【Webマーケティング専門用語集No.65】今更聞けない!インクリメンタルリフト測定をサクッと解説

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インクリメンタルリフト測定を知らない方へ向けて、この記事ではその基本から具体例、活用方法までをわかりやすく解説します。

インクリメンタルリフト測定とは?

インクリメンタルリフト測定とは、広告やマーケティングキャンペーンの効果を評価するための手法です。この手法を用いることで、特定の施策が実際に売上やコンバージョンにどの程度寄与したかを明確にすることができます。

わかりやすい具体的な例1

例えば、あるオンラインショップが新しい広告キャンペーンを開始したとします。このとき、インクリメンタルリフト測定を行うために、対象グループと対照グループを設定します。対象グループには広告を見せ、対照グループには見せません。キャンペーン終了後、両グループの売上を比較することで、広告がどの程度売上を増加させたかを測定します。

わかりやすい具体的な例2

また、サブスクリプションサービスが新しいプロモーションを行った場合も同様です。対象グループにはプロモーションコードを提供し、対照グループには提供しません。その後、両グループの登録率を比較することで、プロモーションが実際にどれだけ新規登録を増加させたかを評価します。

インクリメンタルリフト測定はどのように考案されたのか

インクリメンタルリフト測定の背景には、広告やマーケティング活動の真の効果を明らかにする必要性がありました。従来の手法では、全体の売上やコンバージョンの増加はわかっても、それがどの施策によるものかを特定することが難しかったのです。

考案した人の紹介

インクリメンタルリフト測定の考案に寄与したのは、デジタルマーケティングの専門家であるエリック・シュミットです。彼はGoogleの広告部門での経験を通じて、この手法の重要性を強調し、広く普及させました。

考案された背景

インクリメンタルリフト測定は、デジタル広告が主流になる中で、広告効果を正確に測定する必要が高まったことから生まれました。特に、複数のマーケティングチャネルを利用する企業にとって、どのチャネルが最も効果的かを明確にするために開発されました。

インクリメンタルリフト測定を学ぶ上でつまづくポイント

インクリメンタルリフト測定を学ぶ際、多くの人がつまづくポイントとして、統計的な理解や実験デザインの設定が挙げられます。また、対象グループと対照グループの設定や、その後のデータ解析も難しい部分です。

インクリメンタルリフト測定の構造

インクリメンタルリフト測定は、対象グループと対照グループを設定し、両グループのパフォーマンスを比較することで効果を測定します。これにより、特定の施策が実際にどれだけのインパクトを持っていたかを明らかにします。

インクリメンタルリフト測定を利用する場面

この手法は、広告キャンペーン、プロモーション活動、マーケティング施策など、効果を正確に測定する必要がある場面で利用されます。特に、複数のチャネルを利用する場合に、その効果を評価するために有用です。

利用するケース1

例えば、大手リテールチェーンが新しいクーポンキャンペーンを行う場合、インクリメンタルリフト測定を用いてクーポンが実際に売上に与えた影響を評価します。対象グループにはクーポンを提供し、対照グループには提供しないことで、クーポンの効果を明確にします。

利用するケース2

また、サブスクリプションベースのサービスが新しい広告キャンペーンを開始する場合にも利用されます。広告を見たグループと見なかったグループを比較し、キャンペーンが新規登録や売上にどの程度貢献したかを評価します。

さらに賢くなる豆知識

インクリメンタルリフト測定では、A/Bテストの原理を応用しています。これにより、ランダムに設定された対象グループと対照グループ間の違いを分析し、広告やマーケティング施策の真の効果を測定します。

あわせてこれも押さえよう!

  • A/Bテスト
  • 異なるバリエーションをテストし、最適なものを見つける手法です。

  • ランダム化対照試験
  • 対象グループと対照グループをランダムに設定する試験デザインです。

  • パフォーマンス測定
  • マーケティング施策の効果を測定するプロセスです。

  • コンバージョントラッキング
  • ユーザーが特定のアクションを完了したかどうかを追跡する手法です。

  • マーケティングアトリビューション
  • どのマーケティングチャネルがコンバージョンに貢献したかを分析する手法です。

まとめ

インクリメンタルリフト測定を理解することで、広告やマーケティング施策の真の効果を明確にすることができます。これにより、より効果的なマーケティング戦略を立案し、投資対効果を最大化することが可能です。