用語集
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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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A/B/n Testing A/B/nテスト 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
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:- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
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A/A Testing A/Aテスト 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
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:
- 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。
- 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。
- 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。
もしさらなる質問があればお知らせください!
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Data Sharing データ共有 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
データ共有は、データを他の人が利用できるようにする行為です。これは、他の人がデータを使用しやすくするため、または他の人がデータに貢献できるようにするためなど、さまざまな理由で行うことができます。
データ共有は、以下の方法で実行できます。
- エクスポートとインポート: あるシステムからデータをエクスポートして別のシステムにインポートする方法です。
- APIを介したアクセス: アプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を介してデータへのアクセスを提供する方法です。
- クラウドベースのサービス: クラウドベースのサービスを介してデータを共有する方法です。
データ共有はビジネスにとって強力なツールとなり得ますが、利点を最大限に高め、リスクを最小限に抑えるために、慎重かつ思慮深く使用することが重要です。
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Brand Engagement ブランドエンゲージメント 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
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。
- 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。
- 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。
- 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。
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Behavioral Targeting 行動ターゲティング 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
行動ターゲティングは、インターネットユーザーの以前のWeb閲覧行動に基づいて、関連するコンテンツ、オファー、メッセージ、広告を表示するプロセスです。
広告主は行動データを使用して、潜在的な顧客がWebサイトとどのようにやり取りするかをより深く理解し、その情報を使用して広告のターゲットをより効果的に設定します。行動ターゲティングを使用すると、次のようなさまざまな要因に基づいてユーザーをターゲティングできます。- ユーザーが過去に訪問したウェブサイトの種類
- ユーザーがそれらのWebサイトで閲覧した特定のページ
- ユーザーが各ページに費やした時間
- ユーザーが以前のオンライン広告で行ったインタラクション
行動データを収集するには、いくつかの方法があります:
- Cookie: Cookieは、ユーザーがWebサイトにアクセスしたときにユーザーのコンピュータに保存される小さなデータです。広告主はCookieを使用して複数のWebサイトにわたるユーザーの行動を追跡し、それに応じて広告のターゲットを絞ることができます。
- ピクセルタグ: ピクセルタグは、Webサイトのコードに埋め込まれる小さな画像です。ユーザーがWebサイトにアクセスすると、ピクセルタグが読み込まれ、サイト上でのユーザーの行動が追跡されます。この情報は、広告のターゲティングに使用できます。
- Webビーコン: Webビーコンは、WebサイトやEメールに配置される小さな画像です。ユーザーがWebサイトにアクセスするかEメールを開くと、Webビーコンが読み込まれ、ユーザーの行動を追跡します。この情報も広告のターゲティングに使用できます。
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Above the Fold アバブ・ザ・フォールド 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
「Above the fold(アバブ・ザ・フォールド)」は、WEBサイトのページが表示されたときにスクロールすることなく閲覧できる領域のことを指します。
日本では一般的に「ファーストビュー」とも呼ばれます。
この領域は、ユーザーがページを訪れた際に最初に目に入る部分であり、重要な情報やインパクトのある画像を配置することで、ユーザーの興味を引きつける役割を果たします。
また、スクロールすることで見える領域を「Below the fold(ビロウ ザ フォールド)」といいます。
SEOの観点からも、Above the fold内に関係のない広告を多く含むページは評価を下げるアルゴリズムが採用されているため、ユーザーが求める有益なコンテンツを記述することはユーザビリティを改善させるためにも重要です。
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Active User アクティブ ユーザー 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。
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