ヘルプ&サポート
お困りのことはありませんか?
まずはこちらをご利用ください。
チケット発行
貴重なご意見をありがとうございました。
入力必須
できるだけ速やかに対応いたします。

アトリビューションダッシュボード

アトリビューションダッシュボードでは、コンバージョン客の行動やブランドとの関わり方を詳細に検証します。この機能は主にコンバージョン客全般クロスチャネルAdRollの3つのセクションで構成されています。

 

コンバージョン客全般

サイト訪問者の中で最も重要なセグメントのひとつが顧客です。アトリビューションダッシュボードのコンバージョン客全般のセクションでは、お客様サイトにおけるコンバージョン客の行動を明らかにします。

コンバージョン客全般の特色

  • サイトで発生したコンバージョンに対するAdRollの貢献を表示します。
  • サイトコンバージョン、サイト収益、サイトコンバージョン率、サイトAOV、およびAdRoll CPAといった主要な変数の傾向データを可視化します。
  • 傾向データをAdRollクリックおよびAdRollビューに細分化し、それぞれによるAdRollアトリビューションのメトリクスへの貢献度を表示します。
  • 総合CVとAdRollタッチ、およびAdRollアトリビューションを比較。デバイス、コンバージョンオーディエンス、地域、製品ビューの各項目における最適化の必要性を検討します。

 

タッチ

AdRollによるタッチまたはアシストが発生したが、適用中のモデルではアトリビューション評価されないイベント。

アトリビューション

適用中のモデルにおいてAdRollに割り当てられた評価。

CV (コンバージョン)

ユニークコンバージョン客でコンバージョンオーディエンスに関連付けられている客の合計数。

収益

トラッキングしているコンバージョン客に関連付けられた売上高。

コンバージョン率

サイトの購買率。合計コンバージョンをサイト訪問者数で割って算出。

平均注文額

コンバージョン1件あたりの平均収益額。

顧客獲得単価(CPA)

アトリビューションまたはタッチのあったコンバージョン1件あたりのAdRoll利用金額。

 

クロスチャネル

クロスチャネルのパフォーマンスを確認することにより、カスタマージャーニーに大きく貢献したチャネルを洗い出すことができます。どのチャネルがコンバージョン経路に影響を与えているかを詳しく調べるには広告キャンペーンのUTMトラッキングを確認します。またAdRollが配信したインプレッション、クリック関連のデータも併せて見ることをお勧めします。

ユーザーがUTMのタグ付けがされた広告キャンペーンを経由してお客様サイトに誘導されると、AdRollピクセルが認識します。このデータを基にコンバージョンの軌跡(顧客が購入までにたどった経路)を構築すると、UTMがタグ付けされたチャネルやAdRollタッチポイントを再現することができます。

トップチャネルの特色

  • サイトで発生したコンバージョンに対するAdRollの貢献を表示します。
  • トップチャネルではダイレクト、UTMタグ付き、AdRollのそれぞれのタッチポイントをアトリビューション、インフルエンスドの両方から検証します。
  • ラストタッチ、ファーストタッチ、ラストクリック、線形、接点、時間減衰などのルールのコンバージョンモデルを使い、トップチャネルが影響を受ける度合いをルールベースごとに比較することができます。
  • クロスデバイスを使用した場合としなかった場合のトップチャネルを比較検討できます。
  • ダイレクトのトグルスイッチで、7日間経過後のダイレクトタッチの比重を減少させることができます。

モデルの比較

ダイレクト、UTMタグ付き、AdRollの各広告キャンペーンをルールベースを使って検証、比較することができます。ルールはラストタッチ、ファーストタッチ、ラストクリック、線形、接点および時間減衰の6つを適用します。各モデルはアトリビューション評価の方法についてそれぞれルールセットが設定されています。コンバージョンが達成されると、コンバージョンに貢献した各チャネルのタッチポイントに評価が与えられます。例えばアクティブなAdRoll、検索およびEmailの広告キャンペーンを実行している場合、各チャネルがコンバージョン経路のどこで顧客に影響を与えているかを確認できます。またコンバージョンモデルを切り替えると、トップチャネルが変化するのがわかります。

トップ経路の特色

  • 他のチャネルとの連係によって、AdRoll広告キャンペーンがコンバージョンに与えた影響の大きさを把握できます。
  • 最も多いタッチポイントと、平均注文額(AOV)、コンバージョンに要した時間、コンバージョン数に及ぼした影響を評価できます。
  • AdRollインフルエンスドの経路とその他の経路を比較できます。
  • コンバージョンオーディエンスを指定してフィルタリングできるため、コンバージョン客の中でお客様が重視するユーザーのコンバージョンジャーニーを確認できます。
  • コンバージョンまでの所要時間を基準として、コンバージョン経路を調べることができます。設定可能な時間の範囲は30日から10日の間、もしくは10日から1日の間、24時間から1時間、60分以内です。

ヒント:ラストクリックのクロスチャネルデータについてGoogleアナリティクスを使用する場合は、新しく設定されたAdRollクロスチャネルタブをご利用ください。またGoogleアナリティクスに設定を追加することも可能です。タブでラストクリックモデルを選択し、AdRollのクロスデバイスグラフのスイッチをオフにしてください。

ダイレクトのトグルスイッチをオンにすると、Googleアナリティクスの「集客」と「コンバージョン」の両方のタブのデータをより正確に反映させることができます。

 

CV (コンバージョン)

各コンバージョン経路から計測されたユニークコンバージョンの合計数。

インフルエンスド

チャネルによるタッチまたはアシストが発生したが、適用中のモデルではアトリビューション評価されないイベント。

平均注文額

コンバージョン1件あたりの平均収益額。

コンバージョンまでの所要時間

ユーザーがコンバージョンするまでに要した平均日数。

ファーストAdRollタッチ

選択された時間範囲でトラッキングされた中央値のファーストAdRollタッチ。

ラストAdRollタッチ

選択された時間範囲でトラッキングされた中央値のラストAdRollタッチ。

イベント

選択した期間におけるインプレッション、クリック、もしくはサイトの直接訪問者数の中央値。

 

AdRoll

AdRollセクションではAdRollが貢献・タッチしたコンバージョンについて、主要な分析ポイントとコンバージョンまでの詳細な経路を表示します。またさまざまなルールを定義したアトリビューションモデルをシミュレーションできるため、現在適用しているアトリビューションモデルと比較することができます。AdRoll詳細分析には主な機能として、「最も貢献した要素」と「AdRollタッチのコンバージョン経路」の2つがあります。

AdRollの最も貢献した要素の特色

  • AdRollウェブおよびEmail広告キャンペーンに関する詳細分析のダイジェスト
  • コンバージョンが発生した地点に関する詳細データ。製品、広告キャンペーン、広告グループ、コンバージョンオーディエンスを基準に分類
  • 「製品」でフィルタリングすることにより、リターゲティングとプロスペクティングの広告キャンペーンの比較が可能です。
  • ルールベースのアトリビューションモデルを分類し、その中から選択したモデルについて比較が可能

モデルの比較

ルールベースのアトリビューションモデルはシミュレーションしたり比較検討することができます。モデルはラストクリック、ラストタッチ、ファーストタッチ、線形、接点ベース、減衰の6つがあります。各モデルはアトリビューション評価の付与方法についてそれぞれルールセットが設定されています。コンバージョンが達成されると、コンバージョンに貢献したAdRoll製品に評価が与えられます。AdRoll広告キャンペーンの目標に適合するようアトリビューションモデルを調整すると、パフォーマンスが変化するのがわかります。

 

6つのアトリビューションモデル

1, 2.

ラストクリック:訪問者がコンバージョンする直前のクリックについて、アトリビューション評価を100%に設定するモデルです。

ラストタッチ:訪問者がコンバージョンする直前のクリックについて、アトリビューション評価を100%に設定するモデルです。

ラストタッチ/クリックのメリット:

単独のタッチポイントがコンバージョンに貢献した場合は、追跡が簡単なため便利。

ラストタッチ/クリックのデメリット:

いずれのモデルもファネル下層をターゲットとした戦略に重点が置かれているため、すべてのタッチポイントがどのようにコンバージョンに貢献したかの全体像を再現が不能。

 

3.

ファーストタッチ:訪問者を購入ファネルに導いたファーストタッチポイントについて、アトリビューション評価を100%に設定するモデルです。

ファーストタッチのメリット:

顧客獲得や案件創出のための広告キャンペーンの評価に最適。

ファーストタッチのデメリット:

顧客のコンバージョンまでの経路を完全に可視化することはできない。

 

4.

線形モデル:すべてのタッチポイントを均等に評価するアトリビューションモデルです。

線形モデルのメリット:

初心者でも複数のタッチポイントのアトリビューションをわかりやすく評価できる。

線形モデルのデメリット:

広告キャンペーンや製品利用の最適化に必要な改善点を探すことが難しい。

 

5. 

接点ベース:ファーストタッチとラストタッチについてアトリビューション評価を40%に設定するモデルです。その間に発生したタッチポイントは均等に評価します。

接点ベースのメリット:

ファーストタッチとラストタッチを重点的に評価し、影響を及ぼしたすべてのタッチポイントも評価できる。

接点ベースのデメリット:

ファーストタッチとラストタッチを必要以上に高く評価する場合がある。そのため顧客を育成(ナーチャリング)したタッチポイントが過小評価される可能性がある。

 

6. 

減衰モデル:コンバージョンの直前のタッチポイントに高い評価を配分するモデルです。その前のタッチポイントは時間的に離れるにつれ、評価の配分を下げていきます。

減衰モデルのメリット:

コンバージョンを最終的に確定させたタッチポイントはどれかを理解する手がかりが得られる。

減衰モデルのデメリット:

プロスペクティングやファネル上層のタッチポイントが低く評価される。

 

AdRollコンバージョン経路の特色

  • AdRollタッチまたはアトリビューションのコンバージョンについて、さまざまな観点からコンバージョン経路を詳しく分析します。フィルタリングの基準として製品や広告キャンペーン、広告グループ、オーディエンス、デバイスを指定できます。
  • コンバージョンに主に貢献した経路や広告を評価します。
  • ファーストタッチとラストタッチの経路を計測し、コンバージョンジャーニーの終点と比較しながらジャーニーの起点を把握します。
  • コンバージョン客に注目して、コンバージョンオーディエンスでフィルタリングすると、コンバージョン客がたどったジャーニーだけを抽出して調べることができます。
  • AdRollタッチもしくはAdRollアトリビューションがあるコンバージョンでフィルタリングします。アトリビューション評価がAdRollに与えられている場合とそうでない場合について、コンバージョンジャーニーを比較できます。

 

アトリビューションCV

予め設定したアトリビューションモデルを基に算出した、AdRoll広告を起因とするCVの数。

CPA

コンバージョン単価。アトリビューションのあったコンバージョン1件あたりの平均利用額。

ROAS

広告利用金額に対する利益率。広告表示によって到達したコンバージョンから得られた、広告利用額1ドル当たりの利益。

アトリビューション収益

AdRoll広告によって生じた収入の合計。

平均注文額

アトリビューションのあったコンバージョン1件あたりの平均収益額。

ご利用金額

広告配信に使われた費用。

ラストタッチから経過した時間の中央値

ユーザーがAdRoll広告のラストタッチポイントからコンバージョンするまでに経過した時間の中央値。

ファーストタッチから経過した時間の中央値

ユーザーがAdRoll広告のファーストタッチポイントからコンバージョンするまでに経過した時間の中央値。

この記事は役に立ちましたか?
1人中0人がこの記事が役に立ったと言っています

0 コメント

ログインしてコメントを残してください。