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人工知能ソーシャルメディア用語集

2023年12月1日

オムニチャネルオムニチャネルコマースソーシャルコマース用語集

人工知能ソーシャルメディア用語集

人工知能 (AI) は、人間の精神の問題解決能力と意思決定能力を模倣するコンピューターサイエンスの分野です。AI は、障害者の包摂、がんの早期発見、天気予報、セキュリティと監視などの分野で大きな進歩を遂げてきました。

マーケティングにおける AIの役割と AI ベースの機能は、私たちの日常生活に遍在しています。
考えてみてください: お気に入りのストリーミングサービスに関するパーソナライズされた映画のおすすめや、次回のコマースでの注文の商品の提案。

AI がどのように機能するかに重要な 5 つの主要なサブフィールドです。

機械学習:

機械学習(ML) は、データから学習してデータ内のパターンを分類または予測できるアルゴリズムを使用する AI の分野です。

ML の洞察は、マーケティングや事業運営などの成長に影響を与える分野で、情報に基づいた意思決定を行うために使用されます。
ML は教師ありまたは教師なしの場合があります。
教師あり学習には、既知の結果にマッピングされたトレーニングデータが必要であり、市場調査、予測モデリング、テキスト解析で最も一般的に使用されます。

ニューラルネットワーク:

ニューラルネットワークまたは人工ニューラルネットワーク (ANN) は、学習するトレーニングデータに依存する学習アルゴリズムです。

これらは ML のサブセットであり、人間の脳が情報を消化し、異なるデータポイント間を接続する方法を模倣するように構造化されています。
ニューラルネットワークは、より多くのデータを処理するにつれて学習を続けることができ、時間の経過とともに精度が向上します。逆に、生徒の学習を遮断して、すでに学習した内容を実行させることもできます。

ディープラーニング:

ディープラーニングは ANN のサブフィールドであり、3 つ以上のニューロン層を持つニューラルネットワークを指します。

深層学習アルゴリズムは、結果の精度を最適化および調整する際の学習能力が強化されているため、浅いニューラルネットワークよりも強力です。
スマートアシスタント (Siri や Alexa) から、ヘルスケア、不正行為検出、顔認識技術などの他の分野に至るまで、いくつかの AI アプリケーションが可能になります。

自然言語処理:

自然言語処理(NLP) は、コンピューターによる人間の言語の処理を可能にすることに焦点を当てた AI 分野です。

NLP モデルは、ある言語から別の言語への翻訳、テキストの要約または分類、さらには言語の生成などを行うことができます。

企業は AI を使用して顧客体験データや感情分析などを処理できるようになります。これは、 ChatGPT のような会話型 AIを強化するものでもあります。

コンピュータービジョン:

コンピュータービジョンは、コンピューターがさまざまなユースケースで画像を効率的に処理できるようにすることに重点を置いた AI の下位分野です。

ここで適用できるアルゴリズムのクラスの 1 つは畳み込みニューラルネットワーク(CNN) です。
CNN は、画像、音声、またはオーディオ信号入力に対する優れたパフォーマンスで他のニューラルネットワークより際立っています。
最近のディープラーニングと畳み込みニューラルネットワーク (CNN) の使用により、コンピュータービジョンが画期的に進歩し、コンピューターで数百万の画像データを処理したり、新しい画像を作成したりできるようになりました。CNN は、がんの早期発見、監視、宇宙探査、映画の視覚効果の開発など、多くのアプリケーションで使用されています。

AI は継続的に進歩していますが、その可能性を最大限に探るためにはさらなる研究が必要です。AIが私たちの生活にますます不可欠な部分になるにつれ、プライバシー、セキュリティ、透明性、知的財産の公平性、信頼性、包括性を考慮した責任あるAI が重要になります。

ソーシャルメディア用語集オムニチャネルコマースでの活用方法を踏まえて

オムニチャネル・OMOサービス

オムニチャネルコマース用語集

EC/eコマース D2C/DTC 用語集

購入後体験（ポストパーチェス）でCX（顧客体験）をアップデザイン

エンゲージメント＆ロイヤルティからAOV×LTVを向上させる

EC/eコマースにおける「購入（購買）後体験：Post Purchase：ポストパーチェス」とは、顧客が商品やサービスを購入した後に行われる一連の活動やコミュニケーションのことです。

購入後のフェーズは、顧客の満足度向上やロイヤルティの構築、再購入促進などに影響を与える重要な顧客体験１つのファネルです。

1. 注文確認と注文確定通知:

顧客が注文を完了すると、自動的に注文確認メールが送信されます。このEメール・SNSのDM・LINEなどには注文の詳細やトラッキング情報などが含まれ、顧客にとって注文が受理され、その後、決済処理承認と在庫確保されたことを確認する手段となります。

2. 出荷通知と追跡情報ページ:

商品が、DC/FC/店舗から出荷されると、商品発送通知が顧客に送信されます。これとパーソナライズ化された配送情報を見えるかされたパーソナル情報ページにより、顧客は商品の注文/追跡状況を追跡して、到着を待つことができます。とともに、CXとしてコンテンツマーケティングを提供することで顧客の期待に応えていきます。

3. 配達完了と開封体験・Unboxing

商品が届いたときのブランドからのメッセージを感謝と感動ともにデザイン・演出します。同梱物でのCEM（Customer Experience Management Service）施策と、ここからオムニチャネルコミュニケーションをMAを活用して展開します。

4. カスタマーサポート:

顧客が購入後に疑問や問題が生じた場合、迅速で効果的なカスタマーサポートが重要になります。顧客のレーダー（感性や関心や悩み）に添ったパーソナライズされたEメール、ライブチャット（AIチャットボットも）、Voice（電話）などを通じて、顧客の問題解決を支援します。

5.アフターサービス:

オムニチャネルコマースに限らず、マルチチャネスでもクロスユースでも、商品が届いた後も、顧客が商品に関して質問や課題を抱えることがあります。適切なアフターサービスを提供して、顧客の満足度を高めてCRMを越えたC X：カスタマーサクセスを一緒に実現しましょう。

6. レビューやフィードバックの促進:

Eメールのパーソナライゼーションのためにも、顧客に購入した商品やサービスのレビューやフィードバックを提供してもらうことは、他の顧客に対する信頼性（社会的証明）や商品の改善につながります。

7. クロスセルとアップセル:

顧客が購入した商品に関連する他の商品を提案するクロスセルや、より高価なバージョンを提案するアップセルと衝動買いは、追加の売上と利益創出の機会の重要な手段です。

8. リピート購入の促進:

購入後のコミュニケーションをEC IntelligenceのようなMA（マーケティングオートメーション）とパーソナルポータルを通じて、顧客に対して実証済みの顧客維持方法とリピート購入の促進を行います。特別なオファーや割引などを提供することや、ロイヤルティプログラムを通じて顧客との信頼と信用を高めていきます。

9.関与とブランドの認知:

購入後のコミュニケーションを通じて、顧客との関係を継続し（CRM）、ブランドと顧客の相互理解と共感を高めます。メール・LINE・SNS-DMなどのデジタルマーケティングで顧客の購買態様を改善する施策としてニュースレターや特別な情報提供を通じて、顧客にブランドに関する情報を提供することができます。

10.顧客満足度の向上:

購入後の体験が顧客の満足度に影響します。商品が期待通りに届いたか、顧客セルフサービスなどでのサポートが迅速かどうかなど、顧客の購買前の期待を越えて、顧客の評価を向上させてエンゲージメントを高まる努力が重要です。

11.フィードバックの収集:

顧客からのアンケートやソーシャルメディアでのフィードバックを収集し、サービスや商品の改善点、オンラインストアの商品説明の改善、を特定します。これから商品のレコメンデーション（推奨）に活用したり、顧客の声を取り入れることでコマースビジネスを向上させることができます。

12.顧客ロイヤルティの構築:

購入後の良好な体験や関与を通じて、顧客のロイヤルティを構築します。満足度の高い顧客は、長期的な関係を築き、ブランドのアンバサダーとしての役割を果たす可能性があります。

13.返品や交換の手続き:

アパレル・ファッションに限らず、商品に不満や問題がある場合、返品や交換の手続きを円滑に進めることが重要です。迅速で透明な対応は顧客の信頼を高めます。商品は再販リ・コマースなどで収益化と潜在層ファンの獲得に活用します。

14.顧客データの活用:

購入前・中・後のデータを収集・分析して（CDPの活用）、顧客行動や傾向を理解しましょう。ターゲットマーケティングやプロモーションの最適化が可能です。

ポストパーチェスは、顧客の購入体験を完了させることではでなく、長期的な関係を築くための大きな機会です。顧客とのコミュニケーションや関与を大切にし、購入後のフェーズを効果的に活用することで、顧客の満足度を高め、ブランドの成長に貢献することができます。