用語集

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。

行動セグメンテーションは、観察された消費者行動に基づいて消費者をグループに分割する市場セグメンテーションの一種です。

購入の意思決定、製品の使用状況、ブランドロイヤルティなどの要素が含まれます。さまざまな消費者の行動を理解することで、コマース企業はマーケティング活動のターゲットをより適切に設定でき、消費者が購入を決定する方法と理由をより効果的に理解し、全体的な売上を向上させることができます。

行動セグメンテーションには主に4つのタイプがあります。

1. オケージョン: 消費者は、製品やサービスを購入する時期に基づいてグループに分類されます (例: ホリデーシーズンの買い物客、新学期の買い物客など)。
2. 求められるメリット: 消費者は、製品やサービスに求めるメリットに基づいてグループに分類されます (利便性を求める人、品質を求める人など)。
3. ユーザーのステータス (購買行動): 消費者は、製品またはサービスとの関係に基づいて、たとえば、初めてのユーザー、既存のユーザーなどのグループに分類されます。
4. 使用率 (ロイヤルティ): 消費者は、製品やサービスを使用する頻度に基づいてグループ (ライトユーザー、中度ユーザーなど) に分類されます。

マーケティングにおいて行動セグメンテーションが重要な理由は、特定の消費者グループのニーズや好みに合わせてマーケティング活動を調整できるためです。行動セグメンテーションは、企業がクロスセルやアップセルの機会を特定できることや、さまざまな顧客セグメントの潜在的な収益性を評価するのに役立ちます。さらに、自社の製品やサービスに関する潜在的な問題を特定して対処するのにも役立ちます。

全体として、行動セグメンテーションは、マーケティング活動を改善し、売上を伸ばすために使用できる強力なツールです。

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。

「カスタマイズ」という用語は、顧客の特定の要求や仕様に近づけるために、顧客が手動で項目を変更するプロセスを指します。
カスタマイズには、アパレル・ファションアイテムにグラフィックやデザインを追加するなど、アイテムの物理的な外観の変更が含まれる場合があります。また、コンピューターに機能を追加したり、食事の成分を調整したりするなど、製品の機能や性能を変更することも含まれます。

パーソナライゼーションは、個人の特定の好みや行動に基づいてエクスペリエンスや製品を個人に合わせて調整することを指します。
パーソナライゼーションは通常、データ分析とアルゴリズムを使用して舞台裏で行われますが、カスタマイズにより消費者は選択を直接制御できるようになります。どちらもユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させることができますが、パーソナライゼーションは個人のニーズや好みを予測することでさらに一歩進んでいます。

企業は、パーソナライゼーションとカスタマイズの両方を戦略的に活用し、顧客ロイヤルティを高め、競合他社から目立つために提供することが重要です。
顧客デジタルエクスペリエンスを向上させるために、適切な戦略を選択し、リソースを慎重に管理しながら、顧客によりパーソナライズされた満足のいくエクスペリエンスを提供できるよう努力しましょう。