用語集

コンバージョン率の最適化 (CRO)は、Webサイト訪問者の中で望ましいアクションを起こす割合を増やすプロセスです。具体的には、購入やニュースレターの購読など、望ましいアクションを取る訪問者の数を増やすことを目指します。CROはデジタルマーケティングにおいて重要であり、Webサイトやランディングページのパフォーマンスを向上させるために使用されます。

CROの目標は、より多くの訪問者を顧客または見込み顧客に変えることで、Webサイト全体の有効性を向上させることです。CROを実現するためには、データに基づいたアプローチが重要です。Webサイトのデータを分析し、何が機能しているか、何が機能していないかを特定し、それに応じて改善を加えることができます。

CROは継続的なプロセスであり、ウェブサイトがどれだけ成功しているかに関係なく、常に改善の余地があります。デジタルマーケティング戦略において、CROは顧客のニーズを理解し、収益を増加させる重要な要素となっています。

コマースにおいてもCROは重要です。Eコマースストアのパフォーマンスを向上させるために、訪問者がストアとどのようにやり取りするかを理解し、コンバージョン率を高めるための改善領域を特定します。ウェブサイトのデザインや商品説明の明瞭さ、チェックアウトプロセスの効率性など、さまざまな要因がコンバージョン率に影響を与える可能性があります。これらの要因を分析し、ストアのコンバージョン率を向上させることができます。

CROの重要性は以下の点にあります:

1. 同じ量のトラフィックでより多くの顧客を獲得できる: CROにより、既存のマーケティング活動からより多くの利益を得ることができます。
2. 顧客の生涯価値の向上: コンバージョン率の向上は、注文額の増加や顧客ロイヤルティの向上につながります。
3. 顧客のニーズを理解: コンバージョンデータを分析することで、ターゲット市場とその市場が求めているものを知ることができます。

CROを始めるための一般的な方法には、説得力のある行動喚起の作成、インセンティブの提供、ユーザーエクスペリエンスの向上、チェックアウトプロセスの合理化、さまざまな要素のテストなどがあります。CROは継続的なプロセスであるため、結果を最大化するためにWebサイトやランディングページを継続的にテストして改良することが重要です。

地理的セグメンテーションは、市場を地域、郡、都市などの個別の地理的単位に分割するプロセスです¹. 主な目的は、企業が自社の製品やサービスに対する最も大きな需要が見込まれる地域にマーケティング活動のターゲットを絞ることができるようにすることです。マーケティング担当者は、以下の方法で地理的セグメンテーションを活用します。

• 既存の政治的境界（国、州、地方など）を使用して市場を地理的セグメントに分割する方法。
• 人口密度を基準に市場をセグメント化する方法（都市部、郊外、農村部など）。
• 特定の郵便番号や収入レベルが一定のしきい値を超える世帯が集中している地域をターゲットにする方法。
• 同様のライフスタイルや価値観を共有する地理的セグメントを特定するサイコグラフィックセグメンテーション。

地理的セグメンテーションの重要性は次の通りです。

1. ニーズに合わせた製品調整: 企業は特定の市場のニーズに合わせて製品やサービスを調整できます。例えば、スノーボードを販売する会社は、降雪量の多い州と降雪量の少ない州で異なるマーケティング戦略を使用する可能性があります。
2. 効率的なターゲットリーチ: 適切な場所で適切なタイミングで消費者にリーチすることで、企業は効率的にマーケティング活動のターゲットを絞ることができます。
3. 広告費の削減: 特定の地理的エリアをターゲットにすることで、他の地域の潜在顧客にリーチする可能性が低い広告やプロモーションに費やす金額を削減できます。
4. 消費者グループの理解: 企業はさまざまな消費者グループの好みをよりよく理解できるようになります。
5. 市場の落とし穴を回避: 大規模で多様な市場へのマーケティングに関連する潜在的な落とし穴を回避するのに役立ちます。

具体的な例として、日焼け止めを販売する企業は、日当たりが良く、紫外線のレベルが高い場所にマーケティング活動の対象を絞りたいと考えるでしょう。
冬用コートを販売する企業は、寒くて降水量の多い場所にマーケティング活動のターゲットを絞りたいと考えるでしょう。

また、富士ロジテックホールディングスのEC物流サービスでは、オムニチャネルコマースビジネスに適した顧客の購入体験ニーズに添ったオペレーションを設計・構築するツールを提供しています。

Cookieless Personalization（クッキーレス パーソナライゼーション）は、ユーザーに対してCookieを使用せずにパーソナライズされたコンテンツを配信するために使用される技術です。通常、サードパーティCookieはウェブ上のユーザーを追跡し、ターゲットを絞った広告を配信するために広告主によって使用されてきました。
しかし、最近のブラウザ設定の変更や業界の取り組みにより、サードパーティCookieの使用がますます困難になっています。その結果、多くの企業はゼロパーティデータを活用してコンテンツをパーソナライズする別の方法に目を向けています。

クッキーレス時代にはいくつかの影響が予想されています。一方で、ユーザーのプライバシー保護が向上する一方で、企業は顧客のニーズを理解し、パーソナライゼーションを提供するための新たな方法を模索する必要があります。

クッキーレスパーソナライゼーションの課題として、代替ソースからのデータ収集と分析が難しいことが挙げられます。高度なデータ分析ツールと機械学習機能が必要です。また、顧客のプライバシーとデータ保護法を尊重し、顧客データが責任ある倫理的な方法で取り扱われるようにすることも重要です。

クッキーレスパーソナライゼーションは、Web上でユーザーを追跡するためにCookieが使用されなくなる未来を意味します。これにより、ユーザーのプライバシーが保護されつつ、パーソナライズされた体験を提供する方法が模索されています。

企業は、クッキーレス時代においても顧客のニーズを理解し、パーソナライゼーションを提供するために、顧客のプライバシー情報をカスタマーエクスペリエンスに組み込むことを検討すべきです。

データ管理プラットフォーム (DMP) は、組織が大量の顧客データを管理および分析するのに役立つソフトウェアツールです。
通常、DMPはマーケティング担当者がキャンペーンの効果を向上させ、対象ユーザーをより正確に絞り込み、消費者の行動についてより深い洞察を得るために、複数のソースからのデータを整理します。

DMPを使用する利点は以下の通りです:

1. データの集中管理: 組織はDMPを使用して大量の顧客データを1か所に集中して収集し、保存できます。これにより、マーケティング担当者はターゲットを絞ったマーケティングキャンペーンを作成し、顧客向けにパーソナライズされたエクスペリエンスを設計することがはるかに簡単になります。
2. 深い分析機能: DMPは企業がターゲットユーザーの行動や好みをより深く理解できるようにする貴重な分析機能を提供します。顧客データを分析することで、マーケティング担当者は製品開発からマーケティング支出に至るまで、より多くの情報に基づいた意思決定を行うのに役立つ傾向とパターンを特定できます。
3. ターゲットを絞ったコミュニケーション: DMPを使用すると、企業は詳細な行動基準に基づいて視聴者を特定のグループに分類できます。これにより、マーケティング担当者は適切なメッセージを適切なタイミングで適切な人に配信でき、コンバージョン率が向上し、最終的には顧客満足度とロイヤルティが向上します。

DMPは、Webサイト、モバイルアプリケーション、顧客関係管理（CRM）システム、サードパーティデータプロバイダーなどのさまざまなソースからデータを収集し、一元的なデータベースに編成することによって機能します。このプラットフォームは通常、Cookieやその他の追跡テクノロジーを使用して、ユーザーの検索履歴、デバイスの種類、場所、人口統計情報などの情報を収集します。

DMPと顧客データプラットフォーム（CDP）は似ていますが、焦点と管理されるデータの種類に違いがあります。DMPはターゲティング目的でセグメントとオーディエンスを作成することに焦点を当て、CDPは顧客の統一されたビューを作成することを目的としています。

徹底的な調査を行い、組織のニーズに合ったプラットフォームを選択することが重要です。

「Below the Fold」（フォールドの下）は、新聞、雑誌、ウェブサイトのデザインやレイアウトでよく使用される用語です。これは、ページ上の水平折り線よりも下に位置するコンテンツを指します。具体的には、読者がスクロールしないと見えない部分です。人々はオンラインコンテンツを流し読みする傾向があるため、スクロールしないと見える部分にあるものは見落とされることがよくあります。そのため、ページをデザインする際には、スクロールしないと見える範囲に何を配置するかを考慮することが重要です。最も重要なコンテンツをスクロールしないと見える範囲に配置して、訪問者が目にする可能性を高めることが求められます。

しかし、近年のモバイルデバイスの普及により、人々はさまざまな方法でコンテンツを視聴するようになりました。水平方向の折り線は以前ほど重要ではなくなり、重要なのはコンテンツがどのデバイスでも簡単に表示および消費できるようにすることです。従って、古い格言「すべてをスクロールせずに見える範囲に置く」に頼ることはできません。代わりに、どの画面でも見栄えの良いレスポンシブデザインを作成し、さまざまな読み方に対応する必要があります。ユーザーはすべての単語を読む人もいれば、流し読みする人もいます。デジタルマーケティング担当者として、誰がどのように読んでもコンテンツが消費しやすいものであることを保証する必要があります。

「スクロールせずに見える範囲の下」という用語は今でも時折使用されますが、以前ほど重要ではなくなりました。モバイルデバイスの台頭とユーザー行動の変化に伴い、私たちはレスポンシブデザインと使いやすいコンテンツの作成に注力する必要があります。それが私たちの視聴者にとって本当に重要なことなのです。

顧客デジタルエクスペリエンスにおいては、スクロールしないと見える部分の下に配置するコンテンツにも注意を払う必要があります。SEOの観点からも、スクロールしないと見えるコンテンツが関連性があり、高品質であることを確認するなどのベストプラクティスを実践しましょう。

もしご質問があればお気軽にお聞きください！

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。

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。

もしさらなる質問があればお知らせください！

デジタルコンテンツ管理（Digital Content Management）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。以下に、関連する用語とその説明を提供します。

1. コンテンツ管理インフラストラクチャ (Content Management Infrastructure):

   • コンテンツ管理インフラストラクチャとは、デジタルコンテンツの作成、管理、配信、ガバナンスをサポートするテクノロジー、プロセス、人材を指します。
   • これには、CMSプラットフォーム、Webサーバー、ストレージシステム、ワークフローツール、セキュリティ対策、会社のポリシーと手順が含まれます。

2. デジタルエクスペリエンス (Digital Experience):

   • デジタルエクスペリエンスは、デジタル技術を通じて実現されるユーザーと企業の相互作用を指します。
   • Webサイト、モバイルアプリ、Eコマースサイト、ソーシャルメディアのコンテンツ、スマートデバイスなど、これらすべてが企業とつながりのある顧客、パートナー、従業員にデジタル体験を提供します。

3. コンテンツ管理システム (Content Management System, CMS):

   • CMSは、デジタルコンテンツの作成、管理、保存、公開に使用されるソフトウェアアプリケーションまたは関連プログラムのセットです。
   • ここでのコンテンツは、Webサイトを構成するテキスト、画像、動画、ドキュメントなどの情報を指します。
   • CMSを使用すると、ユーザーはコーディングや技術的なスキルを必要とせずに、コンテンツを簡単に作成、編集、公開できます。

良いデジタル顧客エクスペリエンスを提供するために、ウェブサイトやアプリを定期的に更新し、正確かつ適切な情報を提供することが重要です。ブログ記事、製品説明、プロモーション資料などのコンテンツを定期的に見直し、アップデートすることで、ユーザーの興味を引き続け、信頼を築くことができます。

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。