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2011年10月 5日 (水)

Attribution Night 2011

【Attribution Night 2011での気づき】

●アトリビューションはビュースルーCVの分析が必須
 ・クリック絡みのCVはたったの4%。
 ・ビュースルーCVを見ないとほとんどのデータを無視することに。
 ・でも、ビュースルーは本当にCVに絡んでいるのか?
 ・Y!広告のような「接触確率は高いが実際には見てない」ものではないか?

●間接効果ではない。すべて直接効果だ。
 ・アトリビューションと間接効果は根本で考え方が違う。
 ・コンバージョンに対してなんらかの寄与をしている以上、間接ではなく「直接効果」。

●アトリビューション分析を加速する第三者配信
 ・媒体越えた横串での分析が可能な点と、ビュースルー評価ができる点、そして分析の容易化。
 ・ただしYahoo!が参画しないと・・・

●人力で行うなら類型化による分析が吉
 →これは自分も同じ事を考えていた。

●購買までの態度変容のステップを定義し、次のSTEPへと進めたかで評価するべきではないか
 ・最終コンバージョンではなく、マイクロコンバージョンで各施策を評価。
 ・その上でSTEPごとにいくらお金を掛けるべきかを定義する必要がある

以下、講義メモです。

****************************************************************

【Attribution分析の紹介/ATARA合同会社 有園雄一氏】

●アトリビューションとは「パイをどう取り分けるか?」
 →厳密には間接効果とは違う考え方(間接効果は「取りわけない」ので)
 →コンバージョンは、どの媒体のお陰で発生したのか?

●なぜアトリビューションが必要になったか?
 →ラストで効果のよい媒体に予算が集中してしまう。
 →リスティングだけでなく、バナーも効いているかもしれないが、
    はっきり効果が分からない、適切な予算配分ができない。

●なぜコンバージョンが増加するのか?

 (1)無料→無料→CV 無料は制御できない
 (2)無料→有料→CV ラストは効率化済み
 (3)有料→有料→CV 効率化の余地あり
 (4)有料→無料→CV 効率化の余地あり

 (5)無料→無料→NG
 (6)無料→有料→NG
 (7)有料→有料→NG
 (8)有料→無料→NG

  ※(5)~(8)を停止して、(3)(4)に予算を再配分できる。

  ※(4)はラストが事前検索やブックマーク経由でCVが発生しているが、
    実は初回や中間で有料の広告が起点となっている

***************************************

【株式会社クロスリスティング 治田耕太郎氏】

●「重み付け」をどう考えるか?
 →広告接触の後の消費者の態度変容が特定化できれば、適切に重み付けができる
 →「態度変容」を表す行動をどう定義するか

●検索に現れる態度変容
 →ユニークユーザー単位で検索キーワードを時系列に整理して
    消費者の悩みパターンを視覚化!

●「高速バス」でのコンバージョン:876件
 -コンバージョンを起こした人数:426人
 -その中で56人が悩んだものは「新幹線」

  「新幹線」か「高速バス」で悩んだ56人が191CVsを発生していた

●態度変容を視覚化

 ・どこかに行きたい(地名で検索)
  ↓
 ・移動手段検討
  ↓
 ・最終的に新幹線と比較

  ※だいたい10日で検討
  ※それぞれ検索キーワードの種類が切り替わる

●Attitude Changing Process(態度変容プロセス)

●Attitude Changing Trigger(態度変容トリガー)は何か?
 →態度変容を起こしているきっかけはなにか?

●Attitude Changing Sequence(態度変容トリガー)は何か?
 →Sequenceごとの平均検索回数を見る
 →態度変容は複数の短いSequenceで構成されている
 →Attributionの重み付けをする上で使えるデータ

***************************************

【第三者配信エンジンはアトリビューションマネジメント大動脈だ!/Fringe81株式会社 田中弦氏】

●iogous*mark:1ラック100億imps/月をさばくインフラ

●消費者の行動プロセスと効果測定
 ・今までの計測は「縦のみ」。それぞれの広告ごとのレポートを見ている
  →「mixi広告」「タイアップ広告」「サイトログ」などここにレポートを出して分析している

●第三者配信では横の動きを可視化することができる
 ・サーチワードをみることで態度変容を見ることができる

●検索キーワードごとのアクセス数とCV数が取得可能
 →さらに、ウリック数と同数~最大6倍のサーチアクセスが出る
 →3000万表示で15000クリックを生んだとして、検索誘導数は

●DSPと第三者配信は組み合わせてやったほうがよい
 →iogous*markはBLADE、Freakoutなど各DSPとすでに接続している。

::::::::::::::::::::::::::::::::

(1000万ブラウザ、1000コンバージョンのデータを経路分析)

●コンバージョンパスを類型化するとこうなる
 ・1000コンバージョンパスは以下の5種類に99%分類可能

  A(3%) : 「ビュー」→「バナークリック」→CV
  B(1%) : 「ビュー」→「バナークリック」→「サーチ」→CV
  C(40%): 「ビュー」→「サーチ」→CV
  D(40%): 「ビュー」→「他サイト(アフィリやポータル)」→CV
  E(15%): 「サーチ」→「ビュー」→CV

  →クリックしている以外のCVパス、つまり80~90%は手がついていないブルーオーシャン。

●ビューを見てこそアトリビューション
  →AとBの中で、2回以上クリックしている人はほとんどいない(0.4%)

●類型C(クリックスルーサーチ)はビューからのサーチ発生期間が短ければ
  明らかにビューがコンバージョンに影響を与えているのではないか?

  ・0日で64CV→すでに直接CVを上回っている
  ・5日目で225CV(56%)
  ・10日目で312CV(72%)

  →明らかにビューはサーチとコンバージョンに影響している

  →短期間にサーチCVを多く出す媒体に予算をシフトすれば
    直接CVの10倍を動かし、改善することができる

●サーチとの予算配分をどうするのか?
 →類型Eのいきなりサーチは15%なので、そもそもディスプレイに予算を配分すべきでは?
 →同じサーチでもBCとEは全く違う。類型ごとの対策が必要

:::::::::::::::::::::

(まとめ)

●アトリビューションマネジメントには、ビューデータが何より重要

●85%はブルーオーシャン

●特にビュースルーサーチCVが重要

●サーチとの予算配分には、CVパスの類型ごとの対策が必要

●以上のデータを取得するには、第三者配信が必要

 ※バナーによって、どのように検索行動を生ませるか?が今後のカギ

***************************************

【パネルディスカッション】

(課題について)

●田中さん:データを取るための課題がある。
  ・メディア側がOKを出すか?ポリシーが固まっていないなど。
  ・またY!のように第三者配信を受け入れていないケースもある。
  ・ビュースルーは媒体にとっても第三者配信は価値があるはず。

●治田さん:まずメディアごとに提案ファンクションが分かれていることが課題。
  二点目として、消費者の行動をストーキングすることになるので、プライバシーポリシーの整備などが必要。
  残念ながら、アメリカのNAIのように業界団体が共通でオプトアウトする、といった動きはない。
  消費者にとって明示的にCookieをオフにできるような仕組みがない。

●治田さん:アトリビューションに適した日本語がないことも課題。本来は「要因分析」といった概念が近い

●有園さん:分析データが膨大になるため、分析のためのコストが多大になる。もっと安く行えるようになるべき。

●田中さん:iogous*markでは先程プレゼンした5類型へ自動的に振り分けるような機能は実装している。

●田中さん:個別最適の時代は終わった。顧客接点を組み合わせて把握、分析が必要。

●治田さん:間接効果という言葉はもう終わりにしたほうが良い。
  それぞれが目的に貢献しているなら全部「直接効果」のはず。間接か、直接かの問題ではない。

●有園さん:競合の出広状況は分析に把握してない。博報堂の提携先がそのようなことをやっている。

●有園さん:プロダクトライフサイクルにより貢献度の配分は違ってくると思われる。
  初期の商品は初回、成熟期の商品はラストではないか、と。
  提言として何万通りのシミュレーションを行なってみて、CVが上がるモデルを見つけて、出広テストをしてみてはどうか?
  そのようなことを行えるシステムが必要。

●田中さん:経路のパターンを類型化し、この類型が有効とわかれば、それを集中的に攻めるのがよい。
 コンピュータが使えるのならば、最適なものが出てくるかもしれない。

●有園さん:最適なフリークエンシーを調べていく。

******************************************

【関連サイト】

●発表スライド
 http://www.slideshare.net/AttributionNight/attribution-night-2011-slides

●関連ツイートまとめ
 http://togetter.com/li/197848

●アトリビューション関連記事まとめ
 http://www.admarketech.com/2011/10/blog-post_04.html

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