ビジネスやサービスの運営において、提供する商品やサービスを消費者に届けることは、利益を生み出し企業の運営を左右する大きな目的でもあります。
現在は、インターネット環境を利用して商品やサービスの購入に至るまでには、さまざまな経路が存在しています。このような複雑化するコンバージョン（CV）までの過程を、アトリビューションという考え方を取り入れることで、CVへの貢献度を分析することが可能となるのです。
アトリビューション分析は、CV改善を目指す上で非常に重要な手法です。ユーザーがCVに至るまでの各接触ポイントがどの程度CVに貢献したかを評価することで、効果的なマーケティング戦略を立てることができます。
例えば、ある商品のCV率を上げたい場合、アトリビューション分析を通じて以下のような インサイトを得ることができます。
- どの広告チャネルがCVに最も貢献しているか
- ユーザーの購買行動におけるキーとなる接触ポイントは何か
- CV達成までに必要な平均的な接触回数はいくつか
これらの情報を基に、マーケティング予算の最適な配分や、ユーザージャーニーの改善などを行うことで、CV率の向上につなげることができます。
アトリビューション分析には、いくつかの代表的なモデルがあります。
- ラストクリックモデル：CVの直前の接触ポイントに100%の貢献度を割り当てるモデル
- ファーストクリックモデル：最初の接触ポイントに100%の貢献度を割り当てるモデル
- 線形モデル：すべての接触ポイントに均等に貢献度を割り当てるモデル
- 時間減衰モデル：CVに近い接触ポイントほど高い貢献度を割り当てるモデル
これらのモデルを適切に選択し、自社のビジネスモデルや商品特性に合わせて分析を行うことで、より精度の高いCV改善策を見出すことができます。
また、アトリビューション分析を実施する際は、以下の点に注意することが重要です。
- データの質と量の確保
- オフラインとオンラインの接触ポイントの統合
- 長期的な顧客価値の考慮
- プライバシー保護への配慮
CV改善を目指す上で、アトリビューション分析は非常に有効なツールです。しかし、分析結果を鵜呑みにするのではなく、常にビジネスの文脈や市場の動向を踏まえて解釈し、実際のマーケティング施策に反映させていくことが重要です。
本記事では、アトリビューションとは？という部分から、アトリビューション分析、アトリビューションの各モデルなどを中心に詳しくご紹介していきます。
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目次
アトリビューションとは
アトリビューションは、デジタルマーケティングにおいて重要な概念です。この用語は「〜に帰する」という意味を持ち、CV（コンバージョン）分析において中心的な役割を果たします。具体的には、ユーザーが最終的なコンバージョン（商品購入やサービス契約など）に至るまでの過程で発生した様々な接触ポイントが、どの程度コンバージョンに貢献したかを評価・分析する考え方を指します。
例えば、化粧品のオンライン購入を最終的なコンバージョン目標とした場合、ユーザーは以下のような複数のステップを経てCV（コンバージョン）に到達することが考えられます。
- SNSでの商品認知
- ディスプレイ広告の閲覧
- 検索エンジンでの商品検索
- ランディングページへの訪問
- ECサイトでの商品購入（コンバージョン）
アトリビューション分析では、これらの各接触ポイントがコンバージョンにどれだけ寄与したかを評価します。従来のCV分析では、最後の接触ポイント（この場合はランディングページ）のみに注目しがちでしたが、アトリビューションの考え方を導入することで、SNSでの認知獲得や広告閲覧といった初期段階の接触ポイントの重要性も適切に評価できるようになります。
アトリビューション分析を実施することで、マーケターはより精緻なCV分析が可能となり、各マーケティング施策の効果を正確に把握できます。これにより、予算配分の最適化や、コンバージョン率の向上につながる戦略立案が可能となります。
また、アトリビューションはマルチチャネルマーケティングの効果測定にも有効です。オンラインとオフラインの両方のチャネルを活用する場合、アトリビューション分析を通じて各チャネルの貢献度を適切に評価し、総合的なマーケティング戦略の改善につなげることができます。
CV分析においてアトリビューションの概念を活用することで、ユーザーの購買行動をより深く理解し、効果的なマーケティング施策の立案・実行が可能となります。これは特に、複雑化する現代のデジタルマーケティング環境において、非常に重要な視点となっています。
アトリビューションが注目される理由
今や、多くの企業やマーケターの間でアトリビューションの考え方が注目を集めています。そうした背景には、安定したインターネット環境の整備や、爆発的なスマートフォンの普及によって生み出されたユーザー行動の多様化が影響していると考えられます。
現代は、場所や時間を問わず、便利に効率よくさまざまな情報をスマートフォン片手に収集できる時代へと進化を遂げています。インターネット環境を利用するユーザーは、興味を示した商品、サービス、ビジネスなどインターネット環境を活用して即座に調べることができます。実際に商品の購入やサービスの契約を決定する際には、オウンドメディア、SNSツール、インターネット広告、各プラットフォームが用意する検索エンジンなど、さまざまなツールを活用し、自身に有益な情報を取得しています。このようなことからユーザーの行動は多角化し、購入や契約までに辿る道筋も無数に存在します。
そのため、結果としてビジネスの最終的な目標であるコンバージョン直前の接触ポイントだけに着目しているだけでは、コンバージョンに至るまでのプロセスをしっかりと把握することは不可能です。各プロセスにおいて、コンバージョンに大きく貢献した重要な接触ポイントも「成果に直接的に関与していない」と間違った判断を持ってしまい、重要な接触ポイントであった部分に費やしていた予算を削減してしまうといった可能性も発生してしまいます。
このような事例を避けるためにも、各接触ポイントがコンバージョンにどれだけ貢献しているかを把握できれば、コンバージョンまでのプロセスにおいて、どの接触ポイントにフォーカスし注力すべきかを把握することができ、より精度の高い施策を実施することも可能となるのです。
アトリビューションの考え方を持つことで、多角化するユーザーのさまざまな行動を正確に把握することができ、各接触ポイントでのユーザーとのやり取りや、コンバージョンの達成に導くまでの各接触ポイント全体像の改善を図ることできます。
さらに、CV分析においてアトリビューションは非常に重要な役割を果たします。CV（コンバージョン）の分析を行う際、単純にコンバージョン数だけを見るのではなく、そのコンバージョンに至るまでの各接触ポイントの貢献度を把握することが重要です。アトリビューションを活用したCV分析により、以下のような利点が得られます。
- 効果的な予算配分：各接触ポイントの貢献度を把握することで、より効果的な予算配分が可能になります。
- 正確なROI測定：各マーケティング施策のROI（投資対効果）をより正確に測定できます。
- ユーザージャーニーの最適化：コンバージョンに至るまでのユーザーの行動パターンを把握し、最適化することができます。
- クロスチャネル効果の把握：複数のマーケティングチャネルが相互にどのように影響し合っているかを理解できます。
- 長期的な効果の測定：即時的なコンバージョンだけでなく、長期的な影響も考慮した分析が可能になります。
このように、CV分析におけるアトリビューションの重要性は非常に高く、より精緻なマーケティング戦略の立案と実行につながります。アトリビューションを活用したCV分析は、デジタルマーケティングの効果を最大化するための重要なツールとなっているのです。
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アトリビューション分析とは
アトリビューションの考え方を反映させ、コンバージョンの達成過程におけるユーザーとの各接触ポイントがどのくらいコンバージョンに貢献したのかを分析するのが「アトリビューション分析」です。
この分析手法は、CV（コンバージョン）改善を目指す上で非常に重要な役割を果たします。
アトリビューション分析では、コンバージョンまでの各接触ポイントがどのくらいの重要度を持つのかを、さまざまなパターンを活用して各接触ポイントの数値を把握していきます。この過程で、CVに至るまでのユーザージャーニーを詳細に追跡し、各タッチポイントの影響力を評価します。
例えば、商品やサービスの認知拡大が思うように実施できないようなパターンであれば、ユーザーがコンバージョンに至るまでの過程の中で、認知のきっかけとなるはじめの接触ポイントに問題があると仮定できます。このような場合では、結果として獲得できたコンバージョンの直前に発生した接触ポイントだけに着目するのではなく、「コンバージョンに貢献した、ユーザーとのはじめの接触ポイント」を重要視し、数値を把握する必要があるのです。
また、検討期間が長いとされる商品やサービスを扱うような場合であれば、コンバージョンまでの過程には比較検討を実施することが予想でき、ユーザーが複数の接触ポイントを経験することが想定されます。用意された複数の接触ポイントが、コンバージョンに影響をもたらしたことが仮定できる場合には、コンバージョンの直前と最初に取られた接触ポイントに加え「コンバージョンに至るまでのどこかで、コンバージョンに貢献した接触ポイント」の数値の把握や分析も重要な役割を担うことでしょう。
アトリビューション分析を通じて、マーケターはCVに至るまでの複雑な顧客行動を理解し、効果的なマーケティング戦略を立案することができます。この分析により、各マーケティングチャネルの貢献度を正確に評価し、予算配分の最適化やROI（投資対効果）の向上を図ることが可能となります。
さらに、アトリビューション分析はCVの質の向上にも寄与します。単にコンバージョン数を増やすだけでなく、より価値の高いコンバージョンを生み出すためのインサイトを得ることができるのです。例えば、高額な商品購入やロイヤルカスタマーの獲得につながる接触ポイントを特定し、そこにリソースを集中させることで、ビジネス全体の成長を加速させることができます。
このように、アトリビューション分析はCV分析の核心的な要素であり、データドリブンなマーケティング戦略の基盤となります。適切なアトリビューションモデルを選択し、継続的に分析を行うことで、マーケティング活動の効果を最大化し、持続的なビジネス成長を実現することができるのです。
アトリビューションモデル
アトリビューション分析を行う際には、様々な分析パターンをまとめた「アトリビューションモデル」が活用されます。これらのモデルは、コンバージョン（CV）までの各接触ポイントがどの程度CVに貢献したかを評価するための枠組みを提供します。
代表的なアトリビューションモデルでは、ユーザーとの接触ポイントの貢献度を合計100%になるよう割り振り、その貢献度を数値化して分析します。これにより、マーケティング施策の効果を適切に評価し、CV改善につなげることが可能となります。
アトリビューションモデルを活用することで、以下のような利点が得られます。
- 複雑な顧客行動の可視化
- マーケティング予算の最適化
- クロスチャネル戦略の改善
- CV率の向上
各企業や商品・サービスの特性に応じて、適切なアトリビューションモデルを選択することが重要です。例えば、商品の認知度向上が課題の場合は初期の接触ポイントを重視するモデルが、即時性の高い商品の場合は最終接触を重視するモデルが適しているかもしれません。
アトリビューションモデルを用いたCV分析では、データの収集と統合が不可欠です。Google AnalyticsなどのツールやCRMシステムを活用し、正確なデータを基に分析を行うことで、より精度の高いCV改善策を導き出すことができます。
Google広告など主要プラットフォームではAIによる『データドリブン アトリビューション』が標準となり、複数の接触ポイントを横断的にデータ解析するモデルが主流です。
次のセクションでは、代表的な従来のアトリビューションモデルについて詳しく解説していきます。各モデルの特徴や適用場面を理解することで、自社のマーケティング戦略に最適なモデルを選択し、効果的なCV分析を行うための基礎知識を身につけることができるでしょう。
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ラストクリックモデル（終点となる接触ポイントに焦点を当てたモデル）
ラストクリックモデルは、CV分析において最も基本的なアトリビューションモデルの1つです。このモデルでは、コンバージョン直前の最後の接触ポイントに100％の貢献度を割り当てます。つまり、ユーザーがCV（コンバージョン）を達成する直前に経由したチャネルや広告を、コンバージョンに最も寄与したものとして評価します。
このモデルは、CV分析の中でも特に短期的な効果測定に適しています。例えば、即時性の高い商品やサービス、あるいはコンバージョンまでの検討期間が短い場合に効果的です。具体的には、日用品のオンライン購入や、緊急性の高いサービスの申し込みなどが該当します。
ラストクリックモデルの利点は、CV分析の結果が明確で理解しやすいことです。しかし、このモデルにはいくつかの注意点があります。まず、コンバージョンまでの道のりが長い場合、途中の重要な接触ポイントの貢献度を見逃す可能性があります。また、ブランド認知や興味喚起など、直接的なコンバージョンに結びつきにくい上流のマーケティング活動の効果を適切に評価できない場合があります。
CV分析を行う際は、ラストクリックモデルを基本としつつ、他のアトリビューションモデルと組み合わせて多角的に評価することが重要です。これにより、より精度の高いCV改善策を導き出すことができます。
ファーストクリックモデル（起点となる接触ポイントに焦点を当てたモデル）
最初の接触ポイントに100%を割り当てるモデルです。このモデルは、CV分析において特に重要な役割を果たします。商品やサービスの認知拡大を目指す場合や、長期的な顧客育成を重視する際に有効な手法です。
ファーストクリックモデルを活用することで、ユーザーが最初に接触したチャネルの重要性を把握し、効果的なCV改善策を講じることができます。例えば、ソーシャルメディア広告やディスプレイ広告など、ブランド認知度向上を目的としたキャンペーンの効果測定に適しています。
CV分析の観点から、このモデルは初期段階での顧客獲得戦略の有効性を評価するのに役立ちます。ただし、このモデルだけでは中間段階の接触ポイントの貢献度を把握できないため、他のアトリビューションモデルと組み合わせて包括的なCV分析を行うことが推奨されます。
ファーストクリックモデルを用いたCV分析により、初期接点の最適化やユーザーの興味喚起方法の改善につながり、結果としてコンバージョン率の向上が期待できます。
リニアモデル（接触ポイントを線形に置き換えるモデル）
コンバージョンに至るまでの各接触ポイントの重要度を、均等に割り当てるモデルです。コンバージョンに至るまでに、ユーザーが複数の接触ポイントを経験する場合や、検討時間が長く、発生した各接触ポイントに対する重要度が高い場合に活用します。
減衰モデル
達成したコンバージョンに対し、より近くで発生した接触ポイントごとに、重要視される度合いによって重要度を分配するモデルです。終点モデルと同様に、コンバージョンに至るまでの検討に要する時間が短期間である場合に活用します。
接点ベースモデル
達成したコンバージョンに対して、最初と最後に発生した接触ポイントに重要度を高く分配し、残りの重要度をそれ以外の接触ポイントへ均等に分配するモデルです。最初に認知のきっかけを生み出した接触ポイントと、達成したコンバージョンに直接的に貢献した接触ポイントを把握する場合に活用します。
今後はAI活用型アトリビューションおよびファーストパーティデータ活用、ID統合による精度向上が主流となる見込みです。ユーザー行動のマルチチャネル分析や、広告・SNS・オウンドメディアの統合的アプローチが求められ、多角的な接触点最適化がCV改善に不可欠となります。
アトリビューション分析の効果を向上させる方法
アトリビューション分析を効果的に活用していくには、PDCAサイクルをしっかりと回し、獲得したコンバージョン後に発生するユーザー行動を追跡することが重要です。
分析結果を活用してPDCAサイクルを回す
アトリビューション分析の効果をさらに向上させるには、アトリビューション分析を一度だけ実施して終わらせるようなことはせずに、その後のPDCAサイクルを定期的に回転させることが非常に重要な役割を果たします。マーケティング市場は早いスピードで日々変化するため柔軟な対応が求められます。ビジネスを運営していく中で、目標とするコンバージョンや接触ポイントに変化が見られた場合には、随時新たな仮説を立て検証を繰り返し実施することが大切です。
PDCAを効果的に回転させる時のポイントには、データの大まかな動向をとらえ、課題とする問題に対して早い段階で対策をとり、短期間で改良を繰り返すことが挙げられます。例えば、Web広告におけるアトリビューション分析は比較的詳細にさまざまな分析を実施することが可能ですが、中長期的に時間をかけて分析を実施し問題解決の糸口を突き詰めようとしても非効率であることがわかります。現状の状態を適切に判断し、大まかな動向を把握する目的で、アトリビューション分析に取り組んでいくことが大切になります。
近年は、AI・機械学習によってアトリビューション分析の自動化とリアルタイム最適化も一般化しています。厳格なプライバシー管理下でのファーストパーティデータ連携や、CRM・広告・SNS間のID統合を進めることで、より細分化された接触ポイント分析と施策改善が可能です。
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達成したコンバージョンに対し、その後の行動履歴を把握する
目標に掲げたコンバージョンを達成したユーザーが、その後にどのような行動を起こすのかを、しっかりと問い詰め把握することが重要です。例えば、フォーカスしたユーザーが初回購入や、一度きりの購入だけに留まらず、その後の再購入率がどの程度発生しているのか、既に保有している顧客層の購入スパンなどをリサーチしましょう。このような顧客情報をさまざまな観点から継続的な収集を実施することにより、LTV（顧客生涯価値）などを把握することができ、長期的スパンで獲得できる収益が予測できるようになります。
関連記事：マーケティングで重要になるLTV（ライフタイムバリュー）とは
このようにユーザーの行動履歴を把握することで、企業やマーケターは目的に見合った効果の高い広告をピンポイントで運用することが可能となります。
例えば、実際にWeb広告の運用をおこない、CPA（コンバージョン1件を獲得するために費やした広告費）が高騰してしまった場合においても、LTVをベースに考慮すると発生したCPAは安価であると判断できる場合もあります。このような判断ができると、更に必要となる広告費の予算の拡充や、効果的な販促や施策を実施することができるのです。
まとめ
本記事では、アトリビューションとは？という部分から、アトリビューション分析、アトリビューションの各モデルなどを中心にご紹介してきました。
年々、アトリビューション分析を実施するための環境は着々と整備され、難しい能力は比較的必要とせずに誰でも分析の実施が可能となります。また、ラストクリック型へ依存傾向からの脱却についても注目が高まりつつあり、続々と登場する最新のテクノロジーにより、依存傾向から脱却できているケースも着実に増加しています。
アトリビューションは、フォーカスしたユーザーの行動を把握し、各接触ポイントにおけるコミュニケーションや施策を改善するために欠かせない考え方であることを理解できたでしょうか。
コンバージョンの改善だけに着目することなく、関連する広告やSNSツール、企業で運用をおこなうオウンドメディアなどの各接触ポイントを通して、ユーザーにどのような体験を届けることが可能であるのかをしっかりと理解し、画期的なアトリビューションの考え方を今後のマーケティングに活かしていきましょう。
