デジタル マーケティングの盲点をなくす

経営は意思決定がすべてです。 デジタル マーケティング チームの管理は、データ主導の意思決定がすべてです。 現在、Cookie、プライバシー、MarTech の制限により、測定が難しくなり、盲点が大きくなっています。 無視されると、取得コストが増加し、マーケティング価値を証明することが難しくなります。

この記事では、2023 年のデジタル マーケティングで知っておくべき最大の盲点を明らかにします。また、それらのビジネスへの影響を見積もる方法と、それらを処理するためのベスト プラクティスも共有します。

2023 年の主な盲点:

• CRM データがデジタル分析レポートに関連付けられていない
• かなりの割合のトラフィックが未知のソースから来ています
• 非同意データには、コンバージョンに至った訪問者であってもセッション トラフィック ソースがありません

デジタル マーケティング キャンペーンはオンライン コンバージョンによって測定されますが、C レベルは、マーケティング価値を証明するために、完了した注文または適格なリードを探しています。 CRM データがデジタル分析レポートに関連付けられていない場合、実際のビジネス価値の観点から、どの獲得キャンペーンが過小評価または過大評価されているかわかりません。

レポートを作成するには、さまざまなソースからのデータを正しくグループ化する必要があります。 たとえば、コンバージョンを広告キャンペーンにリンクするには、ユーザー アクションをセッションにグループ化する必要があります。 さまざまなソースからの経費を単一の構造に変換して、それらのソースの有効性を比較する必要があります。 ビジネスの観点からマーケティングの実際の効果を評価するには、Web サイトや広告ソースからのデータを CRM システムからのデータと組み合わせる必要があります。

アナリストは、さまざまなサービスやシステムからデータを収集します。 そして当然のことながら、データの構造と形式はソースによって異なります。 また、このデータには誤り、重複、不一致が含まれる場合があります。 ダーティで断片化されたデータは、クリーニングして正規化する必要があります。

さまざまなソースからのデータの互換性をクリーニング、正規化、および調査するには、多くの時間がかかります。 また、ビジネス要件に応じてビジネスロジックを柔軟に管理するために、ソースデータが更新されるため、定期的なデータ結合が必要です。

レポート システムを準備するには、アナリストは、相互接続された SQL データ変換のカスケード全体を作成して維持する必要があります。 どのプロジェクトでも、時間の経過とともに、これは SQL クエリとスクリプトのもつれに変わり、そのデバッグには多くの時間がかかり、新しい価値は追加されません。

OWOX BI を使用すると、KPI の不一致を探したり、ツールを切り替えたりする必要がなくなります。 すべてのユーザー アクション データをキャンペーンおよび CRM データと照合して、マーケティング価値を証明できます。 必要なデータが何であれ、ダッシュボードですぐに確認できます。

ステップ 1. OWOX BI は、すべてのマーケティング ソースから分析に便利な形式でデータを自動的に収集します。

• Google アナリティクス 4、Firebase、AppsFlyer
• Web サイト (GDPR に完全に準拠した生データ)
• 広告プラットフォーム
• CRM システム
• その他のマーケティング ソース

ステップ 2. OWOX BI を使用すると、データを手動でクリーニング、構造化、および処理する必要はありません。このサービスは、生データを分析に対応した形式に自動的に正規化します。 正確に構造化された情報を取得します: 統一されたタグ形式、単一の通貨、二重や異常のないデータ、ボット検出。

ステップ 3. OWOX BI Transformation は、セッション化、コスト データ ブレンディング、ユーザー タイプの検出 (新規またはリピーター)、コンバージョン モデリング、カスタム チャネル グループ化など、誰もが必要とする基本的な変換を自動的に適用します。さらに、独自の (カスタム) 変換を簡単に作成して適用できます。

このアプローチでは、次のことができます。

• 以下によって、分析作業の価値と効率を高めます。
• レポート構造と指標計算ロジックの変更をスピードアップ
• レポートとダッシュボードのサポート コストの削減
• レポートの議論と承認の簡素化
• 次の方法でレポートのデータ品質を向上させます。
• パラメータとメトリクスの計算ロジックを実装する際の重複の回避
• 正確なデータのソースとなる 1 つのデータ レイヤーを持つ

OWOX BI は、分析の準備が整ったデータを提供し、データ準備の時間を節約します。

ソース テーブルの必要な構造とその形成に必要なロジックは、ビジネスの詳細によって異なります。 OWOX BI Transformation を使用すると、任意の形成ロジックを使用して任意のデータ構造を取得できます。

たとえば、ネイティブ GA4 → Google BigQuery エクスポートでは、トラフィック ソースのアトリビューション ロジックは 1 つだけで、最初のユーザー ソースです。 つまり、特定のユーザーの最初のソースのみが考慮され、セッションにつながった他のすべてのソースは無視されます。 したがって、一部のトラフィック ソースはレポートに表示されません。 多くのレポートはセッションに基づいて構築されているため、これはアナリストにとって問題になる可能性があります。 したがって、各セッションのソースを定義することが重要です。

OWOX BI では、マーケティング パフォーマンスに関するレポートにとって重要なセッション ソースを含む、任意のトラフィック ソース アトリビューション ロジックを設定できます。

広告キャンペーンとオンライン コンバージョンに関するデータを含むパフォーマンス レポートが必要だとします。 ただし、コンバージョンを含む多くの Web サイト アクションは、個々のユーザーによる広告のクリックに続きます。 そのため、キャンペーンとオンライン コンバージョンの関係を調べる前に、トラフィック ソース別にオンライン ユーザー アクティビティをグループ化する必要があります。

OWOX BI アルゴリズムは、セッション形成の Google アナリティクス ロジックに頼ることなく、セッション内のヒット/イベントを自動的に結合します。 複雑なデータ変換を記述する必要なく、すぐに使用できる自動更新されたセッション テーブルを便利な構造で取得できます。

さらに、OWOX BI を使用すると、アナリストは、Google アナリティクス ユニバーサルおよび Google アナリティクス 4 の無料の変換テンプレートを使用してセッションをグループ化できます。その結果、アナリストは、レポートまたは費用の帰属に使用できる単一の構造でセッション データを取得します。

すべてのテンプレートは簡単に変更できます — アナリストはテンプレートの任意の部分を変更して、セッションを構築する独自の方法を持つことができます。 さらに、アナリストは標準 SQL のみを使用して独自の独自のアルゴリズムを作成できます。

マーケターにとって、オーディエンス間の違いを理解することは重要です。 たとえば、成長目標を達成するには、新規ユーザーとリピーターの広告キャンペーンのパフォーマンスを別々に追跡する必要があります。 リピーターの割合が高いチャネルは最高の KPI を持っているため、これは重要ですが、スケーリングすることはほとんど不可能です。

OWOX BI は、さまざまなユーザー コホートに関するレポートを作成できるように、ユーザーのタイプ (新規またはリピーター) を定義する機能を提供します。 このために、OWOXまたは他のシステムによってウェブサイト、CRMシステムなどから収集されたさまざまなタイプのデータを使用できます。

• Web サイトでの Cookie とその有効期間 (GA と同様ですが、より正確で柔軟性があります)
• ウェブサイトでのユーザー取引
• ウェブサイトへのユーザー登録に関する情報
• CRMシステムへのユーザー登録に関する情報
• CRMシステムからの売上情報
• 会社がユーザーに関して持っているその他の情報

OWOX BI には、このすべてのデータを組み合わせて、ユーザーに関する情報を失うことなく、可能な限り最も正確な方法で、ユーザーが新規ユーザーか再訪問者かを判断するためのアルゴリズムとツールが用意されています。

アナリストは、標準 SQL で記述された既製のテンプレートからそのようなアルゴリズムを適用できます。 テンプレートをすばやく変更したり、独自のユーザー タイプ検出アルゴリズムを記述したりすることもできます。

OWOX BI を使用すると、ブラウザー、デバイス、キャンペーンではなく、ユーザーに関する分析を構築できます。 サイトだけでなく、さまざまなデバイスやアプリケーションからのユーザーの行動に関するすべてのデータが、1 つのプロファイルに統合されます。 各ユーザーの行動の全体像を把握して、広告キャンペーンの品質を分析できます。

OWOX BI は、Web およびアプリ プラットフォーム上の多数のユーザー ID を 1 つのユーザー プロファイル (ProfileID) に結合します。

ProfileID を使用すると、変換の途中で一連のソースを組み合わせることができます。 これにより、アトリビューションの精度が向上し、クロスデバイス広告キャンペーンの効果に関する質問に答えることができます。

Google アナリティクスやその他の分析ツールには、セッション化、属性、広告費のブレンドなどのための事前定義されたデータ変換アルゴリズムがあります。 これらを使用すると、マーケティング分析の変換に必要なすべてを一般的な方法で実行できます。 カスタマイズの機会はいくらかありますが、ビジネス固有のアプローチで独自のアルゴリズムを適用したい場合は十分ではありません。

OWOX は、マーケティング固有のデータを変換するための、十分に開発された効果的な一連の変換を提供します。 それぞれが、ほとんどの Web サイトに最適な方法でデータを準備および変換するように設計されています。 これらは一連の変換のテンプレートとして提供されます。

特定の要件に応じて独自のデータ変換が必要な場合、OWOX はカスタム変換を提供できます。 これらは、次の 3 つの方法で開発できます。

• アナリストがゼロから
• お客様の要件に応じて、OWOX の専門家がゼロから作成します
• OWOX テンプレートから既存のデータ変換を変更する (最速の方法)

カスタム変換は SQL クエリを使用し、チェーン内のクエリの数に制限はありません。 無制限にデータ変換ルールを作成できます。 カスタム変換をテンプレートからの変換と一緒に使用して、スムーズなデータ フローを作成できます。 カスタム変換をプロジェクト テンプレートとして保存し、同じプロジェクト内の別のデータ フローで再利用できます。

広告予算の配分などについて正しい決定を下すには、レポートのデータがタイムリーに更新されるようにする必要があります。

OWOX BI を使用すると、コーディングやサードパーティ ツールを使用せずにデータ更新を簡単にスケジュールできます。 スケジューラは、OWOX BI プラットフォーム内で作成できるプロセスの一部です。

データ更新をより適切に調整するためのスケジューラーには、時間別とイベント別の 2 種類があります。 最初のタイプのスケジューラは、データの準備が整う正確なタイミングを提供します。 2 番目のタイプは、依存関係フロー (プロセスが次々に実行される場合) を使用して、このセットアップを容易にします。 これら 2 種類のスケジューラを組み合わせることで、クライアントはパフォーマンス レポートのデータをすばやく、簡単かつ柔軟に更新できます。

かなりの割合のセッションとコンバージョンが直接/なしから発生していることに気付くかもしれません。 したがって、これらのセッションとコンバージョンが実際にどのソースから来たのかを理解することはほとんど不可能です. 最も一般的な原因は、Cookie の有効期間が限られていることです。これにより、特定の訪問者による後続の各セッションが新しいセッションとして定義され、最初のセッションとの接続が失われるという状況につながります。

Safari ブラウザのファーストパーティ Cookie の有効期間は 7 日間に制限されています。 つまり、 clientId識別子は、Google アナリティクスで特定のユーザーを識別するために使用されます。 そのため、ユーザーの長期的な行動や、ユーザーがどこから来たのか、どのページを訪れたのかなどを把握するためのキーとして、アナリティクス ツールで使用されます。

clientId 識別子は ga_ Cookie に書き込まれ、ユーザーのデバイスに保存されます。 これはファーストパーティ Cookieと見なされますが、JavaScript スクリプトで記述されているため、ITP の制限を受けます。 したがって、それは7日しか生きません。

これは、ユーザーが今日 Facebook 広告からあなたの Web サイトにアクセスし、8 日後に注文した場合、分析ツールではこれが新規ユーザーであり、注文が Facebook 広告に起因するものではないことを意味します。 マーケティング担当者は、トラフィックのこの部分に目がくらみ、実際の注文元を理解していないため、Facebook での効果のない広告を無効にする可能性があります。 受注や事業利益の減少につながる可能性があります。 したがって、分析における新規ユーザーの割合の増加は、収入の損失につながります。

Google アナリティクスの ITP Impact Calculator は、Cookie の変更がどのように影響するかを理解するのに役立ちます。

OWOX BI を使用すると、広告キャンペーンの見積もりの​​精度を 70% 向上させ、収入を生み出す真のソース/メディア/キャンペーンを特定できます。 OWOX BI サーバーサイド トラッキングは、Web サイトでのユーザー アクティビティを監視し、Cookie の寿命を延ばし、広告ブロッカーの影響を受けないため、コンバージョンまでの経路全体を確認できます。

OWOX BI を使用すると、ファースト パーティのデータ収集を設定して ITP の問題を解決できます。 これを行うために、統合段階で、収集が行われる Web サイトに別のサブドメインを作成します。

各ヒット/イベントで、OWOX BI は Cookie ouid を作成し、364 日間更新します。 この Cookie には、有効期間の長いユーザー ID、owox.user_id があります。 それに基づいて、偽の新規ユーザーの大部分を含まない分析レポートを作成し、より長い期間のユーザーパスを構築する可能性があります. これにより、広告キャンペーンの効果を正しく評価し、ユーザー ジャーニー全体を追跡できます。

広告サービスは、さまざまな形式とデータ構造で費用データを提供します。 ただし、費用データを UTM 形式で提供する広告サービスはありません。 このようなデータを提供するには、クリックごとに UTM パラメータを含む URL レコードを保存する必要があり、コストがかかりすぎます。

コスト データをデータ ウェアハウスにインポートすると、広告コスト データを他のデータとマージするためのキーが必要になります。 広告効果の全体像を把握するには、そのようなデータを統合する必要があります。 UTM パラメータはそれらのキーです。

広告費を Google BigQuery にインポートすると、OWOX BI は UTM パラメータを自動的に認識します。 URL を検索する場所と取得する方法はわかっています。 Facebook 広告、Bing 広告など、最も一般的なデータ ソースの一部では、さまざまな動的パラメーターを使用できます。

コスト データと UTM パラメータを使用すると、さまざまな広告サービスのデータをユーザーの行動データと統合できるため、特定のキャンペーンがトラフィック ソースにどのように関連しているかを実際に把握し、ROAS を正確に計算できます。 最大 5 つの UTM パラメータでデータをマージすると、キャンペーン名のみでマージする場合に比べて、より詳細な全体像が得られます。

一部の企業では、広告にウェブサイトへの短いリンクを使用しています。 URL 短縮サービスは、URL の外観を改善し、追加の追跡を行うために使用されます。 ただし、短い URL を含む広告費に基づいて広告効率レポート (ROAS) を作成するのは難しくなります。 なぜ？ UTM パラメータを使用して最終 URL を取得することは不可能ですが、レポート内のデータを結合するために最終 URL を取得することは重要です。 UTM パラメータは、レポート用にデータを結合するための鍵です。

OWOX BI は、完全な (元の) リンクから UTM パラメーターを取得するために、短いリンクを自動的にたどります。 これにより、広告効果の全体像を把握するために、広告費用データをユーザーのデータと統合できます。

OWOX BI では、任意の標準アトリビューション モデルをレポートに接続したり、OWOX コンバージョン予測に基づいてデータドリブン モデルを設定したり、独自のルールやセールス ファネルに基づいてカスタム モデルを構築したりできます。 これらはすべて、データ エンジニアの助けを借りなくても、製品インターフェイスで簡単に実行できます。

ラスト クリック、ファースト クリック、ルール ベースなど、よく知られているモデルがいくつかあります。 さらに、固有の要求を満たすモデルを構築するための特定の高度なアルゴリズムがあります。 これらはすべて、標準の SQL クエリを使用してデータを変換します。 これらのクエリは、常に見直し、調整し、適用する必要があります。

OWOX BI は、これらの変換の実行を管理および監視するためのシンプルな UX を提供します。 準備が整ったモデルと管理しやすいツールを組み合わせることで、アナリストは自信を持ってデータを管理し、結果に責任を持つことができます。 これに加えて、OWOX BI 機能により、複数のアトリビューション モデルを同時に作成し、モデルをテストしてマーケターに最も適したモデルを見つけることができます。

GDPR と CCPA では、分析データを収集する前にユーザーの同意が必要です。 そのため、1 回のセッションでコンバージョンを達成したユーザー (非同意データ) であっても、トラフィック ソースが不明な場合があります。 これは、CRM データとデジタル分析データの不一致にもつながります。

EU 居住者と連携する企業は、ユーザーのプライバシーに関する GDPR 要件に準拠する必要があります。 違反した場合、多額の罰金が科される場合があります。

ヨーロッパからのウェブサイト トラフィックがあり、Google アナリティクスを使用している場合、client_id を持つ Cookie _ga には個人を特定できる情報が含まれており、このデータは Google アナリティクスに送信され、Google アナリティクス自体によって決定されたサーバーで処理されるため、GDPR 要件に確実に違反しています。 . ユーザーのデータが EU にとどまり、EU 内でのみ処理されるという確信は持てません。 同時に、マーケティング チームは、広告キャンペーンの効率を測定し、盲点なくユーザー ジャーニーに影響を与える必要があります。

Google アナリティクス 4 は、インポートされたデータを管理するための明確で詳細なオプションを提供します。 ただし、任意の場所にのみデータを保存する方法はありません。 EU 内で個人を特定できる情報の処理を要求したり、データをエクスポートしたりすることはできますが、収集したすべてのデータを選択した場所だけに保存​​することはできません。

OWOX BI を使用すると、同意データと非同意データを完全に制御できます。 最も厳しいプライバシーおよびセキュリティ要件に従って、個人を特定できる情報 (PII) を収集および使用できます。 さらに、OWOX BI では、データの所在地 (EU、US、またはグローバル) を選択し、同意していないユーザーの PII を削除し、すべてのユーザー データをカスタム キーで暗号化することができます。

OWOX BI は、EU 内の 10 か所を含む、選択した場所でデータを収集します。 さらに、OWOX BI は収集したデータを選択した場所に保存します。 その上、OWOX は、法務およびセキュリティ チームのデータ フローに関するすべての詳細を提供します。

• GA4 とは異なり、OWOX BI には透過的なデータ フローがあります。
• データは、Google BigQuery でサポートされている任意の場所に保存できます。
• 保存されたすべてのデータを完全に制御し、誰と共有するかを決定できます。
• ユーザーが追跡に同意していない場合、OWOX BI は PII データを自動的にカットします。 したがって、GDPR に違反して誤って自分の足を撃ってしまうことはありません。
• Google BigQuery のすべてのユーザー データを独自のキーで暗号化するオプションがあります。

GDPR 要件に準拠するために、サイト所有者は、Cookie を共有したくないユーザーの特定を拒否し、魔法の [Cookie を受け入れる] ボタンをクリックしないようにする必要があります。 その結果、同意モードでは、トラフィック ソースを特定できるコンバージョン数が 30% 減少します。

コンバージョン モデリングは、この問題の解決に役立ちます。 まず、機械学習システムが利用可能なデータと履歴統計を処理します。 次に、Cookie の設定を許可したユーザーの割合と、それらのユーザーがどのように変換したかを把握して、ML システムは、同意しなかったユーザーの最も可能性の高いアトリビューション パスを決定します。 これにより、キャンペーンの結果とキャンペーンの費用をより正確に一致させることができ、同時に Cookie に関するユーザーの決定に従うことができます。

OWOX BI には、パフォーマンス レポートの非同意ギャップに対処する独自のソリューションがあります。 このソリューションにより、アナリストは、既存のキャンペーン間で同意のないデータを配布するためのアルゴリズムを調査、調整、さらには変更することができます。 これにより、アナリストは自信を持ってデータを管理し、結果に責任を持つことができます。

モデル化された変換アルゴリズムは標準 SQL で開発されているため、透過的であり、SQL を知っているアナリストなら誰でも理解できます。 OWOX BI スペシャリストは、必要に応じてアナリストがアルゴリズムを設定または変更するのを支援できます。

OWOX BI 機能は、複数の変換モデルを同時に操作し、さまざまな変換モデルをテストして、マーケターにとって最も適切なものを見つける可能性を提供します。 このようなアルゴリズムは、手動または自動で実行でき、それらを監視して、適切なデータを適切なタイミングで確実に提供できるようにすることができます。

最近では、Cookie、データのプライバシー、およびマーケティング テクノロジに対する制限により、アナリストやマーケティング担当者の作業が複雑になっています。 デジタル マーケティングでは、データに基づく意思決定を妨げる盲点がますます増えています。

幸いなことに、OWOX BI の助けを借りて、これらの盲点をなくすことができます。

• マーケティングと収益の間のループを閉じる
• レポートで直接/なしのトラフィックを処理する
• 最も厳格なプライバシーおよびセキュリティ要件に従って、個人を特定できる情報 (PII) を収集および使用する

詳細については、デモにサインアップしてください