用語集
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Psychographic Segmentation サイコグラフィックセグメンテーション 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
サイコグラフィックセグメンテーションは、消費者を性格、ライフスタイル、社会的地位、活動、興味、見解、意識などの心理的属性に基づいてグループ分けする市場調査手法を指します。
このアプローチは、デモグラフィックセグメンテーション(性別、年齢、収入などの具体的な特性で対象者を分類)とは異なり、性格や価値観などの属性に焦点を置いています。サイコグラフィックセグメンテーションは、マーケティング戦略の立案や製品開発、メッセージングの指針となるバイヤーペルソナを詳細に設定する際に活用されます。
この手法の重要な利点は、複数のターゲット層を想定して、各層に最大のインパクトを与えるマーケティングが実現できることです。また、他のアプローチに比べて時間とコストを節約でき、対象となるグループを簡単に把握できます。さらに、サイコグラフィックセグメンテーションによって、以下のような消費者のイメージやリクエストを理解できます。
- 自社の製品やサービスに対する消費者の考え方
- 消費者が本当に求めているものとその理由
- 現在の製品・サービスの短所または問題点
- 今後のエンゲージメントを促進する機会
- ターゲット層とのコミュニケーションを改善する方法
サイコグラフィックセグメンテーションは、市場調査においてバイヤーペルソナを作成する際にも役立ちます。バイヤーペルソナは、潜在顧客の肩書や職務、個人的な嗜好、目標、ライフスタイルなどを設定した架空のプロファイルで、行動の実態と理由の両方を表します。
さらに、サイコグラフィック調査は、セグメントごとに異なるマーケティング戦略やサービス、体験、製品を開発したい場合にも役立ちます。たとえば、価格に敏感な消費者向けに機能を減らしたバージョンを提供することがあります。一方で、機能の多い商品を求める顧客は、全機能が揃った価格の高いバージョンを選択できます。
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Customer Profile 顧客プロフィール 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
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Audience Segmentation オーディエンスセグメンテーション 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
顧客セグメンテーションは、以下の要素に基づいて顧客ベースをさまざまなグループに分割します:
- 人口統計上の特徴(年齢、性別、収入、職業など)
- 地理的要因(人口、場所の種類、場所の密度など)
- 心理学的特徴(性格、ライフスタイル、社会階級、態度など)
- 行動特性(購買行動、購入者の購買行動段階、使用率、忠誠心など)
顧客セグメンテーションを行う理由は、ビジネスにとって重要です。以下はその理由です:
- 競争上の優位性を引き出す:顧客を特定し、共通の特徴を持つグループに分類できれば、各グループに適切なタイミングで適切なメッセージを配信することができます。たとえば、大学生と若い専門家は価格に対する感度が異なるため、セール品のプロモーションはそれぞれに異なる効果を持つ可能性があります。
- 製品開発プロセスの改善:顧客のニーズや要望に基づいて製品を設計できるようになり、市場で成功する可能性が高まります。特定のニッチなセグメントに合わせた製品は、競合他社との直接的な競合を避けることができます。
- キャンペーンのパフォーマンスの最適化:セグメント化により、特定のグループの人々に関連性のあるメッセージを送信でき、マーケティング支出のROIを向上させることができます。
- 顧客のニーズによりよく応える:セグメンテーションにより、パーソナライズされたエクスペリエンスを提供でき、顧客の満足度を高め、長期的な顧客維持につなげることができます。
- ターゲットを絞ったコミュニケーション:顧客セグメントごとに適切なメッセージを送信することで、顧客とのエンゲージメントを高め、効果的なマーケティングを実現できます。
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Cohort Analysis コホート分析 顧客デジタルエクスAペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
コホート分析は、企業が長期にわたる進捗状況とパフォーマンスを追跡および測定するために使用するツールです。
この分析は、傾向とパターンを特定し、顧客の行動を評価し、マーケティングおよび製品開発戦略についての意思決定を行うために使用できます。正しく使用すると、時間の経過とともに顧客がどのようにビジネスと関わっているかについて貴重な洞察を得ることができます。
コホート分析には主に2つのタイプがあります:
- 取得日に基づくコホート: 顧客が会社に入社したとき、または製品の使用を開始したとき (つまり、取得日) に基づいて顧客を分析します。このタイプのコホートは、エンゲージメント率と維持率を追跡するためによく使用されます。
- 共通の特性に基づくコホート: 共通の特性や行動 (つまり、共通の属性) に基づいて顧客を分析します。このタイプのコホートは、アップセルやクロスセルの機会を特定するためによく使用されます。
コホート分析は、さまざまな目的で適用できます:
- さまざまな顧客グループが時間の経過とともにどのように製品と対話するかを理解する
- 新規顧客の獲得に最も効果的なマーケティングキャンペーンを特定する
- さまざまな顧客セグメントの間でどのチャネルが最も人気があるかを判断する
- 特定の顧客グループのエンゲージメント率と維持率を追跡する
- 顧客生涯価値を取得日またはその他の属性によって分析する
コホート分析は、顧客を理解し、データに基づいた意思決定を行いたい企業にとって不可欠なツールです。顧客の行動と傾向を理解することで、企業は成長と運営の方法についてより適切な決定を下すことができます。
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Demand Forecasting 需要予測 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
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。
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。
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Feature Flag 機能フラグ 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
機能フラグは、新しいコードを展開せずに機能をリモートで有効または無効にするために使用されるソフトウェア開発手法です。
開発者は新機能を安全にテストし、ユーザー インターフェイスに変更を加え、A/B テストを実行できます。機能フラグの利点は以下の通りです:
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継続的デリバリー: 機能フラグを使用すると、開発者は変更をすべてのユーザーに表示する必要がなく、コードの変更を少しずつ本番環境にプッシュできるため、継続的デリバリーが容易になります。これにより、リスクとダウンタイムを最小限に抑えながら、新しい機能を迅速にテストして展開できるようになります。
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導入時のリスクの軽減: 機能フラグを使用することで、開発者はすべてのユーザーに影響を与えることなく、新機能を安全にテストし、ユーザー インターフェイスに変更を加え、A/B テストを実行できます。問題が発生した場合は、この機能を簡単に無効にして、ユーザーへの悪影響を防ぐことができます。
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実験とテスト: 機能フラグを使用すると、開発者は新機能を完全に起動する前に実験およびテストできます。これは、チームが早期に問題を特定し、ユーザーのフィードバックを収集し、どの機能を優先するかについて情報に基づいた決定を下すのに役立ちます。
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対象を絞ったリリース: 機能フラグを使用すると、開発者はユーザーのサブセットまたは特定のグループに新機能をリリースでき、より広範なユーザーにリリースする前にフィードバックを収集して改善を行うことができます。
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トラブルシューティングとロールバック: 機能によって問題やエラーが発生した場合、機能フラグを使用すると、変更をロールバックして以前のバージョンに戻すことが簡単にできます。これにより時間を節約し、ダウンタイムのリスクを軽減できます。
顧客デジタルエクスペリエンスにおいて、機能フラグを活用することで、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できることを考慮してください。
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Incremental Revenue 収益の増加 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
増分収益を生み出す方法はいくつかあります:
- 新しい製品やサービスの立ち上げ: まったく新しい製品の開発や、単に既存の製品やサービスの利用可能性を新しい市場に拡張することが含まれます。
- 価格の引き上げ: 既存の製品やサービスの価格を引き上げたり、さまざまなレベルのサービスに新しい価格帯を導入したりすることが含まれます。
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Omnichannel Marketing オムニチャネルマーケティング 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
オムニチャネルマーケティングは、顧客とのあらゆる接点(チャネル)で最適な購買体験を提供するためのマーケティング戦略です。
このアプローチは、実店舗、アプリ、ウェブサイト、通信販売カタログ、ダイレクトメール、Eメール、モバイルなど、さまざまな直接/間接のコミュニケーション・チャネルを組み合わせて顧客と交流し、一貫性のあるブランド体験を提供します。
オムニチャネル戦略は、すべてのチャネルをシームレスに統合し、数多くのマーケティング戦術を効果的かつ効率的に連携させるのに役立ちます。
お客様がどのようにショッピングするかを理解することで、お客様中心のアプローチを取り、購入に至るまでのさまざまなチャネルでオーディエンスとつながることができます。オムニチャネル戦略は、マーケティングファネルの始まりのブランドの発見から、購入、顧客ロイヤルティなど、カスタマージャーニー全体を網羅します。優れたオムニチャネル戦略では、オーディエンスのブランド体験が複数チャネルで同じであるため、購入過程がスムーズになります。
オムニチャネルは、ユーザーと企業の接点をオンライン・オフライン問わず結合させ、ユーザーに購入経路を意識させない販売戦略の一環です。
このアプローチにより、お客様はさまざまなプラットフォームでブランドとのシームレスなやり取りができるようになり、ブランド体験が全体的に向上します。
オムニチャネルマーケティングは、現代の広告技術と消費者行動の変化に適応するために重要です。統合されたアプローチを作成することで、オーディエンスがどこでブランドに出会うかに関係なく、ユニークなメッセージをカスタマイズできます。
一貫性のあるインタラクションがカスタマーエクスペリエンスの向上につながり、同時に複数チャネルに渡ってエンゲージメントの機会が増えることで、コンバージョンを増やすことができます。
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Bayesian ベイジアン 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
ベイズ推論の核心は確率の概念に基づいています。
確率は、イベントが発生する可能性を示す尺度と考えることができます。特定の証拠やデータが与えられた場合に、イベントが発生する可能性を計算できます。ベイジアンメソッドは、不確実性が伴う問題に特に適しています。たとえば、人口に占める左利きの人の割合を推定しようとしていると想像してください。あなたは、個人的な経験に基づいて、その割合が10%であるという事前の信念から始めるかもしれません。しかし、1,000人を対象とした調査からデータを収集したところ、そのうち左利きの人はわずか4%であることがわかりました。この新しいデータにより、人口に占める左利きの人の割合の推定値が下方修正されることになります。
ベイジアンメソッドは、推定タスクと予測タスクの両方に使用できます。推定では、未知の量に対する最良の推定値に到達しようとしています。予測については、既知の情報を使用して将来の出来事を予測しようとしています。ベイジアンメソッドは、予測を行うときに以前の信念を考慮できるため、予測タスクに特に適しています。
ベイジアンメソッドは、数値データ、カテゴリデータ、テキストデータなど、あらゆる種類のデータで使用できます。利用可能なデータが少ない場合にも有効です。ベイジアンメソッドの利点の1つは、不確実性を定量化できることです。
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Customer Journey Orchestration カスタマージャーニーオーケストレーション 顧客デジタルエクスAペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
カスタマージャーニーオーケストレーション(Customer Journey Orchestration)は、顧客の関心を継続的に引き付け、リアルタイムで顧客体験を調整し、販売サイクルに沿って顧客を進めるためのプロセスです。
この概念は、顧客の行動やインタラクションに基づいて、個別の顧客に適切な情報やコンテンツを提供することを目指しています。
以下に、カスタマージャーニーオーケストレーションに関連するいくつかのポイントを紹介します:
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リアルタイムの調整: カスタマージャーニーオーケストレーションでは、リアルタイムの個々のやり取りに焦点を当てます。顧客がブランドのウェブサイトを閲覧したり、モバイルアプリを利用したり、実店舗を訪れたりしたタイミングを活用して、適切な顧客体験を提供します。
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カスタマージャーニー管理との違い: カスタマージャーニーオーケストレーションは、リアルタイムの個々のやり取りに取り組むのに対し、カスタマージャーニー管理は顧客セグメントに目を向けます。オーケストレーションエンジンは配信システムと連携しており、データソースを活用して、次のアクションを導き出します。
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ジャーニーマップ: ジャーニーマップは、カスタマージャーニーの目標を達成しようとする人にとって重要な出発点となります。顧客とブランドの関わり合いを、あらゆる顧客接点や様々な顧客行動を考慮して、明確なマップにします。
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必要なツール: カスタマージャーニーオーケストレーションには、エンジンが必要です。通常、このエンジンは電子メール配信システムなどの配信ソリューションと連携する独立したシステムです。データソースを活用して顧客に働きかけるための次のアクションを導き出します。
カスタマージャーニーオーケストレーションを最大限に活用するためには、小規模な取り組みから始め、それらを慎重にテストし、効果を上げているかどうかを確認する必要があります。
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Content Modeling コンテンツモデリング 顧客デジタルエクスAペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
コンテンツモデリングにはいくつかの共通要素があります。以下に最も重要な要素を紹介します:
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コンテンツ タイプ: コンテンツ タイプは、テキスト、画像、ビデオ、ファイルなどのコンテンツの種類を指します。これはコンテンツモデルの構成要素であり、Web サイトやデジタル製品の設計と構築に使用されます。
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タクソノミー: タクソノミーは、コンテンツ タイプを整理するためのシステムです。階層を作成したり、コンテンツ タイプをグループ化したりするために使用されます。
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メタデータ: メタデータは、コンテンツに関する情報を提供します。作成日、作成者、キーワードなどが含まれます。
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ワークフロー: ワークフローは、コンテンツの作成、レビュー、公開の方法を定義します。ライフサイクルの各段階で、誰が何をできるかを指定します。
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Business Analytics ビジネス分析 顧客デジタルエクスペリエンス 用語集 オムニチャネルコマース・D2Cブランドの成長のために
ビジネス分析(アナリティクス)は、近年ますます重要になっている急速に成長している分野です。
ビジネスによって生成されるデータが爆発的に増加しているため、組織はインサイト・洞察を得て情報に基づいた意思決定を行うために、この情報を理解できる必要があります。
ビジネス分析は、マーケティング、財務、運用、人事などの幅広い分野に適用できます。
運用においては、サプライチェーン管理を最適化し、生産プロセスを改善するために使用できます。また、人事においては、従業員のパフォーマンスと満足度に影響を与える要因を特定するために使用できます。
ビジネス分析は、今日のデータ主導のビジネス環境で競争力を維持したい組織にとって不可欠なツールです。
データを使用して意思決定を推進し、パフォーマンスを向上させることで、企業は競争上の優位性を獲得し、長期的な成功を収めることができます。
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