用語集
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User Engagement ユーザーエンゲージメント 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
ユーザーエンゲージメントは、ウェブサイトやアプリなどのオンラインプラットフォームにおいて、訪問者がどの程度積極的にコンテンツと交流しているかを示す指標です。
具体的には、訪問者がウェブサイトでどれだけの時間を過ごしているか、どのようにページをナビゲートしているか、そしてどれだけ頻繁に戻ってくるかなどによって測定されます。
ユーザーエンゲージメントは、主にウェブマーケティング領域で用いられる言葉で、Web上におけるユーザーとサービスなどとの関係性の強さを意味します。ユーザーエンゲージメントを向上させることで、サービスを継続利用してもらいやすくなり、また、SNSなどでシェアされる確率も高まります。ユーザーエンゲージメントは、以下のような指標で測定されます。
- ウェブサイトでの滞在時間: ユーザーがウェブサイト上でどれだけの時間を過ごしているか。
- ページビュー数: ユーザーが閲覧したページの数。
- 直帰率: ユーザーがウェブサイトに訪れてすぐに離脱する割合。
- SNSでのシェア数: ユーザーがウェブサイトのコンテンツをSNSで共有する回数。
エンゲージメントが高い消費者は、商品やサービスに対して強い愛着を抱いているため、継続的に利用してくれる可能性が高いと考えられます。また、良い体験をシェアしたいと考えるため、知人や友人に商品などを紹介してくれる可能性もあります。ユーザーエンゲージメントが高いと、Webサイトやアプリを継続的に利用し、検索順位にも良い影響が及ぶとされています。
ユーザーエンゲージメントを測るための指標は、サービスの形態により異なります。例えば、ウェブサイトであれば、ページビュー、滞在時間、直帰率、SNSのシェア数などをもとにユーザーエンゲージメントを測ることができます。ECサイトの場合は、リピート率、解約率、メルマガ購読者数、メール開封率、メールクリック率などを活用できるでしょう。ユーザーエンゲージメントを計測する際は、ネガティブな指標も見逃さないことが重要です。直帰率や解約率の上昇は、ユーザーエンゲージメントが低下しているサインと考えられます。ユーザーエンゲージメントを測るための指標を追跡し、改善させていくためには「データの分析」が必要不可欠です。
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Competitive Marketing 競争力のあるマーケティング 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
競争力のあるマーケティング戦略にはさまざまな形がありますが、すべては企業がライバルよりも優位に立つように設計されている必要があります。一般的な競争マーケティング戦術には、低価格の提供、新しく革新的な製品やサービスの開発、広告やプロモーションへの投資、優れた顧客サービスの提供などが含まれます。競争力のあるマーケティングを成功させるには、市場の状況の変化に対応するために継続的な監視と調整が必要です。企業は常に競争を評価し、それに応じて戦略を調整し、競争に勝ち続ける必要があります。競争力のあるマーケティングは複雑で困難な取り組みになる可能性がありますが、ライバルに先んじて市場シェアを拡大したい企業にとっては不可欠です。競合他社を明確に理解し、綿密に練られたマーケティング戦略により、企業は絶え間なく変化するビジネスの世界で成功を収めることができます。
また、競合マーケティング インテリジェンスは、競合他社の戦略、ポジショニング、全体的なパフォーマンスをより深く理解するために、競合他社に関する情報を収集および分析します。このタイプのインテリジェンスは、マーケティング上の意思決定に情報を提供し、市場での成功の可能性を高めることができます。競合情報を収集するにはさまざまな方法がありますが、一般的な方法には、市場調査の実施、競合他社の行動の観察、業界のニュースとトレンドの追跡などが含まれます。この情報を収集したら、時間をかけて分析し、ビジネスに役立つ可能性のあるパターンや洞察を特定することが重要です。競合情報を収集する際に留意すべき最も重要なことの 1 つは、それが継続的なプロセスである必要があるということです。市場は常に変化しているため、競合他社を定期的に監視し、それに応じて自社の戦略を調整することが重要です。
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Content Recommendation Engine コンテンツ推奨エンジン 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
コンテンツレコメンデーション・推奨エンジンは、ユーザーのアクティビティを分析し、ユーザーにどのコンテンツを推奨するかを決定するソフトウェアです。
コンテンツレコメンデーションエンジンを強化するためには、さまざまなアルゴリズムが利用できます。最も一般的なアプローチには、以下のものがあります:
- 協調フィルタリング: ユーザーまたはアイテム間の類似性に基づいてレコメンデーションを行います。好みが似ている人々は、これまで見たことのない他のコンテンツを楽しむ可能性が高いという考え方に基づいています。
- コンテンツベースのフィルタリング: アイテム間の類似性に基づいてレコメンデーションを行います。アイテム自体の属性(キーワード、カテゴリなど)を調べて、類似しているアイテムを判断します。
- ハイブリッド方式: 協調フィルタリングとコンテンツベースのフィルタリングを組み合わせたアプローチです。通常、ユーザー データとアイテム データの両方を使用してレコメンデーションを作成します。
コンテンツレコメンデーションエンジンは、エンゲージメントの向上、パーソナライズされたエクスペリエンス、収益の向上など、多くのオンライン ビジネスにとって重要な部分です。
ユーザーが興味を持ちそうなコンテンツを表示することで、サービスを利用し続けて利用し続ける可能性が高くなります。
コンテンツレコメンデーションエンジンをサイトまたはアプリに追加する際は、異なるアルゴリズムを組み合わせてエンジンを強化できます。
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Push Notifications プッシュ通知 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
プッシュ通知は、ユーザーのデバイスに直接送信されるメッセージで、受信をオプトインしたユーザーにタイムリーで関連性のある情報を配信します。
これらは、ニュース更新を共有したり、取引や割引を宣伝したり、放棄されたカートや今後のイベントについてユーザーに通知したりするために使用できます。
プッシュ通知は、Webブラウザー、モバイルアプリ、デスクトップ、スマートウォッチに送信でき、各ユーザーのニーズに合わせてカスタマイズできます。
顧客と関わり、コンバージョンを促進するための強力なツールです。
プッシュ通知を使用する主な利点の1つは、各ユーザーのニーズに合わせてカスタマイズできることです。
プッシュ通知をパーソナライズすることで、企業は顧客満足度を向上させ、ユーザーの維持率とロイヤリティを高めることができます。ユーザーの行動、好み、場所に基づいてターゲットを絞ったメッセージを配信できるため、コンバージョンを促進し、マーケティングキャンペーンの全体的な効果を向上させるための強力なツールになります。
ただし、ユーザーの時間と注意力を尊重した方法でプッシュ通知を使用することが重要です。企業は、通知や無関係なメッセージを送信しすぎないように注意する必要があります。
送信すると、ユーザーが購読を解除したり、アプリを完全に削除したりする可能性があります。プッシュ通知の効果を最大限に高めるには、ユーザーをセグメント化し、ユーザーにとって関連性が高く価値のあるパーソナライズされたメッセージを送信することが重要です。
プッシュ通知は、企業が顧客とコミュニケーションを取り、全体的なユーザーエクスペリエンスを向上させる効果的な方法です。戦略的かつ思慮深い方法でプッシュ通知を使用することで、企業はエンゲージメントを高め、コンバージョンを促進し、顧客とのより強い関係を築くことができます。
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Real-Time Marketing リアルタイムマーケティング 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
リアルタイムマーケティングは、顧客の必要なものを瞬時に把握し、情報を提供することで広告効果を上げるマーケティング手法です。 この手法では、最も必要な時にタイミングよく情報を提供し、顧客との関係性を構築することが重要です。具体的な事例を見てみましょう。
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顧客データのリアルタイム活用:
- 顧客のデータを分析し、顧客の興味のあるものや今必要と感じているものを把握して情報を提供する手法です。例えば、ディズニーランドの待ち状況やショッピングサイトの購入動向をリアルタイムに把握し、適切な情報を提供しています。
- 顧客データのリアルタイムの活用には、テレビショッピングなどの番組中に今現在の購入顧客数を発表し購入を促進するものもあります。
- 話題性利用のプロモーション:
リアルタイムマーケティングは、顧客との関係性構築や精度の高いターゲティングを通じて、広告効果を最大化する手法と言えます。
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顧客データのリアルタイム活用:
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Demographic Segmentation 人口統計上の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
セグメンテーションは、不特定多数の顧客を分類し、属性ごとにセグメントを作るプロセスです。
具体的な事例として、人口統計学的セグメンテーションがあります。これは、年齢、性別、収入、学歴、配偶者の有無、職業などの人口統計学的要因に基づいて顧客を分類する手法です。
セグメンテーション分析の際に、デモグラフィック変数で「未婚の20代」に分類された場合でも、人口動態変数では「最新の流行に敏感」に分類されたり、「ベーシックなものを好む」に分類されたりします。
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Personalization Engine パーソナライゼーション エンジン 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
パーソナライゼーション エンジンは、顧客データを分析し、個別の推奨事項を生成するソフトウェア アプリケーションです。
その目標は、顧客の興味に合わせた推奨事項を提供することで顧客エクスペリエンスを向上させることです。
パーソナライゼーション エンジンは、顧客エクスペリエンスを向上させ、売上を増加させるために、EコマースWeb サイトやソーシャル メディア プラットフォームで一般的に使用されます。
顧客サービスの向上と売上の増加を目指す企業が増えるにつれ、パーソナライゼーション エンジンは今後数年間で成長すると予想されます。
人工知能と機械学習の進歩のおかげで、パーソナライゼーション エンジンはより洗練されており、正確な推奨を行うことができるようになりました。
パーソナライゼーション エンジンが普及するにつれ、その仕組みと顧客エクスペリエンスを向上させるためにどのように使用できるかを理解することが重要になります。
- 3PL
- AI
- AOV
- APIファースト
- AR
- B2B
- B2B2C
- B2Bコマース
- CLV
- CRM
- CX
- CXM
- D2C
- DM
- DNVB
- DTC
- EC
- EC物流
- ERP
- eコマース
- Eコマースプラットフォーム
- Eメール
- LINE
- LP
- LTV
- MA
- MACH
- Metaverse・メタバース
- ML・機械学習
- OMO
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- SaaS
- SEO
- SNS
- Subscription
- TikTok
- UGC
- UI・UX
- VoC
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- アプリ
- アンバサダー
- インフルエンサー
- オムニチャネル
- オムニチャネルコマース
- オムニチャネルフルフィルメント
- カスタマーエクスペリエンス
- コンテンツパーソナライゼーション
- サイコグラフィックパーソナライゼーション
- ダイナミックパーソナライゼーション
- パーソナライゼーション
- プリディクティヴパーソナライゼーション
- ロイヤリティ
- ロイヤリティプログラム
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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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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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Marketing Automation マーケティングオートメーション 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
マーケティングオートメーション(Marketing Automation)は、デジタルマーケティングにおいてWeb解析、メール配信、顧客管理など一連の業務を自動化する手法やツールです1。簡単に言えば、ソフトウェアとテクノロジーを使用してマーケティングプロセスを自動化することです。具体的には、以下の機能が含まれます。
- リード管理:さまざまなソース(Webサイト、ソーシャルメディア、イベントなど)からリードを獲得し、セールスファネルを通じて育成します。
- Eメールマーケティング:ターゲットを絞った自動電子メールを連絡先グループに送信します。
- 顧客のセグメンテーション:パーソナライズされたマーケティングのために、顧客またはリードをさまざまなセグメントにグループ化します。
- 分析とレポート:マーケティングキャンペーンの成功を測定し、将来の最適化のための洞察を提供します。
- AI
- AOV
- APIファースト
- B2B
- B2B2C
- B2Bコマース
- CaaS
- CDP
- CLV
- CMS
- CRM
- CX
- CXM
- D2C
- D2Cブランドインタビュー
- DNVB
- DTC
- EC
- EC物流
- ERP
- eコマース
- Eコマースプラットフォーム
- Eメール
- LINE
- LPO
- LTV
- MA
- OMO
- オムニチャネル
- オムニチャネルコマース
- オムニチャネルフルフィルメント
- クイズ・パーソナライズ診断
- コンテンツパーソナライゼーション
- サイコグラフィックパーソナライゼーション
- ジオグラフィックパーソナライゼーション
- ダイナミックパーソナライゼーション
- パーソナライズ
- パーソナライゼーション
- プリディクティヴパーソナライゼーション
- ロイヤリティ
- ロイヤリティプログラム
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Atomic Content アトミックコンテンツ 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
アトミック コンテンツ モデリングは、Webデザインと開発に関する比較的新しい考え方です。この方法論は、デジタルコンテンツの作成と管理に使用されます。
具体的には、すべてのコンテンツを必要に応じて再利用、再利用、再結合できる個別のデータ、つまり「アトム」として扱うことができ、またそうすべきであるという哲学に基づいています。
アトミックコンテンツを作成する際の主な利点は、コンテンツの再利用と再利用が容易になることです。これにより、別の方法で使用したいときに常に新しいコンテンツを最初から作成し続ける必要がなくなり、長期的には時間と労力を大幅に節約できます。また、アトミックコンテンツモデリングを使用すると、同じ構成要素を何度も再利用できるため、コンテンツの一貫性を維持することが容易になります。複数のライターが同じプロジェクトに取り組んでいる場合、全員が同じ用語と形式を使用するため、これは非常に役立ちます。全体として、アトミックコンテンツモデリングは時間を節約し、コンテンツの一貫性を保ち、再利用しやすくするための優れた方法です。
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Big Data Analytics ビッグデータ分析 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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化粧品通販に最適な物流代行サービスの対応機能
化粧品(コスメ・ビューティー)物流におけるEC:eコマースと、サブスクリプションにおける購入(購買)体験のポイントや、アウトソーシングのメリット、CXを通じての売上げアップのポイントなどを解説。

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EC:eコマースビジネスを立ち上げる際に、検討するべき項目、コマースシステムとMAなどとの連携、CXとCRM、サブスクリプション、トランザクションメール、フルフィルメント、などのチェックポイントをEXCELシートにまとめました。シートはそのまま活用できます。

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