます。
Segment でバイヤーズ ジャーニー レポートを実行すると、チームは、有料検索トラフィックからの AOV が高い購入者は、購入の数日前にストアの紹介ページにアクセスする傾向があることを発見しました。 このページでは満足した顧客からのレビューが強調表示されており、製品ページにリンクされています。
このブランドは獲得の観点からパフォーマンスを検討しているため、有料検索からのコンバージョンへの経路、つまり AOV の高いカスタマー ジャーニーを理解するために逆 J 字型モデルを使用することにしました。
架空の有料検索カスタマー ジャーニー: 子供服 AOV: $99 | インタラクションの価値(逆J字型帰属) | インタラクションの価値(ファーストタッチ アトリビューション) | データ収集方法 |
ユーザーは Google で「新学期の衣装」を検索します。 検索広告をクリックすると、コレクション ページが表示されます。 ユーザーはカートにいくつかの商品を追加しましたが、購入せずにウィンドウを閉じました。 | 60% (59ドル) | 100% (99 ドル) | ファーストパーティクッキー |
ユーザーがカート放棄メールをクリックすると、カートに移動します。 子供用ジーンズの製品ページにアクセスし、お客様の声ページへのリンクをクリックします。 彼らは 5 つの顧客画像を開き、7 つのレビューを展開します。 | 10% (10ドル) | 0% (0ドル) | 電子メールによるインサイト、ヒートマップ |
ユーザーは Instagram でジーンズのリターゲティング広告を目にしましたが、操作せずにスクロールして通り過ぎてしまいました。 | 10% (10ドル) | 0% (0ドル) | Facebook 広告インサイト |
ユーザーは、衣料品ブランドが新学期セールを実施していることを知らせる電子メール通知を受け取ります。 ユーザーはメールをクリックし、数枚のシャツと一緒にジーンズをカートに追加して購入します。 | 20% (20ドル) | 0% (0ドル) | 電子メールのインサイト、ファーストパーティ Cookie |
各インタラクションの相対価値を、AOV の低い購入者のジャーニーからの相対価値と比較した後、チームは、リターゲティング キャンペーンを通じて有料ソーシャル トラフィックをお客様の声のページに誘導することを決定しました。これにより、そのチャネルからの AOV が増加する可能性があります。
シナリオ B に入る: UGC (この場合は評価とレビュー) を活用して、AOV を改善し、有料ソーシャルからより多くの収益を獲得します。 研究チームは、実験の結果、有料ソーシャルからの AOV が 99 ドルに増加すると仮説を立てています。 うまくいけば、この実験はシナリオ A よりも大きな増分で収益を増加させることになります。
架空のモデル: 子供服ブランド | ベースライン: 有料検索 | ベースライン: 有料ソーシャル | シナリオ A : 有料検索にさらに多くの予算を投資する | シナリオ B : 有料ソーシャル トラフィックを紹介ページに誘導する |
AOV | $99 | 79ドル | $99 | $99 |
コンバージョン率(ファーストタッチ) | 1.5% | 0.5% | 1.5% | 0.5% |
新規訪問 | 10,000 | 500,000 | 20,000 | 500,000 |
コンバージョン | 150 | 2,500 | 300 | 2,500 |
収益 | 14,850ドル | 197,500ドル | 29,700ドル | 247,500ドル |
収益上昇率 (ベースライン EOM 収益との比較) | 14,850ドル | 232,650ドル |
EOM ベースライン収益: 212,350 ドル
マルチタッチ アトリビューションは、コンテキストに補完的な戦術を組み込むことで、市場の制約や組織の強みに応じて微妙な意思決定を行うために必要なものをチームに提供します。
プライバシー最優先の世界のためのマルチタッチ アトリビューション ツール
Bazaarvoice の一連のオムニチャネル コマース ツールは、ゼロパーティ データを収集する最良の方法です。
英国ナンバー 1 のワイン ブランドである Hardys Wines は、Bazaarvoice を使用して、購入決定に最も重要な 2 つの要素である評価とレビューを通じてゼロパーティ データを収集しています。 Bazaarvoice のプラットフォームを通じて小売店全体でレビューをシンジケートした後、Hardys はレビューの量を 2,300% 増加させ、平均星評価を 4.32 から 4.59 に向上させました。
多くのオンライン買い物客は結果をフィルターして 4.5 つ星以上の評価の商品を表示するため、ハーディーズはより多くの潜在顧客を獲得し、1 つのミッドファネル戦術で複数のチャネル全体で収益を構築することができました。 Bazaarvoice 内の洞察とレポートは、Hardys のようなブランドがゼロパーティ データの価値を最大化するのに役立ちます。
Bazaarvoice のツールと Klaviyo のような独自のマーケティング プラットフォームを組み合わせて、ゼロパーティの定性的洞察を補完する行動データを収集します。 Klaviyo の顧客プロファイルを使用すると、ブランドはユーザー レベルで購入者の行動をマッピングし、一連の電子メールおよびマーケティング ツールを通じてパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。
Segment などの集計ツールを活用して、チャネル全体のカスタマー ジャーニーを定量化し、大規模な購入パターンを明らかにします。 Segment は、複数のソースからのファーストパーティ データ フローを統合し、消費者ブランドが一般的な購入者のプロセスを理解し、購入プロセス全体にわたるパフォーマンスを把握できるように洞察を結び付けます。
セグメントのリンクされたプロファイルを使用すると、消費者ブランドは親和性、購入パターン、センチメントに基づいて顧客をセグメント化し、マルチタッチ アトリビューションでより具体的になり、エンゲージメントとロイヤルティを促進できます。
データがすべてを教えてくれるわけではない
アトリビューション モデルはまさにモデルです。 どのモデルにも欠陥、脆弱性、盲点があります。 ニュアンス、洞察、直観を考慮する余地を残さず、定量的なデータを額面通りに受け取るブランドは、データに過度に依存することにより、安全性が高まるのではなく、より多くのリスクを負うことになります。
マルチタッチ アトリビューションは完璧ではありません。GDPR が登場する前の時代においてさえ、マルチタッチ アトリビューション モデルは現実を公平に描写するものでも、成功への確実な青写真でもありませんでした。 すべての企業は、マーケティング アトリビューションに対してわずかに異なるアプローチを使用しています。どれも「間違っている」わけではありませんが、それらはすべて、異なる優先順位と本質的なバイアスを反映しています。
処方箋ではなくモデルのようにマルチタッチ アトリビューションにアプローチすることが、戦略的な会話や有意義な洞察への扉を開く鍵となります。
顧客の行動を包括的に把握するには、定量的アトリビューション モデルと Bazaarvoice からの定性的ユーザー データを組み合わせます。 評価、レビュー、ユーザー生成コンテンツは、消費者ブランドが視聴者を理解するために活用できる洞察の宝庫です。
Bazaarvoice のインサイト & レポート ツールは、センチメント データ、ソーシャル分析、顧客フィードバックのトレンドをブランドに提供し、中間ファネルを最適化し、チャネル全体のコンバージョンを向上させます。
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