用語集

ユニークビジター（Unique Visitor）は、顧客デジタルエクスペリエンスにおいて重要な指標です。以下に詳細を説明します。

• ユニークビジターとは：ユニークビジターは、一定期間にサイトを訪問した個別の個人の数を表します。この指標は、サイトへのアクセス回数ではなく、サイトを使用している人の数をより深く理解するのに役立ちます。一意であるとみなされるには、各訪問者が独自の IP アドレスまたは Cookie を持っている必要があります。

ビジターとユニークビジターの違いは、ビジターはサイトを閲覧するすべてのユーザーであるのに対し、ユニークビジターはサイトを初めて閲覧する人であることです。マーケティングと視聴者の理解に関しては、通常、ユニークなビジターの方が価値がありますが、両方の指標を追跡することが重要です。

コンバージョン アトリビューションは、デジタルマーケティングにおいて重要な概念です。これは、販売に影響を与えたタッチポイントにコンバージョンのクレジットを割り当てるプロセスを指します。言い換えれば、これはブランドとのどのインタラクションが望ましい結果につながったかを判断する方法です.

世の中にはさまざまなアトリビューションモデルがあり、ビジネスに適したモデルを選択することは難しい場合があります。しかし、コンバージョンアトリビューションの仕組みを理解することは、キャンペーンを最適化し、マーケティング費用から最大のROIを得たいと考えるマーケティング担当者にとって不可欠です。

コンバージョンアトリビューションが重要な理由は、どのマーケティング活動がコンバージョンとROIを促進しているかを理解するためです。コンバージョンアトリビューションがなければ、どのチャネルやキャンペーンが最も効果的であるかを知るのは困難です。また、カスタマージャーニーでどのタッチポイントが最も重要かを理解することで、マーケティング活動を最適化するのに役立ちます。この情報を使用して、予算とリソースをより効果的に割り当てることができます。

適切なアトリビューションモデルに投資すると、マーケティングパフォーマンスに関する重要な洞察が得られ、リソースをどこに割り当てるかについてより適切な決定を下すのに役立ちます。適切なアトリビューションモデルはビジネス目標によって異なるため、目的に合ったモデルを選択することが重要です。

コンバージョンには主にオンラインとオフラインの2つのタイプがあります。オンラインコンバージョンはWebサイト上で発生するアクション（購入やニュースレターへの登録など）を指し、オフラインコンバージョンはオンラインマーケティング活動に起因するオフラインアクション（電話をかけたり実店舗を訪れたりするなど）を指します。コンバージョンの原因を特定するには、まずコンバージョンに至ったタッチポイントを特定する必要があります。タッチポイントとは、Webサイトへの訪問、ソーシャルメディアでのやり取り、電子メールのクリック、広告の表示など、潜在的な顧客とブランドとの間のあらゆるやり取りです。タッチポイントを特定したら、コンバージョンにつながる可能性の高さに基づいて、それぞれのタッチポイントに値を割り当てることができます。

インテントデータは、マーケティングにおいて顧客の興味や関心を特定するために利用される行動データです。具体的には、顧客が自社商品に興味を持ち、意図を持って起こした行動を指します。Webマーケティングにおける行動分析のためのデータとして使われます。

インテントデータは、主に以下の2つのタイプがあります:

1. ファーストパーティ・データ: 自社サイトのインテントデータを自社が収集したもので、企業内での行動データを含みます。
2. サードパーティ・データ: ベンダーが各サイトのインテントデータを収集したもので、他社サイト内での行動データを含みます。現在はサードパーティ・データをベンダーから購入できるため、マーケティング用語ではインテントデータはサードパーティ・データを意味することが一般的です。

インテントデータの提供は、グローバルIPから企業を特定する技術を用いて行われています。ベンダーは企業名や業種などのリストとして提供し、企業Aの製品選定者たちが企業Bの商品をリサーチしている可能性などを推定できます。

なぜインテントデータが注目されているのでしょうか？

• インテントデータは、精度の高い予測分析が可能であり、販売促進の最適化やコンテンツ制作に応用できます。
• 購買意欲の高い顧客を競合他社より早く発見でき、効率的で機動的なアプローチが可能です。
• 企業単位で情報がまとめられているため、組織単位で行動分析をしやすくなり、案件化や商談化の数を伸ばす企業も出てきています。

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。

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。