マルコフ連鎖帰属モデリング

マルコフ連鎖帰属モデリング

正確にコンバージョンをもたらしたチャネルにアトリビューションできますか？

顧客の旅は、マーケターにとって常に研究の難しい分野でした。ブログやレビュー、ソーシャルメディアプラットフォームへのアクセスがあるため、過去20年間で顧客の旅は長くなってきており、それにより正確なチャネルへのアトリビューションがマーケターにとって課題となっています。このブログでは、マルコフモデルのようなデータ駆動型のモデルを使用して、顧客の旅に応じたチャネルの重要性を見つける方法について説明します。

概要

製品を購入する前に（変換する前に）、顧客はGoogle広告、Facebook、自然検索、または直接などの複数のチャネル（タッチポイント）を経由します。異なるタッチポイントに基づいてデータ駆動型のモデルを構築するためには、顧客の旅を理解することが重要です。以下のGIFは、顧客の旅と異なるモデルが異なるチャネルへの変換をどのようにアトリビュートするかを示しています。

過去数十年間、アトリビューションモデルは、最初のクリック、最後のクリック、時間経過、位置に基づくなどのヒューリスティックモデルに大きく依存してきました。パスが短い場合は妥当性がありません。マーケターは、顧客のコンバージョンの可能性に基づいて効果的な顧客セグメンテーションを求めており、広告キャンペーンやプロモーションを通じてタイムリーに彼らにアプローチし、投資利益を最大化するためにいます。

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クリックストリームデータ

クリックストリームデータは、ウェブサイトを訪れるユーザーの各セッションを記録します。ここでは、ユーザーから利用可能なレコードのスナップショットを示しています。セッションは、定義された時間枠内でのユーザーのウェブサイト上での相互作用、ページビュー、製品ビュー、ページレベル、参照チャネルなどを記録します。

データの問題

現実のデータ収集の問題もチャネルのアトリビューションのプロセスを複雑にすることがあります。以下にいくつかの例を示します：

• 短い/単一のパス：これは、顧客の旅が異なるデバイスでのブラウジング、Cookieの削除などの理由で中断された場合に発生します。同じ人物が新たな人物として識別されます…

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