富士ロジテックHD

通販・D2C・Eコマース事業者の EC物流代行・発送代行・オムニチャネルコマースでの流通加工から店舗物流までを、一般社団法人通販エキスパート協会認定スペシャリスト：「通販CXマネジメント」・「フルフィルメントCX」メンバーとスタッフがサポート致します。
全国11拠点のDC/FCから、先進RaaSマテハンロボット・RFIDなどと、OMS・WMSとコマースシステムをAPIで連携して、物流・発送代行サービスを「スタートアップ特別限定プラン」から、100億円を超える事業者に最適な分散保管・分散出荷、返品・交換サービスまでを一貫でデザインする「顧客購買後体験」によって、LTVの向上が実現できる「感動物流サービス」を提供中です。物流業界の最新トレンドを盛り込んだお役立ち資料も無料でご提供しています。

機械学習ソーシャルメディア用語集

2023年12月5日

オムニチャネルオムニチャネルコマースソーシャルメディア用語集

機械学習ソーシャルメディア用語集

機械学習 (ML) は人工知能(AI)の一分野であり、データサイエンスの重要な部分です。
統計的手法を採用してデータのパターンを分類または予測し、ビジネスインテリジェンス、顧客エクスペリエンス、市場調査、その他の意思決定の推進要因に関する洞察を収集するのに役立ちます。

教師あり学習:
アルゴリズムは業界固有のデータを使用してトレーニングされ、洞察が得られます。この方法は、ビジネスアプリケーションで最もよく使用されます。
教師なし学習:
アルゴリズムは何百万ものデータポイントを分析し、独自にパターンを認識し始めます。気象データのクラスタリングなどの分野でよく使用されます。
強化学習:
アルゴリズムが環境を認識して解釈し、試行錯誤を通じて修正措置を講じることを学習する高度な ML。AI を活用したロボティクスについて考えてみましょう。

機械学習は、トピック、特徴、側面の分類、テキスト解析、セマンティッククラスタリングなどのタスクのためにデータマイニングプロジェクトで使用されます。
固有表現認識(NER)、自然言語処理(NLP)、感情分析、意味検索などの AI 技術に不可欠です。それらはすべて、ビッグデータから洞察を抽出するために重要です。

機械学習モデルは、その中にエンコードされている人工ニューラルネットワーク (ANN) により自己学習します。ANN は、人間と同じようにデータポイントを理解し、パターンを相関させるアルゴリズムであり、より多くのデータを処理するにつれて ML モデルをよりインテリジェントにします。

ANN のニューラル層が増えるほど、ナレッジグラフの形式で表現される何百万ものエンティティにわたるデータを意味論的に理解する能力が高まります。この高度な形式の ANN アルゴリズムは、分析および予測モデリングのためにあらゆる種類のデータ内の非常に複雑なパターンを認識できるサブフィールドであるディープラーニング (DL) に変換されます。

ビッグデータから洞察を提供するには、ML モデルをトレーニングする必要があります。高品質のデータを使用してトレーニングすると、ソーシャルメディアのセンチメント分析やコメント分析に使用して、ブランド、顧客、市場の洞察を抽出できます。

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。

コンポーザブルコマース　用語集

コンポーザブルコマース　Composable commerce　用語集 (Banner).png__PID:3cb90738-d308-4e05-8d17-f53d8c1a010a

メールマーケティング　用語集

殿堂入り記事

発送代行完全ガイド

発送代行に関しての基礎知識が全てわかる徹底ガイドです。発送代行サービスを検討されているEC事業者様は是非ご覧下さい。

物流企業

株式会社富士ロジテックホールディングス

タグ一覧

カテゴリー

機械学習ソーシャルメディア用語集

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