用語集

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。

多変量テストは、マーケティングにおいてさまざまな要素の組み合わせをテストして、どれが最も優れたパフォーマンスを発揮するかを確認する方法です。

例えば、Webサイトやその他のマーケティング資料上のさまざまな要素（見出し、画像、CTAボタンなど）をテストして、どれが最も多くのクリックやコンバージョンを生成するかを確認できます。多変量テストは、コマース企業がWebページ、Eメール、その他のコンテンツのさまざまなバージョンをテストして、どちらが視聴者にとってより良いパフォーマンスを発揮するかを確認できる強力なツールです。

複数の変数を同時にテストすることで、企業はターゲット顧客にとって何が機能し、何が機能しないのかについて貴重な洞察を得ることができます。

多変量テストは、Webサイトやアプリのコンバージョン、クリックスルー、全体的なエンゲージメントを向上させるのに役立ちます。また、実際にはユーザーエクスペリエンスが向上しない可能性がある、コストのかかる再設計や書き換えを回避することで、コストを節約することもできます。

多変量テストを実行する際には、次の点に留意する必要があります:

• 正確な結果を得るには、サイトまたはアプリへの十分なトラフィックがあることを確認してください。サンプルサイズが小さいと、信頼できるデータは得られません。
• 一度に1つずつテストします。一度に変更しすぎると、どの変更が結果に最も大きな影響を与えたのかがわかりません。
• テストから重要な結果を確認するために十分なデータを収集するには、時間がかかる場合があります。我慢してください¹。多変量テストは、オンラインプレゼンスを最適化したいあらゆる企業にとって貴重なツールです。コンテンツのさまざまなバージョンを慎重にテストすることで、ユーザーに可能な限り最高のエクスペリエンスを提供していることを確認できます。

競争力のあるマーケティングは、競合企業を出し抜いて市場シェアを獲得することを目的としたマーケティング戦略を作成および実行するプロセスです。コマース企業が成功するためには、競合他社、自社の強みと弱み、ターゲット市場のニーズを明確に理解する必要があります。

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。

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。

このエンジンは、ユーザーの過去の行動や同様のユーザーの行動、その他のさまざまな要因に基づいて、関連コンテンツをユーザーに表示するために多くのウェブサイトやアプリで使用されています。例えば、Facebookはコンテンツレコメンデーションエンジンを使用して、ユーザーが興味を持ちそうな記事やビデオを表示します。同様に、Netflixはコンテンツレコメンデーションエンジンを活用して、ユーザーが好みそうなテレビ番組や映画を提案します。

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。

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。

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。

1. 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。
2. 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。

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^。

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。

このエンジンは、人口統計情報、過去の購入履歴、Web 閲覧行動などの顧客に関するデータに依存します。
これらのデータを使用して顧客の興味に関するプロファイルを作成し、顧客が興味を持つ可能性のある製品、サービス、またはコンテンツに関する推奨を行います。

パーソナライゼーション エンジンによって作成された推奨事項は、Web サイト上の推奨アイテムのリストやソーシャル メディア プラットフォーム上のターゲットを絞った広告など、さまざまな方法で顧客に提示できます。

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。

匿名化されたデータは、個人識別子を削除されたデータとして定義されます。

これは、仮名化などのさまざまな方法を通じて実行できます。匿名化されたデータは、個人のプライバシーを保護しながらインサイトを提供できるため、研究や分析の目的でよく使用されます。データを匿名化する際には、プライバシーと実用性のバランスを考慮することが重要です。適切なバランスをとることで、個人のプライバシーが確実に保護されると同時に、コマース企業がデータから貴重なインサイトを得ることができるようになります。

データを匿名化する際には、以下のような一般的な方法があります：

• 仮名化：識別情報を偽の名前またはIDに置き換える方法。
• 集計：データをグループ化する方法。
• 抑制：詳細を完全に削除する方法。

どの方法を使用する場合でも、誤って新たな問題を引き起こさないように注意することが重要です。たとえば、データセットから削除する情報が多すぎると、データを正確に分析することが困難になる可能性があります。さらに、個人を特定できる情報を一般的なプレースホルダー値に置き換えると、それらの値がリバースエンジニアリングされて元の情報が明らかになる可能性があります。したがって、意思決定の目的で匿名化されたデータに依存する前に、匿名化戦略を慎重に検討し、徹底的にテストすることが重要です。

匿名化されたデータは、個人に関する機密情報を明らかにすることなく傾向やパターンについての洞察を提供できるため、研究目的でよく使用されます。また、企業はマーケティングやその他のビジネス目的にも匿名化されたデータを活用できます。ただし、匿名化されたデータから個人を再識別することはできないわけではありません。通常、個人を特定するために使用できる他の情報がデータセットに含まれているため、注意が必要です。再識別のリスクを軽減するために、データ匿名化技術を使用することが推奨されています。

匿名化されたデータは、プライバシーを保護するための有効な手段であり、適切に使用されることで企業は貴重なインサイトを得ることができます。

オーディエンスセグメンテーション（audience segmentation）は、マーケティング戦略において重要な概念です。顧客を共通の特徴を持つグループに分け、それぞれに適切なメッセージやサービスを提供するためのプロセスです。

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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。

要約すると、オーディエンスセグメンテーションは、ビジネスの成長と成功に不可欠な戦略的プロセスです。

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:

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

コンテンツモデリングは、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。これは、コンテンツの構造、構成、プレゼンテーションを指定するルールのコレクションです。具体的には、どのようなコンテンツを作成できるか、およびそれをどのように表示できるかを定義します。

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:

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

コンテンツモデリングは、オンラインエクスペリエンスの一貫性と使いやすさを保証するために重要です。さまざまな種類のコンテンツモデルとその仕組みを理解することで、より効果的でユーザーフレンドリーな Web サイトや製品を作成できます。