よくあるご質問

Optimizelyでよくある質問をまとめました。購入前のご検討から導入後の使い方まで、お困りの際の参考にご利用ください。

製品についてのご質問

Optimizely Oneのよくあるご質問

Optimizely Oneは、マーケティングおよびデジタルチーム向けのオールインワンオペレーティングシステムで、計画、コンテンツ作成、レイアウト、公開、テスト、パーソナライゼーション、分析を統合します。AIが組み込まれた統合ワークフローを提供し、透明性の向上、プロセスの高速化、データ駆動型の実験による意思決定の検証を実現します。

主な機能

  • リクエスト管理用の標準化されたインテークテンプレート
  • チームの足並みをそろえるためのビジュアルカレンダーと戦略概要
  • コンテンツ作成用の柔軟なワークフローとマルチフォーマットエディター
  • アセット管理用のAIベースのタグ付け
  • 350を超える言語をサポートする言語翻訳機能
  • レイアウト設計用のドラッグアンドドロップオーサリングツール
  • オムニチャネル配信オプション
  • パーソナライズされたエクスペリエンスのためのルールベースのターゲティングとリアルタイムセグメント
  • チャネル間での実験用のコード不要のUIオーディエンスビルダー
  • ファーストパーティーデータと自然言語処理からのインサイトを統合する顧客プロファイル
    などがあります。

DXPのよくあるご質問

Digital Experience Platform(DXP)は、コンテキスト化されたデジタルエクスペリエンスを最適化するためのコアテクノロジーの統合セットです。コンテンツ管理、eコマース、パーソナライゼーション、実験などの機能を統合し、さまざまなタッチポイントでデジタルエクスペリエンスを管理できます。
DXPは、従来のウェブコンテンツ管理システムから進化し、デジタルカスタマーライフサイクル全体をカバーします。主なコンポーネントには、

  • コンテンツとアセットの管理
  • コマース機能
  • CRM機能
  • 分析とインサイトツール
  • パーソナライゼーションと自動化機能
  • A/Bテストの実験オプション
  • 他のソリューションとの統合のためのAPI

などがあります。
DXPを選択するときは、要件を目標にマッピングし、専門家に検証してもらい、参考資料を求め、ベンダーエコシステムを評価し、速度や品質の妥協を避けてください。ウェブエクスペリエンス管理(WEM)とは異なり、DXPはコンテンツ中心ではなく顧客中心です。DXPの例には、Optimizely CMS、Acquia、Sitecoreなどがあります。
DXPへの投資は、特に不確実な時期に顧客体験を大幅に向上させることができますが、全ての企業に直ちに必要なわけではありません。デジタル体験を初めて導入する企業は、まず小規模から始めて、ニーズに応じて機能を拡張する必要があります。

DXPでは、企業が全てのデジタルタッチポイントで一貫したブランディングとメッセージを管理および提供し、デジタルジャーニー全体を通じて顧客とのやり取りを強化できるようになります。ユーザーの行動をリアルタイムで分析し、カスタマイズされたメッセージを配信することで、パーソナライズされたユーザーエクスペリエンスを実現でき、データインサイトに基づいて潜在顧客をより正確にターゲティングすることもできます。
DXPのメリットには、

  • 一貫したブランディングでより多くのタッチポイントに対応できること
  • アジリティーの向上により新製品や新イニシアチブの市場投入までの時間が短縮される
  • キャンペーンの最適化を向上させる実用的なリアルタイムインサイト

などがあります。
Optimizelyは、シームレスなオムニチャネルエクスペリエンスを通じて顧客エンゲージメントと競争上の優位性を高めるように設計された堅牢なDXPソリューションを提供しています。

OptimizelyのDXPは、Azure上に構築された包括的なホスティングソリューションを提供しますが、大きな付加価値があります。

  • Azureホスティングとは異なり、Optimizelyは、価格を変更せずにトラフィックのニーズに合わせて調整できるスケーラブルなインフラストラクチャーを提供します。
  • 統合されたサポートチームが問題を総合的に解決し、ベンダーとのやり取りで悩むことはありません。
  • 信頼性のためのゼロダウンタイムデプロイメントや読み取り専用バックアップなどのエンタープライズグレードの機能が含まれています。
  • DXP管理ポータルで、セルフサービスデプロイメント、リアルタイムログアクセス、SLA分析、CDNキャッシュクリーニングを制御できます。
  • サーバーリソースやサイトキーではなくページビューに基づいて料金を設定することでコスト効率が実現され、予想外の費用なしで予測可能な成長が可能になります。

OptimizelyのDXPは、重要なバックエンド操作をシームレスに管理しながら、企業の革新をサポートしています。

機能ロールアウトのよくあるご質問

機能のロールアウトとは、新しいソフトウェア機能を段階的にユーザーに導入し、コラボレーションと計画を効率的かつローリスクで強化するプロセスです。利点としては、段階的なリリースによるテストの高速化とユーザーエクスペリエンスの向上が挙げられます。継続的デリバリーは、機能リリース制御を開発に統合し、安定した頻繁な更新を可能にします。
ロールアウトプロセスには、機能の設計、リリース戦略の開発、環境間での機能の構築と統合、機能フラグ(コードを再デプロイせずに機能を制御)を使用したフィードバックループによるテスト、継続的なフィードバックを収集しながら本番環境で段階的にリリースすることが含まれます。
機能変数により、新しいデプロイメントなしでオンザフライ更新が可能になり、さまざまな構成のA/Bテストに使用してビジネス指標を改善できます。Optimizelyのサーバーサイド管理は、継続的な統合・配信プラクティスに沿った制御されたロールアウトをサポートします。これにより、完全なリリース前に仮説を検証し、AmazonやGoogleなどのトップ企業が使用するような実験プログラムを通じてリスクを軽減しつつ、より速いサイクルのメリットを享受できます。
Optimizelyは、フルスタック機能のない初期の制御されたリリースに対して、Optimizely Rolloutsを介して無料の機能フラグを提供。さまざまな可能性をテストして最適な結果を得られます。

リアルタイムセグメントのよくあるご質問

Optimizely Data Platform(ODP)のリアルタイムセグメントビルダーを使用すると、顧客をリアルタイムでセグメント化し、顧客のウェブベースのエクスペリエンスをさらにパーソナライズできます。

標準セグメントはCustomers>Segmentsページで管理されます。

  • 過去の全ての顧客イベントにアクセスできます。
  • これらのセグメントをODPからエクスポートすることはできませんが、ODP全体のキャンペーン、レポート、その他の機能で使用できます。

リアルタイムセグメントはCustomers>Real-Time Segmentsページで管理されます。

  • 28日以内の顧客イベントへのアクセス
  • リアルタイムセグメントは、Optimizely Web ExperimentationOptimizely Feature Experimentation、Optimizely Content Management System(CMS)11および12、Optimizely Campaignで使用できます。
  • セグメントメンバーシップは、90秒未満の更新時間でリアルタイムに計算されます。リクエストの0.001%のみで、90秒を超えるデータ遅延が発生します。

Last Seen Emailは、ODPで顧客が最後に見たメールアドレスです。ユーザーがあなたからのメールを閲覧したことを示すものではありません。

はい、ただしリアルタイムセグメントでは過去28日間のデータにのみアクセスできます。

はい、ブラウザーを更新してステータスを更新してください。また、ODPまたはリアルタイムセグメントを統合している製品でセグメントを開くたびに、ステータスが更新されます。

はい、イベント属性のみにアクセスできます。例えば、イベントがカート表示の場合、それより短い相対日付範囲を指定しない限り、リアルタイムセグメントは過去28日間にカート表示イベントが発生した顧客をチェックします。誕生日や居住地などの顧客属性の場合、そのデータがODPにいつ入力されたかに関係なく、リアルタイムセグメントはそれにアクセスできます。

はい、ODPリアルタイムセグメントには、誰でも利用できる25個の事前構築済みセグメントが付属しています。

テキストフィールドに新しいオプションを入力し、Enterキーを押すと、リアルタイムセグメントにオプションを追加できます。

CustomerおよびProductグループのよくあるご質問

B2B分析内のいくつかのダッシュボードでは、CustomerグループとProductグループと呼ばれる顧客属性と製品属性別にデータを表示・フィルタリングする機能が提供されています。
CustomerグループとProductグループは、インスタンス内で設定できます。セットアッププロセス中に、最大5つの顧客属性と最大5つの製品属性を指定するよう求められます。これらの属性はAnalyticsインスタンスにリンクされ、このデータを反映するグラフとフィルターが駆動されます。
5つの顧客属性と5つの製品属性を選択すると、Optimizelyエンジニアリングチームがそれらの属性をAnalyticsインスタンスのバックエンドの顧客フィールドとProductグループフィールドにリンクします。

リンクすると、ほとんどのダッシュボードを属性の特定の値でフィルタリングできます。CustomerおよびProductグループのチャートには、各値の合計受注額の概要が表示されます。
例えば、Customerグループ1が地域の属性に設定されている場合、注文チャネルレポートをフィルタリングして、東部地域または西部地域に関連するデータのみを表示できます。同様に、Productグループ1属性がブランドの属性に設定されている場合、注文チャネルダッシュボードの収益別上位Productグループグラフでブランド別の合計注文額を表示できます。

顧客およびProductグループのチャートは、注文チャネル、放棄されたカート、およびオンライン注文のダッシュボードに表示されます。
グラフに表示される顧客およびProductグループを変更するには、フィルターメニューでトップCustomerグループセレクターとトップProductグループセレクターを探します。この選択を変更すると、収益別トップCustomerグループグラフと収益別トップProductグループグラフに表示される顧客およびProductグループが変更されます。

顧客およびProductグループフィルターは、eコマースキャンペーンを除く全ての注文およびマーケティングダッシュボードで使用できます。また、Customerグループフィルターは、検索イベント、セルフサービスイベント、モバイルアプリ分析ダッシュボードでも使用できます。
フィルターを見つけるには、フィルターメニューでCustomerグループ1-5フィルターを探します。フィルターには、データ内で表される全ての値が入力されます。ダッシュボード全体のカスタマイズされたビューを表示するには、1つの値だけを選択することも、値のグループを複数選択することもできます。

B2B分析にリンクする顧客属性と製品属性を選択するときは、顧客リストと製品リストを分析するときに会社が通常使用する属性について検討する必要があります。
属性を選択するときは、次の要件に留意してください。

  • 各顧客または製品は、属性フィールドと1対1の関係を持つ必要があります。例えば、顧客は1つの地域にのみ割り当てることができます。
  • 各顧客または製品の属性情報は、Optimizely eコマースサイトの管理コンソールで利用できる必要があります。属性はカスタムフィールドでもかまいませんが、データは製品詳細ページまたは顧客詳細ページに表示される必要があります。 選択した属性が管理コンソールの製品詳細ページと顧客詳細ページに表示されていることを確認するには、次の手順に従います。
  • 顧客属性の場合:Configured Commerceの管理コンソールにログインし、Customers>任意の顧客の横にあるEditまたはViewアイコンをクリックします。選択した属性は、Customer Detailページのタブの1つに表示されます。 製品属性の場合:構成されたコマースの管理コンソールにログインし、Catalog>Products>任意の製品の横にあるEditまたはViewアイコンをクリックします。選択した属性は、製品詳細ページのタブの1つに表示されます。

一般的なCustomerグループ属性の例としては、顧客地域、顧客業種、顧客規模、主要顧客倉庫などがあります。
一般的なProductグループ属性の例としては、製品カテゴリーL1、製品カテゴリーL2、製品タイプ、製品ブランドなどがあります。

B2BアナリティクスのGA4の問題のよくあるご質問

2023年7月のユニバーサルアナリティクスの廃止に伴い、Googleアナリティクス4(GA4)にはGoogleシグナルと呼ばれる新機能が追加されています。OptimizelyのB2Bアナリティクス製品はGA4 APIに依存しており、B2BアナリティクスのGA4ダッシュボードでデータが不足する場合があります。
Googleシグナルに関連するGA4の問題は、B2Bアナリティクスの5つのデジタルアナリティクスダッシュボードにのみ影響します。
B2Bアナリティクスの注文セクションの4つのダッシュボード、マーケティングセクションの5つのダッシュボード、モバイルアプリアナリティクスダッシュボードは、この問題の影響を受けません。

Googleは、ユニバーサルアナリティクスでは利用できなかったGoogleシグナルという新しい機能をGA4に追加しました。Googleシグナルは、ユーザー自身のGoogleアカウント(GmailやChromeなど)からGoogleが取得したユーザー情報に基づいて、ユーザーレベルのデータを充実させます。この機能は、Googleの大規模なエコシステムを使用して、ユーザーに関する詳細な情報を提供します。ただし、ユーザーのプライバシーに関するGoogleの責任も増大します。
その負担を軽減するために、Googleはトラフィック量が少ないサイトに対してデータのしきい値設定を使用しています。多くのOptimizelyクライアントはGoogleの低トラフィックの定義に該当し、GoogleはAPI経由でデータを送信していません。

Googleアナリティクスでは、アカウントにデータしきい値が適用されている場合、いくつかの主要なグラフにオレンジ色の三角形のアイコンが表示されます。そのアイコンを見つけるには、次の手順に従います。

  1. https://analytics.google.com/にログインします。 
  2. レポートを選択します。
  3. [ユーザー]>[ユーザー属性]>[概要]に移動します。
  4. 年齢別のユーザーグラフを見つけます。グラフの右上隅にオレンジ色の三角形のアイコンがある場合は、アカウントにしきい値が適用されています。

サイトでGoogle広告レポートを使用している場合は、Googleシグナルが必要です。
Google広告を使用していない場合は、次の手順に従ってGoogleシグナルを無効にできます。

  1.  https://analytics.google.com/にログインします。 
  2. [管理]をクリックします。
  3. プロパティ>データ設定>データ収集に移動します。
  4. Googleシグナルのデータ収集の横にある青いチェックマークを無効にします。 この変更によって問題が解決した場合、72時間以内にデータがB2B分析ダッシュボードに流れ始めるはずです。 Googleシグナルの横にチェックマークがなく、[開始]ボタンが表示されている場合は、[開始]をクリックし、指示に従ってGoogleシグナルを有効にします。有効になったら、青いチェックマークを切り替えてGoogleシグナルを無効にします。 Googleシグナルを有効にする意思を示していないクライアントの場合、特定の地域ではGoogleシグナルがデフォルトで有効になります。Googleシグナルを有効にしてから無効にする必要があります。

Googleシグナルを無効にしてから72時間以上経っている場合、問題はGA4とGTMの設定にあります。
GA4とGTMが適切に設定されていることを確認してください。

  • インスタンスが、2022年9月にリリースされたConfigured Commerceのバージョン(リリース:5.1.2209.2289)以降であることを確認してください。
  • OptimizelyがGA4 APIにアクセスできることを確認してください。
  • GA4アカウントとGTMアカウントが適切にリンクされていることを確認してください。
  • 必要なカスタムディメンションがアカウントに入力されていることを確認してください。
  • GTMに設定タグが1つだけあることを確認してください。
  • GA4にリアルタイムデータが流れていることを確認してください。
  • 正しいプロパティIDとサイトURLがOptimizelyサポートと共有されたことを確認してください。 この変更によって問題が解決した場合、72時間以内にデータがB2B分析ダッシュボードに流れ始めるはずです。 上記の手順を完了した後もアカウントでGA4データに関する問題が引き続き発生する場合は、support@optimizely.comまたはカスタマーサクセスマネージャーにお問い合わせください。

プライバシーと個人データに関する世界情勢の変化により、Googleアナリティクスへのこの変更は、B2Bアナリティクス製品にとって永続的な問題となります。Optimizelyでは、GA4の代わりにOptimizely Data Platform(ODP)のイベントトラッキング機能を使用する、デジタルアナリティクスダッシュボードの代替製品をリリースする予定です。このソリューションが利用可能になるまで、クライアントはCSMに連絡して、他の短期的な回避策について話し合う必要があります。

ノウハウ

A/Bテストのよくあるご質問

A/Bテストは、スプリットテストまたはバケットテストとも呼ばれ、ウェブページまたはアプリの2つのバージョンを比較して、どちらがパフォーマンスが優れているかを判断する方法です。このテストでは、さまざまなバージョンをランダムにユーザーに表示し、統計分析を使用してコンバージョン目標への影響を測定します。このアプローチにより、データに基づく決定が可能になり、憶測で最適化に取り組むことがなくなります。
A/Bテストのプロセスには、データの収集、目標の特定、仮説の生成、バリエーションの作成、実験の実行、結果の待機、結果の分析があります。A/Bテストでは、ウェブサイトやアプリ全体の見出し、ボタン、レイアウトなどのさまざまな要素を最適化できます。マーケティングキャンペーンでは、クリックスルー率(CTR)、コンバージョン(CRO)、広告費用対効果(ROAS)、顧客獲得コスト(CAC)などの指標を改善することができます。
A/Bテストは、チームがテスト結果に基づいて継続的に反復しながら、情報に基づいた変更を行い、ユーザーエクスペリエンスの向上に貢献します。メールキャンペーン、製品ページ、価格戦略、CTAボタンなど、複数の部門に適用できます。A/Bテストを通じてホームページのプロモーションやリードフォームを最適化し、売上の増加やリードの質の向上などの特定のビジネス目標の達成につなげることができます。

A/B/nテストは、ウェブページの複数のバージョンを比較し、トラフィックを異なるバージョン間でランダムに分割することで、どのバージョンが最も高いコンバージョン率を示すかを判断する手法です。2つのバージョンのみを比較するA/Bテストを拡張して、3つ以上のバリエーションで行います。ページ上の変更の可能な全ての組み合わせをテストする多変量テストとは異なり、A/B/nは完全に異なるページバージョンに焦点を当てます。
A/B/nテストは、データに基づいて最も魅力的でコンバージョン率の高いウェブサイトデザインを特定するために使われます。ウェブサイトのレイアウトに関する競合するアイデアをテストし、具体的なパフォーマンスメトリックに基づいて決定を下します。さらに、パフォーマンスの低いページを分析すると、特定の機能がより効果的である理由についてのインサイトが得られます。
ただし、バリエーションが多すぎるとトラフィックが薄まり、統計的に有意な結果を得るのに必要な時間が長くなる可能性があります。複数のテストを同時に実行するときに、全体的な目標を見失わないことも重要です。
Optimizelyは、詳細な結果と、コーディングスキルを必要としない使いやすいビジュアルエディターを備えた効率的なA/B/nテストのためのツールを提供しています。
A/Aテストでは、実験ベースラインの2つの同一バージョンを比較して、設定を検証し、データの信頼性を確保します。このテストは四半期ごとに実行することをお勧めします。主な目的は、コンバージョン率の差が統計的に決定的ではないこと、つまりベースライン間に実際の変化がないことを確認することです。これにより、A/Bテストソフトウェアの精度を検証し、将来の実験のベンチマークを提供できます。
A/Aテストを実行すると、大きな違いが見つかった場合に実験の実装の問題が強調され、ターゲティングルールまたはドキュメントに潜在的なエラーがあることが示唆されます。複数のベースラインをテストのバリエーションと組み合わせることは、確証バイアスや結果の偏りにつながる可能性があるため、推奨されません。
正確で信頼できるテスト結果は、コンバージョン率を最適化するために不可欠です。従って、誤検知を防ぐことが重要です。A/Aテストでは必ずしも大きなサンプルサイズが必要というわけではありませんが、正確性を検証するには十分です。
A/Aテストから得られる決定的な結果が出ない場合、Optimizelyの統計エンジンなどの実験ツールが適切に機能していることを示します。
Optimizelyの統計エンジンでは、偶然に設定されたしきい値(90%または95%)内にならない限り、ほとんどの結果が統計的有意性に達しないと予想されます。これらの調整テストを定期的に実行することで、信頼性の高い分析設定と、Googleアナリティクスで追跡されるような既知の指標に対する正確なベンチマークが担保されます。
サーバーサイドA/Bテストでは、ページの読み込み後にJavaScriptを使用するクライアントサイドテストとは異なり、クライアントに配信する前にウェブサーバー上でテストのバリエーションをレンダリングします。サーバーサイドテストは、技術的な知識のないマーケティング担当者でもアクセスでき、デプロイに開発者を必要とせず、SEOへの影響が最小限で、読み込み後のデータに基づいてより適切なセグメンテーションが可能になります。
サーバーサイドA/Bテストは、UIの変更だけでなく、アルゴリズムやバックエンドロジックのテストも実行できるため、複雑な最新のウェブアプリケーションに適しています。製品開発チームは、製品の機能を調べる複雑な実験を実行するためにこれを好んでいます。例としては、GoogleやNetflixなどの企業が使用する検索アルゴリズムテストが挙げられます。
Optimizelyは当初、クライアントサイドのソリューションとしてスタートしましたが、現在はOptimizely Feature Experimentationとして、クライアントサイドの実験に使用しているかどうかに関係なく、価格設定、サブスクリプションオファー、製品割引など、バックエンドで処理されるウェブサイト要素に対して実験を実行できます。トラフィックを簡単に分割し、完全な再設計、サイトのアーキテクチャー、オムニチャネルマーケティングキャンペーンなどを最適化できます。
Optimizely Feature Experimentationには機能のフラグ付けと制御されたロールアウト機能も含まれているため、新しい機能を少数のユーザーにデプロイし、そのパフォーマンスをテストし、バグがあれば簡単にロールバックできます。
テストを最適化するには、PIE(Potential、Importance、Ease)フレームワークを使用して、影響の大きいサイトセクションに重点を置き、潜在性、重要性、実装の容易さに基づいてA/Bテストの優先順位を付けます。継続的で反復的な高速サイクルテストプロセスを開発し、検出フェーズで優先順位付けの戦略フェーズを通知します。その後、迅速な実験サイクルで優先順位付けされた領域を繰り返します。PIEによって導かれたデータに基づく決定を使用して、最初のテストから得たインサイトを後続のテストに適用します。
データ駆動型の最適化で連続して損失を経験すると、特に経営陣に報告する場合は、がっかりすることがあります。ただし、実験の優先順位が付けられ、正しく計画されていれば、結果に関係なく、全てのテストから貴重なインサイトが得られます。各実験の結果を分析してパフォーマンスの変化を理解し、得られたインサイトに基づいて新しいバリエーションを構築することで、否定的な結果であってもプラスになります。適切に設計された実験はどれも、収益を向上させるか、将来の仮説のための新しい学習を提供するため、有益です。プロセスを信頼することで、適切に設計されていれば、どのテストも実際には損失にはなりません。
A/Bテストの結果は時間が経過しても信頼できるものです。最適化を成功させるには、規律、忍耐、そして短期的な成果ではなく持続的な収益成長に重点を置いた長期戦略が必要です。

ウェブサイトの最適化のよくあるご質問 UP

ウェブサイトの最適化には、A/Bテストなどの制御された実験を使用して、コンバージョンの増加やカスタマーサービス時間の短縮などのビジネス目標を達成するウェブサイトの能力を高めることが含まれます。このプロセスには、ビジネスの種類に基づいて目標を決定し、主要なページを調査し、改善のための仮説を立て、テスト用の変数を作成し、統計的に有意なデータを収集するための実験を実行し、さらに反復するために結果を測定することが含まれます。目標はビジネスの種類によって異なります。eコマースサイトは購入の増加を目指し、オンライン出版物は記事の読者数の増加を目指し、ソフトウェア会社は無料トライアルのサインアップに重点を置き、保険会社はリード生成をターゲットにし、募金キャンペーンは寄付フォームを最適化できます。
テストされる主な要素には、見出し、ビジュアルメディアの使用、フォームの長さと順序、顧客事例の表示、CTAボタンのデザインと配置​​、サイトナビゲーションの構成、ソーシャル共有機能の配置、モバイルデバイスの外観・構成などがあります。ランディングページも、広告やメールからの高品質のトラフィックによって最適化されます。
検索エンジン最適化(SEO)は、ウェブサイトの最適化と混同されることがあります。SEOは、ページタイトルの改善(160文字未満)、読み込み速度の高速化(待ち時間の短縮)、ユーザーエクスペリエンスの向上(滞在時間の延長)、関連キーワードの使用、文法エラーのないよく書かれたコンテンツなどの要素を通じて、検索結果のランキングを向上させることに重点を置いています。どちらのプロセスも、サイト全体のパフォーマンスと訪問者のエンゲージメントの向上を目指しています。

アプリのパーソナライゼーションは、モバイルアプリを特定のユーザーニーズに合わせてカスタマイズし、一般的なアプローチを超えてユーザーエクスペリエンスを強化するものです。App StoreやGoogle Playには100万点以上のアプリがあり、競争は激しく、ユーザーは最初のエクスペリエンスが悪かったアプリを削除することがよくあります。パーソナライゼーションは、人口統計、コンテキスト、行動データに焦点を当てることで、アプリを目立たせ、定期的に使用してもらうことにつながります。
人口統計ターゲティングでは、ユーザーが誰であるか(年齢、性別など)を理解して、関連性の高いコンテンツを表示します。コンテキストターゲティングでは、デバイスの種類や場所などの情報を使用して、リアルタイムの関連性を表示(近くのレストランを表示するなど)します。行動ターゲティングは、アプリ内でのユーザーの行動に基づいて適応(靴を頻繁に閲覧している場合はより多くの靴を表示します)します。
モバイルA/Bテストは、ユーザーをさまざまなエクスペリエンスにランダムに分散して、インサイトを幅広く適用する前に最も効果的なものを決定することで、パーソナライゼーションを補完します。例えば、テストにより、男性の買い物客はブラウジング中に同様の衣服の推奨事項を好むのに対し、女性の買い物客は補完的なアイテムを好むことが明らかになる場合があります。 詳細なユーザーデータを収集することで、パーソナライズされたエクスペリエンスについて情報に基づいた意思決定が可能になり、競争が激化する中でアプリのエンゲージメントと維持率を大幅に向上させることができます。

エクスペリエンス最適化(EXO)は、制御された実験と動的な配信を通じて、全てのタッチポイントで顧客エクスペリエンスを継続的に理解し、強化するプロセスです。目的は、顧客の興味、ニーズ、動機に応じて異なる、各顧客に最適なエクスペリエンスを見つけることです。EXOは、リアルタイムデータを利用して、これらのエクスペリエンスの最適化について情報に基づいた決定を下します。
顧客がほぼ匿名の状態から始まるオンラインの世界では、EXOにより企業は大規模にパーソナライズされたエクスペリエンスを提供できます。そのメリットには、顧客に関する深い知識、実際のユーザーデータに基づく意思決定の信頼性、ライブ結果に基づく変更の迅速な実装、直感的なデザインによる競争上の優位性などがあります。 EXOには、A/Bテスト、多変量テスト、ユーザー調査、分析、デジタルプラットフォームを介したパーソナライゼーションが含まれます。メディアでの広告表示回数や旅行の予約率などのエンゲージメント指標を向上させることで、さまざまな業界に影響を与えます。
このアプローチにより、顧客からのフィードバックに最も近い従業員がソリューションを提案し、その影響を迅速に測定できるようになります。また、堅牢な戦略のために、仮説に挑戦し、継続的にアイデアを生み出すことを奨励します。顧客の期待やビジネス慣行とともにテクノロジーが急速に進化する中、継続的な最適化により、企業は視聴者の注目を集める革新的な姿勢を維持できます。
最適なエクスペリエンスを見つけるには、継続的な創造性が必要ですが、ブラウザー間でのコンバージョン率の違いや、都市部の顧客が割引よりも送料無料を好むかなど、実験ごとに貴重な発見が得られます。

コンバージョン率の最適化(CRO)は、A/Bテストや多変量テストを通じてユーザーエクスペリエンスを改善し、ウェブサイトやモバイルアプリからのコンバージョン率を高めるものです。CROは、顧客獲得コストの削減、訪問者当たりの収益の増加、ビジネスの成長に不可欠です。
CROを開始するには、ビジネスの種類(eコマースの場合は購入、B2Bの場合はリードなど)に基づいてコンバージョン目標を特定し、コンバージョンファネル内のトラフィックが多いページやパフォーマンスが低いページの最適化に重点を置きます。効果的な戦術には、ターゲットユーザーの調査、明確なCTAの使用、モバイルデバイス向けの最適化、読み込み時間の短縮、推薦文や社会的証明などの信頼のシグナルの採用、ユーザーの行動に基づいたコンテンツのパーソナライズ、エンゲージメント領域を改善するためのヒートマップの活用などがあります。
Optimizelyは、プログラミングの知識がなくても簡単にサイトを変更できるビジュアルエディターや、テスト結果を追跡できる統計エンジンなどのツールを提供しています。これらの方法に従い、Optimizelyのウェブ実験プラットフォームなどのツールを活用することで、コンバージョン率を効果的に高めることができます。

モバイルエクスペリエンスは10年にわたって進化しており、今では成功するには明確なアプローチが必要です。モバイルマーケティングは、量に依存するメールマーケティングとは大きく異なります。「疑わしい場合は送信する」戦略をモバイルに適用するのは危険です。一般的なメールは無視されるかもしれませんが、一般的なプッシュ通知は、ユーザーがアプリをアンインストールする原因となる可能性があります。このような大量通知は、モバイルの世界では迷惑メールと見なされ、ユーザーには許容されません。効果的なモバイルマーケティングは、節度の重要性を理解し、送信される全てのメッセージが意味を持ち適切なタイミングで送信されることが重要です。

最適化は継続的なプロセスであり、常に新しいインサイトと改善をもたらしてくれます。さまざまなバリエーションを試すことで、最適化の成果を見つけることができます。オーディエンスについてさらに知るために、ときには型破りなアイデアをテストすることも重要な場合があります。
重要なポイントは、最適化チームは、最適化の限界に達しないように、インサイトフルなテストのための構造化されたフレームワークに従う必要があるということです。テストとデータに基づいて重要な質問をすることで、顧客を包括的に理解して、戦略を継続的に改良し、さまざまなセグメントとコンテキストにわたって改善の新たな機会を発見できます。