インクリメンタルテストは、デジタルマーケティング担当者の重要なツールです。従来の アトリビューションモデル-インクリメンタリティ・テストでは、キャンペーンの影響なしには発生しなかったであろう売上を分離することで、真のインパクトをより明確に把握し、キャンペーンが異なるコンテクストでどのような成果を上げる可能性があるかを明らかにします。
インクリメンタリティ・テストの核心は、メディアの効率と効果を少しずつ改善することで、時間をかけてメディアバイイングの効果を大幅に向上させることです。漸進性に焦点を当てることで、マーケティング担当者はデータに基づいた意思決定を行うことができ、使用した各ドルが具体的なビジネスの成長に貢献することを確実にします。
インクリメンタル試験の適切なセットアップインギング
インクリメンタルテストの設定方法は、その効果に大きな影響を与えます。テストすべきキャンペーン要素は数多くありますが、一般的には2つのコアアプローチから始めることをお勧めします： ユーザーベース そして 地理的 (市場レベル）テスト。どちらも、データソースや目指す洞察のレベルに応じて、さらに調整することができます。
ユーザーベースのコンバージョンリフト は小規模な予算に適しており、ブランドリフトやサーチリフト調査と並行して実施することができます。結果は通常キャンペーンレベルで入手でき、年齢や性別などのデモグラフィックでセグメントすることができます。
ジオベースのコンバージョンリフト一方、大規模なキャンペーンに最適で、以下のようなデータソースの柔軟性に優れています。 ファーストパーティー 財務データに依存することなく クッキー.例えば、ジオベースの実験では、キャンペーンがアクティブな地域とそうでない地域を比較することで、リフトの増加を明確に把握することができます。
テスト結果の分析とキャンペーンへの反映
メディアキャンペーンの増分性を理解するには、テスト結果を慎重に分析する必要があります。ある研究 ADKDD 2020 は、特にユニバーサルアプリキャンペーンにおいて、広告費の増分効果を正確に評価するための、市場をマッチさせた対照実験の重要性を強調しています。広告にさらされたテストグループとそうでないコントロールグループを比較することで、マーケティング担当者はキャンペーンの真の「リフト」を切り分けることができます。
インクリメンタルテストは、従来のアトリビューションモデルよりも正確なパフォーマンスビューを提供し、地域差や季節性などの交絡変数を説明するのに役立ちます。対照実験は、キャンペーン主導の効果を分離するために特別に設計されています。
ジオベースのテストであれ、ユーザーレベルの分析であれ、これらの手法によってマーケティング担当者は、真の行動変化を反映した、よりスマートなキャンペーンを設計することができます。例えば、キャンペーンのみを導入した地域で10%の売上上昇を確認することは、明確で定量化可能なインパクトの証明となります。
インクリメンタルテストをキャンペーンプランニングに組み込むことで、マーケティング担当者は、より確実でデータに基づいた意思決定を行うことができ、メディア予算が測定可能な結果をもたらしていることを確認することができます。
課題と今後の動向 インクリメンタルテスト
インクリメンタルテストは、戦略の最適化を目指すマーケティング担当者に貴重なインサイトを提供する一方で、実行にはいくつかの課題が伴います。コントロールされた実験における市場マッチングは複雑であり、変数を真に分離するテストを設計することは並大抵のことではありません。
しかし、高度なアナリティクスとAIの台頭により、この種のテストはよりスケーラブルで精度の高いものになりつつあります。今後、機械学習は実験設計を強化し、ノイズを減らし、より迅速な洞察とより良いキャンペーンの最適化を可能にするでしょう。
プライバシーが優先される今日の状況において、インクリメンタルテストは非常に重要なツールです。マーケティング担当者が費用を最適化し、無駄を省き、ますます厳しくなるデータ制限環境に適応するのに役立ちます。
参考文献