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自然言語処理ソーシャルメディア用語集

2023年12月6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

自然言語処理ソーシャルメディア用語集

自然言語処理(NLP) は、Siri や Alexa などのデジタルアシスタント、GPS システム、スマートフォンの予測テキストなど、多くの日常アプリケーションを強化する AI のサブフィールドです。

NLP の以前のバージョンでは、ルールベースの計算言語学と統計的手法および機械学習を使用して、ソーシャルメッセージ、レビュー、その他のデータを理解して洞察を収集していました。

NLP を促進するために、次のような多くのサブタスクが実行されることがよくあります。

トークン化:
テキストは小さな単一の句に分割されます。
ステミング:
単語は語根の形に分解されます。たとえば、reading、reader、reads は「read」という単語に語幹化されます。
見出し語化:
文脈的に類似した単語または程度は、そのルート単語に還元されます。たとえば、より良い、最高、非常に良いは「良い」に短縮されます。
ストップワードの削除:
前置詞や冠詞などの単語が削除されます。
品詞タグ付け:
名詞、動詞、形容詞、副詞、代名詞などがタグ付けされます。

人間との会話コミュニケーションを促進するために、NLP は自然言語理解 (NLU) と自然言語生成 (NLG) と呼ばれる他の 2 つのサブブランチを採用しています。NLU はテキストを分析して文脈に応じて単語を理解するアルゴリズムで構成され、NLG は人間と同じように意味のある単語を生成するのに役立ちます。これらを組み合わせて、ChatGPT などのインテリジェントなチャットボットを強化します。

B2C 環境で使用される主な NLP テクニックを次に示します。

テキストによる要約:
NLP アルゴリズムは、大量のデータをスキャンし、情報を凝縮して、重要なポイントを含む要約を提供します。
音声認識:
音声データを分析してテキストに変換するか、既知の単語にマッピングします。これは音声に字幕を付けるために使用され、聴覚障害のある人に力を与える上で極めて重要です。
機械翻訳:
単語をさまざまな言語に自動的に翻訳するため、ユーザーは最小限の労力で非ネイティブ情報から恩恵を受けることができます。
Google翻訳が良い例です
質問応答システム:
NLP アルゴリズムはデータをスキャンし、関連情報を検索してユーザーに回答を提供します。これらのシステムは、ルールベースにすることも、インターネット上で公開されているデータにアクセスして情報を取得する、ChatGPT のような事前トレーニング済み生成モデルに基づくこともできます。
固有表現認識:
固有表現認識 (NER) は、人、場所、ブランド、オブジェクト、通貨などのエンティティを識別して抽出する NLP 手法です。
セマンティック検索:
ユーザーがキーワードだけを使用するのではなく、検索の意図を理解して情報を取得できる検索手法。
感情分析:
テキスト内の感情を分類して、それがポジティブ、ネガティブ、ニュートラルのどれであるか、またその程度を示すことができる NLP アルゴリズム。
アスペクトベースの感情:
この高度な技術は、テキスト内のトピックから抽出された側面で感情を分析します。この市場センチメントのきめ細かいビューにより、ブランドはどこを改善する必要があるのか、どこがうまくいっているのかを正確に知ることができます。

上記の NLP テクニックとサブタスクはすべて連携して、ソーシャルデータなどから顧客やブランドのセンチメントに関する適切なデータ分析を提供します。

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。

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