インクリメンタリティ計測における好パフォーマンスを獲得するためのターゲットのセグメント化

インクリメンタリティテスト（純増CV計測）には多くの利点があります。リターゲティング広告の価値を証明することから、広告費をどのように使うのが最適かを理解することまで、インクリメンタリティテスト（純増CV計測）は、アプリリターゲティング広告キャンペーンの重要な要素です。

しかし、インクリメンタリティテスト（純増CV計測）は、オーディエンスのセグメンテーション設計にも役立つことをご存知ですか？

本ブログでは、インクリメンタリティテスト（純増CV計測）を使用してパフォーマンスの高いセグメントを特定し、広告費をより効果的に配分する方法をご紹介します。

インクリメンタリティテスト（純増CV計測）については、インクリメンタリティとは何か、インクリメンタリティテスト（純増CV計測）の実施方法、インクリメンタリティ計測が広告費の最適化にどのように役立つかについてのブログをご覧ください。

インクリメンタリティテスト（純増CV計測）の例

インクリメンタリティテスト（純増CV計測）では、広告接触していないユーザーと広告接触を行ったユーザーを比較することができます。これにより、チームはCPA, ROAS意外だけでなく、よりアプリの成長に貢献したセグメントに優先順位をつけ、マーケティング予算をより効率的に使うことができます。

パフォーマンスの高いユーザーをターゲットにしたいゲームアプリ

インクリメンタルテストがアプリのキャンペーンをより適切にセグメントするのに役立つことを説明するために、例を挙げましょう：

あるゲームアプリは、アプリリターゲティングキャンペーンでパフォーマンスを上げるために、どのようなユーザーセグメントをターゲットにすべきかをよりよく理解しようとしています。これを行うために、DSPに配信セグメントの10％をランダムに選択し、コントロールグループ（広告を見せないグループ）に入れます。そして、キャンペーンのトリートメントグループ（広告を見せるグループ）とコントロールグループ（広告を見せないグループ）でインクリメンタリティテスト（純増CV計測）を実行する。また、同様の方法で全配信セグメントに対してインクリメンタリティテスト（純増CV計測）を実施する。これらのテストは、キャンペーン開始から少なくとも2ヶ月後に実施することを推奨。

インクリメンタリティテスト（純増CV計測）に関する注意点

インクリメンタリティテスト（純増CV計測）を実施する前に、コントロールグループのデータを可能な限りクリーニングしておくことが重要です。これは、データセット内の不正確なデータ、破損したデータ、誤ったフォーマット、重複したデータ、不完全なデータを修正または削除することを指します。データが不正確であれば、検証結果やアルゴリズムは正しく見えても信頼できないものとなります。

データをきれいにする方法はいくつかあります。例えば、全ての媒体において、コントロールグループを1つにしたり、分析後にクリーンアップしたりすることができます。

キャンペーンレベルでの増加リフト

アプリ全体のレベルでは、インクリメンタリティテスト（純増CV計測）はポジティブな結果を示しています 。

アプリリターゲティングキャンペーンが価値を促進していることを示しています。しかし、キャンペーンレベルでは、インクリメンタルリフトテストは1つのキャンペーンが収益に対してネガティブなアップリフトを示したことを示しています。

7日以内にアプリにエンゲージしたAndroidの非課金ユーザーをターゲットにしたキャンペーンは、ネガティブリフトとなりました。これは、これらのユーザーをリターゲティングしても、収益が上がらなかったことを意味します。とはいえ、この結果は他のキャンペーンよりも少ないデータ量に基づいている。このアプリのDSPは、これらの結果が意味することをよりよく理解するために、セグメントごとにインクリメンタリティテスト（純増CV計測）の結果を掘り下げています。

セグメントレベルでのインクリメンタリティリフト（純増CV）

セグメントごとにキャンペーンを洗い出すと、収益の全体的な上昇に他のセグメントよりも貢献しているセグメントがあることがわかります。

例えば、90日以内にアプリにエンゲージしたiOSの非課金ユーザーをリターゲティングしたセグメントでは、収益が5000%以上増加した。とはいえ、このセグメントは他のセグメントと比較して、収益データの収集量も少なかった。

最も多くのデータを収集したセグメント、つまり7日以内に最終ログインし、30日以内にアプリにエンゲージしたAndroid有料ユーザーも、110%という高いアップリフトを示した。これは、このセグメントのユーザーをリターゲティングすることで、ゲームアプリの収益が100%以上上昇したことを示しています。

一方、7日以内にログインしたが、90日以内とやや長めのウィンドウでアプリにエンゲージしたAndroid有料ユーザーは、50%とマイナスのアップリフトを示しました。つまり、7日以内にアプリにログインしたが、それ以前は90日以内にアプリにエンゲージしていた可能性のあるこれらのユーザーをリターゲティングしても、ポジティブな効果は得られなかったということです。

ゲームアプリが学んだこと

キャンペーンレベルだけでなく、セグメントレベルでも純増CV数を深く掘り下げることで、アプリリターゲティングの取り組みによって最も影響を受けたユーザーについて、より深く理解することができました。

例えば、キャンペーンレベルでは、7日以内に最後にログインしたAndroidユーザーは、プラスの増加を示しました。しかし、アプリのDSPがこの結果をセグメントレベルでさらに深く掘り下げると、このパフォーマンスにはセグメントごとに違いがあることがわかりました。つまり、7日以内にログインし、30日以内にアクティブになったAndroidの有料ユーザーは、リターゲティングされたとき、より高い純増CV数を示しました。これは、マイナスのアップリフトを示した7日以内にログインし、90日以内にアクティブになったAndroidとは対照的な結果でした。

このゲームアプリはこの結果から、30日以内の休眠期間を過ぎると、再びアプリを開いてもらうためのリターゲティングによる潜在的な純増CVが減少することがわかりました。

まとめ

このユースケースからの最大の収穫は？インクリメンタリティテスト（純増CV計測）の結果をキャンペーンレベルとセグメントレベルの両方で分析することの重要性。これに加えて、インクリメンタリティテスト（純増CV計測）に基づいてオーディエンスをセグメント化するためのベストプラクティスをいくつかご紹介しました。

• 十分なデータを収集する。 上記のように、すべてのインクリメンタリティテスト（純増CV計測）の結果は同じではありません。大量のデータに必ずしも裏付けられていない、非常にポジティブまたはネガティブなリフトがあるかもしれません。
• リフトが必ずしもパフォーマンスとは限らないことを覚えておいてください。 アプリのKPIによっては、プラスのリフトが高いパフォーマンスと同じとは限りません。例えば、インクリメンタリティテスト（純増CV計測）で収益がプラスに上昇しても、LTVや解約率の目標を下回っている可能性があります。インクリメンタルテストをダウンファネルゴールに結びつけていることを確認してください。さらに、アップリフトは、キャンペーンを別の角度から見るための別の方法としてとらえるべきです。つまり、アップリフトの結果と並行して属性データを分析することが重要です。
• コストに留意してください。 コストデータをDSPにフィードバックしていない限り、インクリメンタリティの結果はキャンペーンのROI結果を反映していないかもしれません。例えば、コンバージョン単価が非常に高いにもかかわらず、コンバージョンが大幅に増加する可能性があります。コストを念頭に置き、特定のセグメントに広告費を割り当てる前に、どの程度コンバージョン単価が高いかを検討するようにしましょう。