アトリビューション分析で見込客の動きを丸裸！？

お世話になっております。ダブルループの福田です。

見込客は我々が想定しているよりも複雑で、思いがけない方法や手順でニーズを
顕在化させます。

今回のコラムでは「見込客のニーズ最大化までの動きの視える化」について書
いてみました。

アトリビューション分析で見込客の動きを丸裸！？

webサイトへ問合せのあった見込客がどんな経路で皆さんのサイトを訪れて、
申込みを行ったのかといった分析を行っている会社は多いことでしょう。

今日はこの「申込み経路の分析」に一歩踏み込んでいきます。

まず例をあげてみましょう。

【例】

ある見込客が節税に興味を持っていたとします。

節税についてGoogleで検索し、

リスティング広告からとある税理士事務所のサイトに辿り着きました。

その時は「なかなか良さそうな税理士事務所だな」という感想だけ持って、

その税理事務所のサイトからは離れたのですが、

後日、facebookでその税理士事務所のサイトについて知り合いが

税理士事務所のfacebookページの投稿をシェアし、

投稿しているのを見て、

再び、税理士事務所のサイトを開き、節税についての関心が再燃しました。

そして、1週間後、改めて税理士事務所のサイトをGoogleから検索し直して、

無料相談に問合せをしてみました。

この例について、通常のコンバージョン（問合せ）分析では「検索から●●とい
うページを見て問合せに至った」という最終的な経路分析にとどまります。

しかし、元を辿ればリスティング広告を出していたことがキッカケです。
また同様に知り合いが税理士事務所のfacebookページをシェアしていなければ、興味が再燃することはなかったかもしれません。

要するに最終経路のみで見込客のニーズ動向導線を判断することはとても難しい
ということです。

そして今日の本題です。

このようなweb上で見込客の興味を正しく追っていく時に役立つのがアトリビューション分析です。

アトリビューション分析とはコンバージョンとなった最終接点以外を分析する方
法のことです。
アトリビューション分析を細かく説明すると長くなってしまうので割愛して、今
回は簡単にアトリビューション分析を行う方法を紹介します。

実はGoogleアナリティクスにアトリビューション分析機能が搭載されています。

アナリティクスで、

コンバージョン　→　マルチチャネル　→　モデル比較ツール　を選び
開いた画面がアトリビューション分析です。

この画面でモデルというものが選択できます。モデルには・・・
「終点」「最後の間接クリック」「Google広告のラストクリック」「起点」
「線形」「減衰」「接点」
この7つがあります。

それぞれの具体的な説明は省きますが、7つの方法で見込客の導線に貢献度を割り振るのがこのモデルなのです。

上の例で言うと、

・初めに自社のことを知ってもらった経路がもっとも重要であるはず
　　→「起点」

・初めの接点も大切だが、中間接点、そして最終接点も大事だ
　　→「線形」

といった具合に、見込客との接点に貢献度を割り振ることがこの分析画面ではで
きます。

仮に初めの接点が重要だとするならば「起点」を設定します。
すると、自社のサイトを知ってもらった契機に高い貢献度（高得点）が割り振ら
れ、どんな経路で見込客が自社のサイトを知ってくれたのかが見えてきます。

その経路に対してより注力して、コンバージョンが増えたならば「起点」が重要
だったということが証明できます。

このようにwebマーケティングにおける自分の仮説精度を更に高めることをサポートしてくるのがこのアトリビューション分析です。

最終経路ばかりを注視しているとどうしても近視眼的になってしまい、仮説精度
が下がってしまうことがあります。

見込客はこちらが思っている以上に複雑な興味導線で問合せに至ります。

この複雑な動きを出来る限り視える化する際にアトリビューション分析は有効
です。

ぜひ、皆さんのサイトのアトリビューション分析を一度、お試しください。

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執筆者紹介

福田英明

株式会社ダブルループ　代表取締役

明治大学卒業後、大塚商会に入社、営業経験を経た後に楽天株式会社に転職。
楽天ではビジネスマッチングサイト「楽天ビジネス」にて営業・コンサル・マーケティング・事業企画の業務に従事。
2010年に、株式会社ダブルループを設立後、多くの企業のホームページ制作及びWEBコンサルティングを行う。
また、大小問わず様々な企業にて、WEB戦略に関する講演を多数行っている。
累計講演回数150回以上。

【著書】
「まるっと1冊でわかる! 起業を決めたら最初に読む本」翔泳社
第三章　「ホームページ作成で必要なこと」執筆

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