アトリビューション・モデリング

ビジネスのためのマーケティング分析

Sarah DeAtley

Principal Data Scientist

アトリビューション・モデリングとは

 

「購買までのパス」と題した画像。パス1とパス2がドル記号アイコンで終了

 

アトリビューション・モデリング： 意思決定に至る前段のマーケ施策にどれだけクレジットを配分するかを定める

  • 分析担当者が自社のマーケプログラムに適した手法を選定

  • アトリビューションは最適化、ROIモデリング、投資配分に影響

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ラストタッチ・アトリビューション

ラストタッチ・アトリビューション（LTA）： 最後のチャネル／施策／キャンペーンに100%のクレジットを付与

  • 理解と説明が容易で、トレンド解釈もしやすい
  • Directの影響が大きいチャネルが自然と最も高いクレジットを得る
  • 購買プロセスの最後になりにくい間接チャネルはクレジットが低くなりがち

検索→メール→検索で100%後にコンバージョンの経路アイコン

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マルチタッチ・アトリビューション

マルチタッチ・アトリビューション（MTA）： 購買に至った複数のマーケ施策へクレジットを配分

  • Directと間接の双方の影響を考慮できる
  • どのチャネルがトレンドを牽引しているかの特定は難しくなる

30%、10%、10%、50%で配分しドル記号に至る経路

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ヒューリスティックとアルゴリズムのMTA

MTAはヒューリスティック（ルールベース）またはアルゴリズム（統計モデル）で、合計は常に100%

  • ヒューリスティック例： リニアは全チャネルに等分配

3分割のアイコン

  • アルゴリズム例： 回帰モデリングでKPIとの関係の強さに基づきチャネル影響度を順位付け

正規分布のアイコン

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時間減衰アトリビューション

減衰型アトリビューション（Time decay）：直近の接点ほど徐々に高いクレジットを与えるルールベースのMTA

 

時間減衰アトリビューションのグラフ。クレジットが10%→20%→30%→40%と増加

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アトリビューションモデルの選び方

「すべてのアトリビューションモデルは不完全である。」

  • 正解は一つではない。各モデルのトレードオフを評価する必要がある
  • 精度、解釈のしやすさ、顧客行動、チャネル構成、データ入手性を考慮
  • プライバシー法の影響：顧客に直接ひも付かない場合はアルゴリズム型が緩和に有効

ラストクリック、時間減衰、リニア、アルゴリズムMTAのアイコン

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