成功事例に学ぶ|BtoCのためのアトリビューション分析

2016.12.7マーケティングオートメーション

成功事例に学ぶ|BtoCのためのアトリビューション分析

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アトリビューション分析の概念を理解している方でも、
実際にどのようにして分析を進めれば良いのか、
わからない方も多いのではないでしょうか。

実際に自社でアトリビューション分析を行うのが一番ですが、
広告代理店に任せた場合、
アトリビューション分析をせずに直接CVだけを指標とするケースは多々あります。
もちろん、直接CVだけを追えば良い商品もあるかと思いますが、
ほとんどはCVをアシストしたコンテンツが存在します。

今回は、特にBtoCにおけるアトリビューション分析にスポットライトを当てて、
成功事例を見ながら学びを深めていきたいと思います。

1.アトリビューション分析のおさらい


それではまず、アトリビューション分析をおさらいしましょう。
前回、アトリビューション分析を以下のようにまとめました。

アトリビューション分析を端的に述べると、
直接CVだけではなく間接CVも考慮して、広告の評価を行う分析手法です。
出典:「意味のない広告と意味のある広告を明確にするアトリビューション分析」

複数のマーケティング施策が走る昨今においては、
直接CVだけを見ていては、本当に意味のある広告を見極めることは困難です。
前回は、その点を事例を交えて解説しました。

では、B toCにおけるアトリビューション分析の重要性とは
一体なんでしょうか?

2.B to Cにおけるアトリビューション分析の重要性


B to Cにおけるアトリビューション分析をお伝えする前に、
まず前提としてB toBビジネスとB toCビジネスの違いを確かめましょう。

もちろん業種業態によって違うので、概論にはなりますが、
B to Bは、実績・事例・価格といったように、
意思決定をする要素がある程度限定的だと言えます。

デザインが素晴らしくても、UI・UXがずば抜けて良くても、
実績・事例が無ければ受注するのは困難を極めます。

また、会社のビジョンやサービスのコンセプトが優れていても、
価格が企業の予算と合わなければ、
それだけで担当者が稟議を通せない場合もあります。

一方でB to Cは、B toBほど意思決定の要素が限定的ではないと言えます。

なんとなく良さそう、雰囲気がいいといった感覚的な理由から
購入を決定する場合もありますし、口コミが重要にあるケースもあります。

ただ、それは裏を返すと様々な要素が複雑に絡み合っているとも言えます。

顧客がどの要素に惹かれてCVに至るかが読みにくい部分もあるため、
カスタマージャーニーを作り、アトリビューション分析で
各タッチポイントでのアクションを可視化することが重要になってくるのです。

3.B to Cにおけるアトリビューション分析の成功事例


ここでは、B to Cにおけるアトリビューション分析の成功事例に、
スポットライトを当ててみましょう。

今回は以下の事例を参考にして、
アトリビューション分析で広告の効果改善をする流れを追っていきます。
出典:ネットショップ担当者フォーラム「広告の本当の効果を判断するために必要な「アトリビューション分析」って何?」

これは家具の通販サイトの事例で、顧客獲得のために、
リスティング広告の「ブランドワード」と「ノンブランドワード」を出稿しています。

「ブランドワード」はいわゆる指名系キーワードで、サイト名やブランド名のこと。
一方、「ノンブランドワード」はいわゆる一般系キーワードで、
「家具」「通販」といったキーワードを指しています。
最初に立てた仮説は、以下の通りです。

『ノンブランドワードから自社ECサイトに流入したユーザーが
最終的にはブランドワードで流入し、購入に至るはずなので結果採算はとれている』

ただこの仮説は、
「ノンブランドワードは間接CVを出しているから、ブランドワードと合算で見た時に、
CPAが最適化されるのではないか?」といった考えです。

ちなみに、この仮説の結果は外れでした。
ノンブランドワードには、間接的な影響はなかったのです。
仮説は外れましたが、「ノンブランドワードの出稿をやめる」という
次のアクションを導き出し、結果的にROASの改善を達成しています。

このように、アトリビューション分析をする際は、仮説を立てることが重要です。
たとえ100%の確証はなくても、論理的に仮説を立てることで、
間違えていた場合にも次のアクションを導き出すことができます。

4.まとめ


今回の事例では、ノンブランドワードは効果がないといった結果になりましたが、
商材が変われば、必ずしも同じ結果になるとは言えません。

冒頭で述べたようにB toCは、顧客の意思決定に様々な要素が絡みます。
しっかりと仮説を立ててから、アトリビューション分析で効果測定するのが良いでしょう。

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