Customer Journey Analyticsによるアトリビューション分析

これらのルールベースのモデルは、厳格な処方箋ではなく、ガイドラインとして機能するという理解が重要です。多くの分析プラットフォームでは、ユーザーが特定のビジネスニーズに合わせて、ルールベースのアトリビューションモデルをカスタマイズまたは作成できます。適切なモデル、あるいはモデルの組み合わせの選択は、いくつかの要因に大きく左右されます。

• セールスサイクルと顧客接点の複雑さ セールスサイクルが短く、顧客インタラクションが少ないビジネスは、より単純なシングルソースモデルで十分かもしれません。逆に、様々なチャネルにまたがる多数の顧客接点を持つ長いサイクルでは一般的に、より高度なマルチタッチアプローチが必要となります。
• ビジネス目標とチャネル戦略 測定対象の主要な目標（例えば、認知度の向上や即時販売の促進）と、最も投資されているチャネル（トップオブファネル対ボトムオブファネルなど）が、モデルの選択に影響を与えます。例えば、カンファレンスのような影響力の大きいミッドファネル活動に多額の予算が割り当てられている場合、意思決定のマイルストーンを認識するW字型のようなモデルが、単純な線形モデルやU字型モデルよりも適切かもしれません。
• オンラインとオフラインのチャネルミックス 顧客インタラクションのかなりの部分がオフライン（印刷広告、店舗訪問、コールセンターなど）で発生する場合、これらの顧客接点のトラッキングは、純粋なデジタルアトリビューションモデルにとって本質的な課題となります。このようなギャップを補うために、モデルを適応させたり、可能な場合は集計されたオフラインデータを統合したり、マーケティングミックスモデリングなどのより広範な統計的アプローチを検討したりする必要があるかもしれません。
• ソフトウェアの機能 分析ツールによって、標準搭載モデルやカスタマイズオプションの種類や幅は異なります。時間減衰率のようなデフォルト設定をはじめとして、選択したソフトウェアプラットフォームの機能と制限を理解することが不可欠です。デジタルアナリスト、メディア購入者、B2Bマーケターなど、組織内の異なるユーザーが異なるアトリビューションニーズを持つ可能性があることを認識しており、一部のプラットフォームでは、多様なユースケースに適した幅広いモデルの選択肢を提供することを優先しています。

高度な分析プラットフォームは、最新のアトリビューションのエンジンであり、複雑な計算を自動化し、異なるソースからのデータを統合し、アクションにつながるインサイトを導き出すために必要なインターフェイスを提供します。アトリビューションツールやプラットフォーム、より広範なカスタマージャーニー分析ソリューションの候補を評価する際に、組織は表面的な機能だけでなく、様々な必須機能を評価する必要があります。

• モデルの柔軟性と高度化 プラットフォームは、多様な分析ニーズに応えるために、様々な種類の標準的なアトリビューションモデリングアプローチ（ファーストタッチ、ラストタッチ、線形、時間減衰、ポジションベースなど）をサポートする必要があります。より深いインサイトを見つけるためには、マーケティングミックスモデリングなどの高度なアトリビューション技術による支援をご検討ください。特定のビジネスロジックに合わせてカスタマイズされたモデルを作成する機能も非常に価値があります。
• 包括的なデータ統合 プラットフォームの真の力は、ペイドメディア、オウンドメディア、アーンドメディア、オンラインとオフラインの両環境にわたる、マーケティングと顧客インタラクションチャネルの全範囲からのデータを組み合わせることにあります。標準的なマーケティングテクノロジー（例えば、SalesforceのようなCRM、Google広告のような広告プラットフォーム、メールのサービスプロバイダーなど）との幅広い事前定義済みの統合とカスタム接続が可能な、堅牢なAPIが幅広く用意されているか確認しましょう。
• AIと機械学習の機能 主要なプラットフォームでは、分析を強化するためにAIと機械学習を採用するケースがますます増加しています。これは、アルゴリズムによるアトリビューションモデルの強化から、予測分析（成果の予測や、解約の予測などに役立つ）や処方的なレコメンデーション（例えば、最適化のための予算の変更を提案するなど）の提供まで多岐にわたります。

• オムニチャネルサポート クロスチャネルのアクティビティが重要なビジネスにとって、プラットフォームはオムニチャネルのマーケティングアトリビューション用の強力な機能を持っている必要があります。これには、クロスデバイスでの堅牢なID解決、オンラインでの行動とオフラインでのインタラクション（コールセンターのデータや店舗での購入など）の連携、すべての顧客接点にわたるカスタマージャーニーの一元化されたビューの提供などの機能が含まれます。
• プライバシーコンプライアンスとデータガバナンス。 プラットフォームには、ユーザーの同意を管理し、GDPRやCCPAなどの規制を順守するためのツールなど、プライバシーコンプライアンスをサポートする機能が必要です。サーバーサイドトラッキングのようなプライバシー強化技術をサポートすることも、重要な検討事項となるかもしれません。
• レポート、可視化、ユーザビリティ データは理解され、行動に移されて初めて価値を持ちます。プラットフォームのレポートおよびダッシュボード機能における、明確性、直感性、複雑なデータを効果的に可視化する能力を評価します。データに関する専門知識が役立つことも多いですが、プラットフォームはマーケターに優しく、学習カーブを最小限に抑えるよう努めるべきです。
• ベンダーサポート、専門知識、コミュニティ 専門的なサービス、技術サポート、包括的なドキュメント、トレーニングリソース、活発なユーザーコミュニティが利用できるかどうかを評価してください。これらは、高度なアトリビューションプラットフォームの実装に成功し、その価値を最大化するために重要です。
• 継続的なレビューと適応 アトリビューション分析は一度設定すれば終わりではありません。マーケティング戦略は進化し、新しいチャネルが出現し、顧客行動は変化します。したがって、アトリビューションモデルと設定は、関連性と正確性を維持するために、定期的（例えば四半期ごと）にレビューし、調整する必要があります。