ニーズ
お客様の声
« 私のアトリビューション（last click、データドリブン）がメディア予算の方向性を決めていますが、それが正しいかどうかは分かりません。モデルを検証し、そのバイアスを測定し、確かな根拠に基づいて判断したいのです。 »
- « 各チャネルが実際にもたらす成果がわかりません »
- « アトリビューションが他のチャネルを犠牲にして特定のチャネルを優遇してしまう »
- « 確かな根拠に基づいて予算を配分したい »
私たちの解決策
- モデルとユーザー導線のマッピング
- バイアスとギャップの可視化
- 推奨事項：ターゲットモデルとインクリメンタリティテスト
手法
私たちのメソッド、 5ステップ
私たちのスタンス
検証されたモデル
アトリビューションモデルは慣習の上に成り立っています。私たちは、それが予算配分を左右する前にその慣習を検証します。
- バイアス
- 比較
- インクリメンタリティ
ステップ 01 : 方向付け
現行モデルとアトリビューションウィンドウ、対象チャネルと予算、データアクセス（GA4、広告プラットフォーム）、および判断すべき課題のレビュー。
- 現行モデルとアトリビューションウィンドウ
- 対象チャネルと予算
- データアクセス（GA4、広告プラットフォーム）
- 優先的な意思決定事項
ステップ 02 : マッピング
セグメント別の実際のマルチタッチ導線とコンバージョンパスの分析、トラッキングされていないタッチポイントの特定、データ品質の管理。
- 実際のマルチタッチ導線
- セグメント別のコンバージョン経路
- トラッキングされていないタッチポイント
- 入力データの品質
ステップ 03 : 比較
モデル比較(ラストクリック、データドリブン、ポジション別)をチャネル別の数値差、アトリビューションウィンドウへの感度、エッジケースのドキュメント化とともに実施。
- 比較対象モデル：last click、データドリブン、位置ベース
- チャネル別の数値ギャップ
- アトリビューションウィンドウへの感度
- 文書化された限界ケース
ステップ 04 : バイアスと影響
各チャネルの過大・過小クレジットの定量化、バイアスの予算インパクト、優先的な是正対応。
- チャネル別のオーバークレジットとアンダークレジット
- バイアスによる予算への影響
- 誤った判断を下すリスク
- 修正の優先順位付け
ステップ 05 : レコメンデーション&テスト
ターゲットモデルの推奨、インクリメンタリティテスト計画(geo-tests、holdouts)、測定ガバナンス。
- 推奨ターゲットモデル
- インクリメンタリティテスト計画
- ジオテストおよびホールドアウトのプロトコル
- 計測のガバナンス
成果物
得られるもの
現行モデルの診断
強み、死角、リスク。
モデルの数値比較
チャネル別の乖離。
バイアスと予算への影響
モデルが過大評価または過小評価している点。
インクリメンタリティテスト計画
優先順位付けされたプロトコル。
対象者
このオファーは誰向けですか？
活用ツール
- GA4
- BigQuery
- Piano
- Looker
- Meta
- Google Ads
- 大規模なメディア予算を持つマルチチャネル広告主
- 成熟したマーケティングデータ(GA4、広告プラットフォーム)
- スポンサー：アクイジション責任者、Head of Data、CMO
さらに詳しく
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