用語集

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。