用語集

マーケティング適格リード (MQL) は、見込み客の中でクロージングに至る可能性が高い有望な見込み客を指します。

企業は、どのリードを追求する価値があるかを判断するために、多くの場合、MQL基準を使用します。

MQLは、マーケティング活動を通じて創出された案件確度の高い見込客を意味し、営業部門への「この見込客は自社の承認やサービスの購買を検討している可能性が高く、優先度を上げてアプローチをしてほしい」というメッセージを伝えます。

マーケティング適格なリードは、特定の基準に基づいて、絞り込まれたリード（見込み客）であり、製品やサービスについてもっと知りたいと考え、自社からの情報提供やコンタクトを取ることに同意している見込み客を指します。

マーケティング適格リードを特定する方法は、人口統計情報や行動などの要素に注目し、特定の行動を示す必要があります。

たとえば、製品やサービスに関する詳細情報を要求したり、無料トライアルにサインアップしたり、ウェビナーに参加したりする可能性があります。

マーケティング適格なリードを特定するためには、ターゲットを絞ったコンテンツを通じて行うことが重要です。これには、Webサイトのエクスペリエンスをパーソナライズしたり、関連するEメールを送信したり、電話をかけたりすることが含まれます。

マーケティング適格リードは、営業チームが最良のリードのみを追求できるようになり、その結果、成約件数が増え、マーケティング活動のROIが向上します。

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。

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。

このエンジンは、人口統計情報、過去の購入履歴、Web 閲覧行動などの顧客に関するデータに依存します。
これらのデータを使用して顧客の興味に関するプロファイルを作成し、顧客が興味を持つ可能性のある製品、サービス、またはコンテンツに関する推奨を行います。

パーソナライゼーション エンジンによって作成された推奨事項は、Web サイト上の推奨アイテムのリストやソーシャル メディア プラットフォーム上のターゲットを絞った広告など、さまざまな方法で顧客に提示できます。

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。

需要予測は、製品またはサービスに対する将来の需要を見積もるプロセスです。企業は需要予測を使用して、生産、在庫、人員配置のレベルを決定します。コマース企業が需要を予測するために使用できる方法には、傾向分析、回帰分析、時系列分析など、いくつかの方法があります。最も適切な方法は、入手可能なデータと予測される製品またはサービスによって異なります。

需要予測は多くの場合、将来の需要を表していない可能性のある過去のデータに基づいているため、企業は需要予測を使用する際に注意する必要があります。消費者行動、経済、その他の要因の変化はすべて、将来の需要に影響を与える可能性があります。したがって、企業は定期的に需要予測を見直し、必要に応じて更新することが重要です。

需要予測の重要性は、ビジネスを運営する上で最も重要な側面の1つです。製品やサービスに対する将来の需要を理解することで、生産、人員配置、その他の業務の主要な分野について情報に基づいた意思決定を行うことができます。正確な需要予測がなければ、健全な収益を維持することは非常に困難です。企業が需要を予測するために使用するさまざまな手法は数多くありますが、それらはすべて、顧客の需要を満たすのに十分な製品または生産能力を確保するという1つの共通の目標を共有しています。

不正確な需要予測は、企業に深刻な影響を与える可能性があります。需要が過小評価されている場合、企業は顧客のニーズを満たすことができず、売上を失う可能性があります。一方で、需要が過大評価されると、企業は貴重なリソースを拘束する過剰在庫を抱えることになる可能性があります。幸いなことに、需要予測の精度を向上させる方法は数多くあります。多くの企業は、過去の需要パターンをより深く理解し、将来のニーズについてより多くの情報に基づいた予測を行うために、需要計画ソフトウェアを使用しています。さらに、社内のさまざまな部門間で定期的にコミュニケーションをとることで、需要の予測に関して全員が同じ認識を持つことができます。

結局のところ、競合他社に先んじてコストのかかるミスを回避したい企業にとって、正確な需要予測は不可欠です。適切なツールと技術を使用することで、企業は顧客のニーズをより深く理解し、生産と在庫レベルについてより賢明な決定を下すことができます。

地理的パーソナライゼーション（または地理ローカライズされたパーソナライゼーション）は、特定の地理的位置に合わせてコンテンツを調整するプロセスです。

この方法は、特定の場所にいるユーザーにコンテンツをターゲットにするか、ユーザーの場所を検出して関連コンテンツを自動的に配信することによって実行できます。地理的パーソナライゼーションを使用することで、以下の多くの利点が得られます。

• エンゲージメントの向上: 関連するコンテンツを提供することで、企業は顧客エンゲージメントとロイヤルティを高めることができます。
• ROI の向上: 地域をターゲットにしたキャンペーンは、一般的なキャンペーンよりも ROI が高いことが示されています。
• 顧客に関する洞察の向上: 地域ターゲティングにより、企業は顧客の行動に関する貴重な洞察を得ることができます。
• 高い精度: 地域ターゲティングは、人口統計などの他の形式のターゲティングよりも正確です。
• リーチの拡大: 地域ターゲティングを使用すると、企業はメッセージをより多くの視聴者に届けることができます。
• 効率の向上: 地域をターゲットにしたキャンペーンは、従来のマーケティング キャンペーンよりも効率的で費用対効果が高くなります。
• パーソナライゼーションの向上: 地域ターゲティングにより、企業は顧客によりパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できるようになります。

地理的パーソナライゼーションは、企業が顧客エクスペリエンスを向上させ、より良い結果を生み出すのに役立つ強力なツールです。

大きな競争上の優位性が得られます。具体的な方法として、ジオターゲティングや地理征服を活用することで、特定の地域にいる潜在顧客にリーチする効果的な手段となります。

地理的パーソナライゼーションは、個人レベルでユーザーの共感を呼ぶ可能性が高いため、一般的なマーケティング メッセージよりも効果的であることがわかっています。

ビジネス インテリジェンス（BI）は、組織が意思決定を容易にするためにデータを収集、整理、分析、表示するために使用するさまざまなツール、プロセス、および方法論を含む広義の用語です。

現代のビジネスにとって不可欠な側面であり、組織が戦略的および運用上の意思決定を推進するためにデータへの依存を強めています。

BIのプロセスは、さまざまなソースからデータを収集することから始まります。これには、内部システム（顧客関係管理やエンタープライズリソースプランニングなど）や外部ソース（ソーシャルメディアや公共データリポジトリなど）が含まれます。収集されたデータは、データウェアハウスやデータレイクなどのツールを使用して整理され、準備されます。

次に、データ分析が行われます。統計分析、データマイニング、機械学習アルゴリズムなどを使用してデータから洞察を抽出します。これにより、ビジネス戦略や意思決定に情報を提供できます。

最後に、BIはデータを明確かつ簡潔で実用的な方法で提示することを目指します。ダッシュボード、レポート、視覚化などを使用して、組織内の利害関係者にデータを伝えます。

ビジネスインテリジェンスアナリストは、BIの専門家であり、データの収集、分析、プレゼンテーションを担当します。彼らは組織の意思決定をサポートし、パフォーマンスを向上させ、成長を促進するデータ主導の意思決定を行う役割を果たしています。

テクノロジー業界では、BIを使用して製品開発の改善、マーケティングキャンペーンの最適化、顧客エクスペリエンスの向上、パフォーマンスの監視、戦略的意思決定に情報を提供しています。

A/Bテスト（エービーテスト）は、マーケティング分野でよく用いられるテスト手法です。このテストでは、一定期間に施策候補を複数のパターンで提示し、特定の対象者に向けてどちらがより効果的かを検証します。

具体的には、Web広告やランディングページ（LP）、Webサイトなどの改善に取り入れられています。たとえば、キャッチコピーだけ、ボタンの形だけなど、一部だけを変更した2つのよく似たクリエイティブを用意して、実際にWeb上で一定期間公開し、どちらの方がクリック率が高かったかといった項目で評価します。

A/Bテストは、多変量テストと比較されることがあります。多変量テストは同時に2つ以上の項目を検証するテスト方法で、すべての組み合わせ分だけのクリエイティブを用意する必要があります。一方、A/Bテストは2つのクリエイティブの比較であり、大量のトラフィックを必要としないため、日々のアクセス数が少ないWebサイトでも検証が可能です。

A/Bテストのメリットは、大量のトラフィックを必要としないこと、信頼性のあるデータが得られること、結果の解釈がスピーディに行えること、確実に改善につなげられること、低コストでテストが可能であることです。一方、デメリットとしては、トラフィックが少ない場合にテスト期間が長期化することがあります。

A/Bテストには必要な期間があり、結果を検証できる期間は予測できません。差分とUU数を考慮して適切な期間を設定する必要があります。また、ユーザーの振り分けにはランダムな方法を用い、検証項目例としてファーストビューコンテンツ、イメージ画像、見出し・ページタイトル、CTAボタン、離脱導線などがあります。

無料ツールとしては、Google オプティマイズ A/B テストや SiTest があります。

A/Bテストは、マーケティング戦略の改善に役立つ手法であり、効果的な施策の選択に貢献します。