用語集

継続的デリバリー（Continuous Delivery）は、ソフトウェア開発プロセスにおいて、コードの変更をリポジトリから顧客が使用可能な環境まで自動で安全に配信するプラクティスです¹. この手法は、すべてのコード変更が構築、テストされ、いつでも顧客に展開できる状態にあることを意味します². 継続的デリバリーを実装する主な利点には、以下の点が含まれます:

1. 迅速かつ確実な機能提供: 継続的デリバリーは、コード変更を自動的にリリースに向けて準備するため、顧客に機能を迅速かつ確実に提供できます。
2. リスク軽減: バグや誤動作が発生するリスクを軽減できます。自動化されたプロセスにより、手動エラーを最小限に抑えます。
3. 効率向上: 手動プロセスを自動化することで、効率が向上します。チームはコード変更用の自動パイプラインをセットアップし、構築、テスト、リリースのステップを統合します。
4. 柔軟性と適応性: 小規模で段階的な変更を継続的に提供することで、チームはフィードバックを取得し、必要に応じて迅速に調整を行えます。

継続的デリバリーは、従来のソフトウェア開発プロセスから考え方を変える必要があります。チームメンバー全員の協力と、あらゆる段階での自動化とテストに重点を置くことが求められます。しかし、高品質のソフトウェアを迅速に提供できるという利点があるため、今日のペースの速い市場で競争力を維持したいと考えている組織にとって、これは貴重な実践となります。継続的デリバリーは、顧客デジタルエクスペリエンスを向上させ、企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を成功に導く一環として重要です。

コンテンツ管理システム (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。

コンテンツとは、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はさまざまなスキルセットを持つ複数のユーザーがWebサイトのコンテンツを作成および保守する際に協力する方法を提供します。

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。CMSはWebサイトやブログを新しいコンテンツで定期的に更新する必要がある企業や組織にとって理想的なソリューションです。

現在、さまざまな種類のCMSが市場に出回っています。最も人気のあるものには、WordPress、Drupal、Contentfulなどがあります。
各CMSには独自の機能があるため、ニーズに最も適したものを選択することが重要です。どのCMSを選択する場合でも、それが特定のニーズと要件を満たしていることを確認してください。これにより、Webサイトやブログを最新の状態に保つために必要なコンテンツを迅速かつ簡単に作成できるようになります。

ローカリゼーション（Localization）は、製品またはコンテンツを特定の市場またはロケールに適応させるプロセスです。 コンテンツを翻訳して文化化し、対象読者に関連したものにすることが含まれます。ローカリゼーションは複雑なプロセスであり、以下の重要なポイントに留意する必要があります。

1. 言語翻訳: コンテンツをターゲット言語に翻訳することは、最初のステップです。ただし、翻訳されたコンテンツは正確かつ適切であることを確認するために、対象の文化に精通している人によってレビューされる必要があります。異なる文化の人々が言語を使用し、理解するさまざまな方法を考慮することが重要です。

2. 目標の明確化: ローカリゼーションの目的は何でしょうか？新しい市場に参入するためでしょうか、それとも既存の市場により良いサービスを提供するためでしょうか？目標ごとに異なるアプローチが必要です。

3. 継続的なプロセス: ローカリゼーションは1回限りのイベントではなく、継続的なプロセスです。市場や文化が変化するにつれて、ローカライズされたコンテンツも変化する必要があります。

ローカリゼーションは、新しい市場へのリーチを拡大したい企業にとって不可欠な戦略です。対象ユーザーのニーズを慎重に検討し、時間をかけて正確で文化的に関連性のあるコンテンツを作成することで、企業は世界中の新規顧客とうまくつながることができます。

Webサイトのローカリゼーション、製品のローカリゼーション、デジタルコンテンツのローカリゼーションなど、さまざまな側面でローカリゼーションが重要です。

グローバリゼーションとは異なり、ローカリゼーションは特定の市場の特定のニーズを満たすために調整されたアプローチを取ります。

企業が成功するためには、ローカリゼーションを戦略的に活用することが重要です。

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モデリングは、Webコンテンツを再利用可能な小さな部分に分割し、さまざまな方法で再結合してさまざまなレイアウトやデザインを作成できるアイデアです。このアプローチにより、複雑なWebページの作成と管理が容易になり、さまざまなデバイスやプラットフォームを使用しているユーザーがコンテンツにアクセスしやすくなります。

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。

Webサイトのパーソナライゼーションに関しては、アトミックコンテンツモデリング（またはコンテンツアトマイゼーション）が重要な役割を果たします。コンテンツを小さな一口サイズの部分に分割することで、ターゲットを絞り、パーソナライズされたコンテンツエクスペリエンスをユーザーに提供することがはるかに簡単になります。パーソナライズされたコンテンツは、適切なユーザーに適切なタイミングで配信されるため、顧客エンゲージメントを向上させるのに役立ちます。

アフィニティベースのレコメンデーションは、消費者の行動データを利用して、製品やサービスについてパーソナライズされた提案を行います。

顧客の購入履歴、Webサイトの閲覧習慣、ブランドとのその他のやり取りのパターンを分析して、顧客が興味を持ちそうなアイテムを特定します。

たとえば、アパレルファッション小売業者は、顧客が同じデザイナーのドレスを頻繁に購入していることに気づくかもしれません。小売業者は、親和性ベースの推奨事項を使用して、同じデザイナーの同様のドレス、さらには補完的なアクセサリーや靴を提案することができます。

このレコメンデーション方法では、現在のトレンドや類似顧客の間で人気のある商品などの外部要因も考慮できます。これらすべての情報を組み合わせることで、アフィニティベースのレコメンデーションは、企業のコンバージョンの成功につながる可能性が高い高度にパーソナライズされた提案を提供できます。

アフィニティベースのレコメンデーションにより、顧客のユーザーエクスペリエンスが向上し、企業の売上が増加します。ただし、精度と関連性を確保するには、このアプローチで使用されるデータとアルゴリズムを継続的に更新および改良することが重要です。

アフィニティベースのレコメンデーションは、パーソナライズされたターゲットを絞ったマーケティングを可能にするため、企業にとって不可欠です。個々の顧客の興味や好みを理解することで、企業は顧客エクスペリエンスを向上させ、より魅力的で関連性の高い製品を作成できます。さらに、アフィニティベースのレコメンデーションにより、顧客維持率とロイヤルティを向上させることができます。顧客は、企業が自分の特定の興味に応えているとわかると、その製品やサービスを継続して使用し、繰り返し購入する可能性が高くなります。さらに大規模な場合、アフィニティベースのレコメンデーションは企業の収益増加を促進する可能性もあります。パーソナライズされたオファーで特定の顧客グループをターゲットにすることで、企業は潜在的なリードを実際の売上に効果的に変換できます。全体として、親和性ベースの推奨事項を企業のマーケティング戦略に組み込むと、顧客満足度が向上し、利益が増加します。

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。

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。

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。