マルチタッチアトリビューションは、複数の手法とモデルを含む幅広い分野である。どのモデルが自社のビジネスニーズに適しているかは、アウトプットを使って何をしたいかによって決まります。
この記事では、マルチタッチアトリビューションの基本を説明し、利用可能な手法やモデルの違いを明らかにし、あなたのビジネスに適したモデルを選択するのに役立ちます。
マルチタッチ・アトリビューションとは何か？
マルチタッチアトリビューションとは、マーケティング効果測定の手法の一つで、消費者ジャーニー上のすべてのタッチポイントを考慮し、それぞれに端数を割り当てることで、マーケティング担当者が各チャネルが販売にどの程度の影響力を持つかを把握できるようにするものである。
マルチタッチアトリビューションは、従来のルールベースのアトリビューションアプローチ（ファーストタッチやラストタッチなど）に代わる、より洗練されたアトリビューションを提供します。
恣意的にルールを適用することで、これらの手法はコンシューマージャーニーにおけるあらゆるタッチポイントの貢献度を正確に測定することができず、マーケティング担当者は歪んだデータに基づいて意思決定を行うことになる。
マルチタッチアトリビューションは、コンバージョンイベントを促進する影響力に応じて、マーケティングや広告チャネル、戦術を問わず、消費者ジャーニーのあらゆるタッチポイントのあらゆる要素にアルゴリズムでクレジットを割り当てることで、バイアスを排除します。
マルチタッチ・アトリビューションは、ダイレクトメール、オンライン・ディスプレイ、検索連動型広告など、アドレサブル・チャネルにわたる個々のユーザー・レベルのデータを活用することで、主要業績評価指標（KPI）イベントのクレジットを計算し、望ましいビジネス成果に影響を与えたマーケティング・タッチポイントに割り当てます。
また、過去のパフォーマンスに関するこれらの洞察は、より効率的かつ効果的なプランニング 、今後のキャンペーンやすでに実施中のキャンペーンに対する最適化の決定に役立てることができる。
マルチタッチ・アトリビューション・モデルの選択
マルチ・タッチ・アトリビューション・モデルには多くの種類があり、それぞれの洗練度は大きく異なる。
ルールベースの方法は主観的であり、消費者ジャーニーの1つまたは複数のポイントにどのようにクレジットを割り当てるかのルールを定義するのはマーケティング担当者に依存するからである。
比較的、アルゴリズムの方法論は、客観的、統計的モデリングと機械学習技術を使用する。アルゴリズムモデルのアウトプットは、マーケティング担当者が将来のマーケティング活動を計画したり最適化したりするのに役立つ結果を予測するために使用することができます。
しかし、アルゴリズミック・モデルといっても、その洗練度や予測の細かさはさまざまだ。
どのような方法であれ、マルチタッチ・アトリビューション・モデルはすべて、KPIイベント（コンバージョン、リードなど）のクレジットを1つまたは複数のタッチポイントに割り当てることで、マーケティング担当者がマーケティング投資の効果を粒度レベルで判断するのに役立ちます。
ここでは、いくつかの一般的なアトリビューションモデルの概要を説明します：
ルールベースのシングルタッチ属性：
ラストタッチ：ラストタッチモデルでは、コンシューマージャーニーの最後のタッチポイントがKPIイベントのクレジットの100％を受け取ります。デフォルトのマーケティング測定方法としての歴史から、マーケティング担当者はしばしばこのモデルを、他のマルチタッチアトリビューションモデルを比較するためのベースラインとして使用します。
ファーストタッチ：ファーストタッチモデルでは、消費者ジャーニーにおける最初のタッチポイントが、KPIイベントの100％のクレジットを獲得する。マーケティング担当者は、新規消費者に初めて接触することで認知を促進することを目的としたマーケティング活動を測定するために、このモデルをよく使用します。
ルールベースのマルチタッチ・アトリビューション
均等重み付け：偶数加重モデルでは、線形モデルとしても知られ、コンシューマージャーニーのすべてのタッチポイントが、KPIイベントに対して等しく評価されます。マーケティング担当者は、検討サイクルの長いマーケティング活動を測定するためにこのモデルを使用することが多く、コンシューマージャーニーを通じて何度もメッセージを強化することが重要になります。また、マルチタッチ・アトリビューションに慣れておらず、チャネルをまたがる典型的なコンシューマージャーニーについて既存の理解がないマーケティング担当者にとっても、良い出発点となります。
ポジション・ベース：バスタブ型やU字型とも呼ばれるポジションベースのモデルでは、コンシューマージャーニーの最初と最後のタッチポイントが、その間のタッチポイントよりも高い割合で評価されます。マーケティング担当者は、コンシューマージャーニーの中間にある「サポーター」タッチポイントよりも、「オープナー」や「クローザー」タッチポイントをより重視したい場合に、このモデルをよく使用します。
時間逓減：時間減衰モデルでは、消費者ジャーニーの最後のタッチポイントに至る間に、クレジットのパーセンテージが徐々に高まっていく。マーケティング担当者は、販促キャンペーンなど、検討サイクルの短いマーケティング活動を測定するために、このモデルをよく使用します。
アルゴリズムによるマルチタッチ・アトリビューション
フラクショナル・アトリビューション：フラクショナル・アトリビューションは、機械学習を用いて、消費者ジャーニーに沿った影響力のあるマーケティング・タッチポイントとディメンション（キャンペーン、プレースメント、パブリッシャー、クリエイティブ、オファーなど）に対して、与えられた成功指標に対する小数クレジットを計算し、割り当てる。
マーケティング担当者は、チャネルやサブチャネルレベルだけでなく、キーワード、プレースメント、クリエイティブなどの最も細かいレベルでも最適な予算配分を把握できます。モデルは毎日でも再構築されるため、マーケティング担当者はキャンペーンが進行中でも最適化の意思決定を行うことができます。
増分アトリビューション：インクリメンタル・アトリビューションとは、広告費がコンバージョン率に与える上昇を測定するものである。インクリメンタル・アトリビューションは、予算をどこに配分するかだけでなく、どれくらいの予算を配分するかを決定するのに最適な方法である。
マーケティング担当者は、どのキャンペーン、クリエイティブ、プレースメントが最もパフォーマンスが高いのか、また、それらに投資すべきかどうかを判断することができる。インクリメンタル・アトリビューションは、既存のブランド認知度や人口統計学的要因などの他の要因も考慮するが、フラクショナル・アトリビューションは考慮しない。
あなたに最適なモデルは？
マーケティング担当者が成果に対する責任をますます問われるようになっている現在、これらのモデルのどれをとっても、サイロ化されたチャネル測定やまったく測定しないよりはましです。これらの方法は、以前にはなかった消費者ジャーニーへのインサイト 。
最終的に、どのマルチタッチ・アトリビューション・ソリューションが自社に適しているかを決めるのは、自社の目標、ビジネス要件、そしてアウトプットをどのように活用してマーケティングの効果を向上させたいかによる。
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