AIマーケティングアトリビューション：マルチタッチモデルの精度を飛躍的に高める

はじめに

マーケティングアトリビューションは「どのチャネル・タッチポイントがコンバージョンに貢献したか」を分析する手法です。しかし、従来のルールベースモデルでは精度に限界がありました。AIを活用することで、より正確なアトリビューション分析が可能になります。

従来モデルの問題点

AIアトリビューションの3つのアプローチ

1. マルコフ連鎖モデル

顧客のジャーニーをステップの連鎖として捉え、各チャネルが除去された場合のコンバージョン確率の変化から貢献度を算出。中規模企業に最適。

2. Shapley値モデル

ゲーム理論の概念を応用し、すべてのチャネルの組み合わせを検証して各チャネルの限界貢献度を算出。理論的に最も公平だが計算コストが高い。

3. ディープラーニングモデル

ニューラルネットワークで時系列の顧客行動パターンを学習し、各タッチポイントの影響度を非線形に推定。大規模データがある企業に適しています。

実装ステップ

1. **データ収集**：全チャネルのタッチポイントデータをCDPに統合 2. **前処理**：クロスデバイスの名寄せ、セッション結合 3. **モデル構築**：マルコフ連鎖モデルをPythonで実装 4. **検証**：テストデータでの精度検証（Holdout法） 5. **運用**：月次でモデルを再学習、レポートを自動生成

導入結果の事例

EC企業H社でのAIアトリビューション導入結果：

• ·コンテンツマーケティングの貢献度：ラストクリックモデルでは5%→AIモデルでは22%
• ·SNS広告の貢献度：ラストクリックモデルでは8%→AIモデルでは18%
• ·リスティング広告の貢献度：ラストクリックモデルでは55%→AIモデルでは35%

この結果を基に予算を再配分したところ、全体のROASが30%向上しました。

まとめ

AIアトリビューションの最大の価値は、「過小評価されていたチャネルの真の価値」を発見できることです。特にコンテンツマーケティングやSNSなどの認知チャネルが正当に評価されるようになり、より効果的な予算配分が可能になります。