用語集

マクロコンバージョン（Macro Conversion）は、顧客デジタルエクスペリエンスにおいて重要な概念です。Webサイトやランディングページで目的のアクションを実行した人の数を表します。具体的には、購入、有料顧客になる、サービスの購読など、さまざまなアクションが考えられます.

マクロコンバージョンとマイクロコンバージョンの違いを理解することも重要です。マクロコンバージョンは、Webサイト訪問者が完了する主要な目標として定義されます。

例えば、オンラインで商品を販売している場合、マクロ変換は購入を完了することになります。

一方、マイクロコンバージョンは、Webサイト訪問者が行う小さなアクションであり、必ずしも販売や問い合わせにつながるわけではありませんが、マーケティングファネルのさらに下位に進むのに役立ちます。

マイクロコンバージョンは、訪問者がサイトまたはランディングページで行う小さなアクションで、販売や応募に直接つながらなくても、エンゲージメントと関心を示す重要な指標です.

マクロコンバージョンがビジネスにとって重要な理由は次のとおりです:

1. 収益に直接影響: マクロコンバージョンは収益に最も大きな影響を与えるアクションです。サイトでマクロコンバージョンアクションを実行する訪問者の数が増えると、収益が直接増加します。
2. 顧客の意図を示す: 訪問者がサイト上でマクロコンバージョンアクションを実行すると、購入プロセスをさらに進めている可能性が高いことを示します。マクロコンバージョンは成功の先行指標となる可能性があります。
3. ビジネスの成長: サイト上のマクロコンバージョンの数を増やすことは、ビジネスの成功の先行指標となる可能性があります。継続的なマクロコンバージョンの増加が見られる場合、ビジネスは成長する可能性が高くなります。

マクロコンバージョン率は以下の式で計算されます:

\text{マクロコンバージョン率} = \frac{\text{マクロコンバージョンの合計数}}{\text{ユニーク訪問者の合計数}} \times 100マクロコンバージョン率=ユニーク訪問者の合計数マクロコンバージョンの合計数​×100

顧客デジタルエクスペリエンスにおいて、マクロコンバージョンを最適化することはビジネスの成功に直結します。

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構造化データは、ページに関する情報を提供し、ページのコンテンツを分類するための標準化された形式です。これにより、検索エンジンはページの内容をより深く理解し、より豊富な検索結果を提供できるようになります.

構造化データは通常、電子商取引サイト、ディレクトリ一覧、求人掲示板など、製品やサービスを一覧表示するページで使用されます。これらのページに構造化データを提供すると、検索エンジンがコンテンツを豊富な検索結果に表示できるようになり、トラフィックとコンバージョンの増加につながる可能性があります。

構造化データは、あらかじめデータの構造が決まっていて、行と列のある表形式で管理されるデータを指します。例えば、売上データや顧客データなどが該当します。これにより、検索エンジンがコンテンツを正確に理解できるため、クリックスルー率やコンバージョンが向上します.

構造化データを使用する利点には次のようなものがあります:

1. 検索エンジンの可視性の向上: 構造化データにより、検索エンジンがコンテンツをより深く理解できるようになり、ランキングの向上とトラフィックの増加につながる可能性があります。
2. ユーザー向けの詳細情報: ユーザーは検索結果に構造化データが表示されると、クリックする前にページの内容をよりよく理解できます。これにより、クリックスルー率が向上し、コンバージョンが向上する可能性があります。
3. ソーシャルメディアエンゲージメントの増加: 構造化データを使用して、目を引くリッチスニペットを作成できます。これにより、ソーシャルメディアでのクリックと共有が増加し、リーチと可視性が向上します。

構造化データを使用することで、Webサイトのトラフィックとコンバージョンの向上に役立つ多くの利点が得られます。まだ使用していない場合は、サイトに実装して結果を自分の目で確認することを検討してください。

動的な Web サイトのパーソナライゼーションは、各訪問者の個別のニーズや好みに合わせて Web サイトのコンテンツとデザインを調整するプロセスです.

従来の Web デザインは、すべての訪問者に対して同じである固定テンプレートに依存していますが、動的なパーソナライゼーションは、過去のインタラクションからのデータを使用して、各ユーザーに合わせたカスタムエクスペリエンスを作成します。これにより、次のような指標を改善できます:

• コンバージョン率
• クリックスルー率
• 滞在時間

なぜ動的な Web サイトのパーソナライゼーションが重要なのでしょうか？

デジタル世界では、競争力を維持したい企業にとって、Web サイトのパーソナライゼーションが不可欠です。個々の訪問者に合わせたコンテンツとエクスペリエンスを提供することで、関連性の高い魅力的なエクスペリエンスを実現し、コンバージョンの向上とブランドロイヤルティの向上に役立ちます。

具体的な利点としては、次のようなものがあります:

1. エンゲージメントとコンバージョンの増加: 各訪問者に関連するコンテンツを表示することで、訪問者をサイトに引き込み、行動を促す可能性が高くなります。
2. 顧客維持率の向上: パーソナライズされたエクスペリエンスは、顧客維持率の向上にも役立ちます。顧客が自分のことを知っていると感じれば、離れることが少なくなります。
3. ブランドロイヤルティの向上: ポジティブな経験を持った顧客は、今後もあなたとの取引を継続し、他の人にあなたを勧める可能性が高まります。
4. より多くの見込み客を獲得: Web サイトの動的なパーソナライゼーションは、より多くの見込み顧客を獲得するのにも役立ちます。訪問者とのやり取りに関するデータを収集し、ターゲットを絞ることができます。
5. ユーザーエクスペリエンスの向上: 各訪問者にユニークで関連性の高いエクスペリエンスを提供することで、サイトのユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

Web サイトの動的なパーソナライゼーションは、ビジネスを支援する強力なツールであり、今すぐ始める価値があります。

コンバージョン アトリビューションは、デジタルマーケティングにおいて重要な概念です。これは、販売に影響を与えたタッチポイントにコンバージョンのクレジットを割り当てるプロセスを指します。言い換えれば、これはブランドとのどのインタラクションが望ましい結果につながったかを判断する方法です.

世の中にはさまざまなアトリビューションモデルがあり、ビジネスに適したモデルを選択することは難しい場合があります。しかし、コンバージョンアトリビューションの仕組みを理解することは、キャンペーンを最適化し、マーケティング費用から最大のROIを得たいと考えるマーケティング担当者にとって不可欠です。

コンバージョンアトリビューションが重要な理由は、どのマーケティング活動がコンバージョンとROIを促進しているかを理解するためです。コンバージョンアトリビューションがなければ、どのチャネルやキャンペーンが最も効果的であるかを知るのは困難です。また、カスタマージャーニーでどのタッチポイントが最も重要かを理解することで、マーケティング活動を最適化するのに役立ちます。この情報を使用して、予算とリソースをより効果的に割り当てることができます。

適切なアトリビューションモデルに投資すると、マーケティングパフォーマンスに関する重要な洞察が得られ、リソースをどこに割り当てるかについてより適切な決定を下すのに役立ちます。適切なアトリビューションモデルはビジネス目標によって異なるため、目的に合ったモデルを選択することが重要です。

コンバージョンには主にオンラインとオフラインの2つのタイプがあります。オンラインコンバージョンはWebサイト上で発生するアクション（購入やニュースレターへの登録など）を指し、オフラインコンバージョンはオンラインマーケティング活動に起因するオフラインアクション（電話をかけたり実店舗を訪れたりするなど）を指します。コンバージョンの原因を特定するには、まずコンバージョンに至ったタッチポイントを特定する必要があります。タッチポイントとは、Webサイトへの訪問、ソーシャルメディアでのやり取り、電子メールのクリック、広告の表示など、潜在的な顧客とブランドとの間のあらゆるやり取りです。タッチポイントを特定したら、コンバージョンにつながる可能性の高さに基づいて、それぞれのタッチポイントに値を割り当てることができます。

明示的データ（Explicit Data）は、明示的に述べられたり明らかにされたりする情報として定義されます¹. このタイプのデータは、明確に記述されているため、検索と解釈が簡単です。具体的な例として、コマース企業の財務諸表には、売上高、利益率、経費などの明示的なデータが含まれます。身長、体重、年齢、性別、人種、出身国なども明示的なデータの一部です。統計データも明示的なデータの一例であり、特定の領域の傾向やパターンを示すのに役立ちます。明示的データを収集する方法には、アンケートやインタビュー、対面またはオンラインでの観察、自己申告ツールの使用などがあります。ただし、どの方法を選択するかは特定の状況と必要な情報により異なります。。

暗黙的データ（Implicit Data）は、ユーザーの行動から推測できるデータであり、多くの場合、明示的データよりも正確です。たとえば、ある製品に興味があると言う人がいるかもしれませんが、その製品を実際に購入しない場合、その人の真の関心レベルは暗黙のデータを通じてのみ把握できます。一方、明示的なデータは人々の自己申告による意図や好みに依存しているため、多くの場合、精度が低くなります。しかし、特定の状況では役立つ場合があります。たとえば、ある製品に興味を持っている人数を知りたい場合、明示的なデータから適切な推定値を得ることができます。一般的に、暗黙的データは精度は高く信頼性は低く、明示的データは精度は低く信頼性は高いです。

顧客デジタルエクスペリエンスにおいては、データを活用して顧客の理解を深め、新しい提供価値（エクスペリエンス）を創出することが重要です。デジタル技術を活用した次世代の顧客体験を提供するために、企業はDX（デジタルエクスペリエンス）を実現する仕組みを構築しています。

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インテントデータは、マーケティングにおいて顧客の興味や関心を特定するために利用される行動データです。具体的には、顧客が自社商品に興味を持ち、意図を持って起こした行動を指します。Webマーケティングにおける行動分析のためのデータとして使われます。

インテントデータは、主に以下の2つのタイプがあります:

1. ファーストパーティ・データ: 自社サイトのインテントデータを自社が収集したもので、企業内での行動データを含みます。
2. サードパーティ・データ: ベンダーが各サイトのインテントデータを収集したもので、他社サイト内での行動データを含みます。現在はサードパーティ・データをベンダーから購入できるため、マーケティング用語ではインテントデータはサードパーティ・データを意味することが一般的です。

インテントデータの提供は、グローバルIPから企業を特定する技術を用いて行われています。ベンダーは企業名や業種などのリストとして提供し、企業Aの製品選定者たちが企業Bの商品をリサーチしている可能性などを推定できます。

なぜインテントデータが注目されているのでしょうか？

• インテントデータは、精度の高い予測分析が可能であり、販売促進の最適化やコンテンツ制作に応用できます。
• 購買意欲の高い顧客を競合他社より早く発見でき、効率的で機動的なアプローチが可能です。
• 企業単位で情報がまとめられているため、組織単位で行動分析をしやすくなり、案件化や商談化の数を伸ばす企業も出てきています。

予測パーソナライゼーションは、最新のパーソナライゼーションのトレンドの1つで、データと分析を活用して顧客のニーズや要望を予測し、関連するコンテンツや製品の推奨事項を提供するアプローチです。

この手法は、顧客が必要と感じる前に、適切なタイミングでコンテンツやサービスを提供することを目指しています。

具体的には、予測パーソナライゼーションでは以下のようなことが行われます:

• データ分析: 過去の顧客の行動データを分析し、将来の行動を予測します。
• 顧客のニーズ予測: 顧客が何を望んでいるのか、何を必要としているのかを予測します。
• 個別の提案: 顧客に合わせたコンテンツや製品の推奨事項を提供します。

予測パーソナライゼーションは、競合他社に先んじて顧客に最高のエクスペリエンスを提供したい企業にとって重要なツールです。ただし、データのプライバシーや投資の課題も考慮する必要があります。

また、パーソナライゼーションは、顧客の属性を分析し、その興味や関心に合わせてサービスを最適化するマーケティング手法です。

ユーザーの行動や過去の購入履歴を追跡し、個々の顧客に合わせたサービスを提供することで、デジタル体験を向上させることができます。

これらのアプローチを活用することで、企業は顧客ロイヤルティを構築し、売上を増加させることができます。
顧客デジタルエクスペリエンスを向上させるために、予測パーソナライゼーションとパーソナライゼーションの両方を戦略的に活用することが重要です。

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。

一方、パーソナライズされたコンテンツは、特定のユーザーに合わせて調整する必要がないため、比較的迅速かつ安価に作成できます。個別化はよりターゲットを絞ったカスタマイズされたアプローチであるのに対し、パーソナライゼーションはより一般的なアプローチです。どちらの戦略も効果的ですが、主な違いを理解することが重要です。

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。

ダイナミック広告は、企業がユーザーごとにパーソナライズされた広告を自動的に生成して表示できるようにするオンライン広告の一種です。ユーザーが閲覧または購入したアイテムなど、ユーザーの過去の行動からの情報を使用して、ユーザーにとって関連性が高く、興味を引く可能性が高いカスタム広告を作成することによって行われます。

動的広告は、Webサイト、ソーシャルメディアプラットフォーム、その他のオンラインチャネルで製品やサービスを宣伝するために使用できます。これらは、提供するものに興味を持つ可能性のある潜在的な顧客にリーチする効果的な方法です。さらに、動的広告は高度にカスタマイズでき、特定の人口統計、興味、さらには個々のユーザーをターゲットにすることができます。

動的検索広告は、インターネット上で自社の製品やサービスに関連する用語を検索した潜在的な顧客を企業がターゲットにできるオンライン広告の一種です。

動的検索広告は、自動化システムを使用して関連する検索に広告を照合し、潜在顧客にリーチする迅速かつ効果的な方法となります。

GoogleなどのWebサイトで検索を実行すると、検索エンジンはその個人のクエリを調べ、インデックス内のすべてのWebサイトと比較します。動的検索広告は、このプロセスをさらに一歩進めて機能します。

検索者のクエリに加えて、Webサイトのコンテンツも考慮して、どの広告が最も関連性が高いかを判断します。これは、企業が潜在的な検索語ごとに異なる広告を作成することを心配する必要がなく、システムがすべてを行ってくれるということを意味します。動的検索広告を使用すると、時間を節約でき、多くの人にリーチでき、結果がすぐに得られるというメリットがあります。

ダイナミックソーシャル広告は、企業が各ユーザーに合わせてパーソナライズされた広告を自動的に生成できるようにするオンライン広告の形式です。

ユーザーのソーシャルメディアプロフィールからの情報と企業のマーケティングキャンペーンからのデータを組み合わせることで、販売やリードにつながる可能性がより高い、ターゲットを絞ったカスタマイズされた広告を作成できます。ダイナミックソーシャル広告は、あらゆるタイプの製品やサービスの宣伝に使用できますが、高度にパーソナライズされた製品や特定の視聴者をターゲットにした製品の宣伝に特に効果的です

ETL（抽出、変換、ロード）は、データ統合プロセスの略称で、複数のソースからのデータを単一の一貫したデータセットに結合し、データウェアハウス、データレイク、または他のターゲットシステムにロードするために使用されます。

このプロセスは、データ主導型の組織がさまざまなソースからデータを収集し、検出、レポート、分析、意思決定を行えるようにそれらをまとめる際に重要です。

具体的には、ETLプロセスは以下の3つのステップから成り立ちます:

1. 抽出 (Extract): データレイクやデータベースなどの複数のデータソースからデータを抽出します。この際には、分析に必要なデータのみを集めることが重要です。
2. 変換 (Transform): ステージングエリアで未加工データがデータ処理を受け、変換されます。データはフィルタリング、クレンジング、重複排除、検証、認証などのタスクを経て、意図した分析用途に合わせて統合されます。
3. ロード (Load): 変換されたデータがステージングエリアからターゲットデータウェアハウスに移動されます。通常、全データの初期ロードが含まれ、その後、増分データの変更の定期的なロードが行われます。

ETLは、データ品質を向上させるためにデータをクレンジングすることで、データウェアハウスの作成に適しています。

ただし、時間がかかるバッチ処理であり、更新頻度が低い小規模なターゲットデータリポジトリの作成に向いています。最近では、クラウドデータベースの採用に伴い、ELT（Extract, Load, Transform）というプロセスも人気が高まっています。

ETLは、組織がデータを効率的に統合し、ビジネスインテリジェンスや分析に活用するための基盤となります。

オンサイトデータ（Onsite Data）は、Webサイトに保存され、訪問者の行動を追跡および分析するために使用される情報を指します。具体的には、ページビュー、クリックスルー率、直帰率、コンバージョン率などが含まれます。

このデータを収集して分析することで、訪問者がサイトにどのように関与しているかや、訪問者のエクスペリエンスを向上させるために何ができるかについて洞察を得ることができます。

オンサイトデータを収集するためには、さまざまなツールや手法があります。例えば、Web分析ソフトウェア、ヒートマッピングツール、A/Bテストプラットフォームなどがあります。適切なツールとテクニックの選択は、ビジネスの特定のニーズと目標によって異なります。

オンサイトデータの収集と分析は、Webサイトのパフォーマンスを理解し、その有効性を向上させる方法を特定するための非常に貴重なツールとなります。企業は顧客の好みや購買習慣に関する洞察を得るために、オンサイトデータを活用しています。

デジタルエクスペリエンス（DX）とは、デジタル技術を活用して顧客に最適化されたプロセスと体験を提供する仕組みを指します。

DXは、AIやIoTなどの破壊的なデジタル技術を活用し、ユーザーにとって最適な体験を持続的に提供することを目指しています。

顧客体験の重要性が高まる中で、DXを通じて顧客に素晴らしいエクスペリエンスを提供することが求められています。

多変量テストは、マーケティングにおいてさまざまな要素の組み合わせをテストして、どれが最も優れたパフォーマンスを発揮するかを確認する方法です。

例えば、Webサイトやその他のマーケティング資料上のさまざまな要素（見出し、画像、CTAボタンなど）をテストして、どれが最も多くのクリックやコンバージョンを生成するかを確認できます。多変量テストは、コマース企業がWebページ、Eメール、その他のコンテンツのさまざまなバージョンをテストして、どちらが視聴者にとってより良いパフォーマンスを発揮するかを確認できる強力なツールです。

複数の変数を同時にテストすることで、企業はターゲット顧客にとって何が機能し、何が機能しないのかについて貴重な洞察を得ることができます。

多変量テストは、Webサイトやアプリのコンバージョン、クリックスルー、全体的なエンゲージメントを向上させるのに役立ちます。また、実際にはユーザーエクスペリエンスが向上しない可能性がある、コストのかかる再設計や書き換えを回避することで、コストを節約することもできます。

多変量テストを実行する際には、次の点に留意する必要があります:

• 正確な結果を得るには、サイトまたはアプリへの十分なトラフィックがあることを確認してください。サンプルサイズが小さいと、信頼できるデータは得られません。
• 一度に1つずつテストします。一度に変更しすぎると、どの変更が結果に最も大きな影響を与えたのかがわかりません。
• テストから重要な結果を確認するために十分なデータを収集するには、時間がかかる場合があります。我慢してください¹。多変量テストは、オンラインプレゼンスを最適化したいあらゆる企業にとって貴重なツールです。コンテンツのさまざまなバージョンを慎重にテストすることで、ユーザーに可能な限り最高のエクスペリエンスを提供していることを確認できます。