用語集
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Individualization 個別化 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
個別化は、マーケティングにおいて1対1のパーソナライゼーションとも呼ばれ、個々の顧客の特定のニーズや要望に合わせたマーケティング戦略を作成することを指します。
このアプローチにより、企業は対象ユーザーとのつながりをより良くし、最終的には売上の増加と顧客満足度の向上につながります。
一方で、パーソナライゼーションは、より幅広い人々に関連するコンテンツやエクスペリエンスの作成を含む、より一般的なアプローチです。
個別化は、個々のユーザーの固有のニーズに応えることを目的としていますが、パーソナライゼーションは、より幅広い人々のグループに関連するコンテンツを作成することを目的としています。
個別化されたコンテンツは、ユーザーとその特定のニーズを深く理解する必要があるため、通常、作成に費用と時間がかかります。
マーケティングとデジタルカスタマーエクスペリエンスにおいて個別化が重要な理由は、顧客が汎用的で画一的なメッセージングで氾濫している世界において、ブランドが個別化によってノイズを遮断し、個人レベルで視聴者とつながることができるからです。
個別化されたメッセージは一般的なメッセージよりも読まれ、行動される可能性が高いため、個別化は顧客と有意義なつながりを築きたいあらゆるブランドにとって不可欠なツールとなっています。
また、パーソナライズされたメッセージは特別感とVIP待遇を生み出し、顧客が大切にされている、感謝されていると感じることができます。
顧客ロイヤルティの向上とリピートビジネスにつながる可能性があります。さらに、個性化はブランドが競合他社から目立つようにするのに役立ちます。
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Account-Based Personalization アカウントベースのパーソナライゼーション パーソナライゼーション 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
アカウントベースのパーソナライゼーション(ABP)は、顧客デジタルエクスペリエンスを向上させるための戦略的アプローチです。
具体的には、特定のアカウントや顧客をターゲットにして、個別のニーズに合わせたパーソナライズされたコンテンツやメッセージを提供することを目指します。.
ABPの基本的なポイントを以下にまとめてみましょう。
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アカウントベースのマーケティング (ABM): ABPは、アカウントベースのマーケティング(ABM)と密接に関連しています。ABMは、特定のアカウントを重点的にターゲットにする戦略であり、各アカウントを独自の市場として扱います。これにより、企業は特定のアカウントに合わせてマーケティング活動を調整でき、成功の可能性が高まります。
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パーソナライゼーションの重要性: ABPでは、アカウントごとにパーソナライズされたエンゲージメントを実現することが重要です。顧客のニーズや興味に合わせてメッセージやコンテンツを調整することで、コンバージョン率を向上させることができます。
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データとテクノロジーの活用: ABPを実現するためには、適切なデータ戦略とテクノロジー スタックが必要です。インテント データを収集し、適切なアカウントに合わせてカスタマイズされたメッセージを作成することが重要です。
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営業チームとの連携: ABPは営業チームとの連携が不可欠です。営業とマーケティングが協力して、アカウントごとの最適なアプローチを構築しましょう。
アカウントベースのパーソナライゼーションは、顧客エクスペリエンスを向上させ、ビジネスの成果を最大化するための強力な手段です。
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Content Violation コンテンツ違反 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
コンテンツ違反とは、著作権所有者の許可なしに著作権で保護された素材を違法に使用することを指します。
コンテンツ違反は、当局によって検出された場合、重大な法的罰則が課される重大な犯罪です。著作権法に違反して使用されていると判断した著作権所有者は、違反者に対して生じた損害について民事訴訟を起こすことができます。
Web サイトでコンテンツ違反が見つかった場合、著作権所有者は Web サイトに侵害コンテンツの削除を要求する削除通知を送信することがあります。
サイトがこの要求に従わない場合、著作権者に生じた損害の賠償責任を負う場合があります。著作権所有者による法的措置を回避するために、Web サイト所有者は迅速に行動し、違法なコンテンツをできるだけ早く削除する必要があります。
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Competitive Marketing 競争力のあるマーケティング 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
競争力のあるマーケティング戦略にはさまざまな形がありますが、すべては企業がライバルよりも優位に立つように設計されている必要があります。一般的な競争マーケティング戦術には、低価格の提供、新しく革新的な製品やサービスの開発、広告やプロモーションへの投資、優れた顧客サービスの提供などが含まれます。競争力のあるマーケティングを成功させるには、市場の状況の変化に対応するために継続的な監視と調整が必要です。企業は常に競争を評価し、それに応じて戦略を調整し、競争に勝ち続ける必要があります。競争力のあるマーケティングは複雑で困難な取り組みになる可能性がありますが、ライバルに先んじて市場シェアを拡大したい企業にとっては不可欠です。競合他社を明確に理解し、綿密に練られたマーケティング戦略により、企業は絶え間なく変化するビジネスの世界で成功を収めることができます。
また、競合マーケティング インテリジェンスは、競合他社の戦略、ポジショニング、全体的なパフォーマンスをより深く理解するために、競合他社に関する情報を収集および分析します。このタイプのインテリジェンスは、マーケティング上の意思決定に情報を提供し、市場での成功の可能性を高めることができます。競合情報を収集するにはさまざまな方法がありますが、一般的な方法には、市場調査の実施、競合他社の行動の観察、業界のニュースとトレンドの追跡などが含まれます。この情報を収集したら、時間をかけて分析し、ビジネスに役立つ可能性のあるパターンや洞察を特定することが重要です。競合情報を収集する際に留意すべき最も重要なことの 1 つは、それが継続的なプロセスである必要があるということです。市場は常に変化しているため、競合他社を定期的に監視し、それに応じて自社の戦略を調整することが重要です。
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Personalization Engine パーソナライゼーション エンジン 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
パーソナライゼーション エンジンは、顧客データを分析し、個別の推奨事項を生成するソフトウェア アプリケーションです。
その目標は、顧客の興味に合わせた推奨事項を提供することで顧客エクスペリエンスを向上させることです。
パーソナライゼーション エンジンは、顧客エクスペリエンスを向上させ、売上を増加させるために、EコマースWeb サイトやソーシャル メディア プラットフォームで一般的に使用されます。
顧客サービスの向上と売上の増加を目指す企業が増えるにつれ、パーソナライゼーション エンジンは今後数年間で成長すると予想されます。
人工知能と機械学習の進歩のおかげで、パーソナライゼーション エンジンはより洗練されており、正確な推奨を行うことができるようになりました。
パーソナライゼーション エンジンが普及するにつれ、その仕組みと顧客エクスペリエンスを向上させるためにどのように使用できるかを理解することが重要になります。
- 3PL
- AI
- AOV
- APIファースト
- AR
- B2B
- B2B2C
- B2Bコマース
- CLV
- CRM
- CX
- CXM
- D2C
- DM
- DNVB
- DTC
- EC
- EC物流
- ERP
- eコマース
- Eコマースプラットフォーム
- Eメール
- LINE
- LP
- LTV
- MA
- MACH
- Metaverse・メタバース
- ML・機械学習
- OMO
- PDP
- SaaS
- SEO
- SNS
- Subscription
- TikTok
- UGC
- UI・UX
- VoC
- VR
- アプリ
- アンバサダー
- インフルエンサー
- オムニチャネル
- オムニチャネルコマース
- オムニチャネルフルフィルメント
- カスタマーエクスペリエンス
- コンテンツパーソナライゼーション
- サイコグラフィックパーソナライゼーション
- ダイナミックパーソナライゼーション
- パーソナライゼーション
- プリディクティヴパーソナライゼーション
- ロイヤリティ
- ロイヤリティプログラム
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Headless Personalization ヘッドレスパーソナライゼーション 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
ヘッドレスパーソナライゼーションは、従来の Web CMS を使用せずにパーソナライズされたコンテンツをユーザーに配信するプロセスを表す用語です。
代わりに、コンテンツはヘッドレス API を通じて管理および配信されます。
コンテンツの表示方法の柔軟性と制御が向上し、よりパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを提供できるようになります。
ヘッドレス パーソナライゼーションにより、企業は従来の Web CMS を必要とせずに、個別化されたエクスペリエンスをユーザーに提供できます。
このアプローチにより、コンテンツの表示方法に対する柔軟性と制御が向上し、よりパーソナライズされたユーザー エクスペリエンスを提供できるようになります。
ヘッドレスパーソナライゼーションは、ビジネスに大きな影響を与える可能性があります。
パーソナライズされたコンテンツを視聴者に提供することで、顧客エンゲージメント、コンバージョン、維持率を向上させることができます。オンラインでのプレゼンスを向上させたい場合は、ヘッドレス パーソナライゼーションが最適なオプションです。
顧客デジタルエクスペリエンスにおいて、ヘッドレスパーソナライゼーションは重要な戦略となっています。
顧客ごとの最適化されたコミュニケーションで、コンバージョン率のアップや購入につながりマーケティングを効率化してくれます。
- AI
- AOV
- APIファースト
- B2B
- B2B2C
- B2Bコマース
- CaaS
- CMS
- CRM
- CX
- CXM
- D2C
- DAM・デジタルアセット管理
- DNVB
- EC
- EC物流
- ERP
- eコマース
- Eコマースプラットフォーム
- Eメール
- LP
- MA
- MACH
- Metaverse・メタバース
- ML・機械学習
- OMO
- PDP
- PIM
- RMS・返品マネージメントシステム
- SaaS
- SEO
- TikTok
- UGC
- UI・UX
- VR
- オムニチャネル
- オムニチャネルコマース
- オムニチャネルフルフィルメント
- カスタマーエクスペリエンス
- ヘッドレス
- ヘッドレスCMS
- ヘッドレスコマース
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Marketing Technology Stack マーケティングテクノロジースタック 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
マーケティングテクノロジースタック(Marketing Technology Stack)は、企業がマーケティング活動を管理し、ワークフローを合理化するために使用するさまざまなソフトウェアやツールの組み合わせを指します。
Eメールマーケティングプラットフォームやソーシャルメディア管理ツールからCRMソフトウェアや顧客セグメンテーションツールに至るまで、あらゆるものが含まれます。
マーケティングプロセスを自動化することの潜在的な利点を認識する企業が増えており、マーケティングテクノロジーの使用がますます普及しています。
マーケティングテクノロジースタックは、企業がどのようなマーケティングテクノロジーを組み合わせて一連のマーケティング活動を推進していくかを考える重要なテーマです。このスタックを構築する際には、ビジネスニーズを理解し、スケーラビリティ、統合性、カスタマイズ性、データセキュリティなどの要素を考慮する必要があります。
例えば、以下のようなマーケティングテクノロジーの組み合わせが考えられます:
- Eメールマーケティングプラットフォーム: 顧客とのコミュニケーションを強化するために使用されます。
- Web解析ツール: ウェブサイトのトラフィックやユーザー行動を分析し、改善のための洞察を得るのに役立ちます。
- CMS (コンテンツ管理システム): ウェブサイトのコンテンツを管理し、効率的なコンテンツ配信を実現します。
- A/Bテストツール: マーケティング戦略やウェブページの改善をテストするために使用されます。
マーケティングテクノロジースタックは、企業のデジタルエクスペリエンス戦略において重要な要素であり、適切に構築されることで効率的なマーケティング活動を実現できます。
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Cohort Analysis コホート分析 顧客デジタルエクスAペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
コホート分析は、企業が長期にわたる進捗状況とパフォーマンスを追跡および測定するために使用するツールです。
この分析は、傾向とパターンを特定し、顧客の行動を評価し、マーケティングおよび製品開発戦略についての意思決定を行うために使用できます。正しく使用すると、時間の経過とともに顧客がどのようにビジネスと関わっているかについて貴重な洞察を得ることができます。
コホート分析には主に2つのタイプがあります:
- 取得日に基づくコホート: 顧客が会社に入社したとき、または製品の使用を開始したとき (つまり、取得日) に基づいて顧客を分析します。このタイプのコホートは、エンゲージメント率と維持率を追跡するためによく使用されます。
- 共通の特性に基づくコホート: 共通の特性や行動 (つまり、共通の属性) に基づいて顧客を分析します。このタイプのコホートは、アップセルやクロスセルの機会を特定するためによく使用されます。
コホート分析は、さまざまな目的で適用できます:
- さまざまな顧客グループが時間の経過とともにどのように製品と対話するかを理解する
- 新規顧客の獲得に最も効果的なマーケティングキャンペーンを特定する
- さまざまな顧客セグメントの間でどのチャネルが最も人気があるかを判断する
- 特定の顧客グループのエンゲージメント率と維持率を追跡する
- 顧客生涯価値を取得日またはその他の属性によって分析する
コホート分析は、顧客を理解し、データに基づいた意思決定を行いたい企業にとって不可欠なツールです。顧客の行動と傾向を理解することで、企業は成長と運営の方法についてより適切な決定を下すことができます。
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Feature Flag 機能フラグ 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
機能フラグは、新しいコードを展開せずに機能をリモートで有効または無効にするために使用されるソフトウェア開発手法です。
開発者は新機能を安全にテストし、ユーザー インターフェイスに変更を加え、A/B テストを実行できます。機能フラグの利点は以下の通りです:
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継続的デリバリー: 機能フラグを使用すると、開発者は変更をすべてのユーザーに表示する必要がなく、コードの変更を少しずつ本番環境にプッシュできるため、継続的デリバリーが容易になります。これにより、リスクとダウンタイムを最小限に抑えながら、新しい機能を迅速にテストして展開できるようになります。
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導入時のリスクの軽減: 機能フラグを使用することで、開発者はすべてのユーザーに影響を与えることなく、新機能を安全にテストし、ユーザー インターフェイスに変更を加え、A/B テストを実行できます。問題が発生した場合は、この機能を簡単に無効にして、ユーザーへの悪影響を防ぐことができます。
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実験とテスト: 機能フラグを使用すると、開発者は新機能を完全に起動する前に実験およびテストできます。これは、チームが早期に問題を特定し、ユーザーのフィードバックを収集し、どの機能を優先するかについて情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。
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対象を絞ったリリース: 機能フラグを使用すると、開発者はユーザーのサブセットまたは特定のグループに新機能をリリースでき、より広範なユーザーにリリースする前にフィードバックを収集して改善を行うことができます。
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トラブルシューティングとロールバック: 機能によって問題やエラーが発生した場合、機能フラグを使用すると、変更をロールバックして以前のバージョンに戻すことが簡単にできます。これにより時間を節約し、ダウンタイムのリスクを軽減できます。
顧客デジタルエクスペリエンスにおいて、機能フラグを活用することで、オムニチャネルコマースやD2Cブランドの成長をサポートできることを考慮してください。
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GraphQL 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
GraphQL(グラフキューエル)は、オムニチャネルコマースやD2Cブランドの成長を促進するために使用される、データクエリ言語および実行環境です。
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REST APIとの比較:
- REST APIは、リクエストとレスポンスのパターンを実装するもので、1つのサービスが要求を送信し、他のサービスからの応答を待つ形式です。通信技術としては、HTTPなどが使用されます。
- GraphQLでは、クライアントは必要なデータを正確に指定し、サーバーはそのデータのみを返します。これにより、過剰なデータの取得を防ぎ、効率的な通信が可能です。
- GraphQLは、特定のビジネスオブジェクトに対して実行したい操作をHTTP動詞にマッピングする難しさを解決します。例えば、更新操作を表現するのが困難な場合でも、GraphQLは柔軟に対応できます。
- また、複数の関連オブジェクトを1回のリクエストで取得することも可能です。
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REST APIのメリット:
- シンプルでわかりやすいアーキテクチャ。
- 柔軟性があり、さまざまなプログラミング言語やフレームワークで使用できる。
- ステートレスであり、障害に対する回復力が高まり、拡張が容易。
- 異なるクライアントのセットと相互運用。
- 人間が読めるテキストベースのメッセージ形式を提供。
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REST APIのデメリット:
- リクエスト/レスポンス形式の通信のみをサポートし、可用性が低下する。
- クライアントはサービスインスタンスの場所を知っている必要がある。
- 複数のリソースを1回のリクエストで取得するのが困難。
- 固有のセキュリティメカニズムが提供されていないため、セキュリティ対策を実装するのは開発者次第。
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First-Party Data ファーストパーティデータ 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
ファーストパーティデータは、企業が自社の顧客について収集する単なるデータです。
このデータは、Webサイトでのやり取り、顧客調査、ロイヤルティプログラムなど、さまざまなソースから取得できます。ファーストパーティデータは、セカンドパーティデータ(他社から取得)やサードパーティデータ(公的ソースから取得)など、他の種類のデータよりも信頼性が高くなります。
ファーストパーティデータ戦略の目標は、企業が顧客をより深く理解し、よりパーソナライズされたエクスペリエンスを顧客に提供できるようにすることです。
自社データ戦略を導入するには、堅牢なデータ収集インフラストラクチャを整備する必要があります。これには、Webサイト、モバイルアプリ、コールセンターなどの複数のチャネルにわたる顧客のやり取りの追跡が含まれる場合があります。顧客データが収集されたら、簡単にアクセスして分析できる中央の場所に保存する必要があります。さらに、企業は、プライバシー法や規制に準拠した方法でデータが適切に管理および使用されることを保証するためのプロセスを導入する必要があります。ファーストパーティデータは、企業に顧客の要望や好みを直接知る手段を提供するため、非常に価値があります。
この情報は、顧客エクスペリエンスを向上させ、よりターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを作成し、新しい製品やサービスを開発するために使用できます。また、ファーストパーティデータは、他の種類のデータよりも正確である傾向があります。これは、顧客が信頼する企業と同意して情報を共有しているためです。対照的に、セカンドパーティおよびサードパーティのデータは、人々の知識や同意なしに収集されることがよくあります。その結果、信頼性が低下する可能性があります。自社データを活用することで、企業は顧客に関する貴重な洞察を得ることができ、それは全体的なビジネス戦略の改善に役立ちます。ファーストパーティデータは、今日の市場で競争力を得るための重要な資源となっています。
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Content Management System コンテンツ管理システム 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
物流のノウハウがつまったお役立ち資料
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購入後体験を配送情報からデザインする
購入後体験を顧客視点で提供すると
①人々がブランドサイトに戻ってくるよう導けます。②再注文の基礎を築きAOV/CLVをアップさせます。③商品とCSへの満足を保証できます。④顧客フィードバックを収集とSNSポストして、コミュニケーションができます。⑤顧客エクスペリエンスを創造してエンゲージできます。
発送代行とは?発送代行の業務内容とサービスの種類
EC:eコマース事業者、オムニチャネル小売事業に商品の発送代行の需要が高まっている理由や、発送代行サービスの対応範囲返品・交換、購買後体験、流通加工、などのポイント解説。
化粧品通販に最適な物流代行サービスの対応機能
化粧品(コスメ・ビューティー)物流におけるEC:eコマースと、サブスクリプションにおける購入(購買)体験のポイントや、アウトソーシングのメリット、CXを通じての売上げアップのポイントなどを解説。
EC立ち上げ!必須TODOリスト
EC:eコマースビジネスを立ち上げる際に、検討するべき項目、コマースシステムとMAなどとの連携、CXとCRM、サブスクリプション、トランザクションメール、フルフィルメント、などのチェックポイントをEXCELシートにまとめました。シートはそのまま活用できます。
スタートアップ新規事業者様限定プランのご紹介
ShopifyとShopify Plusなどのコマースプラットフォームを活用している、DTC/D2C 3.0のブランドのグロースハックをサポートするための、物流サービスを提供する特別限定料金プランの概要をご紹介します。