マーケティング入門

アトリビューション分析とは?基本知識やメリット、活用方法を紹介

2022-04-15

アトリビューション分析は、2011年頃から話題になり、現在ではすっかり普及フェーズに入っています。しかしながら、日々の業務で当たり前に使いこなせているマーケターは、まだ少ないのではないでしょうか。
今回は、アトリビューション分析の基礎知識のほか、効果的な活用方法などについてご紹介します。

目次

アトリビューション分析は、マーケティング効果を測定する分析手法のひとつ

アトリビューション分析とは、マーケティング効果を測定する分析手法のひとつです。マーケティングの成果への貢献度を測る際、成果に直接つながった接点だけを評価するのではなく、顧客がそこに至るまでに通過したさまざまな広告やメディア、展示会などの貢献度も評価します。その結果を、最適な予算配分に活用するのです。
アトリビューション分析を行い、マーケティング成果の最大化のために、貢献度に応じてマーケティング予算やリソースの組み替えを行うことを「アトリビューションマネジメント」といいます。

アトリビューション分析を行うメリット

具体的に、アトリビューション分析とはどういうものか、当社へのお問い合わせを例にご説明しましょう。

下の図は、MA(Marketing Automation)ツールを検討する企業のご担当者様から、当社にお問い合わせいただく経路を簡略化したものです。顧客がコンバージョン(以下、CV:商品を購入する、資料請求をするなど、企業のwebサイト上の最終成果を表す)した接点はリスティング広告ですが、そこに至るまでには、展示会、業界メディア、Facebookの情報にもふれています。

アトリビューション分析の考え方が広まる以前は、左側の図のように展示会、業界メディア、Facebookは評価に入れず、最後のリスティング広告だけを、成果に貢献のあった接点として評価するのが当たり前でした。

しかし、実際には、MAツールを検討する企業のマーケティング担当者が、いきなりGoogleで「マーケティングオートメーションツール」や「マーケティングオートメーション 会社」などと検索し、当社のwebサイトにたどり着き、お問い合わせをいただくことはほとんどありません。
多くの場合、まず展示会や業界メディアの記事で「Adobe Marketo Engage」を知り、SNSで当社のセミナーや導入事例に何度もふれるというプロセスがあります。そして、ニーズが高まった段階で初めて「Marketo」と検索し、当社のwebサイトに訪れ、お問い合わせをしていただけるわけです。

webサイト以外の展示会や業界メディアの記事、SNSも、最終成果である「お問い合わせ」に影響を与えていますし、むしろ、それらの影響がなければ、「検索」や「お問い合わせ」は行われなかったかもしれません。これはおそらく、ほとんどのB2Bビジネスに共通する認識でしょう。

アトリビューション分析は、そのような現実を貢献度測定に反映させることで、マーケティング予算やリソースの配分を最適化するために行うのです。

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アトリビューション分析を行わない場合に起こること

アトリビューション分析を行うメリットは、アトリビューション分析をしない場合を考えるとさらにわかりやすくなります。

続いては、アトリビューション分析を行わなかった場合、どのような事態に陥るのかをご説明します。

マーケティングやコミュニケーション戦略に歪みが生じる

アトリビューション分析を行わないと、従来のとおり、最終CVに近いSEOやリスティング広告、webサイトばかりが「CVに貢献している」とみなされ、そこだけに予算やリソースが偏って配分されることになってしまいます。

その結果、CVからは遠いものの、購入の意思決定に大きな影響を与えるブランディングやPRの施策、SNSを通じたユーザーとの直接的なコミュニケーションが軽視され、それらに予算が割かれず、マーケティングやコミュニケーション戦略に歪みが生じてしまうのです。

上の図は、顧客の検討段階ごとに有効な情報コンテンツをマッピングしたものです。アトリビューション分析を行わず、CVに直接貢献した施策だけを評価すると、右側のほうのフェーズにある「顧客事例」や「価格表」「選ばれる理由」といったwebコンテンツにリソースを集中させることになります。

実施できるマーケティング施策が限られる

右側のフェーズにリソースを集中させた場合は、早々にマーケティング施策の限界が訪れてしまいます。例えば、「顧客事例」や「価格表」のコンテンツを無限に作成できるわけではありませんし、それらの構成や導線を見直すwebサイトのUI改善も、無限にできるわけではありません。

コンテンツや製品説明ページにランディングさせるためのリスティング広告やSEOも、ユーザーの検索行動に依存するため、検索ボリュームは限られています。
さらに、CVに近いワードであればあるほど、たくさんの競合が参入するため、キーワードの入札単価や、自然検索で上位表示させる難度は高くなり、費用対効果は徐々に悪化してしまいます。

CVに直接貢献しない施策の費用対効果が説明しづらい

もちろん、マーケティング担当者は、図の左側の課題認識や情報収集フェーズのコンテンツが必要であることは理解しているので、実際に広告予算が右側のコンテンツにばかり集中してしまうことはないでしょう。
しかし、アトリビューション分析の考え方を持たず、成果に直結する接点のみを評価する体制だと、左側のフェーズの費用対効果は上司や経営陣に説明しにくいため、結局はwebサイトやLP、事例コンテンツ作成などの施策ばかりが行われることになります。

顧客からの好意が下がる

CVに直接貢献する施策ばかりを行うと、商品を売ろうとするコミュニケーションばかりになり、顧客からの好意はだんだんと下がっていくでしょう。長い目で考えると、検索行動の誘発や、顧客からの好意を高めるためのマーケティング施策が必要なのはいうまでもありません。
数字的にもそれを裏づけ、マーケティングの予算やリソース配分の最適化を図れることが、アトリビューション分析を行うメリットです。

アトリビューションモデルの5類型

アトリビューション分析における各接点の評価方法には、5つの基本モデルがあります。

・ラストクリックモデル

直接成果に結びついた最後の接点のみに100の貢献度を割り振るモデルです。結果は、アトリビューション分析を行わない場合と同じになります。

・起点モデル

ラストクリックモデルの逆で、最初の接点のみに100の貢献度を割り振るモデルです。積極的に新しいユーザーと接点を持てるモデルなので、ブランド認知を目的とした広告やキャンペーンの分析時によく使われます。

・均等配分モデル

CVに至ったユーザーが通過したすべての接点に、均等に貢献度を割り振るモデルです。5つのモデルの中で最も使いやすく、最もよく使われます。

・減衰モデル

CVに至ったユーザーが通過したすべての接点のうち、CVに近いものにより高い貢献度を割り振るモデルです。

・接点ベースモデル

最初、途中、最後のタッチポイントの重みを変えて、貢献度を割り振るモデルです。

アトリビューションモデルの詳細については、下記のページから無料でダウンロードできるeBookで詳しく説明しています。

パイプラインマーケティング完全ガイド

高成長B2B企業を中心に採用されているマーケティング戦略「パイプラインマーケティング」について解説しています。

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アトリビューション分析モデルの選び方

アトリビューション分析の際にどのモデルを選択するかは、現在の自社の成長フェーズや戦略などを基準として選びます。基本的に成長志向で、見込み顧客を多く獲得して積極的成長を図りたいと思っている企業であるほど、CVから遠い接点に多くの貢献度を振るモデルが向いています。起点モデルや接点ベースモデルがこれにあたります。

反対に、積極的な成長を目指すのではなく、慎重にビジネスの拡大を狙いたい場合は、CVに近い接点に多くの貢献度を振り分けるモデルを選ぶのがおすすめです。ラストクリックモデルや減衰モデルがこれにあたります。

アトリビューション分析が効果を発揮するビジネス

アトリビューション分析が効果を発揮するのは、商品の価格が高額で、最初の接点からCVまでの時間が比較的長く、その間にユーザーが複数のチャネルを経由するビジネスです。B2Bビジネスは、アトリビューション分析が適している場合が多いです。B2Cビジネスでは、住宅や車といった高額商品を扱うビジネスが適しています。

B2Bビジネスでは、企業の担当者が広告やwebサイトだけを見て、いきなり購入申込みをしてくるようなことは、まずありません。
まず、展示会やwebサイトで商品の存在を知ってもらい、マーケティングチームから何度もアプロ―チをして購買意欲を育てます。次に、営業担当に引き継ぎ、訪問やヒアリング、提案などを重ねて、ようやくCVに至るのが普通です。

そのため、B2Bマーケティング担当者には、2011年にアトリビューション分析が注目される前から、いくつもの接触経路やステップを想定した、総合的なマーケティングを行っていた方も多いかもしれません。現在は、テクノロジーの進化によって、オンライン、オフライン、さらにオンラインとオフラインを横断したユーザー行動の精緻な把握が可能になったことで、マーケティング活動を洗練するチャンスが訪れているといえるでしょう。

Googleのアトリビューション分析

アトリビューション分析の機能は、Google 広告やGoogle アナリティクスといった、身近なツールにも搭載されています。

Google 広告

Google 広告では、広告主は自身が出した検索広告とショッピング広告に対するクリックを対象に、アトリビューション分析を行うことができます。
デフォルトの状態では、ラストクリックモデルになっていますので、ほかのモデルにしたい場合は切り替えましょう。アトリビューション分析の結果はレポートで確認することができ、ほかのモデルを選択した場合との比較も可能です。 Google 広告で選択できるアトリビューションモデルは、最大で6通りです。

・ラストクリックモデル

直接成果に結びついた最後の接点のみに100の貢献度を割り振るモデルです。

・ファーストクリックモデル(起点モデル)

最初の接点のみに100の貢献度を割り振るモデルです。

・線形モデル(均等配分モデル)

CVに至ったユーザーが通過したすべての接点に、均等に貢献度を割り振るモデルです。

・減衰モデル

CVに至ったユーザーが通過したすべての接点のうち、CVまでの時間が短い接点により多くの貢献度を割り振ります。

・接点ベースモデル

最初と最後の接点に多めの貢献度を割り振るモデルです。両端に40%ずつ、残りを中間部分に均一に割り当てます。

・データドリブンモデル

データドリブンモデルは、過去に十分なCVデータが蓄積されている場合だけ選べるモデルで、機械学習した動的なアルゴリズムにもとづき、ユーザーがCVに至るまでに通過した接点に貢献度を割り当てます。特に成果の高いキーワードや広告、キャンペーンを把握できることがメリットです。

Google アナリティクス

アトリビューション分析機能は、Googleが提供する無料解析ツールGoogle アナリティクスにも装備されています。Google アナリティクスは、自然検索からの流入やURLを直接訪れた人など、Google 広告以外のチャネルを含めた、複数のチャネルでのアトリビューション分析が可能です。
加えて、モデル比較ツールを使った分析も行うことができます。最大3点の別モデルと比較できるので、マーケティング施策の評価を複数の視点から行う際に役立ちます。
Google アナリティクスで選択できるアトリビューションモデルは、最大で8通りです。

・終点モデル(ラストクリックモデル)

直接成果に結びついた最後の接点のみに100の貢献度を割り振るモデルです。

・最後の間接クリックモデル

ユーザーがCVに至る前に最後に使ったチャネルに100の貢献度を振り割るモデルです。

・Google 広告のラストクリックモデル

Google 広告の最後のクリックに100の貢献度を振り割るモデルです。

・起点モデル(ファーストクリックモデル)

最初の接点のみに100の貢献度を割り振るモデルです。

・線形モデル(均等配分モデル)

CVに至ったユーザーが通過したすべての接点に、均等に貢献度を割り振るモデルです。

・減衰モデル

CVに至ったユーザーが通過したすべての接点のうち、CVまでの時間が短い接点により多くの貢献度を割り振ります。

・接点ベースモデル

最初と最後の接点に多めの貢献度を割り振るモデルです。両端に40%ずつ、残りを中間部分に均一に割り当てます。

・データドリブンモデル

データドリブンモデルを利用すると、自社のデータに応じて作成したカスタムモデルでマーケティング施策を評価することが可能です。標準的なモデルを使用するよりも、マーケティングリソースの配分を的確に判断するのに役立ちます。ただし、有料版のGoogle アナリティクス 360でのみ使用可能となっています。

アトリビューション分析の手順

ここからは、アトリビューション分析を行う場合の具体的な手順について見ていきましょう。

1. 接点を洗い出し、仮説を立てる

アトリビューション分析を行うにあたって、まずはユーザーとの接点をすべて洗い出しましょう。続いて、一つひとつの接点において、ユーザーがどのような経路をたどってコンバージョンに至る可能性があるかを考え、できるだけ具体的な仮説を立てます。

2. 仮説に応じた分析モデルを選ぶ

「1」で立てた仮説とビジネスモデル、分析時点での事業フェーズなどをもとに、適したアトリビューション分析のモデルを選びます。

必要に応じて、貢献度の割り当てやスコアリングの調整も行いましょう。

3. 解析ツールを使ってCVを確認する

各接点における間接貢献CVについて、アクセス解析ツールやアトリビューション分析ツールを使って把握します。直接成果に結びついているラストクリックCV以外のCV数を分析することにより、それぞれの接点がどれくらいコンバージョンに結びついているかを示す貢献度がわかります。

なお、ラストクリックCVは、ユーザーがコンバージョンした直前の接点において計測されます。間接貢献CVは、最後の接点を除いたユーザーがコンバージョンに至るまでの接点すべてにおいて計測されるものです。

4. 接点ごとの貢献率を出す

各接点の間接貢献CVをラストクリックCVで割り、接点ごとの貢献率を算出しましょう。これによって、現時点でそれぞれの接点がどのくらいコンバージョンに結びついているかを可視化できます。

5. 接点ごとのCPAが適正か判断する

CPAとは、Cost Per Acquisitionの略で、購入や商談などのコンバージョンを1件獲得するためにかかったコストです。コストは、広告費などマーケティング施策にかかった費用の原価で計算します。

適正なCPAの基準のひとつが、限界CPA(許容CPA)です。限界CPAは、売上などのコンバージョンの価値からコストを引いた数値で、限界CPAを超えると利益がなくなり赤字になってしまいます。CPAはなるべく低く抑えたいものですが、まずは限界CPAを超えないことが重要です。

ステップ3で算出した間接貢献CVの値から、消化済みのコストと間接貢献CVで指名検索以外の限界CPAを算出します。 これをもとに、接点ごとのCPAが限界CPAを超えていないか判断します。

6. 各施策に予算を割り当てる(アロケーション)

アトリビューション分析を行う目的は、各施策の貢献度を可視化し、そこから適切な予算配分を考えることにあります。単に分析結果を見て納得するのではなく、適切な予算の割り当てを行いましょう。この作業をアロケーションといいます。

アロケーションを行うことで、重視すべき接点に予算を多めに配分する、効果の少ない接点にたくさんの予算を投じていた場合は削減するなど、予算配分を成果に合わせて見直して、効果的な配分に近づけることができます。

7. 仮説を検証する

実際にコンバージョンに至ったユーザーの行動を調べ、接点ごとの仮説を検証します。

アトリビューション分析の注意点

アトリビューション分析を行うにあたって、注意したいのは下記の3点です。

商品の検討期間を考慮する

アトリビューション分析を行う際には、ユーザーが製品やサービスを認知してから、購入に至るまでの期間を「検討期間」として分析します。これにより、製品やサービスを検討したユーザーがコンバージョンした場合に、すべての接点のコンバージョンへの貢献度を調べることが可能です。

そのため、検討期間が長く、複雑な経路をたどる製品やサービスに向いている分析手法だといえます。例えば、一般に広く流通していて、金額も比較的安い日用品や食料品などは、わざわざ比較検討せず、見てすぐに買うことが多いでしょう。このように、購入場所やタイミングが変わっても、金額にあまり差がなく安価だったり、コンバージョンまでの経路がシンプルだったりする製品やサービスに対しては、アトリビューション分析を行う意味があまりありません。

アトリビューション分析で効果が得られるのは、例えば下記のような場合です。

  • 高額で、見てすぐ購入する人が少ない
  • コンバージョンに至るキーワードに特定のものが多い
  • コンバージョンまでに複数の煩雑な経路を経由する

広告以外のCVも想定する

広告などの有料メディアは、数あるマーケティングチャネルの中でも使用頻度が高いものです。そのため、アトリビューション分析は主に広告費の最適化に活用されてきました。現在でも、広告経由でのCVを想定してアトリビューション分析を行うケースが多くあります。

しかし、アトリビューション分析が活用できる範囲は、結果が測定でき、ユーザーの選択がたどれるビジネス領域であれば広告施策に限りません。商談や販売後のコミュニケーションにおいて、効果的なインタラクションを検討するのにも役立ちます。
特に、B2Cの検討型商材においては、広告だけでなくすべてのマーケティング施策を考慮してアトリビューション分析を行いましょう。

アロケーションして終わりにしない

アトリビューション分析は、アロケーションして終わりではありません。より高い成果を出すために、必ずPDCAを回しましょう。何らかの変化があれば、再び仮説を立てて検証するサイクルを継続することが大切です。

より長期的な視点で収益改善を目指すなら、コンバージョン後のユーザーの行動も確認するといいでしょう。リピート率や購入頻度などに注目してアトリビューション分析を行うと、LTVの向上につながります。

アトリビューション分析を効果的に行うには?

アトリビューション分析を効果的に行うには、MAツールの導入や、利用中の計測ツールをMAツールと連携させる方法が有効です。

MAツールを導入する

B2Bビジネスや高額商品のB2Cビジネスでは、webサイトでのCVは資料請求や会員登録などに設定されていることが多いでしょう。しかし、アトリビューション分析だけでは、CVに至った顧客のうち、どの顧客が商談や成約にまで至っているのかがわかりません。

MAツールを導入するメリットは、データ収集から効果の検証まで同じツールで行えることです。実際のビジネス結果をMAツールに蓄積することで、精度の高い分析が可能になります。また、人力では実施が難しい分析結果にもとづいたマーケティング施策も、シナリオの自動化により効率的に行えます。

アドビ株式会社が提供するMAツールであるAdobe Marketo Engageは、収益エクスプローラを使ってアトリビューション分析を行うことができます。収益エクスプローラとは、マーケティング計画で重要となるROI(Return On Investment:投資利益率)を追跡できる機能です。
収益エクスプローラを使うことで、個々の商談と顧客とのコミュニケーション履歴を紐づけ、どの施策、メッセージが顧客に本当に響き、商談に影響を与えたのかを確認することができます。
例えば下記は、商談金額に貢献したプログラムとそれぞれの投資対効果を洗い出した表になります。

今まで見えにくかったセミナーやwebセミナーなどのリードナーチャリング(潜在顧客に対して電話やメール、SNSなどを通して中長期的にコミュニケーションを重ねていくことで、購買意欲を高めていく手法)施策の費用対効果も、見える化することが可能です。
結果として、リスティング広告やバナー広告などのリード獲得施策に偏らず、リードナーチャリング施策も含めて予算やリソース配分を最適化し、マーケティングの成果を最大化することができます。

MAについては、下記のページから無料でダウンロードできるeBookで詳しく説明しています。

マーケティングオートメーション入門ガイド

MAの導入を検討する前にこれだけはチェック!

資料をダウンロード

MAツールの導入には、サポートやコンサルティングサービスを利用

導入時の混乱を避け早く成果につなげるために、MAツール導入時は、ツール提供会社の導入サポートサービスやコンサルティングサービスを利用するのがおすすめです。
Adobe Marketo Engageにも、初期導入支援サポートやコンサルティングサポート、有料・無料のトレーニングコースなどをご用意していますので、ぜひご利用ください。

MAツールの導入で、より詳細なアトリビューション分析が可能に

アトリビューション分析とは、商品の購入や資料請求といった成果に対する、広告などの貢献度を測るもの。直接成果につながった接点だけを評価するのではなく、顧客がそこに至るまでに通過したさまざまなチャネルにも貢献度を割り振ることで、広告予算配分の資料とし、マーケティングの予算やリソース配分を最適化するために行います。
Google 広告やGoogle アナリティクスにも分析機能はありますが、MAツールを活用すれば、 データ収集から効果の検証までを同じツール上で行えるというメリットがあります。

アドビ株式会社がご提供しているMAツールのAdobe Marketo Engageは、アトリビューション分析機能を備えており、全世界で5,000社以上の企業に導入されています。
アトリビューション分析やマーケティングの効果測定について、ebook「パイプラインマーケティング完全ガイド」「マーケティング効果測定のためのフレームワーク」を無料でご用意しておりますので、ぜひ下記のページからダウンロードしてご活用ください。

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