「Instagram広告に予算を投じているが、本当に売上に繋がっているのだろうか？」「メルマガ経由の売上は、実はその前に見たTikTok動画がきっかけかもしれない」多くのEC事業者が、どのマーケティング施策が本当に成果を上げているのか、正確に把握することに苦労しています。
現代の顧客は、購入に至るまでにSNS、メール、検索エンジン、マーケットプレイスなど、複数のチャネルを複雑に行き来します。このため、売上への貢献度を正しく評価する「アトリビューション分析」は、あらゆる成長企業にとって最優先事項となっています。
しかし、Nielsenの2024年のレポートによると、世界のマーケターの72%が広告予算の増加を予想しているにもかかわらず、複数のチャネルを横断してROIを包括的に測定できると確信しているのは、わずか38%に過ぎません。これは、アトリビューションが依然として重大な課題であることを示しています。
この記事では、この複雑な課題を解決し、データに基づいてマーケティングROIを最大化するための、マルチチャネルアトリビューションの基本から実践までを解説します。
マルチチャネルアトリビューションとは？
マルチチャネルアトリビューションとは、データと分析を用いて、マーケティング施策の成功を測定する手法です。より具体的には、「顧客は誰で、どのチャネルを経由して購入に至ったのか」を明らかにすることで、各施策の売上への貢献度を評価します。
例えば、ある顧客がFacebook広告をクリックして商品を購入したとします。しかし、もしその顧客が一度カートを放棄し、その後に届いたカゴ落ちメールをきっかけに購入を完了した場合、その売上はどちらのチャネルの貢献と評価すべきでしょうか。
これらの問いに答えることは複雑ですが、それに見合う価値があります。マルチチャネルアトリビューションを導入することで、将来的にどの広告チャネルに予算を投じるべきかが明確になり、EC事業全体のROIを最大化することが可能になります。
なぜEコマースストアにマルチチャネルアトリビューションが必要なのか？
マルチチャネルアトリビューションは、すべての顧客接点からのデータを一元化し、どのマーケティングチャネルが顧客獲得を促進しているかを追跡可能にします。これにより、各チャネルがどのように連携して機能しているかという全体像が明らかになり、マーケティング予算を効果的に配分できます。
全体像を把握しなければ、最後のクリックのように直接的な売上につながっているように見えるチャネルに過剰な投資をし、一方で、顧客が最初にブランドを知るきっかけとなった重要なチャネルの予算を誤って削減してしまう可能性があります。
データへの統一されたアプローチは、顧客の購買行動を深く理解し、購買プロセスのボトルネックを特定するのにも役立ちます。すべての顧客情報を統合することで、あらゆる部門が同じデータに基づいて業務を行い、顧客によりパーソナライズされた体験を提供し、結果としてコスト削減にも繋がります。
マルチチャネルアトリビューションのモデル
どのチャネルの貢献度をどのように評価するかを決定する「アトリビューションモデル」の選択は、分析の精度を左右する重要な戦略的判断です。ここでは、代表的なモデルを紹介します。
シングルタッチアトリビューションモデル
各購入に対して、ただ一つのチャネルに100%の貢献度を割り当てる最もシンプルなモデルです。どの接点を評価するかによって、さらにいくつかの種類に分かれます。
- ファーストクリックアトリビューション: 顧客が最初に接点を持ったチャネル（例：認知のきっかけとなった広告）が、すべての貢献を得ます。
- ラストクリックアトリビューション: 顧客が購入に至る直前に経由したチャネルが、すべての貢献を得ます。
- ラスト非ダイレクトクリックアトリビューション: 直接サイトを訪問する直前に経由したチャネルが貢献を得ます。ブックマークからの訪問などを除外したい場合に有効です。
マルチタッチアトリビューションモデル
顧客がFacebook広告で商品を知り、ブログ記事を読み、最終的に購入した場合、広告とブログの両方が貢献したと評価するのが自然です。マルチタッチモデルは、より現実に即した貢献度評価を可能にします。
- 線形アトリビューション: コンバージョンに関与したすべてのチャネルに、均等に貢献度を割り当てます。
- 接点ベースアトリビューション: 例えば、最初と最後の接点にそれぞれ40%ずつ、中間の接点に残りの20%を均等に割り当てる、といったモデルです。
- 時間減衰アトリビューション: コンバージョンに近いタイミングの接点ほど、より多くの貢献度を割り当てます。
マルチチャネルアトリビューションを始める
カスタムアトリビューションモデルの設定は、複雑に聞こえるかもしれませんが、いくつかの主要なステップに分解できます。ここでは、分析を開始するための6つのステップを解説します。
ステップ1：データ準備状況の監査
まず、広告、メール、POS、マーケットプレイスなど、すべてのチャネルのデータがShopifyアナリティクスに正しく送信されているかを確認します。FacebookピクセルやGoogle広告のコンバージョントラッキングタグが正しく機能していることも重要です。また、UTMパラメータの命名規則を統一し、文書化することで、データの汚染を防ぎます。
ステップ2：アトリビューションウィンドウの選択
次に、アトリビューションウィンドウ（貢献度を測定する期間）を選択します。多くのD2Cブランドは、新規顧客獲得には「7日間のクリックと1日間のビュー」、高価格帯の商品には「30日間のクリック」といった基準を用います。自社のビジネスモデルや顧客の購買サイクルに合わせて、この期間を調整してください。
ステップ3：アトリビューションモデルの選択と設定
Google Analytics 4（GA4）では、まずクロスチャネルの接点ベースアトリビューションから始めるか、十分なデータ量があればデータ駆動型アトリビューションを選択します。ShopifyQLノートブックを利用する場合は、事前構築されたクエリを複製し、GA4の設定を反映するように重みを調整します。
ステップ4：購入後アンケートの活用
定量的なモデルの結果を、顧客の生の声である定性的な回答と比較するために、ZigpollやFairingのようなツールを使い、注文完了ページにワンクリックアンケートを設置します。「どこで当店を知りましたか？」といった質問に対する回答を顧客データと統合することで、より深い洞察を得ることができます。
ステップ5：ダッシュボードの作成
Shopifyのデータ、GA4のコンバージョンデータ、各広告プラットフォームのデータをBIツール（Looker StudioやPower BIなど）で統合します。これにより、部門間で数字の「正しさ」について議論することなく、統一された視点でデータを確認できるダッシュボードを構築できます。
ステップ6：パイロットテストと反復
まず1ヶ月間、予算、チャネル、クリエイティブを固定してベースラインのデータを収集します。その後、アトリビューションモデルが示した貢献度の高いチャネルに予算をシフトさせます。90日ごとにモデルの選択やアトリビューションウィンドウを見直す会議を設け、消費者行動の変化に合わせて分析フレームワークを継続的に進化させましょう。
まとめ
マルチチャネルアトリビューションは、複雑な顧客の購買行動を解き明かし、マーケティング予算をデータに基づいて最適化するための羅針盤です。完璧なモデルを最初から追求するのではなく、まずはシンプルなモデルから始め、テストと改善を繰り返すことが成功への鍵となります。
この記事で紹介したステップに沿って、まずは自社のデータを確認し、購入後アンケートのような簡単な手法から始めてみましょう。顧客の行動を深く理解し、データに基づいた意思決定を行うことで、マーケティング活動のROIを最大化し、ビジネスを新たな成長軌道に乗せることができるでしょう。
