2024/9/4 - 読み終える時間: ~1 分

Understanding Campaign Listener Clustering and Listener Failover - Part 2 の翻訳版です。

HCL Unica Campaign リスナーのクラスタリングとリスナーのフェイルオーバーについて - パート 2

クラスター化されたリスナー環境

Campaign にクラスター化されたリスナー設定が導入されたため、集中化されたエンティティからのリクエストが送信される複数の独立して動作するリスナーノードを持つ設定として考える必要があります。各リスナープロセスは、単一のリスナー環境の場合と同じように動作し (詳細については、このブログのパート 1 を参照してください)、マシンのローカルにある unica_acsvr プロセスを独立して起動およびシャットダウンし、独自の unica_aclsnr.udb ファイルを維持します。各リスナーノードは情報を共有しません。「マスターリスナー」が管理しているにもかかわらず、それらは個別の独立した単一のリスナーノードのように動作します。クラスター化された Campaign リスナー設定がどのようになるか、次の図に示します。

マスターリスナープロセスをロードバランサーとして考えます。 Campaign J2EE Web アプリケーションサーバーから Campaign にログインするか、フローチャートを表示/編集/実行する要求が届くと、Campaign Web アプリケーションは特定のリスナーと通信してこれを行うのではなく、クラスター化されたセットアップ内のマスターリスナーにそれらの要求を渡します。

次に、マスターリスナーは構成設定を確認して、どの子リスナーノードがこのタスクを実行するかを判断します。マスターリスナーがどの子リスナーノードが要求を受け取るかを決定すると、要求はその子リスナーノードに渡されます。

その時点で、その特定のマシン上の子リスナーノードは、非クラスター化されたセットアップで実行されている単一のリスナーノードであるかのように要求を処理します。適切な unica_acsvr プロセスが生成され、それらの unica_acsvr プロセスが要求されたアクションを実行します。次に、リスナーノードは unica_aclsnr.udb のローカル コピーを更新して、管理している unica_acsvr を認識します。

クラスター内の他の子リスナーは、他の子リスナーが何に取り組んでいるかを把握していません。すべてのアクティビティは、単一の子リスナーノードにローカライズされます。子リスナーノードは、管理している unica_aclsnr.udb ファイルから相対的なローカル unica_acsvr 情報を通信または共有することはありません。一部のユーザーリクエストが 1 つの子リスナーノードに送信され、他のユーザーリクエストが別の子リスナーノードに送信される場合があり、これらはすべて、環境の構成設定に基づいてワークロードを管理/バランスするためにマスターリスナーによってそれらの子リスナーノードに分散されます。

では、リスナーが使用できなくなり、フェイルオーバーが必要になった場合、これはどのように機能するのでしょうか。マスターリスナーが 2 つ以上の子リスナーノードを管理している場合、ビジネスユーザーから UI 経由で送信されるリクエストは、それらの子リスナーノード間で負荷分散されます。これらのリスナーノードの 1 つが手動介入またはその他のイベントによってダウンした場合、流入する新しいリクエストは、マスターリスナーによって、機能しているシステム内の残りの子ノードに転送されます。これらは別のマシンで動作しますが、同じシステムテーブルデータベース情報とファイル サーバー コンテンツ (共有ディレクトリ内) に引き続きアクセスできます。フロントエンドのビジネスユーザーにとって、ビジネスは通常どおりに進行し、ダウンタイムは発生しません。これは、他のリスナーノードがダウンしている場合でも、リクエストを受信できる稼働中のリスナーノードが少なくとも 1 つ残っているためです。IT チームは、フロントエンドのビジネスユーザーを混乱させることなく、舞台裏でダウンした子リスナーノードを調べることができます。マスターリスナーは、Campaign J2EE Web アプリケーションサーバーからのリクエストをリダイレクトする際に、スイッチを切り替えて、常に残りの稼働中のリスナーノードを指すようにします。ダウンしたリスナーノードが復旧すると、マスターリスナーは以前と同様に、そのノード (および他のノード) にリクエストを送信し始めます。

ここで、リスナーの 1 つがダウンし、そのリスナーでフローチャートとログインセッション unica_acsvr がすでに実行されているとします。その場合、何が起きるでしょうか。子リスナーノードの 1 つがダウンすると、マスターリスナーは新しいリクエストを他の子リスナーノードに転送しますが、リスナーノードがダウンしたマシンで以前から実行されていた unica_acsvr は、単一のリスナーセットアップのように動作します。フローチャートロジックはある程度まで実行し続けるかもしれませんが、そのマシンのリスナーがなくなるため、UI の更新やそれ以降の UI クリックは実行されない可能性があります。リスナーがダウンしても、unica_acsvr プロセスはリスナーノード間で転送されません。つまり、ノード A のリスナーがダウンすると、ダウン時に存在していた管理対象の unica_acsvr プロセスは他のリスナーノードで開始できなくなります。代わりに、フローチャートにアクセスするための新しい UI 要求を通じて、他のリスナーノードで再起動を手動で行う必要があります。

マスターリスナーノードが存在するマシンが使用できなくなった場合、Campaign は中断を回避するために、残りの子リスナーノードの 1 つを新しいマスターリスナーノードとして使用するように自動的に切り替えます。

要するに、クラスター化されたリスナー設定では、フェイルオーバーとは、リスナーノードがダウンまたはダウンしているときに、unica_acsvr プロセスの起動時に新しい要求が来た場合、常に実行中の子リスナーノードに転送されることを意味します。ダウンしたリスナーノードで実行されていた unica_acsvr プロセスは回復できません。ユーザーは、UI (フリーズしている可能性があります) からログアウトして、稼働中の子リスナーノードの 1 つで新しい Campaign ログインセッションを確立する必要があります。

ブログの最初の部分は、こちらで読むことができます - HCL Unica Campaign リスナーのクラスタリングとリスナーのフェイルオーバーについて - パート 1

クラスター リスナー設定の構成プロパティの詳細については、Unica ブログを購読して最新情報を入手してください。

2024/9/4 - 読み終える時間: 2 分

Understanding Campaign Listener Clustering and Listener Failover - Part 1 の翻訳版です。

HCL Unica Campaign リスナーのクラスタリングとリスナーのフェイルオーバーについて - パート 1

2020年4月21日

著者: Deborah Matyi / Unica Senior Technical Support Engineer

単一リスナー環境

Campaign リスナーのクラスタリングとフェイルオーバーでの使用がどのように機能するかを理解するには、まず Campaign リスナーの一般的な動作を理解する必要があります。次の図は、単一リスナー環境の基本的なセットアップを示しています。

単一 Campaign リスナーセットアップでは、リスナーは、Web アプリケーションサーバーの Campaign J2EE デプロイメントから、Unica UI で行われた特定の Campaign 機能アクションに対する要求を受け取ります。たとえば、ユーザーが Unica UI にログインし、Campaign 関連機能 (Campaign > Campaigns メニュー項目など) をクリックすると、Campaign リスナーに要求が送信されます。このリスナーは、Campaign 分析サーバー (リスナープロセスが実行されているマシン) で実行される「unica_acsvr」という独立した別のプロセスを分岐します。この unica_acsvr プロセスは、ユーザーの Campaign ログインセッションになります。各ユーザーには、ログインセッション用の独自の unica_acsvr プロセスがあります。

その後、ユーザーがキャンペーン内のフローチャート タブをクリックすると、リスナーはキャンペーン J2EE デプロイメントから別のリクエストを受け取り、そのフローチャート専用の別の unica_acsvr プロセスをフォークします。この unica_acsvr プロセスは、flowchart.ses ファイルの内容と、そのフローチャートの以前の実行からのセル実行結果 (存在する場合) をメモリにロードします (そのため、各プロセス ボックスに緑のチェックマークと出力セル数を表示できます)。ユーザーがアクセスする各フローチャートでは、独自の unica_acsvr プロセスが開始されます。

フローチャートロジックを実行するために自動化されたフローチャート タスク (Unica スケジューラまたはキャンペーンユーティリティ unica_svradm によって開始されるタスクなど) が開始された場合でも、リスナーによってそのフローチャートの単一の unica_acsvr プロセスが生成されます。

リスナーによって unica_acsvr プロセスが生成されるたびに、リスナーは Campaign_home/conf/unica_aclsnr.udb ファイルにその unica_acsvr の参照も追加します。このファイルは、リスナーがどの unica_acsvr プロセスが実行されているか、どの unica_acsvr プロセスを管理および通信するかを把握するための手段です。フローチャートの Unica_acsvr プロセスは、ユーザーがフローチャートを表示または編集しているとき、またはフローチャートがロジックを実行しているときでも、常に起動して「起動」状態のままになります。

ユーザーが編集モードを終了するか、UI でフローチャートの表示から移動するか、フローチャートの実行が完了すると、シグナルがリスナーに送信され、それぞれの unica_acsvr に渡されてシャットダウンされます。unica_acsvr プロセスが起動するたびに、Campaign リスナーによってこの unica_aclsnr.udb ファイルにエントリが追加され、unica_acsvr プロセスが終了するたびに、Campaign リスナーによって unica_aclsnr.udb ファイルからエントリが削除されるため、このファイルは動的に変化します。

全体的に、unica_acsvr プロセスでは、Campaign の J2EE 側との間で情報を送受信するために、リスナーが常に利用可能である必要があります。これにより、Unica UI は、そのフローチャートに関連する unica_acsvr プロセスの表示、編集、または実行結果を反映できます。リスナーがダウンしているか応答しない場合は、フローチャートとユーザーログインセッションも応答しなくなります。これは、リスナー (または「仲介者」) が Campaign J2EE デプロイメント、そして最終的にはユーザーワークステーションとの間で通信できなくなったために発生します。UI はフリーズし、unica_acsvr プロセスは正常に機能しなくなります。これを修正する唯一の方法は、ユーザーにブラウザーを閉じて Campaign ログインセッションから切断してもらうことです。リスナーの問題を修正する必要があります。その後、ユーザーは新しいブラウザーを開いて再度ログインし、操作を再開できます。

したがって、単一のリスナー環境では、リスナーが利用できなくなったり応答しなくなったりすると、リスナーが再び動作可能になるまでシステムのダウンタイムが発生します。キャンペーンリスナーの詳細については、ブログの第 2 部「HCL Unica Campaign リスナーのクラスタリングとリスナーのフェイルオーバーについて - パート 2」をご覧ください。

クラスター化されたリスナーの設定について詳しくは、Unica ブログを購読して最新情報を入手してください。

2024/6/25 - 読み終える時間: ~1 分

Get More Conversations with Behavior Analytics: The HCL Discover Advantage の翻訳版です。

行動分析で会話を増やす： HCL Discoverの強み

2024年6月19日

著者: Amanda Tevis / Product Marketing Manager

現代においてオーディエンスとの会話をより有意義なものにするためには、彼らのデモグラフィックを特定するだけでは不十分です。行動分析は、データと実用的な洞察の間の重要な架け橋となり、ユーザーのデジタル・ボディランゲージを徹底的に分析します。この包括的なアプローチは、すべてのクリック、スクロール、ホバーを捕捉し、行動をユーザーの意図と体験を明らかにするパターンに変換します。

行動分析とは

行動分析とは、ウェブサイトやアプリケーション上でのユーザーの行動を体系的に調査することです。ページビューや直帰率に焦点を当てた従来のアナリティクスとは異なり、行動アナリティクスはユーザーインタラクションの背後にある方法と理由を掘り下げます。この微妙な理解によって、企業はデジタルプラットフォームを最適化し、ユーザー体験を向上させ、コンバージョンを促進できます。

行動分析の一例

カート放棄率が高いオンライン小売店を考えてみましょう。行動分析によって、この店舗は、多くのユーザーが配送オプションのページに到達した後にカートを放棄しているというパターンを特定しました。さらに調査を進めると、ページのレイアウトをもっと正確にすることができ、送料が予想よりも高いことがわかりました。これらの洞察に基づき、店舗はページをわかりやすくデザインし直し、より競争力のある配送オプションを導入することで、カート放棄を減少させた。

見えないものを解き明かす： HCL Discover で表面的なレベルを超える

HCL Discover は、表面レベルの分析にとどまらず、目に見えない行動の洞察を明らかにします。ユーザーのジャーニーをマッピングし、すぐにはわからない摩擦ポイントを特定します。例えば、ユーザーが購入を完了する前に一貫して立ち止まったり、ステップを辿ったりする場合、これは混乱や不信を示している可能性があります。HCL Discoverは、このような微妙な行動を明らかにすることで、企業は根本的な問題に対処し、コンバージョンへのスムーズな経路を促進するためにユーザーエクスペリエンスを改善できます。

リアルタイムの洞察力

HCL Discoverの 際立った特長の1つは、リアルタイム分析機能です。サイトユーザーが今この瞬間に何をしているかを見ることを想像してみてください。このライブビューは、コンテンツの更新、キャンペーンの開始、新製品のリリースに対するユーザーの反応を即座に理解する比類のない機会を提供します。リアルタイムの洞察は、ビジネスが戦略を適応させ、問題が発生したときに修正し、うまくいっていることを活用し、ユーザー体験をその場で向上させることができることを意味します。 葛藤を察知し、エクスペリエンスを向上させる

ユーザーの苦労を察知して対処することも、HCL Discover が得意とする分野です。このツールは行動パターンを分析し、複雑なナビゲーションや不明確なコール・トゥ・アクション・ボタンなど、ユーザーが困難に直面している領域を突き止めます。このような問題を認識することで、企業はデータに基づいた調整を行うことができ、他の方法では気づかなかったであろうユーザージャーニーのねじれをスムーズに解消できます。

デジタル・ボディランゲージ・デコーダー

HCL Discover のような行動分析ツールを使うことは、ユーザーのデジタル・ボディランゲージに精通するようなものです。ボディランゲージが感情や言葉に対する反応を伝えることができるように、デジタルインタラクションはユーザーのエンゲージメントと満足度のストーリーを伝えます。このようなデジタルシグナルを解釈することで、企業はオーディエンスと関わり、有意義な会話やつながりを育めます。

行動分析の力を活用することで、企業は問題を検出・解決し、ユーザーエンゲージメントとコンバージョン率を高められます。適切な洞察力を身につけることで、オンラインでの会話を成功に導けます。HCL Discover を活用することで、デジタル戦略に革命を起こしましょう。

デモをリクエストして詳細をご覧ください。

2024/6/5 - 読み終える時間: ~1 分

How Behavior Analytics Tools Can Help with Security の翻訳版です。

行動分析ツールはセキュリティにも効果的

2024年2月23日

著者: Russell Hogg / Technical Architect

行動分析ツールが今や組織のセキュリティ対策に欠かせないものになっていることをご存知だろうか。これらのツールは、ユーザーの行動と潜在的なセキュリティ・リスクに関する洞察を提供します。このブログでは、不正行為の防止、プライバシーの保護、サイバー脅威の先取りなど、行動分析ツールをオンプレミスとクラウドに統合する主なメリットを紹介します。

オンプレミス IT インフラにおける行動分析ツールの統合

オンプレミスに行動分析ツールを導入することで、組織は恩恵を受けられます。特定の要件に合わせて監視戦略をカスタマイズできるため、企業はネットワーク内のユーザー行動を包括的に把握できるようになります。このローカライズされたアプローチにより、業界規制へのコンプライアンスが保証され、潜在的な脅威へのリアルタイムな対応が可能になり、組織のセキュリティ態勢が強化されます。

不正防止対策の強化

プライバシーへの懸念は、特に厳しいデータ保護規制の時代において、組織の優先事項の最前線にあります。行動分析ツール をオンプレミスに展開することで、組織はデータをより詳細に管理できるようになります。機密情報は組織のインフラ内にとどまるため、データ漏洩のリスクを低減できます。このローカライズされたアプローチは、プライバシー規制と整合し、データが責任を持って安全に取り扱われているという信頼を関係者に与えます。

クラウドネイティブツールで新たなサイバー脅威を先取り

クラウドネイティブの行動分析ツールは、新たなサイバー脅威に関するグローバルな視点を組織に提供します。企業は、脅威インテリジェンスソースの膨大なネットワークの集合的な洞察を活用することで、脅威や脆弱性の開発に先手を打てます。クラウドソリューションのスケーラビリティは、最適なパフォーマンスとリソース効率を保証し、企業は変化するワークロードに適応できます。データのリアルタイム分析とレポーティングにより、セキュリティ・チームは潜在的なリスクに効果的に対処することができ、セキュリティに対する協調的かつプロアクティブなアプローチが促進されます。

クラウドの主権 - スケーラビリティとリソース効率

クラウド主権は、スケーラビリティとリソース効率を組織能力の最前線にもたらす。クラウドベースの行動分析ツールにより、組織は需要に応じてリソースを拡張できるようになる。この柔軟性により、最適なパフォーマンスが保証され、コスト効率が向上するため、大規模なハードウェア投資やメンテナンスが不要になります。リアルタイムでデータにアクセスして分析することで、分散したチーム間のコラボレーションが促進され、迅速で俊敏なサイバーセキュリティ戦略が育まれます。

オンプレミス環境とクラウド環境の両方で行動分析ツールを統合することで、サイバー脅威から組織を守れます。そのメリットは、カスタマイズ、制御、不正防止、プライバシー保護、グローバルな脅威インテリジェンス、拡張性、リソース効率に及ぶ。組織がサイバーセキュリティの複雑さを乗り越え続ける中、オンプレミスおよびクラウド・ソリューションと連携した行動分析ツールの活用は、発展し続ける脅威の状況に対して強靭な防御を構築するための戦略的必須事項となっています。

HCL Discover に関するお問い合わせやデモの依頼を承っております。

2024/6/5 - 読み終える時間: ~1 分

Need Digital Behavior Insights? Consider a Single Code Base Solution の翻訳版です。

デジタル行動の洞察が必要ですか - シングルコードベースソリューションである HCL Discover をご検討ください

2024年2月23日

著者: Anthony Stankoski / Technical Architect at HCL Software's HCL Discover division

企業は、シームレスなデジタル体験を提供し、製品を最適化し、マーケティング戦略を改善するために、ユーザーの行動を洞察しようと努力しています。オンライン上のインタラクションを理解することで、企業は提供するサービスを調整し、エンゲージメントを向上させ、成長するデジタル環境の中で競争力を維持できます。行動分析ツールを採用することは、ユーザーのエンゲージメントパターンを掘り下げ、企業が情報に基づいた意思決定を行うことを可能にするため、この追求において重要です。多くの選択肢がある中で、単一のコードベースの行動分析ツールは、業務効率の向上を目指す企業に多くのメリットを提供する、変革的なソリューションとして浮上しています。

第一に、統一されたコードベースは導入プロセスを大幅に簡素化します。単一のコードが異なるプラットフォーム間でシームレスに統合されることで、企業はさまざまな OS 向けに異なるバージョンを管理する煩雑さを解消できます。これにより、貴重な時間とリソースが節約され、使用するデバイスやシステムに関係なく、一貫したユーザーエクスペリエンスが保証されます。

単一のコードをベースにしたソリューションでは、効率性が重視されます。組織は、ツールの保守とアップデートを簡単に行うことができ、変更はすべてのプラットフォームで一律に適用されます。この合理化されたアプローチは、進化するユーザー行動への俊敏な対応を促進するだけでなく、エラーのリスクを最小限に抑え、ツールの最高のパフォーマンスを保証します。

費用対効果は特筆すべき利点となります。単一のコードベースの行動分析ツールは、複数のコードベースの管理に伴う開発保守コストを削減します。この経済効率により、組織はリソースを他の重要な分野に振り向けることができ、業務への全体的な影響を最大化できます。

相互運用性（エンドユーザーが関与することなく、異なるベンダーの機器、システム、アプリケーション、または製品が協調して動作する能力）は、今日の相互接続された状況では非常に重要であり、単一のコードベース動作分析ツールはシームレスな統合を促進します。このツールは、他のオペレーションソリューションと難なく融合し、まとまりのあるエコシステムを構築します。この相互運用性により、組織は既存の投資を確実に活用し、運用インフラの全体的な効率を最適化することができます。

統一されたコードベースの使用は、一貫性のあるユーザーフレンドリーなインターフェイスに貢献します。この一貫性により、全体的なユーザーエクスペリエンスが向上し、アナリストのナビゲートと洞察の解釈がよりシンプルになります。ユーザーフレンドリーなインターフェースは、迅速な意思決定と、業務上の課題に対するより効果的な対応につながります。

結論として、単一のコードベースの行動分析ツール は、ユーザー行動の理解を深めようとする組織にとって戦略的な選択肢となります。導入の簡素化、効率性の向上、費用対効果、相互運用性、一貫したユーザーインターフェイスを備えたこのアプローチは、業務の最適化を目指す組織に包括的なソリューションを提供します。企業が効率を優先する中で、単一のコードベースの行動分析ツールを採用することは、ユーザー行動を理解し、より合理的かつ効果的に行うための極めて重要なステップとなります。

2024/6/5 - 読み終える時間: 2 分

HCLSoftware Redefines Marketing Excellence: See Why We Are Named a Leader in the MMH SPARK Matrix™ の翻訳版です。

HCLSoftware が優れたマーケティングの定義を塗り替える： MMH SPARK Matrix™ でリーダーポジションを獲得した理由

2024年5月2日

著者: HCLSoftware

MMH SPARK Matrix™ 2023 において HCLSoftware がリーダーポジションを獲得し、マーケティング戦略を変革する優れた能力に注目が集まっています。このリーダーポジションの獲得は、HCL Unicaが様々な分野でマーケティングのパフォーマンスを強化する優れた能力を持つことが評価されたものです。統合プランニングやオムニチャネルマーケティングから洞察に満ちた顧客行動分析に至るまで、HCL Unicaは、精度の高いマーケティング機能と多彩なデータモデルで、他社に抜きんでています。

この功績は単に勝ち取ったものというだけではなく、マーケティングの未来を形成する上でHCL Unicaが極めて重要な役割を担っていることが認められたことに他なりません。

「HCLSoftware は、MMH SPARK Matrix™ 2023 のリーダーポジションにあると認められました。対象となる製品、 HCL Unica は、キャンペーン サイクルの短縮、強力なブランド価値とロイヤルティの創出、レスポンス率の向上に役立つさまざまな機能を提供し、企業のマーケティング パフォーマンスの向上を支援する強力な MMH プラットフォームです。同社の技術的な差別化要因としては主に、統合された計画、予算編成、マーケティング業務、オムニチャネルゴールベースのマーケティング、顧客行動分析、大規模な精密マーケティング、データ展開モデルなどがあります。」

Quadrant Knowledge Solutions の SPARK Matrix™ とは

Quadrant Knowledge Solutions の SPARK Matrix™ は、主要な市場プレーヤーのポジションと戦略的地位にスポットライトを当て、市場環境の包括的なビューを提供します。単に市場参加者を視覚的に表現するだけでなく、各サプライヤーが様々なパフォーマンスパラメータに基づいて競合他社とどのように比較しているかを明らかにすることで、極めて重要な戦略的洞察を提供します。これらのパラメータは、テクノロジーエクセレンスとカスタマーインパクトの 2つの重要なカテゴリーに分類されます。

このレポートを入手すべき理由

• 世界のMMH市場の複雑なダイナミクスを理解できる
• デジタルマーケティングにおける課題と解決策、特に顧客エンゲージメントとロイヤルティ強化におけるMMHの重要性についての洞察を得られる
• マルチチャネルマーケティングハブの構成要素と、複数のチャネルにまたがるパーソナライズされたエンゲージメントをどのように編成するかを学べる
• 今日のマーケティングにおけるMMHの戦略的重要性と導入の増加について、顧客プロファイル管理とキャンペーン実行におけるMMHの役割を中心に説明がされている

HCL Unica の特長

HCL Unica は単なるMMH：マルチチャネル・マーケティングハブではありません。拡張性と柔軟性を独自に融合させ、あらゆる規模の企業が複数のチャネルでパーソナライズされたマーケティングキャンペーンを立案、実行できるようにします。Unicaは、マーケティングの精度と革新性を具体化し、以下を実現します：

• 規模に応じた精密な顧客ターゲティング： 幅広いオーディエンスを正確かつ効率的にターゲットセグメントに変換

• リアルタイムのパーソナライゼーション： 適切なタイミングで顧客の心に響く体験をカスタマイズ

• 包括的なマーケティングプランニングと予算管理： すべてのマーケティング費用をROI向上のための投資として活用

• ゴールベースのジャーニー管理： タッチポイントだけでなく、目標に沿ったカスタマージャーニーのマッピング

• 統合データレイヤー（CDP）と顧客行動分析： データを実用的な洞察に変え、よりスマートなマーケティングの意思決定を実現

SPARK Matrix™ 2023年レポートでは MMH 市場の全容を明らかにし、HCL Unica やその他のトップパフォーマーが、パーソナライズされた顧客エンゲージメントの未来をどのように形成しているかを解説し、また、主要MMHベンダーの製品、市場での存在感、価値提案を詳細に分析しています。

2024/6/5 - 読み終える時間: 3 分

Mastering the Art of Data-Driven Marketing: Solutions for Common Challenges の翻訳版です。

データドリブンマーケティングの極意：マーケティングにおける共通課題への解決策

2024年5月24日

著者: Amanda Tevis / Product Marketing Manager

デジタルマーケティングの複雑な状況を切り抜けるには、課題、特にデータ分析の複雑さに起因する課題を巧みに理解し、巧みに対処しなければなりません。エンゲージメント率の低さ、カート放棄率の高さ、キャンペーン ターゲティングの非効率性など、マーケティングでよくある問題は、データと行動分析の力を活用した実用的なソリューションで解決できます。これらの戦略が必要且つ有効であることを示し、マーケターの皆さんがこのような課題に立ち向かう際には私たちのサポートを受けられることを改めて知っていただくために、実際の課題解決例をご紹介します。データに基づく分析がデジタル マーケティングにおける共通課題を実用的かつ適用可能な方法で解決できること、マーケターの皆さんをサポートできることを知っていただければ幸いです。

課題 1：複雑なカスタマージャーニー

顧客は、ソーシャルメディアやウェブサイトなどのオンラインプラットフォームや、来店やダイレクトメールなどのオフラインの方法など、多くのチャネルを通じてブランドと関わっています。そのため、複雑なカスタマージャーニーが生まれ、追跡や分析が難しくなります。従来のマーケティングツールは、さまざまなソースからのデータを統合するのに手助けを必要とすることが多く、その結果、顧客の行動や嗜好を断片的にしか把握できません。この限界は、カスタマーエクスペリエンスに対する不完全な洞察につながり、効果的でまとまりのあるエンゲージメント戦略の開発を妨げ、あらゆるタッチポイントでのインタラクションを最適化する機会を逃すことになります。

ソリューション：行動分析ツールを採用することで、企業はオンラインオフラインを問わず、複数のインタラクションポイントからのデータを集約し、カスタマージャーニーを包括的に捉えることができます。総合的な視点は、すぐには明らかにならない顧客行動の隠れた洞察やパターンを明らかにし、マーケティング担当者がエンゲージメントの完全な経路を理解することを可能にします。行動分析ツールは、顧客ライフサイクルのさまざまな段階に合わせたターゲット戦略を構築し、各段階における特定のニーズや嗜好に対応します。エンゲージメントの低い領域や無視されている機能など、顧客や見込み客がウェブサイト上で行っていないことを強調することで、マーケティング担当者はアプローチを改善し、戦略が徹底した実行可能なデータに基づいていることを確認することで、信頼性を高められます。

このソリューションを導入するために、企業はデータアナリスト、カスタマーエクスペリエンスのスペシャリスト、デジタルマーケターからなる部門横断的なチームを設立することで、協力的な環境を醸成することができます。このチームが協力することで、行動分析レポートを定期的に見直し、顧客ペルソナを作成改良し、カスタマージャーニーのステージをマッピングし、介入すべき重要なタッチポイントを特定することができます。このような取り組みを部門間で連携させることで、同社は、特定の製品にフォーカスすることなく、行動インサイトを活用して顧客エンゲージメントと満足度を全体的に高める一貫した戦略を実現しています。このアプローチにより、戦略の有効性が向上し、チームメンバーの一体感と目的の共有が促進されます。

例：顧客エンゲージメントと売り上げを強化しようとしている中規模のオンラインアパレル小売業者を考えてみましょう。同社は、データアナリスト、カスタマーエクスペリエンスのスペシャリスト、デジタルマーケティング担当者からなる部門横断的なチームで構成されており、隔週でミーティングを開き、包括的な行動分析レポートを検討しています。これらのレポートから、多くの顧客が決済ページでショッピングカートを放棄していること、サイトのレコメンデーションエンジンとのインタラクションが最小限であることが判明しました。これらの洞察をもとに、チームはチェックアウトプロセスをより合理的でユーザーフレンドリーなものに調整し、レコメンデーションエンジンをユーザーの嗜好や閲覧履歴に沿ったものに改良しました。このような的を絞った調整により、カート放棄率が顕著に減少し、パーソナライズされたおすすめ商品へのエンゲージメントが高まり、全体的な売り上げが大幅に向上しました。

課題 2：大規模なパーソナライゼーション

ビジネスの規模が拡大するにつれ、何千人、何百万人という個人を対象としたコンテンツのパーソナライゼーションに関わる膨大なデータ量に圧倒され、既存の手作業によるプロセスやシステムでは対応しきれなくなります。パーソナライゼーションには、個人の嗜好、行動、エンゲージメント履歴を深く理解する必要があります。有意義なパーソナライゼーションを実現するために複数のソースからデータを統合分析するには、多大な技術投資と専門知識が必要となり、成長するビジネスにとって大きな障壁となります。マーケティング担当者は、個人の関連性と幅広いリーチのバランスを取らなければなりません。

ソリューション：ページビュー、クリックスルー率、インタラクション時間など、デジタルのボディランゲージを活用することで、マーケティング担当者は顧客の意図や嗜好を理解し、詳細な行動基準に基づいたより正確なオーディエンスのセグメンテーションが可能になります。このセグメンテーションは、各グループの特定のニーズや関心に共鳴するコンテンツを調整するのに役立ち、個々のカスタマイズよりもターゲットを絞った戦略にリソースを集中させることで、パーソナライゼーションをスケーラブルなものにします。このようなセグメントに基づいてコンテンツのパーソナライズを自動化することで、マーケティングチームは、高レベルのパーソナライゼーションにありがちな運用の過負荷をかけることなく、膨大な顧客ベースの固有のニーズに効率的に対応できます。

事例：ヨーロピアンクリケットネットワーク（ECN）は、ファンとのエンゲージメントを拡大し、試合当日の現場での体験を超えるパワーを提供したいと考えていました。究極のファン体験を構築するため、HCLSoftware と ECN はユーザーエンゲージメント戦略全体を自動化し、パーソナライズするために提携しました。ECNは、(1) コミュニケーションとアウトリーチ、(2) ファンプロフィールの獲得管理、(3) ファン調査とデータ整理の改善を望んでいた。これは、HCL Marketing Cloud、HCL Discover、HCL Actian Data Platform、HCL Now を組み合わせることで実現しました。ファンの直接的な意見を取り入れることで、ECN のエンゲージメント戦略全体がより効果的になり、世界中のより多くのファンがクリケットに積極的に関わるようになりました。

課題 3：膨大なデータ

さまざまなデジタルチャネルから大量のデータが流入すると、マーケティング担当者は圧倒されます。膨大な数の無関係な情報や冗長な情報から必要なインサイトを絞り込むには、支援が必要です。この大洪水はしばしば分析麻痺を引き起こし、膨大なデータセットをナビゲートし、優先順位をつけるという困難な作業のために、意思決定プロセスが大幅に遅れたり、止まってしまったりします。市場トレンドに迅速に適応し対応する能力が向上し、タイムリーで効果的なマーケティング戦略やキャンペーン調整の妨げになる可能性があります。

ソリューション：行動分析ツールをマーケティングオートメーションソリューションと同時に導入することで、企業は大規模なデータセットを効率的に管理するための強力な組み合わせを手に入れられます。行動分析ツールは、顧客とのやり取りからパターンと嗜好を抽出し、消費者の行動を理解するために不可欠な詳細なインサイトを提供します。一方、マーケティングオートメーションシステムは、これらのインサイトを使用して、ターゲットを絞ったマーケティングアクションの自動化とスケーリングを行い、データ処理を効率化し、マーケティング活動を的確かつ効果的に行います。全体として、これはエンゲージメントとコンバージョン率の向上につながます。

行動分析とマーケティングオートメーションの相乗効果を最大化するために、企業は、パーソナライズされたマーケティングキャンペーンを提供するために、分析によって特定された行動トリガーと統合ワークフローを確立する必要があります。例えば、顧客が特定の製品カテゴリーに興味を示したときに、カスタムメールコンテンツやパーソナライズされたオファーを送信することで、エンゲージメントとコンバージョン率を大幅に向上させられます。

例：家電を中心とした著名な小売りチェーンの例を見てみましょう。この企業では、行動分析をマーケティングオートメーションプラットフォームにシームレスに統合し、オンラインとオフラインのチャネルで顧客の購入やオンライン閲覧行動を追跡しています。高度なアルゴリズムを使用することで、購買パターン、製品の好み、エンゲージメントレベルに基づいて、顧客を詳細なカテゴリーに自動的にセグメント化します。この統合により、高度にパーソナライズされたメールキャンペーンの実施が可能になり、関連性の高い新製品の発売、技術アクセサリーの推奨、限定プロモーションなどを提供することで、顧客エンゲージメントを大幅に高め、売り上げの増加を促進することができました。

課題 4：マーケティングROIの実証

様々な要因が複雑に絡み合って消費者行動に影響を与えるため、単一のキャンペーンの影響を切り分けるのは困難であます。明確な指標と因果関係の証拠があれば、マーケティング活動の投資収益率（ROI）を実証することがより管理しやすくなり、その効果を確実に評価できるようになります。ROIの証明が困難であれば、将来の予算配分や戦略的意思決定が危うくなり、利害関係者は、明確で定量化可能な効果がないマーケティング活動への投資をためらう可能性があります。

ソリューション：マーケティング施策を具体的なビジネス成果に効果的に結びつけ、ROIを示すためには、行動分析をマーケティング戦略に組み込むことが不可欠です。行動分析を採用することで、マーケティング担当者は、最初のエンゲージメントから最終的なコンバージョンに至るまで、顧客がさまざまなマーケティングチャネルやキャンペーンとどのように接したかに関する詳細なデータを取得し、分析できるようになります。このデータによってマーケティング担当者は、どのアクティビティが顧客の行動を促進しているかを特定し、オーディエンスをより正確にセグメント化し、洞察に基づいてリアルタイムのキャンペーンを最適化できます。

実践的な導入のためには、マーケティング担当者は、売り上げの増加、顧客維持率の向上、顧客生涯価値の向上など、ビジネス上の目的に直接合致する主要業績評価指標（KPI）を定義することから始めるべきです。次に、行動分析ツールを使ってこれらのKPIを様々なレベルで追跡し、特定のマーケティングアクションと消費者行動の変化を結びつけます。これによって、何がうまくいっていて何がうまくいっていないのかの明確なマップが得られ、異なるセグメントや製品にわたって成功した戦術を予測し、拡大する能力が強化されます。

このデータをマーケティングオートメーションプラットフォームに組み込むことで、リアルタイムのインサイトに基づいてマーケティング戦略を自動変更し、効率と効果を高めることができます。システムに継続的にフィードバックすることで戦略が常に改善され、マーケティング費用が最適化され、測定可能なビジネス効果に直接貢献するダイナミックなループが生まれます。このループは、利害関係者にROIの明確なデータ主導の証拠を提供するため、予算配分の継続または増加のケースを大幅に強化します。

例：ある家電専門の eコマース企業は、デジタルマーケティング施策のROIを実証するという課題に直面しています。同社は、メールキャンペーンやソーシャルメディア広告などの特定のマーケティング施策に直接結びついた、販売転換率や顧客維持率などの明確なKPIを設定。行動分析を統合し、デジタルプラットフォーム全体で顧客の行動を追跡分析することで、製品の閲覧、カートでのやりとり、購入パターンを特定し、顧客の嗜好や行動に反映させています。

このデータを活用して、マーケティングオートメーションプラットフォームは、顧客の行動に基づいてセグメント化し、潜在顧客向けのターゲットメールやロイヤルカスタマー向けの特別オファーなど、パーソナライズされたマーケティング活動を自動的に作成します。また、クリックスルー率が低い場合はメールの内容を微調整したり、購買意欲はあるが取引が完了していないユーザーに割引を提供したりするなど、アナリティクスの洞察に基づいてマーケティング戦術を動的に調整します。行動分析から得られる詳細なROI分析は、特定のキャンペーンの効果とROIに関する具体的なデータを関係者に提供します。これにより、マーケティング費用の最適化、将来の投資に対する情報に基づいた意思決定、データ主導の洞察による全体的なビジネス成果の向上が可能になります。

データや行動インサイトを通じてこうしたマーケティングの課題に対処することで、業務効率が向上し、顧客満足度とビジネスの成長が高まります。これらのソリューションを採用することで、データを戦略的資産に変え、より多くの情報に基づいた意思決定を促し、より良い成果を達成できます。競争が激化する中、データを効果的に活用することで、他社との差別化を図り、マーケティングの成功を大きく左右することができます。

データ分析の詳細・デモについては、ごちらからご連絡ください。

2024/6/5 - 読み終える時間: ~1 分

HCL Discover: Your Easy Transition to Powerful Behavior Analytics の翻訳版です。

HCL Discover - パワフルな行動分析への簡単な移行

2024年2月23日

著者: Amanda Tevis / Product Marketing Manager

オーディエンスのデジタルボディランゲージ（デジタルインタラクション）のニュアンスを理解することは、ビジネスの成功に不可欠です。しかし、行動分析ツールの領域への移行は、しばしば困難な作業のように感じられます。HCL Discover は、データ移行を2ステップのように簡単に行えるソリューションでサポートします。

シームレスな移行を想像してみてください。既存のデータが、行動分析ツールの世界に難なく入り込み、リアルタイムの洞察が浮かび上がります。HCL Discover の行動分析ツールは簡単な移行プロセスを提供し、手作業による移行に伴う頭痛の種を回避します。自動化された専門家主導の移行プロセスにより、スムーズで効率的な移行が保証され、データ主導の洞察への旅は、複雑なダンスルーチンというよりも散歩のように感じられます。

HCL Discover が他と一線を画しているのは、移行プロセス全体を通じて専門家によるサポートを提供するというコミットメントです。経験豊富な専門家チームが、お客様のビジネスについてステップを通じてガイドし、問題のない移行を実現します。このサポートにより、データの損失や破損が最小限に抑えられるため、移行プロセスを心配するよりも、ツールによって生成される洞察の活用に集中できます。

HCL Discover の行動分析ツールは、デジタルのボディランゲージを読み解こうとする企業に実用的なソリューションを提供します。簡単な移行プロセスと専門家によるサポートにより、このツールは企業が自信を持って行動分析の世界に足を踏み入れることを可能にし、データとのダンスをより分かりやすく楽しいものにします。