Mais conteúdo relacionado
Semelhante a a2iアトリビューション分科会20110811@so-net (20)
a2iアトリビューション分科会20110811@so-net
- 8. ビュースルー < フゔーストタッチ
「その広告を見た人」
V.S.
「その広告をクリックした人」
興味・関心度が高いのは?
クリックをした人をつかまえられないようでは
ビュースルーの評価のなんてできないという持論
- 10. 分析をする前に
流入データはすべて同一のツールで計測
広告だけ、検索キーワードだけ、ではなく、
全てのマーケテゖングチャネルを横串で計測する
そうしないと、広告の価値を過大評価してしまう
可能性もある
- 16. 中間効果を計測するには?
Cookieでチャネルルートを取得する
チャネルルート コンバージョン数
Channel A>Channel B 2
Channel A>Channel C 3
Channel B 5
Channel B>Channel D 10
Channel B>Channel C>Channel A 3
・・・・
※スタックする数はコンバージョンするまでに必要な訪問回数を参考
- 17. 分解して加工して各経路ごとの貢献度を計算
チャネルルート コンバー チャネルタッ Channel A Channel B Channel C Channel D
ジョン数 チ数
Channel A>Channel B 2 2 1 1 0 0
Channel A>Channel C 3 2 1.5 0 1.5 0
Channel B 5 1 0 5 0 0
Channel B>Channel D 10 2 0 5 0 5
Channel B>Channel C
>Channel A
3 3 1 1 1 0
・・・・
3.5 12 2.5 5
コンバージョン数とチャネルタッ
チ数で割って該当チャネルに割り
あてる 各チャネル別の
のゕロケーション貢献数
合計
- 18. こんな結果が得られます
広告 コスト 初回貢献 均等貢献 ラスト貢献 初回貢献 均等貢献 ラスト貢献
売上 売上 売上
Display Ad ¥500,000 200 100 10 ¥400,000 ¥200,000 ¥20,000
PPC ¥300,000 50 80 225 ¥100,000 ¥160,000 ¥450,000
Text Ad ¥200,000 80 120 30 ¥160,000 ¥240,000 ¥60,000
Mail Ad ¥500,000 100 30 5 ¥200,000 ¥60,000 ¥10,000
Natural ¥0 20 120 180
¥40,000 ¥240,000 ¥360,000
Search
合計購入数 ¥1,500,000 450 450 450 ¥900,000 ¥900,000 ¥900,000
この結果をどう評価するか?
- 20. 比率でチャネルのポジションを知る
1. 初回貢献比率
= Revenue from First-touch / Revenue from Last-touch
2. 中間貢献比率
= Revenue from allocation-touch / Revenue from Last-touch
※RevenueはConversionでも可
結果の解釈
1.結果が
0 に近い > 獲得型
1 に近い > 獲得より
1 より大きい > 間接効果より
2.
初回貢献比率 > 中間貢献比率 = 認知型
初回貢献比率 < 中間貢献比率 = 説得型
- 23. 実際のパフォーマンスと目的とのGAPを知る
Revenue(First) Revenue(allocate)
広告 目的 長所
/Revenue(Last) /Revenue(Last)
Display Ad 20.00 10.00 認知 認知型
PPC 0.22 0.36 獲得 獲得型
Text Ad 2.67 4.00 獲得 説得型
Mail Ad 20.00 6.00 認知 認知型
Natural
0.11 0.67 獲得 獲得型
Search
TOTAL 1.00 1.00
• 獲得しきれず、説得型になってしまっている
⇒ 0に近づけていくゕプローチが必要
- 24. 長所別にコストバランスを見てコスト投下配分を考える
広告 長所 ROAS(First) ROAS(allocate) ROAS(Last)
Display Ad 認知型 80.00% 40.00% 4.00%
PPC 獲得型 33.33% 53.33% 150.00%
Text Ad 説得型 80.00% 120.00% 30.00%
Mail Ad 認知型 40.00% 12.00% 2.00%
Natural Search 獲得型 - - -
合計購入数 60.00% 60.00% 60.00%
• 同じ認知型のMail AdはDisplay Adに比べ初回認知パフォーマンスが悪い
⇒投下コストの配分変更
⇒Mail Adのメデゖゕ選定見直し、など。
- 26. とはいえフゔーストタッチでもバナー効果悪い!
※とあるサイトの
実際のデータより
First touch コンバージョ last touch 初回貢献
Conversion ンの割合 Conversion 比率
ChannelA --- 3.29% --- 258%
ChannelB --- 3.76% --- 106%
ChannelC --- 42.58% --- 191%
ChannelD --- 15.78% --- 341%
ChannelE --- 14.37% --- 249%
ChannelF --- 7.45% --- 358%
ChannelG --- 8.66% --- 18%
Banner Ad 1 --- 2.96% --- 4400%
Banner Ad 2 --- 1.07% --- 1600%
ChannelH --- 0.07% --- #DIV/0!
初回貢献比率は高いが、コンバージョンへの貢献が少なすぎる
- 28. 態度変容ポントを仮説し、マクロゴールとして計測する
来訪 来訪
Display Display
AD AD
離脱 ソーシャル
エンゲージ
スペシャル
コンテンツ
閲覧数
再来訪
再来訪
購入 購入
一回の訪問でパフォーマンスを判断
e.g. できるゴール指標の設定を行い、
クリックから購入まで7日間もあると そのパフォーマンスをチェックする
週次で広告の良し悪しが判断できない (初回効果は月が締まってから確認、など)
- 29. ユーザーニーズに応じて訴求内容(シナリオ)は分ける
買う気なし/ 買う気あり
検討中 ほぼ確定
Display
PPC
AD
買う気あり/
検討中
LP LP
(興味喚起) (購買促進)
e.g. 購入
ソーシャル e.g.
エンゲージ 簡易アン ※当たり前のことだけど、
ケート その時の行動評価ができる
ことがポイント