次世代のインクリメンタリティ計測にアップグレード

モバイル業界では、デバイスレベルのラストタッチアトリビューションに依存したマーケティングが難しくなったことから、インクリメンタリティ計測をはじめとする次世代の計測方法に注目が集まっています。機械学習に対する関心が業界をリードするマーケターの間で急速に高まっているようです。

インクリメンタリティ計測は、特定のマーケティングの取り組みの結果としてインストールやイベントに何が起きたかを正確にマーケターに知らせます。この技術が「特定のアクションを行わなかった場合はどうなるか」という疑問に答え、「実施しているキャンペーンは本当にインストールを促進しているか。それがどの程度であったのか」や、 「あるプラットフォームでイベントの結果を向上させたとしても、別のプラットフォームで損失を与えていないか？」、「特定のキャンペーンでオーガニックインストールのカニバリゼーションが発生していないか」、「このキャンペーンを実施しなかった場合、同じ結果が得られたか？」などの答えを導きます。

しかし、ここで留意すべき点があります。 従来のインクリメンタリティ計測のアプローチでは一時期な効果はあったものの、現在のようなプライバシー重視の環境では同様の結果が得られない場合があります。従来のインクリメンタリティ計測では、1つのオーディエンスをコントロールグループとテストグループの2つのセグメントに分類します。ただし、このコントロールグループを作成するのは単に中央値で分けるほど単純ではありません。最小限の変数で適切な数の類似コントロールグループを作成するのは、複雑なプロセスを要します。

また、コントロールグループを作成したとしても、それによって得られるインサイトにはバイアスがかかり、データの乖離が生じたりコントロールグループのデータが歪められる可能性があります。 実際に、そのグループが同時に実施される他のキャンペーンの影響を受けないことを保証するのはとても困難です。

Adjustは、これらの従来の手法を改善することで、インクリメンタリティ分析ソリューション「InSight」を開発し、その効率、効果、イノベーションを新たなレベルに引き上げました。最新の機械学習とAI技術を活用したAdjust製品の中核となる「Recommend」では、ROIを向上させるスマートなデータ主導の意思決定をすることができます。InSightはそれを実現する最初のRecommendソリューションで、マーケターのパフォーマンスと収益性を向上させるだけでなく、継続的改善と適応を実現します。

プライバシー重視のこのエコシステムでは、Adjustが煩雑な作業をすべてサポートします。Adjustが集計データを活用して合成コントロールグループを作成し、マーケティング活動の結果を高度な機械学習モデルと比較することで、高い精度で成果を計測します。 実際に、Adjustが提供するモデルの信頼性は95%に達しています。

変数の乱雑さが削除され、既存のキャンペーンを一時停止する必要がなくなり、オーガニックカニバリゼーションを素早く検出することで、広告費用の無駄を回避します。大量のデータをふるいにかけることもありません。必要なのは、迅速で明確なインサイトを得て、キャンペーンの最適化に向けて素早くアクションにつなげることです。さらに、専任のデータサイエンスチームを設置する費用や時間も必要ありません。

Adjustの最先端のインクリメンタリティソリューションはすでに初期アクセス段階にあり、既存のお客様のご協力で慎重にテストと改善が実施されました。この期間中にAdjustは貴重なフィードバックやインサイトを収集し、市場のニーズに合わせて製品を調整することができました。

Adjustのお客様であるSleep Cycleは、AdjustのInSightを活用してテストしたキャンペーンの少なくとも50%において、オーガニックカニバリゼーションが発生していることを明らかにしました。結果、同社のチームはキャンペーンを高度に最適化することに成功しました。詳細は導入事例をご覧ください。

InSightは、新しいインサイトと最適化機能を提供することで、業界に大きな変化をもたらします。これは単なるプロダクトリリースとは異なる、次世代のマーケティングと戦略をもたらす新しい計測ソリューションです。

Adjustにご興味がある方は、ぜひお気軽にデモにお申し込みください。業界をリードする計測ツールは、インクリメンタリティ計測をはじめ、強力で信頼できる分析を提供します。