電子商取引インターネット マーケティング: ROI の罪と罰 (パート 2)

[1 号につき 1 文] 人間は、勇敢になれるのは恐怖の時間の側面だけである。 (人間は、勇敢になれるのは恐怖の時間の側面だけである。) - 氷と炎の歌、第 1 部

この記事の内容

ROIとエンゲージメントを含む多次元セグメント化されたトラフィックチャネル価値測定

トラフィック チャネル間の相互作用とトラフィック チャネル評価への影響

アシストフローとスコアフローのケーススタディ

アトリビューションモデリングとトラフィックと広告主の関係の詳細な調査

[序文] (この記事は NetConcepts CEO Allen 氏の特別招待によるものです。この記事の前半は http://www.chinawebanalytics.cn/roi-sin-1/ でご覧いただけます)

2008 年以来、私たちは明確に説明するのが難しい問題に直面しており、この問題は長い間私たちの心の中に残っていました。この問題を、一時的に「曖昧さ」、つまり技術的な方法では追跡できず、正確なデータを取得して正確な分析を行うことができない状況と説明します。この種の問題は、現在でも存在しています。たとえば、オフライン マーケティング キャンペーンが Web サイトのトラフィックに及ぼす正確な影響を説明する場合、「精度」について語ることはできず、間接的な方法を使用して影響を大まかに説明することしかできません。しかし、2008 年のこの問題は、近年、単純な技術的方法とツールのアップグレードによってかなりうまく解決されました。 問題は評価です。トラフィック ソースとして Sina のようなポータルは必要でしょうか。これらのポータルの価値は何でしょうか。顧客にとって、これらのポータルのトラフィックは誇張されているようには見えず、トラフィックの品質も理想的ではないようです。これらのポータルにはどのような価値があるのでしょうか。しかし、その完全な価値を十分に証明していないにもかかわらず、顧客はこれらのトラフィックを長期間使用してしまいます。

2010年まで…

この記事の著作権は「Web Analysis in China CWA」と著者の宋星に帰属します。転載を希​​望する場合は著者にご連絡ください。

【文章】

記事の前半では、ROI だけが注目すべき KPI ではないこと、また ROI が高いほど良いわけではないことを強調しました。 ROI の追求は目標ではなく手段であるため、まず何を望んでいるのかを明確に特定する必要があります。さらに、ROI の適用は、マクロの観点から見るとより有用であると思われます (ミクロ経済学の研究方法に似ています)。 しかし、これはROIがミクロレベルでは無意味であるという意味ではなく、ROIに対する見方がこれまでとは異なる必要があることを意味します。その違いは何でしょうか? これこそが、この記事で探求したい質問です。この問題を理解するために、まずトラフィック パフォーマンスの測定方法がどのように進化してきたかを見てみましょう。

1次元セグメントチャネル測定

私は多くの顧客にインタビューし、さまざまなトラフィック タイプのパフォーマンスをどのように測定しているかを尋ねました。ほとんどの回答は次のとおりです。 たとえば、e コマースの一環としてブランド マーケティングを実施していない顧客の場合、トラフィック パフォーマンスを測定するための表は次のようになります (データはまったくの架空のものであり、類似点は単なる偶然です)。

この表から、Sohu などの一部のトラフィック ソースの有効性は特に理想的ではない一方で、Baidu を使用するとコスト効率が非常に高いことがわかります。実際、CPA はトラフィック パフォーマンスを測定するのに適した方法です。本質的には ROI と違いはありませんが、ここでの R (Return) は特定のコンバージョン イベント (この例では登録) になり、計算式はコスト対収益になります。つまり、ROI の収益をコスト (投資) で割ったものになります。

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もちろん、比較的シンプルなお客様もいます。そのようなお客様は、重要なコンバージョン イベントをアクションとして定義しないかもしれません。その場合、CPA を計算する必要すらありません。CPV (トラフィックあたりのコスト) を計算するか、直帰率を確認するだけで済みます。しかし、この方法はあまりにも怠惰なので推奨しません。結局のところ、トラフィックの量はトラフィックの 1 つの属性にすぎず、特定の行動やコンバージョンによって測定されるトラフィックの質の方が重要です。

電子商取引のウェブサイトの場合、表は若干異なります (データは完全に架空のものであり、類似点は単なる偶然です)。

この表を見て、皆さんはきっと「あれ、うちの会社ではこれ使ってるんだ！」と気づいたはずです。

はい、私が見た電子商取引企業の 10 社中 9 社がこの表を使用しています。 この表に何か問題があるとは言い切れません。特に、このような表を毎日作成する能力があり (社内で開発されたツールを使用すれば、これは実際には難しくありません)、それを使用して、大きな変動が発生するトラフィック ソースをすばやく特定できる場合はなおさらです。実際、上司もこの種のフォームを好みます。

しかし、何かが欠けているような気が常にします。これら2つの表の論理によれば、「Sina」、「NetEase」、「Sohu」などのウェブサイトからのトラフィックの購入を直ちに停止し、Baidu PPC、Baidu SEO、Baidu EDMからのトラフィックを増やす必要があります。どのくらいの電子商取引サイトがこれを行っているでしょうか? あるいは、私の以前のクライアントのうち、実際に「Sina」などの使用をやめた人はどれくらいいるでしょうか? 誰もが「パフォーマンス」が非常に低いことを痛感しているのに、同時に彼らから「購入」し続けなければならないというのは奇妙なことです。 「それはPRのためでしょう！」という声が聞こえた。多分そうだろうが、完全にそうではない。純粋に PR 目的であれば、より少ない労力でより大きな成果を達成できるより良い方法が実際にあります。 CPA が極端に高い、または ROI が極端に低いトラフィック チャネルには、他の値がある可能性があります。そこで、別のモデルを使用してそれらの価値を理解しました。引き続きお読みください。

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多次元セグメント化チャネル測定

このモデルは複雑ではなく、次の仮定に基づいています。

マーケティング プロセスには、認知 -> 関心 -> 好み -> 購入というさまざまな価値の段階が含まれるため、すべてのトラフィック チャネルは異なります。さまざまなチャネルがさまざまな段階でさまざまな役割を果たします。ある段階では、このトラフィックの値があのトラフィックの値よりも大きくなりますが、他の段階では、あのトラフィックの値が、このトラフィックの値よりも大きくなる場合があります。

実際のところ、この仮定はまったくのナンセンスです。そうではありませんか？最終的なコンバージョンの能力を比較すると、Sina は Baidu の「ブランド ゾーン」（またはブランド ワードの検索）を超えることは決してできませんが、ブランド認知度を高めるという点では、Sina のホームページの最高の位置に一定期間広告を掲載する方が、Baidu の「ブランド ゾーン」を単にお金を使って購入するよりも確実に信頼性があります。 認知→関心→好み→購入というプロセス ロジックによると、一部のトラフィック チャネルは認知や関心の強化、あるいは好みの形成にしか役立たないかもしれませんが、最終的に購入に至るには不十分です。完全に価値がないとは言えませんが、マーケティング プロセスの初期段階にあるだけかもしれません。理由は簡単です。ポータルの広告を通じて初めて電子商取引サイトに接触した場合、そのサイトで商品を購入するために注文する可能性は低いからです（Taobao の商人を除く。Taobao の商人を初めて見たときに注文するのは、Taobao のルールをよく理解し、認識しているためです）。ただし、しばらくすると、そのサイトに興味を持ち、他のチャネル（方法）を通じて再び訪れる可能性があります。ポータルはマーケティングの変換を支援する上でまだ初期段階にありますが、それでも価値があります。

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この価値をどのように判断するか？これは長い間私の心に残っている疑問です。長い間、私は次の方法を使用してきました。この方法は別の仮定に基づいています。

特定のチャネルがマーケティング プロセスの早い段階で価値をもたらすことができれば、それはトラフィックの背後にいるユーザーの特定の行動を通じて確実に反映されます。これらの行動は、Web サイトのコンテンツに対する関心を反映しています。

この仮定もまた「でたらめ」です。あなたのウェブサイトに興味がある場合は、リンクをクリックして、さらに数ページを閲覧し、数分間滞在する必要があります。私たちはこれらの行動をエンゲージメントと呼んでいます。エンゲージメントは、適齢期の若い女性が好きな単なる言葉以上の意味があるようです。

(エンゲージメントとは何かを知りたい場合は、ここをクリックしてください。) 時には、わかりやすくするために、エンゲージメントをページビュー/訪問数、サイト滞在時間、直帰率という 3 つの指標に絞り込むことがあります。このようにして、トラフィック チャネルの価値を測定する次元は、ROI (または CPA) とエンゲージメントの組み合わせにまで広がります。下の図に示すように（泡の大きさは流量です、著者注）：

上図のエンゲージメントはパーセンテージに変換され、直帰率、サイト上での非直帰時間、非直帰 PV/訪問が指標として選択され、直帰と非直帰の状況をより包括的に測定します。ここでは詳しく説明しません。変換方法を知りたい場合は、記事の最後にあるコメントボックスにメッセージを残してください。需要が高ければ、これについて別の短い記事を書きます。

エンゲージメントが高いトラフィック ソースの方が一般的に ROI が高くなるのは当然のことです。しかし、アナリストにとって、予想外の外れ値は二重に興奮するものである。たとえば、エンゲージメント スコアは高いが ROI が低いもの (図でマークされている Tianya Community と Sina Auto Channel) は、マーケティング価値の初期段階にあるという特徴を示しています。また、それらがもたらす新しいトラフィックの割合も比較できれば、このことがさらに確認できるかもしれません。一方、右下の「Meilisuo」からのトラフィックは、すでにあなたのウェブサイトに精通しているようです。マーケティングプロセスの最終段階にあり、そのトラフィックはおそらく「ベテラン」です。

新規トラフィックと既存トラフィックの比率は、私たちの見解を裏付けています。

エンゲージメントの次元が拡大すると、トラフィックに対する理解が広がります。 ROI のみを基準とすると、Tianya Community と Sina Auto Channel は購入トラフィックの範囲から除外する必要があります。ただし、エンゲージメントと新規訪問者と既存訪問者の比率を参考にすると、このトラフィックが価値があることがわかります。 ただ、それがどれだけ価値があるのか​​、まだ明確に説明できません。エンゲージメントはお金ではないので、マネタイズ（実際の金銭価値に換算すること）が難しいです。そのため、現時点では良いことは分かるけど、どれくらい良いのかは分からないという状況です。

うーん…この曖昧さが嫌いだ。

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興味深い読み物: 私がまとめたマーケティングの段階、各段階で使用すべきトラフィック、およびこのトラフィックを測定するために使用される方法。

トラフィックチャネル間の相互作用

ついにその時が来たのは 2010 年、私が Adob​​e の Omniture 事業に加わった年で、Omniture も同年にマーケティング チャネル レポートを積極的に宣伝しました。このレポートの機能は、本日の GA マルチチャネル レポートと同じで、トラフィック チャネル間の関係を理解するのに役立ちます。この報告書の登場に、思わず歓声が上がりました。長年懸案となっていた「曖昧さ」問題が、ようやく解決されることを期待します！

一定期間、最前線のマーケティングを行うと、私たちが扱っているのはトラフィックではなく、人々であることがわかります。トラフィックを購入することの本質は、実際には「人を購入する」ことです。いわゆる効果的なトラフィックとは、実際には、トラフィックの背後にあるユーザーが当社のマーケティング目標と非常に一致していることを意味します。これを理解すると、各チャネルを個別に測定するという従来の考え方が間違っていることがわかります。理由は簡単です。人々はオンラインになるときに 1 つの Web サイトに固執せず、あちこち移動するので、さまざまなマーケティング チャネルの影響を受けやすいからです。 授業ではいつもこの例を挙げます。

プリンターを購入したいと思い、Googleで検索してプリンターを見つけ、Googleリンクをクリックしてプリンターを販売しているウェブサイトにアクセスしましたが、注文しませんでした。数日後、Sina.com でこのプリンターの広告を見つけたので、広告をクリックして再び Web サイトにアクセスしましたが、まだ注文していませんでした。 数日後、このウェブサイトからプリンターがセール中であることを知らせる EDM が届いたので、メール内のリンクをクリックしてウェブサイトにアクセスしましたが、まだ注文していません。 2日後になって、プリンターを購入しないとプロモーションが終了してしまうことに気づき、Baiduでウェブサイトの名前を検索し、最終的にウェブサイトにアクセスしてプリンターを購入する注文をしました。

ここで問題になるのは、どのトラフィック チャネルが私の Web サイトでのこのコンバージョンに貢献したのかということです。あるいは、すべてが貢献したとしたら、どれがより貢献したのでしょうか。

この例は非常に極端です。私のようにプリンターを買うのにそれほど長く待たない人はたくさんいると思いますが、似たような状況、例えば、この製品の広告を見て、この製品について知るためにウェブサイトにアクセスしたが注文しなかったが、翌日この製品を購入することを決心し、その後Baiduでこのウェブサイトを見つけて注文した、といったことはよくあることでしょうか。この状況が一般的であれば、少なくとも以前の問題の一部は解決します。つまり、エンゲージメントは良いがROIレベルが低いトラフィックチャネルは、上記の例のGoogle、バナー、EDMのようなもので、最終的には他のチャネル（上の図のBaiduなど）のウェディングドレスになる可能性があります。これは、チャネルコンバージョンの貢献度をカウントする前に、最後のチャネル（最後のインタラクション）の役割のみをカウントしていたためです。これが一般的であれば、このトラフィックが実際に価値があることが証明されます。

Google アナリティクスのマルチチャネル レポートが、良い答えを与えてくれます。このレポートを開いて最初のサブレポート「概要」を選択すると、達成されたすべてのコンバージョンのうち、複数のチャネルにまたがるコンバージョンの割合を確認できます。 このレポートを通じて、各ウェブサイトの状況が異なることがわかりました。一般的に複数のチャネルにまたがるコンバージョンが発生するウェブサイトもあれば、チャネル間のつながりがないウェブサイトもあります。

上の図は、海外のECサイトの様子です。円グラフの重なり具合から、コンバージョンの半分以上が複数のトラフィックチャネルの介在によって発生していることがわかります。このサイトへの訪問者は、同じ人でも異なるトラフィックチャネルを経由してサイトに入ることが一般的です。

別のサイト (上記) では、円グラフに興味深い重なりが見られますが、重なりはほとんどありません。これは、この Web サイトのユーザーが基本的に固定のトラフィック チャネル タイプを通じてのみ Web サイトにアクセスすることを示しています。

したがって、次の結論は非常に重要だと思います。一部のウェブサイトでは、このウェブサイトのコンバージョンに貢献するトラフィック チャネル間に相関関係があまりありません。現時点では、単一のチャネルを使用した測定方法が信頼できます。しかし、他のウェブサイトの場合、最終的なコンバージョンは複数のトラフィック チャネルに大きく影響されます。したがって、これらのトラフィックの価値 (ROI またはもたらされたコンバージョン) の認識は、単一のチャネルで個別に測定することはできず、チャネル間の相互作用を考慮する必要があります。 したがって、トラフィックのパフォーマンスを測定する前に、まずこれらのトラフィック間に相関関係があるかどうか、また相関関係の度合いを理解する必要があります。これは、特定のトラフィックそれぞれを直接分析するというこれまでの「古典的な方法」を覆すものです。次の図に示すように:

過去の方法:

現在の方法 (次の手順は今のところ非表示にする必要があります):

この時点で、トラフィック チャネルに関する私たちの「世界観」を変える必要があります。しかし、トラフィック チャネル間に相関関係があることがわかっていても、何ができるでしょうか? - 読み進めてみましょう。

アシストとポイント、トラフィック価値の過大評価と過小評価

トラフィック間にかなりの相互作用があることが確認されれば、私たちが直面する ROI 分析はこれまでとはまったく異なるものになります。従来は、直接的に注文コンバージョンを生み出せなかったトラフィックの価値を直接判断することは困難でしたが、今日では、このブラックボックスを開くことができるかもしれません。 GA は、コンバージョンをもたらすトラフィック間の「重複」の度合いを教えてくれるのですが、さらに一歩進んで、これらのトラフィック間の関係がどのようなものかを教えてくれるはずです。 GA のマルチチャネル レポートは、この点では期待を裏切りませんでした。マルチチャネル ファネル レポートの下にある複数のサブレポートは、これらの問題を解決するのに役立ちます。 たとえば、アシストコンバージョンレポートでは、トラフィック チャネルが「アシスト」または「スコア」として機能した回数がわかります。これは非常に興味深いレポートであり、GA がトラフィックの直接的なコンバージョン値 (スコア) と、他のユーザーのコンバージョン獲得を支援する価値 (アシスト) を初めて区別するのに役立ちます。上記の例では、アシスト チャネルは Google、ポータルのバナー、EDM であり、スコアラーは Baidu です。下の図の通りです。

アシストコンバージョンレポートは、データを使用して上記の状況を説明します。アシストという言葉は英語で「支援」を意味します。たとえば、次の例をご覧ください。

「アシストコンバージョン」列には、チャネルが他のチャネル（チャネル自身を含む）のコンバージョン達成を支援した回数が表示されます。一方、「最終インタラクションコンバージョン」列には、チャネルが直接コンバージョン（スコア）を生成した回数が表示されます。アシスト/ポイント比率が高い (赤で強調表示されている) ということは、これらのチャネルがより「無私」であることを意味します。逆に、アシスト/スコア比が 1 よりも低いチャネルもいくつかあります。これは、これらのチャネルがコンバージョンの最終スコアラーになる可能性が高いことを意味します。これらは、マーケティング価値プロセスにおける「クロージング チャネル」です。ネットを閉じるのが得意なチャネルは価値があり、アシストが得意な別のチャネルも価値があります。しかし、私たちが懸念しているのは、これらのアシストを目にすることができず、これらのチャネルの価値が容赦なく過小評価されることです。 それでは、実際の例を見てみましょう。

これは、トラフィック量が約 50,000 である、Web サイト上の特定のトラフィック チャネルのパフォーマンスです。ウェブサイト上のこのトラフィックの関連するエンゲージメント指標 (PV/V、サイト滞在時間、直帰率) は非常に良好であることがわかります。しかし、その貢献を「スコアラー」（最後のインタラクティブコンバージョン）としてのみ計算すると、コンバージョンはわずか 158 件しか得られず、コンバージョン率は 0.3% 以下となり、非常に不十分で、その強力なエンゲージメントに匹敵するものではありません。ただし、「アシストコンバージョン」スコアは 643 で、アシストコンバージョン率は 1.3% であり、これは Web サイト全体のコンバージョン率とほぼ同じです。 このデータを入手した後、私はこう思いました。もしボスたちが最後のキックだけを気にするなら、ヘディングができないシャビ（シャビはアシストで知られるスペイン代表選手、著者注）や、スピードのないイニエスタ、さらにはベッカムでさえプレーするチャンスがないかもしれない！ トラフィックの効果を判断するのに最終的な ROI だけを使用すると、トラフィックがどれほど役立つかを過小評価することになります！

そこで前回の記事では、2つ目の「成功への道」の最大の問題点についてお話ししました。このアプローチでは、まず ROI が最も高いトラフィックを取得し、次に ROI が 2 番目に高いトラフィックを探し、さらに ROI がわずかに低いトラフィックを探す、というように進めていきます。ただし、ROI の高いトラフィックと ROI の低いトラフィック (すべて最後のインタラクション コンバージョンによって計算) の間には実際には複雑な関係があることが判明すると、成功への 2 番目のパスは適用できなくなります。

これが、一見「重要ではない」がコストのかかるトラフィックを削除して「お金を節約した」と考え、収入が奇妙に減少していることに気付いて驚くことがある理由かもしれません。

もしここで物語が終わってしまったら、きっと何かが足りないと感じるでしょう。あるトラフィックが「アシスト」に優れ、他のトラフィックが他のトラフィックの「アシスト」を利用するのに優れていることはすでにわかっているので、興味があれば、このトラフィックは誰をアシストしたのか、そして誰が他のトラフィックをアシストして得点したのか、と必ず尋ねるでしょう。

好奇心を持ち続けましょう。それが世界を前進させます。

アトリビューションモデリングか、それともケースバイケース（特定の問題の特定の分析）か?

私も他の皆さんと同じように常に好奇心を抱いてきました。アシストが見られなかった昔は、トラフィックのエンゲージメントは高いのにコンバージョン率が低いのはなぜなのか、本当に知りたかったのです。 さて、私の興味は、アシストが得意なトラフィックが得点にアシストしたのは誰なのかということです。得点が得意なトラフィックをアシストしたのは誰ですか? シャビはメッシ、ペドロ、それとも代表チームのチームメイトであるトーレスをアシストしましたか? 幸いなことに、GA は少なくともこの小さな好奇心を満たすのに役立ちます。

「上位のコンバージョン パス」レポートに移動し、プライマリ ディメンションでソース/メディア パス レポートを選択します。トラフィックのアシストとスコアの詳細な内訳を確認できます。上記の例では、Sina と Baidu の特定の広告の間には多くのつながりがあります。これらの関連性を分析したところ、広告の創造性と密接な関係があることがわかりました。広告「sina/yuleyouceqingtianzhu 1/2」の創造性は、このウェブサイトのブランドを非常によく強調しており、人々がBaiduで検索し続けることができるようになっています。しかし興味深いのは、Sinaの別の広告、つまりそのチームメイトは他のメディアと関係がないことです。創造性を研究した後、特定の製品のプロモーション情報を強調しているが、自社のウェブサイトのブランドについては言及していないことがわかります。商業上の守秘義務のため、私のアイデアのスクリーンショットをお見せできないことをお詫び申し上げます。しかし、このような考え方によって、メディア間の関係がどのようなものか、また、そのような関係につながる可能性のある理由は何かがわかります。 これは昔では想像もできなかったことです。

上記のアシストとアシスト パスは、現在業界で最も熱く議論されている分野、つまりアトリビューション モデリングの問題です。貢献モデルの研究は、特定の固定アルゴリズムを通じてアシストにおける各トラフィック チャネルの価値を決定するのに役立ちます。アトリビューション モデリングには多くの一般的な計算モードがあり、どれも非常に理解しやすいものです。

ラストタッチクレジット: アシストパスの最後のタッチ (得点者) に最高の値が与えられ、それ以前のタッチはカウントされません。

ファーストタッチクレジット: アシストパス内の最初のタッチ (前の例では最初のインタラクション、Google) が最も高い値を持ち、後続のタッチはカウントされません。

線形: 値を均等に分配します。

時間による減衰: 最初の値が最大となり、それ以降の値は順に減少します。

位置ベース: 最初と最後の値が最も大きく、中間の値は小さくなっています。

これらのアルゴリズムは、メディアの価値をより簡単に計算できるように設計されています。しかし、このような正確な計算 (ただし、事実を正確に記述しているわけではありません。精度と正確さについては、この記事を参照してください) は、各マーケティング セグメントのパフォーマンスを評価したり、トラフィック ベンダーとの取引をより簡単にするために「おそらく正しい」メディア チャネルの ROI を取得したりするのに役立つだけで、効果的な分析を行うのにはほとんど役立ちません。 本当に分析して最適化したいのであれば、ケースごとに、上で示したレポートを開いてフィルタリングし、セグメント化して、本当に重要なセグメント化されたトラフィックと、それらの間で何が起こっているかを確認することをお勧めします。

固定モデルを使って計算しないのなら、誰がより価値があるのか​​どうやってわかるのかと疑問に思うかもしれません。この質問自体が、実は過去の古い考え方から抜け出すことにはなりません。以前は、トラフィックの価値を判断する際には、誰が誰よりも価値があるかを判断する必要がありましたが、現在では、トラフィックの価値は両者が一緒になったときにのみ真に反映されることがわかりました。個々のトラフィック フローの ROI を個別に測定することはできなくなり、より全体的な観点から検討する必要があります。分離されたフローは価値があるのでしょうか? 分離されていないのでわかりません。

最後に、トラフィックを分析するための新しいアイデアをすべて公開します。

結論

マーケティング プロセス バリュー パスは、新しい視点でトラフィックの価値を測定するのに役立ちます。これらの新しい、より現実的なモデルでは、ROI ベースのアプローチは非常に単純でばかげているように思えます。 ROI の罪と罰。実際、ROI は無罪ですが、ROI が唯一の真実であるとみなされると、必ず罰せられます。 しかし、オンラインパフォーマンスマーケティングに対する私たちの理解はまだ比較的初歩的であり、多くの問題はまだ理解しにくいです。たとえば、トラフィックの関係（つまり、前述のマーケティングコンバージョンのトラフィックパス）は、GAのトラフィックの入り口（広告のクリックなど）でのユーザーのクリックに依存しなければなりません。しかし、現実には、広告をクリックするのではなく、単にそれを見て深い印象を受け、後で検索エンジンで興味のあるものを検索するほどです。しかし残念なことに、私たちはまだこの印象のブラックボックスを開ける真に革新的な技術を持っていません（できると主張する人はたくさんいますが）。あるいは、印象の問題を解決するためにテクノロジーに頼るという考え自体が間違っているのかもしれません。なぜなら、広告の「表示」は決して「人々の印象」と同じではなく、印象はクッキーでは明確に説明できない心理的なレベルのものだからです。

もう一つの大きな課題は、クロスプラットフォームトラッキングです。現在、インターネット/PCからモバイル端末（パッド、携帯電話など）へのユーザーの移動経路を正確に記録することは困難です。しかし、人々はますます多くのモバイル デバイスを使用しています。このプロセスを正確に説明できない場合、どうすればより適切に分析して最適化できるでしょうか。いずれにせよ、今日が昨日よりも良くなり、未来は必ず良くなります。

好奇心を持って、ぜひ試してみてください！

いつものように、何かご意見やご質問がありましたら、メッセージを残してください。ありがとう！

この記事の著作権は「Web Analysis in China CWA」と著者の宋星に帰属します。転載を希​​望する場合は著者にご連絡ください。

電子商取引インターネット マーケティング: ROI の罪と罰 (パート 1)

原題: Eコマース インターネット マーケティング: ROI の罪と罰 (パート 2)

キーワード: ビジネス、インターネット、オンライン マーケティング、ROI、各問題、1 つの文、人間、ウェブマスター、Web サイト、Web サイトのプロモーション、収益化