用語集

ユーザージャーニーマップ（User Journey Map）は、ユーザーがウェブサイトやアプリ上でタスクを完了するために実行するステップを視覚化するために使用されるツールです。

これは、ユーザーが特定のプロダクトやブランドとの関係性をさまざまなチャネルを跨いで時間軸に沿って俯瞰的に把握できるようにビジュアル化したものです。

ユーザージャーニーマップは、カスタマージャーニーマップやエクスペリエンスマップとも呼ばれ、企業がユーザーのニーズや要望、製品の使用中に遭遇する可能性のある不満を理解できるように設計されています。

ユーザージャーニーマップの目標は、ブランドが使いやすくユーザーのニーズを満たす製品を作成できるように支援することです。

ユーザージャーニーマップの作成方法は以下の手順に従います:

1. プロジェクトの範囲を定義: カスタマーエクスペリエンス向上の目標や具体的な問題点を明確にします。
2. タッチポイントの特定: 顧客とビジネスの間のすべてのタッチポイントを特定します。オンラインとオフラインの両方のやり取りが含まれます。
3. データ収集: 各タッチポイントでの顧客エクスペリエンスに関するデータを収集します。アンケート、インタビュー、フォーカスグループを通じて行うことができます。
4. データ分析: 分析から得た洞察を使用して、顧客エクスペリエンスを再設計します。
5. テストと展開: 新しい設計を顧客と一緒にテストしてから展開します。

ユーザージャーニーマップは、UXデザイナーやマーケティング担当者など、製品チームのメンバーにとっても役立ちます。

これは、ユーザーのニーズや要望、製品の使用中に遭遇する可能性のある不満を理解するのに役立つからです。

ユーザージャーニーマップは、ウェブサイト最適化においても重要な役割を果たします。顧客のジャーニーを理解することで、企業はウェブサイトを最適化し、対象ユーザーのニーズをより適切に満たすことができます。

コンテキストの関連性とは、マーケティング資料が顧客のジャーニーのより大きなコンテキスト内に適合することを理解し、確実に適合させることです。

つまり、視聴者に関連性があるだけでなく、タイムリーで役立つコンテンツを作成することが重要です。言い換えれば、メッセージのターゲットを絞って、特定の瞬間の視聴者のニーズを満たすように調整することが重要です。

マーケティング資料のコンテキスト・文脈上の関連性のレベルに影響を与える可能性のあるさまざまな要因が多数あります。

最も重要な要素の1つはタイミングです。
マーケティングに関してはタイミングがすべてであり、メッセージのタイミングが正しくなければ、ターゲットユーザーにリーチすることはあまり成功しません。

もう1つの重要な要素は場所です。

地元の視聴者をターゲットにしている場合は、マーケティング資料がその特定の場所に関連していることを確認することが重要です。

さらに、パーソナライゼーションも影響を与えます。一般的なコンテンツを使用している場合、特定の視聴者にはあまり関連性がありません。

ただし、ターゲットを絞ったカスタマイズされたコンテンツを使用している場合は、メッセージが対象ユーザーにとってより関連性の高いものになると確信できます。デジタルカスタマーエクスペリエンスにおいてコンテキストの関連性が重要なのはなぜでしょうか？デジタル顧客エクスペリエンスでは、さまざまな理由からコンテキストの関連性が重要です。顧客が可能な限り最も関連性の高いターゲットを絞ったコンテンツを確実に閲覧できるようにするのに役立ちます。

オンラインで入手できる膨大な量の情報と選択肢を考えると、これは特に重要です。

関連性があり、ターゲットを絞ったものにすることで、企業は顧客が圧倒されたり、エクスペリエンスに不満を感じたりする可能性を減らすことができます。さらに、関連性のあるコンテンツは、無関係なコンテンツよりも注目を集め、エンゲージメントを促進する可能性が高いためです。信頼関係を築くのにも役立ちます。顧客は、企業が関連性のあるターゲットを絞ったコンテンツを提供できることを知ると、その企業を信頼し、尊重する可能性が高くなります。これにより、リピートビジネスや長期的な顧客ロイヤルティにつながる可能性があります。コンテキストの関連性は、デジタル顧客エクスペリエンスにおいて考慮すべき重要な要素です

プログレッシブプロファイリングは、マーケティング担当者が時間をかけて見込み客に関するデータを徐々に収集するために使用する方法です。

このプロセスには、訪問者や見込み客がサイトを再訪問するたびに自然な方法でフォローアップの質問をすることが含まれており、長いフォームや押し付けがましい質問で顧客を圧倒することなく、顧客のプロフィールを構築できます。

プログレッシブプロファイリングは、どのように機能するのでしょうか？以下に段階的な説明を示します。

1. 最初のインタラクション: コンテンツをダウンロードしたり、ニュースレターに登録したりするなど、見込み客が最初にブランドとやり取りするときは、最も基本的な情報のみを求めます。これはユーザーの名前とEメール アドレスである可能性があります。
2. フォローアップ インタラクション: 見込み客がサイトに戻ってくるたび、または何らかの方法でブランドとやり取りするたび（たとえば、別のコンテンツをレコメンドしたり、コミュニティにサインアップしたり）、新しい一連の質問が提示されます。これらの質問は、見込み客に関するより詳細な情報を収集するように設計されています。たとえば、スキンタイプ、悩み、どこに出かけるためのかなどについて質問するとよいでしょう。
3. 長期にわたるデータ収集: 見込み顧客がブランドとのやり取りを続けるにつれて、新しい質問をし続け、より詳細なデータを収集します。このプロセスは、見込み客の全体像がわかるまで続きます。
4. パーソナライゼーション: 収集されたデータは、マーケティング活動をパーソナライズするために使用されます。見込み客をより完全に理解できるため、見込み客の具体的なニーズや興味に合わせてメッセージをカスタマイズできます。

プログレッシブプロファイリングの利点は、リードフォームに伴う摩擦が軽減されることです。一度にあまりにも多くの質問をすると、見込み顧客がフォームに記入するのを妨げる可能性があります。時間をかけて質問を分散させることで、プロセスの負担が軽減され、見込み客が必要な情報を提供してくれる可能性が高まります。

リファラルトラフィック（参照トラフィック）は、他のウェブサイト上のリンクからあなたのウェブサイトにアクセスする訪問数を指します。

このトラフィックは、ブログ、ソーシャルメディア、その他のウェブサイトなど、さまざまなソースから発生する可能性があります。

参照トラフィックは、ウェブサイトの人気やマーケティング活動の範囲についての洞察を得るため、追跡する重要な指標です。リファラルトラフィックと直接トラフィックの違いは、以下の点で説明できます：

1. 送信元の調査: リファラルトラフィックは別のウェブサイトから来ますが、ダイレクトトラフィックはユーザーのブラウザから直接来ます。
2. ユーザーの行動: リファラルトラフィックは多くの場合、ウェブサイト上のコンテンツにより関与しますが、ダイレクトトラフィックは特定の情報を探しているだけです。
3. コンバージョン率: リファラルトラフィックはダイレクトトラフィックよりもコンバージョン率が高くなる傾向があります。

リファラルトラフィックは、別のサイトから流入するトラフィックとして定義されます。

これは、ブログ投稿、記事、またはソーシャルメディアの言及からのリンクである可能性があります。

リファラルトラフィックは、すでに他の場所でブランドやコンテンツに紹介されているため、多くの場合、ダイレクトトラフィックよりもサイトに関与しています。一方、ダイレクトトラフィックは、ユーザーのブラウザからサイトに直接来るトラフィックとして定義されます。URLを直接入力するか、ブックマークをクリックするか、Eメールのリンクから送信することが考えられます。直接トラフィックは、ブランドやコンテンツに事前に導入されていないため、多くの場合、リファラルトラフィックよりもサイトへの関心が低くなります。ただし、サイトが特定の情報を探している場合、ダイレクトトラフィックは依然として貴重です。

リファラルトラフィックの利点は次のとおりです：

• オンラインでの知名度向上: 他のサイトからリンクされると、検索エンジン結果ページ（SERP）で上位に表示され、多くの人があなたのサイトを見つけて訪問するようになります。
• 業界の関係構築: 高品質のサイトからのリンクがあると、業界の権威であることを示すことができ、将来的にはより多くのチャンスにつながる可能性があります。
• 高品質のトラフィック: リファラルトラフィックは多くの場合、他のサイトからリンクをクリックする人々が、通常、提供するものに興味を持っているため、高品質のトラフィックです。

サーバーレス（Serverless）は、クラウドプロバイダーがサーバーを実行し、マシンリソースの割り当てを動的に管理するクラウドコンピューティング実行モデルです。

具体的には、サーバーレスコンピューティングは必要に応じてバックエンドサービスを提供する方法であり、一定のサーバー時間や容量に対して請求するのではなく、使用したリソースに対してのみ請求するユーティリティコンピューティングの一種です。サーバーレスアーキテクチャを使用すると、

以下のような多くの利点があります：

1. コスト削減: サーバーレスは、使用したリソースに対してのみ料金が発生するため、従来のサーバーベースのアーキテクチャよりもはるかにコスト効率が高くなります。
2. スケーラビリティ: サーバーレスアーキテクチャは、需要に基づいて自動的にスケールアップまたはスケールダウンするため、非常にスケーラビリティが高くなります。
3. 柔軟性: サーバーレスアーキテクチャは、変化する要件に簡単に適応できるため、モバイルアプリケーションなど、要件が頻繁に変化する環境では大きな利点となります。
4. シンプルさ: サーバーレスアーキテクチャは、必要なコードと依存関係が少ないため、実装が従来のサーバーベースのアーキテクチャよりも簡単です。
5. セキュリティの向上: サーバーレスアーキテクチャは、必要なコードと依存関係が少ないため、攻撃者が悪用できる潜在的な攻撃ベクトルが少なくなります。
6. 回復力の強化: サーバーレスアーキテクチャでは負荷が複数のサーバーに分散されるため、単一サーバーに障害が発生した場合でもダウンタイムが発生する可能性が低くなります。

サーバーレスの将来には、大企業による採用の増加、開発時間の短縮、人工知能と機械学習の使用の増加、高度な監視とログ記録、およびコストの削減が期待されています。

顧客デジタルエクスペリエンスにおいても、サーバーレスは魅力的な選択肢となっており、企業のWebプレゼンス向上に貢献しています。

また、富士ロジテックホールディングスのEC物流サービスやオムニチャネルコマースビジネスにおいて、サーバーレスを活用することで、顧客の購入体験や配送サービスの向上に寄与しています。

サードパーティデータ（Third-Party Data）は、最終的にそれを使用する個人または組織以外のエンティティによって収集される情報です。

このタイプのデータは通常、マーケティング調査や製品開発などのビジネス目的で収集されます。

サードパーティのデータは非常に便利ですが、この種の情報は正確ではない、または人口全体を代表しているわけではない可能性があることに留意することが重要です。たとえば、調査に1つの都市に住む人々のみが含まれている場合、結果は他の地域に住む人々を代表していない可能性があります。さらに、人々は質問に必ずしも真実に答えるとは限らず、データが歪む可能性があります。

サードパーティデータは、オンラインデータソースやオフラインデータソースなど、さまざまなソースから収集されます。オンラインデータソースには、WebサイトのCookie、ピクセルタグ、その他の追跡テクノロジーが含まれます。オフラインデータソースには、ポイントカード、顧客調査、公的記録が含まれます。幅広い対象者に関する情報を取得するために、独立した研究者はアンケート、インタビュー、フィードバックフォームを利用します。組織は、このデータをセカンドパーティデータとして取得し、独自に使用することができます。

サードパーティデータは、多くの場合、本人の認識や同意なしに共有されます。これによりプライバシーへの懸念が高まり、この種のデータの収集と使用に対する規制の強化を求める声が高まっています。

具体的なサードパーティデータの例としては、消費者の人口統計データや購買行動データ、ソーシャルメディアデータなどがあります。

これらの情報は企業のターゲット市場や顧客の洞察を提供するのに役立ちます。ただし、サードパーティデータにはいくつかの欠点もあります。例えば、データの信頼性や正確性が低いこと、倫理的な問題、GDPR（一般データ保護規則）に違反する可能性などが挙げられます。

定性的データ（Qualitative Data）は、人々の意見、態度、行動、信念を捉えるデータとして定義されます。

このタイプのデータは詳細が豊富で、研究者が参加者の視点から現象を理解できるようになります。質的データを分析する際、テーマやパターンを特定するためにコードを使用することがよくあります。これには、データをより小さな断片に分割し、それぞれの断片にコードを割り当てることが含まれます。データをコード化すると、どのようなテーマやパターンが現れるかを分析できます。

定性データの特徴は次のとおりです:

1. 構造化されていない: 定性データは比較的構造化されていないため、詳細な情報を提供できますが、分析が難しい場合もあります。
2. コンテキスト固有: 定性データは多くの場合、収集された状況によって異なる意味を持つことがあります。たとえば、フォーカス グループで収集された定性データは、インタビューで収集された定性データとは異なる解釈を受ける可能性があります。

定性データは、定量データでは得られない洞察を提供できるため、研究にとって重要なツールです。人々の経験や視点を理解するために活用され、より適切な意思決定を行うのに役立ちます¹。

定性的データの種類には次の3つがあります:

1. バイナリデータ (Binary data): 値が2つだけで、通常は0と1として表されます。はい/いいえの選択肢、真/偽の値、オン/オフの状態を表すのに使用されます。
2. 名義データ (Nominal data): 値はいくつでも持つことができますが、順序や順位はありません。性別、髪の色、目の色などを表すために使用されます。
3. 順序データ (Ordinal data): 名義データに似ていますが、値には特定の順序やランキングがあります。満足度などを1から5のスケールで表すのに使用されます。

定性データは、人々や問題についてより豊かで深い理解を与えるために重要です。ビジネスや研究プロジェクトの改善に役立つ強力なツールと言えるでしょう。

マクロコンバージョン（Macro Conversion）は、顧客デジタルエクスペリエンスにおいて重要な概念です。Webサイトやランディングページで目的のアクションを実行した人の数を表します。具体的には、購入、有料顧客になる、サービスの購読など、さまざまなアクションが考えられます.

マクロコンバージョンとマイクロコンバージョンの違いを理解することも重要です。マクロコンバージョンは、Webサイト訪問者が完了する主要な目標として定義されます。

例えば、オンラインで商品を販売している場合、マクロ変換は購入を完了することになります。

一方、マイクロコンバージョンは、Webサイト訪問者が行う小さなアクションであり、必ずしも販売や問い合わせにつながるわけではありませんが、マーケティングファネルのさらに下位に進むのに役立ちます。

マイクロコンバージョンは、訪問者がサイトまたはランディングページで行う小さなアクションで、販売や応募に直接つながらなくても、エンゲージメントと関心を示す重要な指標です.

マクロコンバージョンがビジネスにとって重要な理由は次のとおりです:

1. 収益に直接影響: マクロコンバージョンは収益に最も大きな影響を与えるアクションです。サイトでマクロコンバージョンアクションを実行する訪問者の数が増えると、収益が直接増加します。
2. 顧客の意図を示す: 訪問者がサイト上でマクロコンバージョンアクションを実行すると、購入プロセスをさらに進めている可能性が高いことを示します。マクロコンバージョンは成功の先行指標となる可能性があります。
3. ビジネスの成長: サイト上のマクロコンバージョンの数を増やすことは、ビジネスの成功の先行指標となる可能性があります。継続的なマクロコンバージョンの増加が見られる場合、ビジネスは成長する可能性が高くなります。

マクロコンバージョン率は以下の式で計算されます:

\text{マクロコンバージョン率} = \frac{\text{マクロコンバージョンの合計数}}{\text{ユニーク訪問者の合計数}} \times 100マクロコンバージョン率=ユニーク訪問者の合計数マクロコンバージョンの合計数​×100

顧客デジタルエクスペリエンスにおいて、マクロコンバージョンを最適化することはビジネスの成功に直結します。

もしさらなる質問があればお気軽にお聞きください！

動的な Web サイトのパーソナライゼーションは、各訪問者の個別のニーズや好みに合わせて Web サイトのコンテンツとデザインを調整するプロセスです.

従来の Web デザインは、すべての訪問者に対して同じである固定テンプレートに依存していますが、動的なパーソナライゼーションは、過去のインタラクションからのデータを使用して、各ユーザーに合わせたカスタムエクスペリエンスを作成します。これにより、次のような指標を改善できます:

• コンバージョン率
• クリックスルー率
• 滞在時間

なぜ動的な Web サイトのパーソナライゼーションが重要なのでしょうか？

デジタル世界では、競争力を維持したい企業にとって、Web サイトのパーソナライゼーションが不可欠です。個々の訪問者に合わせたコンテンツとエクスペリエンスを提供することで、関連性の高い魅力的なエクスペリエンスを実現し、コンバージョンの向上とブランドロイヤルティの向上に役立ちます。

具体的な利点としては、次のようなものがあります:

1. エンゲージメントとコンバージョンの増加: 各訪問者に関連するコンテンツを表示することで、訪問者をサイトに引き込み、行動を促す可能性が高くなります。
2. 顧客維持率の向上: パーソナライズされたエクスペリエンスは、顧客維持率の向上にも役立ちます。顧客が自分のことを知っていると感じれば、離れることが少なくなります。
3. ブランドロイヤルティの向上: ポジティブな経験を持った顧客は、今後もあなたとの取引を継続し、他の人にあなたを勧める可能性が高まります。
4. より多くの見込み客を獲得: Web サイトの動的なパーソナライゼーションは、より多くの見込み顧客を獲得するのにも役立ちます。訪問者とのやり取りに関するデータを収集し、ターゲットを絞ることができます。
5. ユーザーエクスペリエンスの向上: 各訪問者にユニークで関連性の高いエクスペリエンスを提供することで、サイトのユーザーエクスペリエンスを向上させることができます。

Web サイトの動的なパーソナライゼーションは、ビジネスを支援する強力なツールであり、今すぐ始める価値があります。

インテントデータは、マーケティングにおいて顧客の興味や関心を特定するために利用される行動データです。具体的には、顧客が自社商品に興味を持ち、意図を持って起こした行動を指します。Webマーケティングにおける行動分析のためのデータとして使われます。

インテントデータは、主に以下の2つのタイプがあります:

1. ファーストパーティ・データ: 自社サイトのインテントデータを自社が収集したもので、企業内での行動データを含みます。
2. サードパーティ・データ: ベンダーが各サイトのインテントデータを収集したもので、他社サイト内での行動データを含みます。現在はサードパーティ・データをベンダーから購入できるため、マーケティング用語ではインテントデータはサードパーティ・データを意味することが一般的です。

インテントデータの提供は、グローバルIPから企業を特定する技術を用いて行われています。ベンダーは企業名や業種などのリストとして提供し、企業Aの製品選定者たちが企業Bの商品をリサーチしている可能性などを推定できます。

なぜインテントデータが注目されているのでしょうか？

• インテントデータは、精度の高い予測分析が可能であり、販売促進の最適化やコンテンツ制作に応用できます。
• 購買意欲の高い顧客を競合他社より早く発見でき、効率的で機動的なアプローチが可能です。
• 企業単位で情報がまとめられているため、組織単位で行動分析をしやすくなり、案件化や商談化の数を伸ばす企業も出てきています。

個別化は、マーケティングにおいて1対1のパーソナライゼーションとも呼ばれ、個々の顧客の特定のニーズや要望に合わせたマーケティング戦略を作成することを指します。

このアプローチにより、企業は対象ユーザーとのつながりをより良くし、最終的には売上の増加と顧客満足度の向上につながります。

一方で、パーソナライゼーションは、より幅広い人々に関連するコンテンツやエクスペリエンスの作成を含む、より一般的なアプローチです。

個別化は、個々のユーザーの固有のニーズに応えることを目的としていますが、パーソナライゼーションは、より幅広い人々のグループに関連するコンテンツを作成することを目的としています。

個別化されたコンテンツは、ユーザーとその特定のニーズを深く理解する必要があるため、通常、作成に費用と時間がかかります。

一方、パーソナライズされたコンテンツは、特定のユーザーに合わせて調整する必要がないため、比較的迅速かつ安価に作成できます。個別化はよりターゲットを絞ったカスタマイズされたアプローチであるのに対し、パーソナライゼーションはより一般的なアプローチです。どちらの戦略も効果的ですが、主な違いを理解することが重要です。

マーケティングとデジタルカスタマーエクスペリエンスにおいて個別化が重要な理由は、顧客が汎用的で画一的なメッセージングで氾濫している世界において、ブランドが個別化によってノイズを遮断し、個人レベルで視聴者とつながることができるからです。

個別化されたメッセージは一般的なメッセージよりも読まれ、行動される可能性が高いため、個別化は顧客と有意義なつながりを築きたいあらゆるブランドにとって不可欠なツールとなっています。

また、パーソナライズされたメッセージは特別感とVIP待遇を生み出し、顧客が大切にされている、感謝されていると感じることができます。

顧客ロイヤルティの向上とリピートビジネスにつながる可能性があります。さらに、個性化はブランドが競合他社から目立つようにするのに役立ちます。

オンサイトデータ（Onsite Data）は、Webサイトに保存され、訪問者の行動を追跡および分析するために使用される情報を指します。具体的には、ページビュー、クリックスルー率、直帰率、コンバージョン率などが含まれます。

このデータを収集して分析することで、訪問者がサイトにどのように関与しているかや、訪問者のエクスペリエンスを向上させるために何ができるかについて洞察を得ることができます。

オンサイトデータを収集するためには、さまざまなツールや手法があります。例えば、Web分析ソフトウェア、ヒートマッピングツール、A/Bテストプラットフォームなどがあります。適切なツールとテクニックの選択は、ビジネスの特定のニーズと目標によって異なります。

オンサイトデータの収集と分析は、Webサイトのパフォーマンスを理解し、その有効性を向上させる方法を特定するための非常に貴重なツールとなります。企業は顧客の好みや購買習慣に関する洞察を得るために、オンサイトデータを活用しています。

デジタルエクスペリエンス（DX）とは、デジタル技術を活用して顧客に最適化されたプロセスと体験を提供する仕組みを指します。

DXは、AIやIoTなどの破壊的なデジタル技術を活用し、ユーザーにとって最適な体験を持続的に提供することを目指しています。

顧客体験の重要性が高まる中で、DXを通じて顧客に素晴らしいエクスペリエンスを提供することが求められています。