Optifai独自概念
Revenue Attribution Model
レベニューアトリビューションモデル
| Aspect | Traditional Attribution | Revenue Attribution Model |
|---|---|---|
| Focus | Clicks and touches | Incremental revenue |
| Control | Rarely used | Built-in holdout or geo split |
| Data granularity | Channel-level | Play-level with UUID |
| Proof | Correlation | Causal lift with confidence |
💡TL;DR
Revenue Attribution Modelは虚栄的なチャネルクレジットを因果証拠に置き換える。各プレイが処置/対照、収益影響、信頼度を記録。SMBでも「どの自動化が実際に稼いだか？」に答え、毎月の予算再配分を可能にする。ROI Ledgerの下位に位置するが、地域や時間分割で軽量に回せる。
定義
単なるマルチタッチのクリック重み付けではなく、ホールドアウトや地域分割を用いて特定のプレイやシグナルに増分収益を因果帰属するフレームワーク。
🏢SMBチームにとっての意味
取締役会は「どの施策を削るか」を問う。因果モデルはどのプレイが収益リフトを生むかを示し、SMBが予算を守る・増やす根拠になる。
📋実践例
B2B SaaSがメールシーケンスA/Bと地域ホールドアウトを組み合わせた。シーケンスBの増分ARRは四半期あたり+6.4万ドル（p=0.06）。モデルが証明したためBに予算を2倍割当、Aを停止。CAC/ARR比は1.4から1.1に改善。
🔧実装ステップ
- 1
測定対象のプレイを2-3選び、ホールドアウトまたは地域分割で対照を定義。
- 2
すべてのアクションにUUIDを付与し、収益結果をログ。
- 3
増分リフトと信頼区間を計算し、「測定」または「方向性」タグを付ける。
- 4
証明されたプレイに月次で予算を再配分し、成果のないプレイを廃止。
❓よくある質問
MTAの重み付けはまだ必要？
MTAは方向性の洞察に使い、意思決定は因果帰属で行う。MTAが候補を示し、ホールドアウトが確証を与える。
ホールドアウトの規模は？
10-20%が一般的。小サンプルなら期間を長く。極小チームは週次の地域分割を回してエビデンスを蓄積。
⚡Optifaiでの活用
ROI Ledgerが本モデルを取り込み、週次でプレイ別の因果リフトを表示。
Self-Improving ROI Ledger📚参考文献
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