Marketo、Google Analytics、AudienceStreamを使用してリードスコアリングモデルを作成する方法

はじめに

• タグベンダー
  Google Analytics (Universal) + Google Measurement Protocol

• ユースケース
  AudienceStreamからGoogle Analyticsへリードスコアをプッシュ

• 主要属性

  • リードスコア (数値)
    カスタムイベントの相互作用に基づく数値。この値は新しい訪問に対してゼロに初期化され、その訪問がクライアントのウェブサイト上の特定のアセットとの相互作用に基づいて増減されます。
  • 訪問価値 (文字列)
    リードスコア値に基づく文字列。この値は新しい訪問に対してStandard Visitorに初期化されます。その訪問は、指定されたリードスコアの閾値を超えた後にHigh Value Visitorにアップグレードされることができます。さらに、その訪問のリードスコアがその閾値を下回るとStandard Visitorに戻ることがあります。このユースケースでは、初期値は2つだけですが、訪問間の階層をさらに作成するために追加することができます。

• ユースケース
  Google AnalyticsにGET URLコールをトリガーして、そのリードスコアが彼らを置くオーディエンスに基づいて訪問がStandard VisitorまたはHigh Value Visitorかを識別します。このプロセスは、データを送信するためにGoogle Analytics Measurement Protocolを活用します。

• サンプルシナリオ
  作成されるオーディエンスは、Marketo内で構築されたサンプルクライアントのスコアリングモデルからの要素に関連しています。Marketoのスコアリングモデルは、訪問がトリガーする各イベントにポイントを与え、それによってMarketo内のMQL（マーケティング資格リード）スコアを増加させます。AudienceStreamで同じイベントをキャプチャしてオーディエンスを作成することにより、カスタムディメンションに値を送信してGoogle Analyticsをエンリッチすることができます。これらのカスタムディメンションは、閲覧行動のルックバック分析に受動的に使用することも、Google Analyticsでリマーケティングリストを構築してGoogle広告にインポートし、Google Display Network内で広告目的に使用することもできます。

ステップ1: Google Analytics訪問IDの取得 (Tealium iQ)

WebhookからのヒットをGoogle Analyticsが適切に保存するためには、WebhookでGoogle Analytics訪問IDを提供する必要があります。これはTealium iQでクッキー_gaを解析し、クッキー値の最後の2つの長い数字をデータレイヤー変数に保存することによって行われます。_gaをFirst Party Cookieとして、google_visitoridをUDO VariableとしてData Layerタブで宣言します。次に、以下に示すようにSet Data Values extensionを作成します。

以下のコードとスクリーンショットの例を参照してください：

b["cp._ga"].split(".").splice(2,2).join(".")

その後、google_visitorid値を文字列として保存できます。

データが存在するかどうかを確認するためにBooleanを構成します。これは、google_visitoridに保存された値がGoogle Analyticsによってコネクタから受信したデータを保存するために必要であるため重要です。

最後に、Google Analytics用に構築するWebhookのcidパラメータにデータをマッピングします。

ステップ2: イベント情報のキャプチャ (Tealium iQ)

Tealium iQでリードスコアメトリックを調整するイベントを構成します。このステップでは、クリックされたり操作されたりした特定のウェブサイトアセットにutag.link()を呼び出すことが含まれます。このために、jQueryのonHandler()拡張機能またはJavaScriptコード拡張機能を使用するオプションがあります。これらはどちらもデータをGoogle AnalyticsとAudienceStreamに送信します。

このユースケースでは、Javascript Code extensionを使用し、jQueryを使用してすべてのイベントをキャプチャしました。このユースケースからの肯定的なイベントの例には、ケーススタディ、ホワイトペーパー、ビデオ、ウェビナーなどのアセットとの相互作用が含まれます。また、サポートなどの否定的なイベントも含まれ、これによりリードスコアが減少するかゼロにリセットされます。

ステップ3: ルールと属性の作成 (AudienceStream)

リードスコア

すべての新しい訪問に対してリードスコアをゼロに初期化します。これは、Lifetime Event Count Numberを使用してゼロであるかどうかを確認することによって行われます。

肯定的なポイントを持つすべてのイベントについて、望む値でリードスコアを増加させます。

すべての否定的なイベントについて、モデルに合った方法で否定的なクレジットを適用します。サポートの場合、スコアをゼロにリセットします。

スコアリングモデルがまだ洗練されている場合（このユースケースのように）、初期に小さな値を使用してください。そうすることで、モデルをより高い値で洗練するときに、初期の低いリードスコア値を持つ訪問がオーディエンスを歪めることがありません。

ルール

リードスコア > 3またはリードスコア >= 3。これらは次に訪問価値文字列を割り当てるために使用されます。

訪問価値

このユースケースでは、初期の重要なリードスコアの閾値は3です。リードスコアが3未満の場合はStandard Visitorに構成します。リードスコアが3以上の場合はHigh Value Visitorに構成します。

ステップ4: オーディエンスの作成 (AudienceStream)

ハイバリュービジター

訪問価値がHigh Value Visitorの場合、訪問はこのオーディエンスのメンバーです。

スタンダードビジター

訪問価値がStandard Visitorの場合、訪問はこのオーディエンスのメンバーです。

ステップ5: Webhookの構成 (Google AnalyticsとAudienceStream)

カスタムディメンション

Google AnalyticsでWebhookが入力するカスタムディメンションを作成します。

Webhookの例

Google Analyticsにデータをトリガーするために使用される以下の例の構成です。

必須パラメータ

以下の表は、Google Analyticsで正しくデータを保存するために入力が必要な主要なフィールドを示しています。

Googleのドキュメントに基づいてtとniは必須ではありませんが、Webhookが直帰率に影響を与えたりページビューを増加させたりしないように、それぞれeventと1に構成する必要があります。

オプションパラメータ

以下の表は必須ではないが、Google AnalyticsでWebhookイベントを他のイベントから分離する方法に追加のコンテキストを提供するパラメータをリストしています。

AudienceStream動的パラメータ

このユースケースでは、以前に構成された属性から以下の値が入力されます。

コネクタ

2つのコネクタが構成されます。それぞれが訪問がStandard VisitorまたはHigh Value Visitorのオーディエンスに参加または変更するときに発火します。

新しい訪問は、最初のページビューでStandard Visitorとしてフラグを立てるためにコネクタを発火させます。この最初のコネクタは、Google AnalyticsがカスタムディメンションにNULL値を自動的に割り当てないために必要です。カスタムディメンションにデフォルト値が必要な場合、何らかの値で入力する必要があります。彼らが最終的にHigh Value Visitorオーディエンスに参加すると、2番目のコネクタが発火して彼らをHigh Value Visitorにアップグレードします。その訪問がそのオーディエンスを離れてStandard Visitorオーディエンスに再参加する場合、コネクタは再び発火します。

ステップ 6: 実行

例: カスタムレポート

例: High Value Visitorに基づくリマーケティングリスト

Google Analyticsは、既存のディスプレイ広告キャンペーンと統合して、訪問をターゲットにすることができます。