用語集

カスタマーエクスペリエンスマネジメント（CXM）は、顧客体験の管理と改善を目指す手法です。具体的には、顧客が商品やサービスから感じる機能的な価値だけでなく、「感動」や「心地よさ」「満足感」といった体験から得られる価値を向上させ、中長期的な関係性を築り、収益向上へ繋げることを目指します。

CXMは、顧客の期待どおりの、または期待を超える顧客対応を設計・提供することにより、顧客の満足度、ロイヤルティ、支持を向上させる取り組みとも言えます。

CXMを成功させるためには、以下のポイントが重要です:

1. KPIを設定する: 顧客体験の成功を測る指標（KPI）を設定します。一般的には「NPS®」（ネットプロモータースコア）と「リピート率」がよく用いられます.
2. 顧客を理解する: 顧客情報を可視化し、セグメンテーションを行い、カスタマージャーニーマップを引くことで、顧客の行動や感情を分析します.
3. 一人ひとりに合わせたアプローチを行う: 顧客ごとに適切なチャネルで接点を持ち、興味に合わせたコンテンツを表示します.

CXMは、顧客との良好な関係を築り、ブランドを愛し続けてもらうための重要な戦略です。

ビッグデータ分析は、さまざまな形式や種類の巨大なデータ群を指す概念です。

CSVファイルやExcelファイルなどの構造化データ、XML形式やJSON形式のような半構造化データ、画像ファイルや動画ファイルなどの非構造化データなど、あらゆるデータを指します。

このような多様かつ大量のデータ群から傾向や規則性を見つけ出し、定量的に分析する手法が「ビッグデータ分析」です。

ビッグデータ分析の目的は、新たな市場価値の創出と市場における競争優位性の確立です。企業は製品やサービスの創出を通じて市場に価値を提供し、組織の成長と発展をもって社会に貢献することが存在意義といえます。そのためには、消費者や顧客の求める付加価値を提供し、競合ひしめく苛烈な市場競争を勝ち抜かなくてはなりません。ビッグデータ分析は、この課題に対処するための重要な手段となっています。

ビッグデータ分析にはさまざまな手法があります。以下に代表的な6つの手法を紹介します。

1. クロス集計: アンケート調査のような回答データに設問をかけ合わせて集計する分析手法です。顧客満足度のリサーチなどに活用されます。
2. ロジスティック回帰分析: 複数の変数の関連性を分析する手法で、ある事象が発生する確率を予測します。ビジネス領域だけでなく医療や自然災害の分野でも用いられます。
3. アソシエーション分析: 複数のデータから類似性や規則性を割り出す手法で、関連性を見つけ出します。例えば「おむつとビールの法則」があります。
4. クラスター分析: 集団の中から類似する要素を集めてグループに分類する手法です。マーケティングやブランドのポジショニング分析などに活用されます。
5. 決定木分析: 1つの原因から仮説を繰り返して予測を行う手法で、マーケティングやリスクマネジメントなどで用いられます。
6. 主成分分析: 多次元的な変数を低次元の指標に要約する手法で、顧客満足度やブランドイメージ調査などに用いられます。

ビッグデータ分析にはさまざまなツールが必要です。Microsoft Azureなどのプラットフォームは、ビッグデータ分析の基盤を構築するために必要なソリューションを提供しています。

A/B/nテストは、商品またはサービスの3つ以上のバリエーションを比較して、望ましい結果を達成するためにどれが最も効果的かを判断するマーケティングリサーチの方法です。

通常、コンバージョン率を比較するために使用されますが、顧客満足度やブランド認知度など、他の結果を測定するためにも利用できます。
A/B/nテストを実施するには、以下のステップを踏みます:

1. 目標の特定: マーケティング担当者はテストの目標を明確に設定します。
2. バリエーションの開発: 商品またはサービスの3つ以上のバリエーションを開発します。
3. サンプルの選択: 亜種にさらされる顧客またはユーザーのサンプルをランダムに選択します。
4. テストの実行: 十分な期間テストを実行し、有意義な結果を得ます。

A/Aテストは、Webページの同一バージョンを2つのユーザーグループにランダムに表示するテスト方法です¹. このテストの目的は、ユーザーエクスペリエンスに影響を与える可能性のある2つのバージョン間の相違点を特定することです。レイアウトから配色まで、Webページ上のあらゆる要素をテストするために使用できます。
具体的には、Webページに加えられた変更がユーザーエクスペリエンスに悪影響を及ぼさないようにする効果的な方法です。A/Aテストを実行する際は、変更によって影響を受ける可能性のあるすべての指標を追跡することが重要です。これには、クリックスルー率、コンバージョン率、直帰率などが含まれます。これらのメトリクスを追跡することで、変更によって発生する問題を迅速に特定できます。A/Aテストを実行することで、A/Bテストやその他の実験を準備する際にWebページのベンチマークを確実に取得できます。

A/Aテストを行う理由はいくつかあります:

1. A/Bテストツールの精度確保: A/Aテストは、実装されているA/Bテストツールの精度を確保するのに役立ちます。A/Bテストの結果が不正確な場合、誤った意思決定が行われる可能性があるため、重要です。
2. 将来のA/Bテストのベースライン設定: A/Aテストを使用して、将来のA/Bテストのベースラインコンバージョン率を設定できます。これは、将来のA/Bテストがどの程度効果的か、また実行する価値があるかどうかを判断するのに役立ちます。
3. 最小サンプルサイズの決定: A/Aテストは、将来のA/Bテストの最小サンプルサイズを決定するためにも使用できます。サンプルサイズが小さすぎると、A/Bテストの結果が統計的に有意ではなくなる可能性があるため、重要です。

全体的に、A/Aテストは組織がさまざまな理由で使用できる便利なツールです。A/Bテストツールの精度確保やベースライン設定、最小サンプルサイズの決定により、組織はA/Bテストの取り組みを最大限に活用できます。

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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。

コンテンツフェデレーションは、コンテンツを移動したり複数のコピーを作成したりすることなく、API を使用してさまざまなソースやバックエンドからのコンテンツ データを 1 つのリポジトリに結合できる機能です。これにより、コンテンツ データを 1 つのビューで確認できるようになり、すべてのユーザーが簡単に更新してアクセスできるようになります。

Content Federation の利点には以下のような多くの利点があります:

• 労力の重複の削減: コンテンツ データの信頼できる情報源が 1 つだけであるため、同じ情報の複数のコピーを維持するために重複した労力を費やす必要がありません。
• 精度の向上: コンテンツが複数のソースから提供されているため、一部が古くなったり不正確になったりする可能性が高くなります。一元化されたリポジトリを使用すると、すべての情報が最新かつ正確であることが保証されます。
• 効率の向上: ユーザーは、複数のソースを検索することなく、必要なすべての情報に 1 つの場所からアクセスできます。時間が節約され、適切な情報を見つけやすくなります。
• 柔軟性の向上: 新しいデータ ソースをリポジトリに簡単に追加でき、必要に応じて既存のデータ ソースを更新または削除できます。ユーザーのニーズに合わせてコンテンツをカスタマイズできます。

コンテンツ フェデレーションは、ユーザーと管理者の両方にとってデータへのアクセスと管理を容易にする強力なツールです。正しく使用すると、時間を節約し、精度を向上させ、効率を高めることができます。

コンテンツハブは、複数のソースからの記事、ビデオ、インフォグラフィックなどのデジタル コンテンツを 1 か所でホストする Web サイトまたはオンライン プラットフォームです。これにより、ユーザーは複数の Web サイトを検索することなく、必要なコンテンツを簡単に見つけてアクセスできるようになります。コンテンツ フェデレーションは、デジタル コンテンツを管理するためのコンテンツ ハブよりも強力で柔軟なソリューションです。コンテンツ フェデレーションは他のシステムと簡単に統合できる API を提供しますが、コンテンツ ハブはそれを提供しないことです。

ブランドエンゲージメントとは、顧客がブランドに対して持つインタラクションとつながりのレベルを指します。これは、企業がマーケティングや視聴者との全体的な関係に関してどれだけうまくやっているかを測る指標としてよく使用されます。

高いブランドエンゲージメントレベルに寄与する要因は数多くあります。以下は、ブランドエンゲージメントを高めるためのポイントです。

1. 明確で一貫したブランドメッセージ: 顧客がブランドが何を表しているのかを簡単に理解できれば、ブランドとポジティブなつながりを築く可能性が高くなります。
2. 感情的なつながり: 顧客との感情的なつながりを築くことも重要です。特定の感情や記憶を呼び起こすことで、ブランドに対する肯定的な感情を促します。例えば、ナイキはインスピレーションやモチベーションの感情を呼び起こすかもしれませんが、スターバックスは暖かく居心地の良い思い出を呼び起こすかもしれません。
3. 優れたエクスペリエンスの提供: 顧客に優れたエクスペリエンスを提供することは、高いブランドエンゲージメントを維持するために不可欠です。これには、製品やサービスから顧客サービスまで、あらゆるものが含まれます。

ブランドエンゲージメントは、企業が視聴者とどの程度良好につながり、顧客との関係がどの程度強固であるかについての洞察が得られる重要な指標です。

インターナルブランドエンゲージメント（従業員との関係）やエクスターナルブランドエンゲージメント（顧客との関係）を適切に管理することで、企業は対象ユーザーとの強いつながりを維持するために可能な限りのことを確実に行うことができます。

アクティブユーザーとは、ウェブサイトやアプリケーションなどのプラットフォームを定期的に利用するユーザーを指します。時間枠は一般的には日次、週次、月次で定義され、この期間内に一度でもアクセスがあったユーザーをアクティブユーザーとしてカウントします。

アクティブユーザーは、製品やサービスを使用し、関与しているユーザーであるため、企業にとって重要です。アクティブなユーザーがいないと、ビジネスはすぐに失敗します。

アクティブユーザーを測定するにはさまざまな方法があります。

一般的な指標の1つは「ユニーク訪問者」です。これは、一定期間内にウェブサイトにアクセスしたり、アプリを使用したりした人の数を測定します。もう1つの指標は、誰かが製品やサービスを使用する頻度を測定する「頻度」です。

アクティブユーザーは、製品やサービスを使用し、関与しているユーザーであるため、企業にとって重要です。
アクティブなユーザーがいないと、ビジネスはすぐに失敗します。

アクティブユーザーが企業にとって重要なのはなぜでしょうか？

ビジネスオーナーとして、あなたは常に会社を成長させる方法を探しています。新しい顧客を引き付け、既存の顧客を維持したいと考えています。この目標を達成するためにできる最も重要なことの1つは、アクティブユーザーに焦点を当てることです。

アクティブユーザーは、あなたが提供するものに関心を持っており、そこに価値を見出しています。たとえば、あなたが衣料品ブティックを経営しているとします。アクティブユーザーとは、ストアに頻繁に来店し、商品を購入し、友人にあなたのことを伝える人たちです。