WEBマーケティング研究会

2006年 連載＜目次＞

■「メールマガジンの基礎知識」（2006年1月30日連載開始）

第1回・メールマガジンの種類
第2回・メールマガジンが配信される仕組み
第3回・メールマガジンを企画してみよう
第4回・目的・業種別メルマガ企画例
第5回・メルマガを発行するために必要なシステム
第6回・メールマガジン発行で注意したいこと(1)
第7回・メールマガジン発行で注意したいこと(2)
第8回・アンケートで購読者を集客する方法
第9回・HTMLメールマガジンのメリット・デメリット
第10回・パーソナライズに挑戦

■「Webマスターのためのテクノロジー基礎知識」（2006年4月10日連載開始）

第1回・DNSとドメイン名
第2回・ドメイン名管理の注意点
第3回・ファイルのアクセス権限
第4回・ルート権限とパスワード管理
第5回・アクセスログからわかること
第6回・リファラログの活用
第7回・ファイアウォールの役割
第8回・ホスティングサービスにおけるセキュリティ
第9回・CGIの仕組み
第10回・クッキーの役割
第11回・クッキーを活用する方法
第12回・パスワード・コントロール
第13回・コミュニティの開設
第14回・コミュニティの管理方法
第15回・ショッピングバスケット
第16回・クッキーの仕組み
第17回・プロファイル・ターゲティング
第18回・レコメンデーション
第19回・コラボラティブ・フィルタリング
第20回・アフィリエイト・プログラム
第21回・アフィリエイト仲介サイトの仕組み
第22回・顧客サポート
第23回・データマイニング
第24回・パーミッションマーケティング
第25回・パーソナライズが鍵

■「Web2.0時代のWebマーケティング」（2006年10月10日連載開始）

第1回・Web2.0とは何か
第2回・Web2.0の主たる構成要素
第3回・Web2.0的企業の共通点
第4回・個人が情報発信の主役に
第5回・ブログ
第6回・トラックバックとRSS
第7回・RSSリーダ
第8回・ブログを自社サイトで運用する方法
第9回・ポッドキャスティング
第10回・SNS（ソーシャルネットワーキングサービス）
第11回・知識共有サイト（Q&Aサイト）
第12回・Wiki（ウィキ）

...以降、2007年も連載継続。......

「Webマスターのためのテクノロジー基礎知識」（25）

第25回・パーソナライズが鍵

オプト・イン・メールとは、受信者が自らの意志で受信することを希望したメールマガジンやメール情報サービスを指す。オプト・イン・メールは、通常Ｗｅｂで購読手続きを行わなければならないため、購読者は「アクティブ・ユーザー」の割合が高い。アクティブ・ユーザーはインターネットで商品を購入することに慣れる機会も多いので、結果的に広告を掲載する媒体としては効果が比較的高いと言われている。

少し前まで、インターネットにおけるプロモーションといえば、露出回数の多さで勝負するものが多かった。ポータルサイトにランダムで表示されるバナー広告や、メールマガジンに画一に挿入されるテキスト広告などである。しかし、それらのインターネット広告は、たまたまニーズと合致した人からのレスポンスは見込めるものの、一方で多くの人から反発を招いていることによるデメリットが、コストパフォーマンスを低下させる一因になっていることがわかってきた。

インターネットで商売を行う企業にとって、見込み客からパーミッションを得ることが最終目的ではない。パーミッションをもらった上で、受信者が期待するコンテンツを提供して満足度を高め、購入に結び付けることが重要である。そのためには、パーミッションをくれた人を一まとめにして、画一的な情報を配信していたのではミスマッチが多発して満足度の向上につながりにくい。

そこで重要なのが、「パーソナライズ」つまり一人一人違った内容の情報を伝達することである。成功の鍵は、パーミッションを得られた相手に、パーソナライズした対応をすることなのである。パーミッションをもらい、一人一人違った情報を配信するのは、ある意味コストがかかる。しかし、結局は、その方がコスト・パフォーマンスはいい。パーミッション・マーケティングが注目される理由は、まさにそこにあると言えるだろう。

←（２４）へ戻る　

-----------------------------------------------------------------
　◎初出：2006年10月2日
-----------------------------------------------------------------

「Webマスターのためのテクノロジー基礎知識」（24）

第24回・パーミッションマーケティング

パーミッションとは、直訳すると「許可」という意味。つまり、お客さまから許しを得た情報のみを提供することを基本にしたマーケティングということである。一般論で言えば、パーミッション・マーケティングとワン・トゥ・ワン・マーケティングでは、共通する部分も多い。

Webテクノロジーは日進月歩であり、システム開発費がかさむのは仕方ないこと。しかし、ECサイトを運営する上で、最も負担が重いのは「販売促進費」つまりマーケティング・コストなのだ。売上は順調に伸びているが、それに伴って赤字も急速に膨らんでいく。これまでのマーケティング手法を疑問視する向きが増えるなか、注目され始めたキーワードがある。それが「パーミッション・マーケティング」である。

お客さまを一人一人、別に扱うということは、「ワン・トゥ・ワン」の対応に他ならない。お客さまのニーズや立場は一人一人異なるのだから、対応の仕方も別々になる。商売の理にかなっている考え方と言えるだろう。

ワン・トゥ・ワン・マーケティングが、すでに商品購入経験があるお客さまのLTV（ライフ・タイム・バリュー＝生涯価値）を高めることに主眼を置いているのに対して、パーミッション・マーケティングは、購入経験のない見込み客の獲得やフォローが中心になる。別の言葉で表現すれば、パーミッション・マーケティングはリード・ジェネレーション（見込み客の獲得）中心であるのに対し、ワン・トゥ・ワン・マーケティングは顧客とのリテンション（関係維持）に威力を発揮する。

ワン・トゥ・ワン・マーケティングでは、「パーミッション」という言葉はあまり使われないが、すでに購入経験のあるお客さまとの間には、パーミッションを超えた信頼関係が成立しているからである。一方、まだ購入経験のない見込み客との間には、希薄な信頼関係しか存在しない。相手が望んでいない情報を勝手に送り付けたのでは、心証を悪くして販売機会を自ら減らしてしまうことになりかねない。だからこそ、相手からパーミッションを得た上で、丁寧なフォローをしなければならない、ということである。

←（２３）へ戻る　　　（２５）へ進む→

-----------------------------------------------------------------
　◎初出：2006年9月25日
-----------------------------------------------------------------

「Webマスターのためのテクノロジー基礎知識」（23）

第23回・データマイニング

過去の購買履歴やアンケート回答データなどを、集計・検索するのはデータベースであるが、相関関係などの規則生成を行う機能は弱い。蓄積されたデータ間の規則性を高速に、かつ自動的に抽出してくれるのが、データ・マイニングである。一例としては、過去の株価の値動きから、今後の株価を予測することなどに応用されている。

データウェアハウスに蓄積されたデータやテキストから、貴重なナレッジを効率よく見つける手法も確立しつつある。データ間の規則性を高速に、かつ自動的に抽出してくれるのが、データマイニングである。「マイニング」とは、英語の mining で直訳すると採鉱する、採掘するという意味である。一例とすれば、顧客リストにおける属性や購買履歴などのデータ間に成り立つ相関関係を探り出して、ニーズの顕在化に役立てることなどがあげられる。

データベースは基本的には集計や検索を効率化することを目的に設計、運営されているもので、相関関係などの規則生成を行う機能は苦手とされている。データマイニングは、単純集計表を一覧するだけでは見えてこなかった相関関係を浮かび上がらせてくれる。データマイニングの場合は、解析する情報は、主に数値や属性などの定型化されたデータであるが、テキストマイニングは形式化されていないテキストという生のデータから知識・情報を取り出すことを目的としている。

将来的には、必要とする情報のキーワードを指定すれば、それに関連していると思われる商品や業界などを類推して、データや文章が混在したデータベースの中からマイニングしてくれる技術が実用化されるだろう。一例とすれば、顧客サービスセンターに届いた電子メールの文面を読み取り、関連すると思われる情報を顧客サポートデータベースから抜き出して、自動的に返信してくれる、つまり顧客サポートの無人化が可能になる、などの応用が期待されている。

ECサイトの運営において、データマイニングがすぐに役立ちそうな分野としては、Webアンケートで得られたデータやWebサーバのアクセスログの解析があげられる。簡単な解析であれば、汎用のデータベースソフトでクロス集計を行い、属性別で回答に傾向の差が出るかどうかを調べればいい。これだけのことでも、マーケティングに役立つヒントが得られる可能性は十分にある。

←（２２）へ戻る　　　（２４）へ進む→

-----------------------------------------------------------------
　◎初出：2006年9月19日
-----------------------------------------------------------------

「Webマスターのためのテクノロジー基礎知識」（22）

第22回・顧客サポート

対消費者販売のサイトは競争の激化から、経営が破綻するところも目立つようになった。一層、勝ち組と負け組の差が鮮明になりつつある。インターネットの普及で消費者が主導権を握る中で、生き残れるサイトの条件の一つが「顧客サポート」である。顧客サポートというと、商品を購入してくれたお客さまへのサポートの意味合いが強いが、インターネットの場合は、新規客がWebで注文を完了することをサポートすることも重要である。

一例をあげると、通販サイトではショッピングバスケットを導入しているサイトが一般的であるが、ショッピングバスケットに最初の商品を入れたものの、レジで精算するまでにサイトを立ち去ってしまう人の割合が思ったより高いという調査結果が出ている。つまり、買い物を途中でやめる人が多いのである。

理由はいくつか考えられるが、結局、お客さまが購入を迷ったり、不安に思ったりするケースが多いのだろう。ショッピングバスケットの操作方法自体は難しくないが、自動化されたショッピング手順であっても、現状ではサポート不足であることは否めないようだ。わからない点があれば、ウェブマスターあてにメールで問い合わせるという方法もあるが、メールの場合、半日くらいのタイムラグを覚悟しなければならない。せっかく買う気になってバスケットに商品を入れても、疑問点が浮かんでくれば、結局、返事が来てからやり直そうということになる。そのようなお客さまを逃さないように、チャットやIP電話による24時間サポートを提供するサイトが増えている。

もちろん、注文をしてくれたお客さまに対するサポートも重要だ。特に、初めてＷｅｂから注文した人にとって、最も不安に思うのが、ちゃんと注文が通ったかどうか、約束通りの期日に商品が到着するかどうか、という点だろう。

この点では、アマゾンなどのＥＣサイトで提供されている電子メールによる「トラッキングサービス」が参考になる。注文フォーム経由で注文を受け付けると同時に、お客さまには受注確認の電子メールが自動的に配信される。受注確認メールには、注文の詳細とともに、トラブルが発生した時の照会先や受付け番号が書かれている。お客さまは、注文に関して聞きたいことがあれば、その受付け番号を記載するだけでサポートが受けられる。

すべて自動化されているから、サイト運営側の手間はほとんどかかっていないが、このように細かいアフタフォローをすることで、お客さまの満足度は高まり、結果としてリピート率の上昇に大きく寄与することになる。注文に対するフォローは顧客サポートの基本である。Webで受け付けた注文確認のメールを自動化することは、ぜひとも実現したい。

←（２１）へ戻る　　　（２３）へ進む→

-----------------------------------------------------------------
　◎初出：2006年9月11日
-----------------------------------------------------------------

「Webマスターのためのテクノロジー基礎知識」（21）

第21回・アフィリエイト仲介サイトの仕組み

ネット販売を行う企業が、単独でアフィリエイト・プログラムを導入するには、いくつかのハードルがある。まず、アフィリエイトを経由してアクセスしてくれた人が、商品の購買に至ったかどうかをトレースするシステムの構築が必要になる。アフィリエイトを募集するコストも無視できない。さらに、参加するサイト主宰者と契約を結ばなければならないし、売上を毎月管理して、コミッション分を送金しなければならない。これが万単位で参加サイトが増えるとなると、そのための勘定系システムを追加するなど、管理、維持費用はかなりのものになるだろう。

そういった企業に対して、アフィリエイト・プログラムの運営を代行するのがアフィリエイト仲介サイトのビジネスなのである。つまり、マーチャントに代わって、アフィリエイトの募集、管理、コミッションの計算、アフィリエイトへの支払いなどをまとめて引き受けてくれる。アフィリエイト仲介サイトの例としては、LinkShare社などがある。

マーチャントになるには、LinkShare社が独自に開発した「LinkShare Synergy」というソフトをサーバにインストールする必要がある。このソフトのライセンス料がかかるが、独自にシステムを構築するよりはるかに安く、自社ブランドのアフィリエイト・ネットワークをスタートすることができる。LinkShare社の収入は、これらソフトのライセンス料、保守料に加え、マーチャントからの仲介手数料である。仲介手数料は、マーチャントとの個別交渉で決定されるが、平均的な条件としては、LinkShare社が募集したアフィリエイト全体の売上の3％になることが多いという。マーチャント側からみれば、アフィリエイト・プログラム実施に必要な設備やソフトをLinkShare社から借りているような形となるので、ASP（アプリケーション・サービス・プロバイダ）の一形態であると言えるだろう。

アフィリエイト・プログラムの技術的な仕組みは、アフィリエイト・サイトに表示されたバナーをクリックしてマーチャントのサイトに来訪したお客さまの行動履歴がトレースできることである。行動履歴をトレースするには、クッキーが使われる。お客さまのブラウザにクッキーを受け入れてもらうために、バナーをクリックした後、マーチャントのサイトに飛ぶ前に、必ずLinkShare社のサーバを経由するようになっている。

以後、マーチャントのサイトにインストールされた「LinkShare Synergy」は、注文が入るごとに、お客さまのクッキー情報を読み取り、随時LinkShare社のサーバに情報を転送する。LinkShare社側では、クッキーに書き込んだサイトID、バナーID、ユーザーIDをデータベース化しており、注文情報と照合することで、どのアフィリエイトを経由したお客さまであるかを特定してコミッションを計算する。

←（２０）へ戻る　　　（２２）へ進む→

-----------------------------------------------------------------
　◎初出：2006年9月4日
-----------------------------------------------------------------

「Webマスターのためのテクノロジー基礎知識」（20）

第20回・アフィリエイト・プログラム

アメリカのECサイトにおいて、有力なマーケティング手法として定着しつつあるのが、アフィリエイト・プログラムである。アフィリエイトとは、「提携」という意味である。具体的には、ネット販売を行う企業（マーチャント）が、ホームページを開いている企業や個人（サイトオーナー）にバナー広告を貼り付けてもらう。実際の作業は、数行のHTMLタグを貼り付けるだけで、ほとんど手間もかからない。アフィリエイトに加盟するには、加盟金や手数料は一切いらない。アフィリエイト・サイトのバナーを経由してアクセスしてくれたお客さまが、首尾よくマーチャントのサイトでお買い物をしてくれれば、購入金額の一部がキックバックとしてアフィリエイトに支払われるというシステムである。アフィリエイト・プログラムの発祥は、1996年に書籍販売のアマゾン社が導入した「アソシエイト・プログラム」と言われている。

アフィリエイト・プログラムでは、通常、売上の5％から10％をキックバックするシステムになっている。一見すると、販売促進コストの上昇を招く要因と見られがちだが、それでもアフィリエイト・プログラムを導入する企業が後を絶たないのは、売上の10％程度のコミッションで新規顧客が獲得できることに、大きな魅力を感じているからだ。

実は、インターネットで新規顧客を獲得するコストは、思ったより高くついている。調査によると、有力ネット販売企業は、新規顧客の獲得のために1人あたり20ドルから40ドルかけているという。

一方、アフィリエイト・プログラムの基本は、アフィリエイトのサイトにバナー広告を「無料」で表示することである。実際に、買い物をして初めて、コミッションが支払われる仕組みだ。客単価100ドルでコミッション率10％としても、10ドルで新規顧客が獲得できるし、アフィリエイトの数が増えれば、累計のバナー表示回数も膨大になる。販促費用を押さえ、かつ無料で表示されるバナー広告でブランド認知効果も期待できる。まさに、一石二鳥のマーケティング手法なのである。

←（１９）へ戻る　　　（２１）へ進む→

-----------------------------------------------------------------
　◎初出：2006年8月28日
-----------------------------------------------------------------

「Webマスターのためのテクノロジー基礎知識」（19）

第19回・コラボラティブ・フィルタリング

レコメンデーションは、たとえるなら店頭で熟練の店員がお客さまの身なりや年格好から、好みを瞬時に類推して、タイミングよくクロスセリングを行うようなものである。そして、それを可能にするのが、コラボラティブ・フィルタリングというテクノロジーである。

コラボラティブ・フィルタリングとは、人工知能（AI）技術の一つである「ニューラルネットワーク」から派生した技術である。コラボラティブ・フィルタリングは、「ルールベース」と呼ばれる類型化のテクニックを複雑にして、かつ自動的に行えるようにした技術と考えればいいだろう。

ルールベースは、データベースマーケティングおいて、ダイレクトメールを作る際に、マーケティング担当者がやってきたことをインターネットに応用したもの。わかりやすく言えば、責任者がある種のルールを定めて、それに基づいてマーケティング活動を行うことである。ルールの設定は、個々のお客さまのデータに基づくこともあれば、責任者の経験や、いわゆる「勘」による場合もある。

いずれにしても、ルールの設定は人間が行わないといけないが、コラボラティブ・フィルタリングの最大の特徴は、誰かがルールを設定しなくても、データベースに蓄積された情報から自動的にルールを設定して、それを実行してくれるという点である。

なぜ、ルールの設定というような高度な決定を自動的に行えるのかといえば、お客さまに関する様々なデータを相互に関連した一群の変数として定義されるからである。個々のお客さまが入力した情報や購買履歴などを統計的に処理して、変数の値の集合へと変換する。この情報は、似たような変数の集まりを持つ別のお客さまの情報と比較して、そのお客さまが他にも興味を持ちそうな商品などを判断する。

コラボラティブフィルタリングでは、新しい商品の購入やサイト内での行動など、お客さまの新しい活動データを継続的に蓄積していく。そのため、お客さまの情報が増えるたび変数の値の集合も更新されて成長していく。さらに、いろいろな変数の値を常に評価し、それぞれの重み付けを必要に応じて修正してくれる。そして、どの変数が重要かをシステム自身が判断する機能を持っている。

←（１８）へ戻る　　　（２０）へ進む→

-----------------------------------------------------------------
　◎初出：2006年8月21日
-----------------------------------------------------------------

「Webマスターのためのテクノロジー基礎知識」（18）

第18回・レコメンデーション

「ワン・トゥ・ワン」の切り札的なＷｅｂテクノロジーとして注目されているのが、お客さまの好みを類推して、具体的な商品やサービスを推薦する「レコメンデーション」である。レコメンデーションの種類には、次の3種類がある。

１、チェックボックスに基づくレコメンデーション
２、ルールに基づくレコメンデーション
３、コラボラティブ・フィルタリングに基づくレコメンデーション

１は、クレジットカードの申し込み用紙によくある、「興味の有るジャンルを選んでください」というアンケートに答えてもらう方法である。例えば、ビデオソフトを販売するサイトで、「新着商品情報をお送りしますので、興味のあるジャンルを選んでください」という登録画面を設置して、「洋画（ロマンス）」とか「日本アニメ」とかチェックボックス形式で答えてもらう方法がこれにあたる。お客さまが「関心ある」と自己申告した情報なので、ある意味で無難な方法かもしれないが、これだけでは「潜在ニーズの掘り起こし」にはつながらない。

２は、ある条件を満たす人を顧客データベースから抽出して、特定のグループにのみ推奨するやり方。例えば、「A」という映画は、映画館来場者のアンケートなどから、特に「既婚の女性、30歳から45歳まで、子供は1人ないし2人」という層に受けがいいことがわかっている。そこで、顧客データベースから、その3つの条件をすべて満たす人に、「A」のビデオを推奨するのである。

３のコラボラティブ・フィルタリングこそ、最も高度なレコメンデーションである。コラボラティブ・フィルタリングは、まず年齢、職業などの属性から判断して、いくつかのアイテムを推奨する。しかし、この時点では、個人情報が少ないため、精度の高いレコメンデーションは期待できない。そこで、最初に推奨されたアイテムについて、「好き」とか「関心がある」、「すでに購入した」など「評価」（あるいは「格付け」とも言う）を与える。これを繰り返すことで、評価が個人情報として蓄積され、精度の高いレコメンデーションが行われるようになる。

←（１７）へ戻る　　　（１９）へ進む→

-----------------------------------------------------------------
　◎初出：2006年8月7日
-----------------------------------------------------------------

「Webマスターのためのテクノロジー基礎知識」（17）

第17回・プロファイル・ターゲティング

プロファイル・ターゲティングとは、過去の行動履歴をマイニングすることで、その人が最も関心を持つと思われるコンテンツを配信するという考え方である。バナー広告配信技術の進化において、実用化が進んだテクノロジーである。ECサイトでの応用が期待されるが、匿名情報を収集する際のプライバシー問題も浮上してきている。

インターネットで商品の販売を行うECサイトの場合、まずはホームページにアクセスしてもらわなければ商売は始まらない。ホームページに見込み客を誘導する手段として、広く利用されているのがインターネット広告である。しかし、バナー広告には大きな弱点がある。バナー広告は、広告専用のサーバから別途配信される形が多いが、必ずしもコンテンツと関連があるわけではなく、閲覧者から見ると勝手に配信されてきた邪魔な画像にすぎない場合が多い。それを示す数字として、バナー広告がクリックされた割合である「クリック率」は急速に低下している。ランダムに配信された場合のクリック率は、平均0.2%程度と言われている。

では、どうしたらクリック率を上げることができるだろうか？すぐに思いつくのが、閲覧者が関心のある分野の広告だけを選んで表示することだ。平たくいうと、アクセスしてくれた人、一人一人に対して、異なった広告を表示することである。閲覧者の過去の行動履歴を記録した「プロファイル」を参照してバナー広告を配信する仕組みは、プロファイル・ターゲティングと呼ばれ、広告配信システムではすでに実用化されている。

行動履歴はクッキーのIDによってのみ同一人物と判定できるのであって、個人の氏名までは特定できない。が、消費者としては、知らぬうちに個人の嗜好や趣味まで調べられているようで、使い方によってはプライバシーの侵害にもなりかねない。今後、バッティングしない企業同士が、自主的にプロファイルデータベースの相互接続などにより、顧客の個人情報を共有することは十分に考えられる。

←（１５）へ戻る　　　（１８）へ進む→

-----------------------------------------------------------------
　◎初出：2006年7月31日
-----------------------------------------------------------------