用語集

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。

暗黙的なデータは、私たちが日常的にやり取りするデータのほとんどは明示的なデータです。明示的なデータには、名前、住所、電話番号、メールアドレスなどが含まれます。これらの情報は、ウェブサイト上のフォームに入力したり、電話で顧客サービス担当者に提供したりすることで収集されます。明示的なデータは、明確に定義されているため、理解しやすく、使用しやすいです。

一方、暗黙的なデータは直接入力されないデータであり、デバイスやオンラインサービスとのやり取りに基づいて生成されます。位置情報、検索履歴、購入履歴などが含まれます。このデータはビジネスにとって非常に役立つ可能性がありますが、同時に機密で親密なものでもあります。なぜなら、暗黙的なデータは私たちの好み、習慣、さらにはアイデンティティについても多くのことを明らかにする可能性があるからです。

暗黙的なデータは、ターゲットを絞った広告やパーソナライズされた推奨事項によく使用されます。また、Webサイトやアプリのユーザーエクスペリエンスを向上させるためにも活用できます。

暗黙的なデータは非常に価値のあるものですが、その使用方法と収集方法を慎重に考慮する必要があります。一部の企業は暗黙的なデータを過剰に収集したり、侵入的な方法で使用したりしていると非難されています。ユーザーのプライバシーを尊重し、データが倫理的に使用されるようにするための措置を講じることが重要です。

顧客デジタルエクスペリエンスにおいて、暗黙的なデータを理解し、適切に活用することで、より関連性の高いターゲットを絞ったコンテンツを提供でき、顧客エンゲージメントとコンバージョンの増加につながります。

定量的データは、特定の集団または現象についての洞察を得るために収集および分析された数値データです。

このタイプのデータは科学研究でよく使用され、調査、実験、観察などのさまざまな手段を通じて収集できます。

定量的データの利点の1つは、分析と解釈が容易であることです。
この種のデータは、仮説を検証し、新しい理論を生成するために使用することもできます。さらに、定量的データを使用して傾向やパターンを特定することもできます。
ただし、定量的データにはいくつかの欠点もあります。たとえば、このタイプのデータは常にコンテキストを提供したり、詳細な分析を可能にしたりするわけではありません。さらに、定量的データを操作して、望ましい結果を生み出すことができます。定量的データは限界がありますが、新しい知識を生み出し、複雑な現象を理解できる重要なツールです。

定量的データとは、数値化して把握できるデータのことであり、データ分析に用いられます。
一般的には客観性が高く、測定可能で、標準化されていることが多く、意思決定に使用されます。

プロダクトマネジメントの世界では、定量的データはプロダクトアナリティクスを通じてウェブやモバイルアプリケーションなどのデジタルプロダクトからその使用パターンを取得し、ビジネスインテリジェンスソフトウェアに関連しています。

定量的データの収集方法には、アンケート、インタビュー、観察、実験などがあります。アンケートは最も一般的な方法で、直接、郵送、またはオンラインで実施できます。インタビューや観察、実験も定量的データを収集するための有効な手段です。

最終的に、データ収集の方法はプロジェクトの目標とニーズによって異なります。時間とリソースが限られている場合は、定量的データが最良の選択肢となる可能性があります。より詳細な洞察が必要な場合は、定性的データの方が良い選択となる可能性があります。

データガバナンスは、組織がデータを管理する方法を管理する一連のプロセス、ポリシー、標準です。
すべての側面が含まれており、データの収集および保存方法から、データの使用および共有方法までをカバーしています。データガバナンスは、組織がデータの正確性、信頼性、規制への準拠を確保するのに役立ちます。また、機密情報を誤って共有したり、貴重な顧客データを失ったりするなど、コストのかかるミスを回避するのにも役立ちます。

データガバナンスにはさまざまなコンポーネントがありますが、最も重要なものには次のようなものがあります。

• データ品質管理: 意思決定に使用される前にデータが正確かつ完全であることが保証されます。
• データセキュリティ: データにアクセスできるユーザーとデータの使用方法を制御します。
• データプライバシー: 人々の個人情報が誤って取り扱われたり、悪用されたりするのを防ぎます。
• データライフサイクル管理: データの収集、処理、保存、削除の方法を制御します。

データガバナンスは複雑なプロセスですが、データに依存して意思決定を行う組織にとっては不可欠です。強力なデータガバナンスを導入することで、組織はデータを保護し、責任を持ってデータを使用することができます¹。データガバナンスの種類には、分散型実行、集中ガバナンス、集中型データガバナンスと分散型実行などがあります¹。データガバナンスは、データ資産を活用するあらゆる組織の戦略にとって重要です。

データガバナンスの柱として、以下の 4 つの要素があります。

1. 明確なユースケースの特定: データがどのように使用されるか、データがサポートするプロセス、およびデータを使用する関係者を理解することが含まれます。
2. 価値の定量化: 低品質のデータのコストと高品質のデータの利点を理解し、データ資産に金銭的価値を置く必要があります。
3. データ機能の向上: 必要なスキルと専門知識の開発、適切なテクノロジーとプラットフォームへの投資が含まれます。
4. スケーラブルな配信モデルの開発: 反復可能で持続可能なプロセスを作成し、データガバナンスに関与する人々の明確な役割と責任を確立することが必要です。

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。

データ共有は、データを他の人が利用できるようにする行為です。これは、他の人がデータを使用しやすくするため、または他の人がデータに貢献できるようにするためなど、さまざまな理由で行うことができます。

データ共有は、以下の方法で実行できます。

1. エクスポートとインポート: あるシステムからデータをエクスポートして別のシステムにインポートする方法です。
2. APIを介したアクセス: アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を介してデータへのアクセスを提供する方法です。
3. クラウドベースのサービス: クラウドベースのサービスを介してデータを共有する方法です。

多くのコマース企業がデータに依存して意思決定を行うにつれ、データ共有の重要性がますます高まっています。
データ共有により、企業はできるだけ多くの人がデータを利用できるようになり、データを最大限に活用できるようになります。ただし、誰がデータにアクセスできるのか、またどのように使用されるのかを制御することが難しいため、データ共有は困難な場合があります。これらの問題はデータのセキュリティとプライバシーに大きな影響を与える可能性があるため、データを共有する前に慎重に検討することが重要です。

データ共有はビジネスにとって強力なツールとなり得ますが、利点を最大限に高め、リスクを最小限に抑えるために、慎重かつ思慮深く使用することが重要です。

また、顧客デジタルエクスペリエンスは、単一の相互作用（インタラクション）を指しますが、**デジタルカスタマーエクスペリエンス（DCX）**は、ある個人が組織との間に持ったデジタルインタラクション全ての総合値を意味します。企業が「DCX」の改善について議論するならば、それは個々のタッチポイントの改善ではなく、ユーザインタフェースからモバイル対応、デザイン改善、通信方法、リアルタイムデータの配信など、全体が検討すべき対象となります。

データ共有とデジタルエクスペリエンスの理解を深めることで、ビジネスの成長と効率向上に貢献できるでしょう。