複数の取得タッチポイントに対する属性クレジット

マーケティング活動の効果を評価する場合、マーケターは特定の結果（サインアップ、コンバージョン、購入）に対して、その結果に至るまでにユーザーが接した、それまでのタッチポイントを評価したいと思うことが少なくありません。例えば、ユーザーがGoogleの広告を見た後にWebサイトを訪問し、次にFacebookの投稿を見て、その後TikTokビデオを見た場合、多くのカスタマイズ可能な方法の中から1つを選択し、Google、Facebook、TikTokへの訪問に対してそれぞれクレジットを与えることができます。これは、しばしばマルチタッチ属性と呼ばれます。

**注：**この機能は、グロースプランとエンタープライズプランのユーザーのみ利用できます。

属性モデルを構成する

データテーブル内で、次のステップに従って、各メトリクス（指標）列で属性モデルを構成できます：

1. 列で、最初に*[…]* をクリックし、次に*[属性]*をクリックします。
2. 属性モデルを選択し、ルックバックウィンドウを構成します。 オプションで、属性モデルをテーブルのすべての列に適用することを選択できます。
3. [適用]をクリックして、変更を確認し、属性モデルが適用されたテーブルの結果を表示します。

ビルド済属性モデル

Amplitudeには、メトリクスで設定できる、多数の一般的なビルド済属性モデルが含まれています。

• ファーストタッチ：選択した指標に対するすべてのクレジットが、指標が発生した日付を基準として選択されたルックバックウィンドウ内の最初のプロパティ値に与えられます。
• ラストタッチ：選択された指標に対するすべてのクレジットが、指標が発生した日付を基準として選択されたルックバックウィンドウ内の最後のプロパティ値に与えられます。
• リニア：選択した指標に対するすべてのクレジットが、指標が発生した日付を基準として選択されたルックバックウィンドウ内のすべてのプロパティ値に均等に分配されます。例えば、2つのプロパティでは、それぞれが50％のクレジットを受け取り、3つのプロパティでは、それぞれが33.3％を受け取ることになります。
• 参加：選択された指標に対するすべてのクレジットが、指標が発生した日付を基準として選択されたルックバックウィンドウ内のすべてのプロパティ値に完全に割り当てられます。例えば、2つのプロパティでは、それぞれが100％のクレジットを受け取り、3つのプロパティでは、それぞれが100％を受け取ることになります。
• U型：選択された指標のクレジットは、選択されたプロパティの最初と最後の値にクレジットが偏ります。2つのタッチポイントでは、中央の20％が最初と中間タッチポイントに等しく追加されます（50％、50％）。 4つのタッチポイントでは、中央の2つのタッチポイントが、20％を共有します（40％、10％、10％、40％）。
• J型：選択された指標のクレジットは、選択されたプロパティからのより新しい値にクレジットが偏るように分配されます。2つのタッチポイントでは、最初の20％が最後と中間のタッチポイントに等しく追加されます（30％、70％）。 4つのタッチポイントでは、最後の２つのタッチポイントが、20％を共有します（10％、10％、20％、60％）。
• 逆J型：選択された指標のクレジットは、選択されたプロパティから最初の値にクレジットが偏るように分配されます。2つのタッチポイントでは、最後の20％が最初と中間タッチポイントに等しく追加されます（70％、30％）。 4つのタッチポイントでは、最後の2つのタッチポイントが、20％を共有します（60％、20％、10％、10％）。
• **データドリブン：**このモデルでは、Amplitude Analyticsは一次マルコフ連鎖に基づく確率的アルゴリズムに依存します。あらゆるカスタマージャーニー（ここでは一連のチャネルまたはタッチポイントとして定義）は、有向マルコフグラフでチェーンとして表現され、各ノードは可能な状況（チャネルまたはタッチポイントのいずれか）であり、エッジは状況間の遷移の確率を表します。次に、Amplitude Analyticsはノードを1つずつ削除し、ノードを削除した全体的なコンバージョン率への影響を推定します。 各チャネルは、削除効果に応じてクレジットを取得します。

一般的に、このモデルは多数のユニーク値を持たないプロパティで使用する必要があります（50以下のものが最適に機能します）。

アルゴリズムについての詳細は、こちらをご覧ください。
 
**注：**データドリブンの属性モデルはリアルタイムで実行され、計算は他のモデルよりも時間がかかる場合があります。

カスタム属性モデルを作成する

カスタム属性モデルを作成するには、アドミンまたはマネジャーである必要があります。

ビルド済属性モデルがニーズを満たさない場合は、カスタムモデルを作成することもできます。 そのためには、次のステップに従ってください:

1. 列で、[…]**オプションをクリックし、[属性]をクリックします。
2. モデルドロップダウンから*[カスタム]*を選択します。これにより、カスタムモデルを設定するための多くのオプションが表示されます。
3. 他の人がモデルを解釈する方法がわかるように、モデルの名前と説明を設定します。
4. モデルのカスタムウエイトを選択します。
   • • 最初のウエイトは、最初のタッチに適用されます。
       • 最後のタッチに最後のウエイトが適用されます。
       • 中間ウェイトは、すべてのタッチ間で均等に配分されます。間にタッチがない場合、最初と最後のタッチは、それぞれ中間ウェイトの半分を受け取ります。
       • ウエイトを最大100％まで追加する必要はありませんが、特定の理由がない限り推奨されます。
5. モデルに対してデフォルトのルックバックウィンドウを設定します。 オプションで、ウィンドウをロックして、このモデルを使用している他の人がそのルックバックウィンドウのみを確実に使用できるようにします。
6. カスタムモデルを組織内の他のユーザーと共有するかどうかを決定します。
7. 必要に応じて、属性からプロパティ値を除外します。 これは、特定の値にクレジットを追加したくない場合に便利です（例：Webサイトの直接訪問または電子メール）。
8. *[保存]*をクリックして変更を確認し、モデルを保存し（将来使用する自分や他の人のために）、そして属性モデルが適用されたテーブルの結果を表示します。

ユースケース

• 獲得チャネルクレジット：すべての無料および有料投資の有効性を分析する場合、マルチタッチ属性を獲得チャネルを活用して、各チャネルがどのようにKPI成果の推進に貢献するかを理解できます。ビジネスモデルとユーザー行動に応じて、どのクレジット属性モデルが最も理にかなっているかを分析し、ターゲット指標に対する各チャネルの貢献度に基づいて投資判断を下すことができます。
• 属性モデルの比較：複数のセッションユーザーフローでのコンバージョンサイクルが長い場合、同じ指標を異なる属性モデルに適用して比較ができます。 このデータは「どの属性モデルが効率的なマーケティング資金投資を反映しているのか」また「顧客の購買サイクルのどの段階でキャンペーンが影響を与えるのか」を発見するサポートをします。 例えば、広告キャンペーンに帰属する場合、どのキャンペーンが顧客の最初のインタラクション（意識）、最後のインタラクション（高い意図）、またはその中間（リサーチ）である傾向があるかを判断できます。
• コンテンツ：属性を使用して、コンテンツが閲覧された回数だけでなく、そのコンテンツがビジネスKPI（重要業績評価指標）成果の推進にどのように関与したかを見ることができます。 コンテンツの直帰率/終了率が低い、またはページに費やす時間が長いことを知ることは有用ですが、さまざまな属性モデルに基づいてコンバージョン率を生成することで、ビジネスへの影響を明確にすることもできます。
• 内部キャンペーン：プラットフォーム広告への投資をペイオフするのと同様に、マーケティングチームは時間とクリエイティブ人材を投資してオファーを生成し、ブランド構築コンテンツを生成してKPI（重要業績評価指標）の成果を推進します。これらのマーケティング努力の影響に対する属性を使用することで、短期的および長期的ビジネス価値の推進にどのタイプのオファーとクリエイティブが最適であるか、コンテンツマーケティングチームに通知することができます。
• LTVによる有料チャネル：属性モデルと行動ベースのLTV計算を組み合わせることで、有料チャネルまたはキャンペーンがどの程度の価値を生み出しているか、より大きな視点で見ることができます。このデータにより、最も長期的ビジネス価値を生み出すチャネルへの投資を増加させる可能性を引き出すことができます。

属性例の計算

**注：**Amplitude Analyticsでは、属性クエリのスコープは1日です。

属性モデルとルックバックウィンドウの違いを強調する簡単な例を次に示します。ユーザーがサインアップイベントの前に3つのタッチポイントを持ち、各々が次の異なるUTMソースを持つとします：

 これは、属性モデルとルックバックウィンドウの組み合わせ、および結果として生じる各UTMソースへのクレジットの属性例です。

詳細情報

マルチタッチ属性について、詳しくはこのブログ投稿をご覧ください。