用語集

トランザクションデータは、ビジネスにおいて重要な基本概念の1つです。ほとんどのコマース企業は、日々の業務を追跡するために何らかの形式のトランザクションデータに依存しています。このタイプのデータには、販売情報や顧客情報から在庫レベルや財務記録に至るまで、あらゆるものが含まれる場合があります。

つまり、トランザクションデータとは、ビジネストランザクションを追跡および管理するために定期的に使用されるあらゆる種類のデータです。

企業は、数種類の基本的なトランザクションデータのみを追跡する必要があるかもしれませんが、他の企業は数十、さらには数百の異なるデータポイントを追跡する必要があるかもしれません。具体的な取引データの種類は、企業の性質と定期的に実行される取引の種類によって異なります。トランザクションデータは、ほぼすべてのビジネスにとって重要な部分であり、自社の業務を適切に把握し、できるだけスムーズに業務を遂行できるようにするために活用されています。

トランザクションデータには、以下の3つの主要な種類があります:

• 財務取引データ: 請求書、発注書、領収書などのデータが含まれます。
• 顧客の取引データ: 顧客の連絡先情報や購入履歴などのデータが含まれます。
• ビジネス取引データ: 従業員の記録やベンダー契約などのデータが含まれます。

トランザクションデータは、顧客の行動に関する洞察を提供し、企業にとって重要です。顧客がビジネスとどのように関わっているかを理解することで、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の変更を加えることができます。さらに、トランザクションデータを使用して傾向とパターンを特定し、より適切なビジネス上の意思決定を行うのに役立ちます。マーケティング目的にも役立ち、視聴者をセグメント化し、関連するメッセージでターゲットを絞ることができます。

トランザクションデータは、企業にとって貴重な資産であり、顧客をより深く理解し、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。もしあなたのビジネスがまだトランザクションデータを使用していない場合は、改善のために検討することをお勧めします。

非構造化データ（unstructured data）は、項目の形式や順序などについて明確に定義されていない不定形なデータ集合を指します^。主に人間が情報を把握するために作成されるデータ群であり、コンピュータによる自動処理には適さないものです。

一方、データレイクは、構造化データ、半構造化データ、非構造化データなどの膨大な生データをネイティブ形式で保持するストレージリポジトリです。

データレイクは、大量の構造化データ、半構造化データ、および非構造化データを保存できるリポジトリであり、分析やその他のアプリケーションのデータに簡単にアクセスできるように設計されています。データウェアハウスとの主な違いは、データウェアハウスがOLAP（オンライン分析処理）ワークロードをサポートするのに対し、データレイクはOLTP（オンライントランザクション処理）ワークロードをサポートするように設計されていることです。

データレイクを構築する際には、データの種類を決定し、データをどのように構造化するかを考慮する必要があります。また、適切なツールとテクノロジーを選択して実装することで、データレイクはデータの価値を引き出す強力なツールになります。

顧客デジタルエクスペリエンスにおいては、非構造化データを理解し、マーケティングキャンペーンの改善や適切なビジネス上の意思決定に活用することが重要です。

また、データレイクを活用することで、顧客エクスペリエンスを向上させ、セキュリティを強化し、障害回復力の高いサービスを提供できるようになります。

データボルト（Data Vault）は、ビッグデータのストレージおよび管理システムの一種です。大規模で複雑なデータセットを処理するために設計されており、超並列データベースの考えに基づいています。 データボルトは、データをフラットな構造で保存することで、アクセスとクエリが簡単になります。また、新しいデータをシステムに追加することも簡単です。データはセグメントに分割され、複数のノードに分散されます。

デジタルトランスフォーメーションにおいてデータボルトの利点は次のようになります:

1. データ管理の改善: データボルトは、データ管理の効率と正確性の向上に役立ちます。組織はデータに簡単にアクセスして更新し、変更を追跡できます。
2. コストの削減: データボルトは、データの保存と管理に関連するコストの削減にも役立ちます。手動プロセスの必要性を減らし、組織の時間とコストを節約します。
3. 意思決定の向上: データボルトは意思決定の向上にも役立ちます。組織にすべてのデータを単一のビューで表示できるため、より多くの情報に基づいた決定を下せるようになります。
4. 柔軟性の向上: データボルトは、従来のデータベースよりも優れた柔軟性を提供します。組織はニーズの変化に応じてデータボルトにさらに多くのデータを追加できます。
5. セキュリティの向上: データボルトにより、組織のすべてのデータを一元的に保管できる場所を提供します。外部の脅威からデータを適切に保護できるようになります。

データボルトは、データの管理と保存方法を改善するのに役立つ強力なツールであり、デジタル変革プロジェクトで使用されることがあります。

顧客デジタルエクスペリエンスにおいて、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するために、データボルトを活用することが重要です。

統計的有意性は、統計検定の結果が他の要因によって引き起こされたものではなく、偶然のみによるものである可能性の度合いを示す尺度です。結果が統計的に有意であるとみなされるためには、その結果が偶然に発生する確率が極めて低い必要があります。.

具体的には、統計的有意性は一連のデータで観察された効果やパターンが偶然に発生した確率を指します。言い換えれば、まったく同じ条件下で再度研究を行った場合に同じ結果が観察される可能性を示すものです。結果が統計的に有意であるかどうかを判断する際には、サンプルサイズ、サンプル母集団内の変動性、信頼水準などが考慮されます。

統計的有意性は、研究設計とデータ分析において重要な概念です。適切に使用することで、研究者はデータから有意義な結論を引き出すことができると同時に、不正確な結論を避けるのに役立ちます。

バリエーションとは、統計学におけるバリエーション・変動であり、測定値または観察値の違いを指します。これらの違いは、測定誤差、ランダム性、データの基礎となる分布など、多くの要因によって引き起こされる可能性があります。バリエーションは、いくつかの方法で測定できます。

• 範囲 (Range): 変動の最も単純な尺度であり、データセット内の最大値と最小値の差にすぎません。
• 標準偏差 (Standard Deviation): 各値がデータセットの平均からどの程度離れているかを考慮する、洗練された尺度です。
• 分散 (Variance): 主に統計学者によって使用される、ばらつきを測定する少し異なる方法です。

データセット内の変動量は、そのデータセットから行われる測定の精度レベルと精度の両方に影響します。変動が大きい場合、個々の測定値が正確である可能性は低くなります。一方、変動が小さい場合は、個々の測定値が正確である可能性が高くなります。

統計において、バリエーションは中心傾向の周囲のデータポイントの分散を測定できるため重要です。企業は、バリエーションの原因を理解し、プロセスのパフォーマンスを向上させるための措置を講じることが重要です。

また、機能テスト (Feature Test) は、企業が顧客に可能な限り最高のユーザーエクスペリエンスを提供するのに役立つ機能の複数のバリエーションをテストする重要なソフトウェア開発プロセスです。開発者は通常、機能の複数のバリエーションを実行して、どのバージョンが最も最適な機能とユーザーインタラクションを提供するかを判断します。これにより、カラーパレット、フォントスタイル、レイアウト構成などのさまざまなデザイン要素を試して、全体的に最高のユーザーエクスペリエンスを提供する組み合わせを特定できます。

デジタルカスタマーエクスペリエンス (DCX) は、ウェブサイト、モバイルアプリ、SNS、およびその他のデジタルタッチポイントを通じて行われる顧客と企業とのあらゆるインタラクションの総体です。

データエンリッチメント（Data Enrichment）は、企業や組織が収集した既存のデータに追加情報を付加するプロセスです。このプロセスでは、外部ソースから新しいデータを取り込むことで、既存のデータを補完し、より完全な全体像を提供します。

主な目的は、顧客プロファイルを作成したり、マーケティングや顧客分析で予測の精度を向上させたりすることです。

データエンリッチメントにはいくつかの方法があります。以下にいくつかの具体例を示します。

1. 外部ソースからの新しいデータの追加: 国勢調査の人口統計データなどの公的ソースからのデータを組み込むことで、既存のデータを強化できます。
2. 複数のデータセットの接続: 補完的な情報を含むデータセットをリンクすることで、顧客の購買履歴と人口統計情報を結びつけ、洞察を得ることができます。
3. 新しい特徴の生成: 既存のデータから新しい特徴を作成することで、顧客の行動パターンを特定するのに役立ちます。

データエンリッチメントは、機械学習アルゴリズムの予測精度を向上させ、顧客とその好みのより完全な全体像を作成する強力なツールです。また、データエンリッチメントAPIを使用することで、データの品質と有用性を向上させることができます。

企業データやB2Bデータ、Eメールデータ、製品データなど、さまざまな分野でデータエンリッチメントが活用されています。

タイプ1エラーとタイプ2エラーについて説明しますね。これらは統計的な概念で、仮説検定や実験の結果の解釈に関連しています。

• タイプ1エラー (偽陽性): これは、条件が存在しないのにテストが誤って存在すると判断される場合です。具体的には、帰無仮説が正しいのにもかかわらず、帰無仮説を棄却してしまう誤りです。例えば、新薬の効果を試験する際に、実際には効果がないのに効果があると判断してしまう場合があります。この誤りは、患者が不必要に有害な副作用にさらされたり、治療を受けられなかったりする可能性があるため、深刻な結果を招くことがあります。

• タイプ2エラー (偽陰性): これは、実際には条件が存在するのに、テストで条件が存在しないと誤って示される場合です。対立仮説が正しいのにもかかわらず、帰無仮説を棄却できない誤りです。例えば、新薬の効果を試験する際に、実際には効果があるのに効果がないと判断してしまう場合があります。この誤りは、タイプ1エラーよりも深刻であり、有害な結果をもたらす可能性があります。

これらのエラーを回避するためには、以下の方法があります。

1. サンプルサイズを大きくする: サンプルサイズが大きいほど、タイプ1エラーとタイプ2エラーの発生確率が低くなります。
2. 厳格な基準を使用する: 検定の結果を判断する際に、より厳格な基準を設定することで、誤検知の可能性を減らすことができます。
3. 研究を再現する: 別のサンプルや方法を使用して研究を再現することで、結果を確認しエラーの可能性を減らすことができます。

統計的な観点から、これらのエラーを理解し、適切な対策を講じることが重要です。

もしさらなる質問があればお気軽にどうぞ！

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。

セカンドパーティデータ（Second-Party Data）は、デジタルマーケティングにおいて重要な概念です。

• セカンドパーティデータとは何か？ セカンドパーティデータは、企業が別のソースから取得したデータです。これは、企業自体によって収集されたデータが、その後別の当事者に販売または取引された可能性があります。あるいは、パートナー企業によって収集され、その後第2者と共有されたデータである可能性もあります。

• セカンドパーティデータを使用することにはいくつかの利点があります。具体的には以下の点が挙げられます。

  • ファーストパーティデータを補完: 自社のファーストパーティデータが不足している場合、セカンドパーティデータを活用することで、顧客の理解を深めるのに役立ちます。
  • 正確で最新のデータ: セカンドパーティデータは、公的情報源から収集されることが多いサードパーティデータよりも正確で最新のデータを得ることができます。
  • 手頃な価格: 自社データを完全に購入するよりも手頃な価格でセカンドパーティデータを利用できる可能性があります。

• セカンドパーティデータの収集方法 セカンドパーティデータを収集する方法はさまざまです。一般的な方法の1つは、企業がデータを収集するために相互に提携することです。たとえば、オンラインで製品を販売する会社は、顧客の住所に関する情報を取得するために配送会社と提携する場合があります。
  また、アンケートやその他の形式の調査を使用してセカンドパーティデータを収集することもできます。企業は多くの場合、自社の製品やサービスに関する質問に答えてもらうために報酬を支払います。この情報は、顧客をより深く理解するために他の企業に販売できます。ただし、このタイプのデータは非常に機密性の高いものになる可能性があるため、適切なセキュリティとプライバシー対策を講じることが重要です。

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。

イベントデータは、ユーザーの行動、トラフィック パターン、およびオンライン イベントに関連するその他の指標に関する洞察を提供するために、さまざまな追跡ツールや方法によって収集および保存されるデータの一種です¹. この情報は、マーケティング キャンペーンへの関与の理解、Web サイトのコンテンツやデザイン変更の有効性の評価、ランディング ページのコンバージョン率の向上、顧客の行動や好みの分析など、さまざまな目的に使用できます。組織の特定のニーズに応じて、追跡および分析できるイベント データにはさまざまな種類があります。これらには以下が含まれます。:

• Web ページまたはそれらのページ内のリンクのクリックスルー率
• ボタンのクリック数
• ログインまたはログインの失敗
• ページビュー
• ビデオが再生される
• フォーム送信
• 販売取引の購入または拒否
• オンラインアンケートの完了率

エンティティデータとイベントデータの違いは何でしょうか？

エンティティデータとイベントデータは、多くの最新のビジネス分析ツールによって収集される 2 つの異なる種類のデータです。どちらのタイプのデータも同様の目的に使用できますが、どちらかのタイプのデータを最も効果的に使用するには、それらの間に理解する必要がある重要な違いがいくつかあります。

エンティティデータは通常、イベントデータよりも構造化されています。エンティティデータは、顧客、製品、受注など、システム内の特定のエンティティまたはオブジェクトに関する情報を指します。

イベントベースのデータよりも標準化されており、アルゴリズムやその他の分析ツールを使用して分類および分析することが簡単です。エンティティデータとイベントデータのもう 1 つの重要な違いは、エンティティデータは通常、組織の活動のより完全な全体像を提供するのに対し、イベントデータは通常、特定の時点でシステム内で起こっていることの特定の側面のみを明らかにすることです。

エンティティデータにはシステム内で発生するトランザクションやその他のイベントに関する高レベルの情報が含まれることが多いのに対し、イベントベースのデータは通常、ユーザーが長期間にわたって実行した特定のアクションの詳細な記録のみで構成されるためです。

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。