【ご案内】世界初の全クロスコホート分析

本日私たちは、クロスプラットフォームとクロスチャネルを横断する世界初のコホート分析ツールを発表します。独自のユーザーベースのアトリビューションエンジンのデータを使用することで、マーケターはついに、すべてのマーケティングキャンペーンの成果を明らかにするコホートレポートを作成することが可能になりました。

Branchのソリューションは、従来のモバイルアトリビューションツールを介して得られる、単一チャネルと単一プラットフォームに限定されたコホートレポートからその機能が格段に向上しました。Branchのソリューションはコホート分析の真の可能性を広げ、単なるキャンペーン結果のレポート用途にとどまらず、時間の経過とともにパフォーマンスが向上するようサポートします。

コホート分析がそれほど重要な理由とは

コホート分析はとてつもなく効力のあるコンセプトです。的確に実施されれば、本来なら見ることのできない、データの本質をはっきりと見抜くことができます。

たとえば、卒業後の大学生の年間所得を調べたいとします。基本的な線形分析では、収入が明らかに時間とともに増加することがわかります。

学生を卒業年度に基づいてコホートにグループ分けすることで、もっと興味深いことが見えてきます。2009年の卒業生の収入は、1年前の卒業生の収入よりずっと早く増加しているのです。

言い換えると、コホート分析とは同一条件のもとで比較がおこなわれる方法であるということです。これにより無意味な測定を打開して、データからより実用的な明察を蓄積できるようになるため、マーケターにとっては極めて有益な分析法です。

クロスプラットフォームとクロスチャネルがコホート分析にそれほど重要な理由とは？

当然のことながら、コホート分析は基礎データの質でその良さが決まります。先ほどの大卒者所得の例に戻り、今度は大学に通っていない高卒者を比較したいとします。高校が卒業日を記録していなかったとしたら、比較をすることは不可能になるわけです。

今までマーケターは、従来のプロバイダーが提供する基本的なコホート分析によって同様に制限を課されていました。つまり、単一チャネルまたは単一プラットフォーム（モバイルの有料アプリインストール広告など）からのデータ分析は可能ですが、 フロントガラスの半分が覆われた車を運転するようなものなのです。やろうと思えば可能ですが、全体像を得られていないためリスクが高いのです。

つまり、キャンペーンの日付に基づいた過去の基本的な分析の代わりに有料広告経由で復帰したアプリユーザーからの収益と、Eメール経由で復帰したデスクトップウェブサイト訪問者の収益を同一条件のもとで比較したいとなると（ マーケティング予算の配分が限られているなら、十分合理的な詮議ですが）、うまくいかないわけです。データは完全に離ればなれの2つのサイロにあるのです。

Branchの全クロスコホートソリューション

Branch独自のユーザーベースのアトリビューションエンジンは、このように離れたサイロを再び結びつけます。私たちは、プラットフォームとチャネルをまたぐ各ユーザーのタッチポイントを縫い合わせ、重複しない単一のペルソナ（ユーザー像）へつなげます。

このように統合されたペルソナは、強力なクロスプラットフォームおよびクロスチャネルコホートレポートを構築するうえで必要となるものです。

Branchの新しいCohort Analysis機能により、マーケティングキャンペーンを実行中のチャネルのデータであるか、あるいはユーザーが最終的にコンバージョンに至るプラットフォームのデータであるかを問わず、マーケターはついにすべての マーケティングキャンペーンのデータにコホート分析の力を活かせるようになりました。つまり、次のような重要な意味のある問いが可能になったのです。

有料ユーザーとオーガニックユーザーではどちらの保持率が高いのだろうか？

Eメールキャンペーンでリエンゲージメントを実施したユーザーに関しては、ウェブ対アプリでどれだけの収益を打ち出しているのだろうか？

言うまでもなく私たちのソリューションは、従来のアトリビューションシステムに期待されるものすべてをカバーしています。例えば次のような重要な基本要素です。

獲得したユーザーからの収益が最も高い広告キャンペーンはどれだろうか？

時間をかけて広告から獲得したユーザーを保持しているだろうか？

Branchのコホート分析は、デジタルマーケティング業界にとって大きな前進となり、キャンペーンの成果を上げるマーケターをどこからでもサポートします。現在、コホート分析はUniversal Ads、Journeys、Universal Emailのご契約者がご利用になれます。すぐにでもお試しください！