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2011年10月22日 (土)

CSSnite LP19アクセス解析[5]/「なでしこJAPAN」に見るアトリビューションの重要性と最新動向/リクルート 小川卓

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【「なでしこJAPAN」に見るアトリビューションの重要性と最新動向~Googleアナリティクスの新機能「マルチチャネル」活用術/リクルート 小川卓】

(アジェンダ)
 1.アトリビューションの概念
 2.Googleマルチチャネル分析の活用方法
 3.アトリビューション課題と最新動向

●例えば、「宮間→鮫島→澤」とつないでゴールした場合、得点を分割できるとしたら、それぞれ何点?
 →アトリビューションは「得点した人だけでなく貢献した人も評価しよう!」という考え

●例えば、バナーが直接貢献(CV)につながっていない場合、出広停止されがち
 →アシスト効果数により、貢献していることを証明できる

●アトリビューション概念のまとめ
 ・集客最適化によるコスト削減が目的
 ・ユーザー単位でデータを見る
 ・アトリビューションによって判断するための情報が増える

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【2】Googleマルチチャネルの活用方法

●5種類のレポート
 1.サマリー
 2.アシストコンバージョン
 3.コンバージョン経路
 4.期間
 5.経路の数

●サマリーではアシスト数(複数回訪問でのCV)を把握できる

●アシストコンバージョン
 ・流入元別に「アシスト」「終点」のどちら寄りか見れる
  →どういった流入元が起点で、どういった流入元が終点かわかる

●コンバージョン経路
 ・CVまでの経路を把握できる
 ・ユーザー単位で検討変遷が見れる

●期間
 ・CVまでの日数がわかる(8割が初訪問後2日でCV、など)
 ・CVまでの訪問回数を把握できる(8割の3回訪問までにCV、など)

●マルチチャネル分析からわかること
 1.流入元の貢献が「直接的」or「間接的」かを見分ける
 2.データからユーザー行動の仮説を立てる

●「直接」および「アシスト」両方で
 ・効果が低い施策をカットし
 ・効果が高い施策を増やす
   →施策の増減は有料集客の方が行いやすいので、まずは有料集客の方から手をつける
     (SEOなどは増減が難しい)

●施策例
 ・広告媒体の予算再配分
   →ex.リスティングの中の効率の悪いKWからバナーへ予算シフト)

 ・リスティングのKWの予算再配分
   →ex.直接もアシストも効果が低いKWから、直接はイマイチでもアシスト数は稼いでいるKWへ

 ・コンバージョン日数や回数を見て、メルマガの内容を切り替える
   →ex.3回目までの訪問は資料請求、4回目以上の訪問は商品購買訴求

●施策の結果を記録する
 →施策の結果が効果予測の材料になる

   例1:ノーリファラーからの流入比率が5%増えるとコンバージョンは50増える
  例2:バナーBを減らし、バナーAの金額を2倍にしたが、1.5倍の増加に留まった

●マルチチャネルの活用方法のまとめ
 1.直接/アシスト共に低い部分を減らし、高い部分に寄せるのが基本的な活用方法
 2.実施した施策の結果を元に、今後の見立てやコミュニケーションを行う
 3.成果の分配比率が無くても施策は可能

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【3】アトリビューションの課題

 ※マルチチャネルはアトリビューションのごく一部

●アトリビューションについてよくあがる疑問
 ・成果を接触した媒体にどの割合で割り当てるのか?
 ・広告のインプレッションは成果に影響を与えている?
 ・オフラインでの視聴行動は?
 ・サイト内コンテンツの影響は?
 ・最初のテレビCMとかユーザーは忘れていない?
 ・オフラインのコンバージョンがわからないのでは?

  →アトリビューションは課題が多い。

●課題は以下の2つに集約される
 1.必要なデータの定義と取得方法
  広告のビュー・テレビCM・オフライン行動、異なる端末・・・
  どこまでを範囲として、どうデータを集めてくるか?

 2.アトリビューションを行うための定義
  成果の振り分けをどうするのか、何回前あるいは何日前まで
  見に行く必要があるのか?閲覧はカウントするのか?

    →どのサイトでも使える答えはない。

●人の「記憶」とログの「記録」は別物
 →取得できていたからといって、それが「つながっている」とは限らない

●基本的な考え方は「仮説」&「検証」
 仮説:認知広告はコンバージョン増加につながるのか
 検証:認知が上がることをどう定義づけるか?(「検索回数」「アンケートでの認知率」)

●CVにつながるか?:以下の各数値がどう変わったかを調べる
 市場:市場規模(競合データ)
 認知:純粋想起率(アンケート調査)
 興味:ブランド検索回数(検索回数ツール)
 流入:流入数(アクセス解析)
 成果:CV数(アクセス解析)

●「アトリビューションの課題」まとめ
 ・すべてのデータが取得できないし、期間や回数に対する答えもない
 ・仮説を立ててそれを検証していくことで自分のサイトだけの解法が見つかる

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【4】アトリビューションの最新動向

●In the US
 ・LUMAscapeで見ても、アトリビューションに関するサービスやツールが提供が進んでいる
 ・imp:Click Ratio→impを一定の割合でClickに換算する

●アトリビューションの魅力
 1.視野が広がる
 2.より最適な投資判断ができる
 3.ユーザー単位で行動をみることで気持ちがわかる

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【プレゼン資料など】

 http://cssnite.jp/archives/post_2252.html

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