用語集

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。

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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。

1. 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。
2. 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。
3. 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。

多くのコマース企業がデータに依存して意思決定を行うにつれ、データ共有の重要性がますます高まっています。
データ共有により、企業はできるだけ多くの人がデータを利用できるようになり、データを最大限に活用できるようになります。ただし、誰がデータにアクセスできるのか、またどのように使用されるのかを制御することが難しいため、データ共有は困難な場合があります。これらの問題はデータのセキュリティとプライバシーに大きな影響を与える可能性があるため、データを共有する前に慎重に検討することが重要です。

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。

また、顧客デジタルエクスペリエンスは、単一の相互作用（インタラクション）を指しますが、**デジタルカスタマーエクスペリエンス（DCX）**は、ある個人が組織との間に持ったデジタルインタラクション全ての総合値を意味します。企業が「DCX」の改善について議論するならば、それは個々のタッチポイントの改善ではなく、ユーザインタフェースからモバイル対応、デザイン改善、通信方法、リアルタイムデータの配信など、全体が検討すべき対象となります。

データ共有とデジタルエクスペリエンスの理解を深めることで、ビジネスの成長と効率向上に貢献できるでしょう。

エンタープライズコマース（Enterprise Commerce）は、コマース企業が競争力を維持するために直面する多くの課題に対処するための戦略的なアプローチです。
企業レベルでオンラインで商品やサービスを売買することを指します。具体的には、eコマースやオムニチャネルコマース（最近はユニファイドコマースとも呼ばれています）に関連しています。

エンタープライズコマースを採用する際には、以下の要素を考慮する必要があります。

1. ビジネスの規模と複雑さ: 従業員数や業務の複雑さに応じて、適切なソリューションを選択することが重要です。中小企業は小規模で安価なソリューションを選ぶことができる一方、大企業はエンタープライズレベルのソリューションを必要とすることがあります。

2. 成長の可能性: 成長の余地がある場合、エンタープライズレベルのソリューションを選択することで、将来の拡張に対応できます。現在のソリューションが制限されないようにするためにも重要です。

3. コストとメリットのバランス: エンタープライズレベルのソリューションは高価になる可能性があるため、コストとメリットを慎重に評価する必要があります。

エンタープライズコマースのメリットには、効率の向上、顧客サービスの向上、柔軟性の向上、コストの削減、売上の増加などがあります。

具体的なプラットフォーム選定に際しては、以下の主要な機能を考慮することが重要です。

• スケーラビリティ: ビジネスの成長に合わせて拡張できるプラットフォームを選びましょう。
• カスタマイズ性: ブランド独自のショッピングエクスペリエンスを作成できる高度にカスタマイズ可能なプラットフォームを選択しましょう。
• セキュリティ: データのセキュリティを確保するために、暗号化や不正行為検出などの堅牢なセキュリティ機能を提供するプラットフォームを選びましょう。
• 統合: サードパーティシステムとの統合をサポートするプラットフォームを選定し、業務を合理化しましょう。

エンタープライズコマースは、ビジネスの成長と顧客満足度向上に向けた重要な戦略的アプローチです。

ブランドエンゲージメントとは、顧客がブランドに対して持つインタラクションとつながりのレベルを指します。これは、企業がマーケティングや視聴者との全体的な関係に関してどれだけうまくやっているかを測る指標としてよく使用されます。

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。

1. 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。
2. 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。
3. 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。

インターナルブランドエンゲージメント（従業員との関係）やエクスターナルブランドエンゲージメント（顧客との関係）を適切に管理することで、企業は対象ユーザーとの強いつながりを維持するために可能な限りのことを確実に行うことができます。

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。