アール・オー・アイ　ＲＯＩ
プロモーションは成功したのか　あるいは失敗だったのか　ビジネス行動として判定する重要な評価尺度がリターン・オン・インベストメント（販促投資） ＲＯＩです。
販促投資資本がどのように効率的に運用されたかを示す百分比で、投資資本に対してどれだけ利益を生んだかの数値、利益／資本×１００で算出します。
販促資金（販促投資金額）に対しいくら利益を上げたかを、基礎数値として計算する方法です。
販促投資金額１００万円で３０万円の利益が生まれたらＲＯＩは３０％です。これを販促投資利益率と言います。ＲＯＩ３０％以上が成功した販促と判定します。

アール・エフ・エム　ＲＦＭ
ＲＦＭは、１９６０年代、アメリカマーケティング協会がカタログ通販隆盛期だった時、購入チャンスの高い顧客を選別するための公式として開発された顧客選定モデルです。
過去の購入実績から買ってくれそうな顧客を、ＲＦＭモデルをつかって顧客を分類し、買いそうな顧客にカタログを発送することを可能にしました。

ＲＦＭのＲは　リーセンシー　Ｒｅｃｅｎｃｙ
Ｒはリーセンシーの頭文字です。
顧客が最後の購入年月日、別な言い方は直近購入年月日と言います。
Ｒが近いほど買う確率が高い顧客です。判定に最も重要なのがＲです。

ＲＦＭのＦ　フリークエンシー　Ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ
フリークエンシーは「たびたび」の意味。購買回数、購買日数を意味します。
最初の購入から最後の購入まで購入日数１００日ならＦは１００です。Ｆが多いほど買うチャンスが高い顧客と判断する２つ目の数値です。

ＲＦＭのＭ　　マネタリー　　Ｍｏｎｅｔａｒｙ
マネタリーは購入金額、顧客の累計購入金額です。
買うチャンス判定は、最新購入年月日Ｒが最優先、２番目が累計購入日数、３番目が累計購入金額。
累計購入金額が非常に高くても昨年以降来店していない顧客は、買うチャンスは低い傾向があり、ＭよりＲを優先します。この意味からＲＦＭの順に並べたと言われています。

ＩＤ－ＰＯＳ
ＩＤはアイデンティフィケーション（identification）の略称。身分証明、認識番号、識別子の意味です。レシートデータは買上年月日、何時何分何秒の買上時間、購入商品番号、買上数量、金額、レジ番号、レジ操作担当者番号がデータになります。ポイントカードなど顧客識別番号のついたレシートデータをＩＤ－ＰＯＳデータと表現しています。このデータで誰が、いつ、何を、いくら購入したか分析できるようになります。

アジャイル開発手法
アジャイル開発とは、システムの開発手法の一つでウォーターフォール方式（ウォーターフォール方式参照）に比べて短期間でシステムを開発できる方法です。納期も短縮でき間違いも少なくなる開発手法です。アジャイル（agile）とは、機敏なという意味。開発から稼働まで短期間で開発することを目的とした開発方法です。
システムの全体像あらすじを検討し計画書とし、システム全体をサブシステム化します。サブシステムごとにプログラムを作成、稼働してみて、不都合なことを修正し、サブシステムを作り上げていきます。完成したサブシステム徐々に連結していく開発方法です。
この手法。食品メーカーの新商品開発にも利用できます。商品開発も一つ一つを開発、試食する、実験販売する、アンケートを集める、修正するなど手順を踏んで開発。短期間で市場に出荷できるようになるというメリットがあります。
小売業の品揃え計画も、カテゴリー単位で計画を作成し、実験店で販売テストし、ＰＯＳデータから販売動向を把握し、品揃えを最終決定するという、アジャイル式品揃え、棚割り計画を行うほうがより消費者に受け入れられる品揃えになるという効果が得られます。

アソシエーション分析
米国ＩＢＭがスーパーマーケットのＰＯＳデータから、「どの商品とどの商品が一緒に買われることが多いか」という法則性（相関ルール）があるのではと、その法則性を調べる目的で開発した方式です。
一見バラバラに見えるデータから買い物の相関ルールを抽出するための分析がアソシエーション分析です。アソシエーション分析日本語は相関分析です。関連購買分析ともいいます。

ＩｏＴ　アイオーティー　　Internet 　of 　Things
さまざまなモノをインターネットに接続する技術をＩＯＴと表現しています。冷蔵庫の動きがインターネットを通じてデータとして製造会社のビッグデータになる、そのようなイメージです。
「モノのインターネット」と呼ばれています。ＩＯＴ技術により、モノの状態を把握したり、遠隔操作したり、データの収集や分析を行ったりすることができます。

ＥＯＢ
ＥＯＢ（イーオービー）はElectric Order Bookの略です。
従来の紙のオーダーブックの代わりにデジタルで発注するシステムのことです。
ＥＯＢ端末に発注実績や販売実績、コーザル（天候情報）など表示、情報を見ながら発注することができる発注方式です。発注業務のペーパーレス化や効率化、誤発注防止を目的としています。
現在進行中発注システムはＡＩカメラによる自動発注があります。

ＥＲＰ　　Enterprise Resource Planning
ＥＲＰシステムとは企業の基幹業務を効率化するために、ヒト・モノ・カネ・情報などの資源を一元管理するシステム全体のことです。ＥＲＰは、次の５つに分類されたシステムを統合したシステムです。基幹系システムとも表現しています。会計管理システム、販売管理システム、在庫購買管理システム、生産管理システム、人事給与管理システムの５つです。

ＨＴＭＬ
Hyper Text Markup Languageの略称です。ウェブページを作成するためのマークアップ言語です。
拡張子は、html、です。ＨＴＭＬの実体はテキストファイルです。画像や音声、動画も扱うことができます。スタイルシートの機能で、文字のサイズ、行間、色などの指定ができます。表示情報をＨＴＭＬ形式で出力すれば、インターネットで情報を送信することできます。

ＡＩ　Artificial Intelligence　人工知能
ＡＩとは人工的に作られた知能、コンピューターやロボットを通じて人間のような知能を持たせる技術。
画像認識、音声認識、文章解読、機械翻訳、音声生成、自然言語処理をコンピューターが行います。ＡＩは自己学習能力を備えており、経験からパターンを学び新しい状況に対応でき、論理的思考やヒューリスティックスを用いて課題を解決し、既存の知識から新しい知識を導き出すとされています。
機械学習、深層学習（ディープラーニング）、自然言語処理、大規模言語モデルなど急速に進化してきています。
ＡＩという言葉が初めて用いられたのは１９５６年。アメリカのダートマス大学で開催されたダートマス会議で計算機科学者・認知科学者のジョン・マッカーシー教授が提案した言葉です。
ＡＩとは、Artificial Intelligence（アーティフィシャル・インテリジェンス）の略。Artificialは「人工的な」、Intelligenceは「知能／知性」という意味です。
一般社団法人 人工知能学会は、ＡＩという言葉の生みの親であるジョン・マッカーシー教授の言葉を知的な機械、特に知的なコンピュータプログラムを作る科学と技術と翻訳して紹介しています。

ウォーターフォール開発方式
ウォーターフォールとは滝を意味する英単語です。決められた工程を上流から下流に遂行していく開発手法です。要件定義から始まり基本設計、詳細設計、プログラム設計、プログラム作成、システムテストという手順でシステムを開発する方式です。このプロセスは１年、２年、３年など稼働まで長い時間と費用がかかります。（アジャイル開発方式参照比較）

カスタマー・リテンション
カスタマー・キーピング（Keeping）とほぼ同義語です。キープは顧客キープ、リテンションは顧客維持。顧客との良好な関係を維持し、離反を防止する目的で離反しそうな顧客にメッセージするなどマーケティング活動をする意味を含んでいます。

カスタマー・シェア
財布シェアとも言います。一家庭が１ヶ月に消費する食料購入金額５万円だとします。年間６０万円の消費額です。この家庭の消費額の何％を自分の店で購入して頂いているかがその顧客のカスタマー・シェアです。一人の顧客年間購入額６万円ならカスタマー・シェアは１０％です。年間購入額６０万円の顧客のカスタマー・シェアは１００％です。一人の顧客から消費額の多くを獲得しているかを測定する言葉として使っています。我が社はカスタマー・シェアの何％獲得できているか、です。

クラウドサービス
クラウドサービスとはインターネット経由でさまざまなサービスを提供する事業です。クラウド事業者は、特定のアプリケーション貸出以外にも、サーバーや大規模なシステムまで幅広く提供する事業です。一般に事業者側が環境構築や保守・運用面を行ってくれるため利用者側はそれらに手間・コストをかけずサービスだけを利用できるというメリットがあります。
ハードやソフトの購入、システム定義・設計・プログラム開発・テストし実稼働する必要はありません。使いたいアプリを借りるだけで実現できるのがクラウドサービスです。機械設置場所、電気料金、運用する社員を雇う必要もありません。クラウドは雲の意味です。

コンテンツマーケティング
コンテンツマーケティングとは、簡単に言うとコンテンツ（情報）を用いてコミュニケーションを行うマーケティング活動の一つです。コンテンツマーケティングはＷｅｂページを大量に作って潜在顧客に見つけてもらうこと、と限定的に考える人も多いようですが、それは一つの手法に過ぎません。コンテンツ（情報）とはＷｅｂページだけに限りません。コンテンツマーケティングはさまざまなシーンを考え販売商品を登場させる物語、ストーリーです。インスタグラムやツイッターなどＳＮＳを活用して訴求するのはコンテンツマーケティングです。

サイコグラフィックス・データ　　Psychographics
心理学的情報です。顧客の生活スタイル行動、信念、価値観、購買動機、あるいは商品使用程度によって顧客を分類する基準となるデータです。
たとえば、シャンプー市場の購買動機（美容、健康、身づくろい）、使用スタイル（毎日、毎週、サロンでのみ）、あるいはライフスタイル（旅行好き、若い子供を持つ親、子供無し）により説明されるさまざまな顧客ごとのサイコグラフィック・セグメントが存在します。
顧客の心理によって顧客の好みを把握し、マーケティングする心理学的データです。

ＣＳＶ　　Comma Separated Values　ＣＳＶ形式データ
データ形式、ファイル形式の一つで、項目をカンマ(",")で区切って列挙したものです。複数の項目をレコードとしてまとめる場合、改行でレコードの区切りを表します。多くの表計算ソフトやデータベースソフトなど独自のファイル形式に対応しており、異なるソフトウエア間でデータを交換する際などでよく利用されるデータ形式です。

相関分析
上白糖と玉子の関連購買分析でサポート（Support）２０％、コンフィデンス(Confidence)７０％、リフト(Lift)１.３という数値だったとします。全購入客数が１０００人。２商品併買購入した顧客２００人ならサポート（併買率）２０％です。コンフィデンス７０％は上白糖を買った顧客の７０％が玉子を一緒に買ったという意味です。リフトの１.３は玉子１品を購入するよりも上白糖を購入したときの方が１.３倍玉子を買う傾向にあるという意味です。リフト数値が３０.０なら上白糖を購入した顧客は玉子を買う傾向が３０倍あるという意味です。

生成ＡＩ　ジェネレーティブＡＩ
生成ＡＩ（ジェネレーティブＡＩ）とは、学習したデータをもとに新しいコンテンツやアイデアを生み出す人工知能（ＡＩ）です。テキストや画像、音声、動画など、さまざまな形式のコンテンツを生成することができます。生成ＡＩの活用例としては次のようなものがあります。
（文章生成）入力した質問に自然な文章で回答したりキーワードやテーマに応じた文章を作成したりする。
（画像生成）入力したテキストからイメージに合ったイラストやリアルな写真を生成する。
（会議音声の文字起こし）会議の音声をリアルタイムで文字起こしする。
（チャットボットの構築）顧客からの問い合わせに対して２４時間いつでも迅速かつ的確な回答を提供する。
生成ＡＩは、業務の効率化やイノベーションの促進、カスタマーエクスペリエンスのパーソナライズなどに活用されています。テキストや音声、画像、動画などの新しいコンテンツを生成できる人工知能です。データから学習しパターンや関連性を理解し、独自のコンテンツを生み出します。

ターゲット（的）　　ターゲット・マーケティング
レスポンス率（顧客反応率）を高めるには反応しそうな顧客集団を抽出し、その顧客集団をターゲットにした販促をすると成功率（レスポンス率・反応率）が高くなります。販促成功の第一の条件です。ターゲットの意味は、標的、的です。弓道の的をイメージできます。販促は的を決めることから開始します。顧客データベースのどの顧客プロフィールに的を当てるべきか、顧客ターゲットを想定することでプロモーションが成功します。

ChatGPT 　チャット　対話型生成ＡＩ
CHATは対話の意味です。あなたが人工知能と対話し質問することでCHATGPTが答えを出してくれます。質問すると大量のデータと関数をフル活用し答えを考え、アイデア出し、適切な答えを数秒で表示します。
２０２２年１１月オープンＡＩ社が開発提供したオープンＡＩは２ヶ月で１億人のユーザーに達したそうです。データが大規模になり数式モデルが多くなるほど性能がよくなるので対話型ＡＩ能力は-資本力の差で決まります。ＧＰＴは、Generative Pre-trained Transformer（文章生成モデル）の略です。学習済みのＡＩを活用するジェネレーティブＡＩ（生成系ＡＩ）の一種です。

データベース　　　データウェアハウス
データベースはコンピュータソフトです。磁気ディスクにこのソフトをセットし、レシートデータを蓄積し、レシートデータベースを実現します。データベースよりサイズの大きなデータベースをデータウェアハウスと言っています。ビッグデータの蓄積はデータウェアハウス（データの倉庫）という巨大なデータの倉庫ソフトです。データベースの特徴は、ファイルやプログラムと独立していることを条件に「データの独立性」を実現。２つは従来のレコードではなく行と列で構造化した「データモデル（構造）」を実現。３つは「高水準言語」でデータ検索を実現。必要な時、いつでもアクセスできるように共通のプールとして大容量記憶装置に保存されたデータ集合をデータベースと表現しています。

データマイニング　Data Mining
大量で多様なデータの中から有効な新しい傾向やパターンを発見する統計手法を一般にマイニングといっています。マイニング（mining）とは「鉱山を採掘する」という意味です。データの山からビジネスの鉱脈（宝）を発見することからマイニングと名付けられた分析ソフトウエアです。
データマイニングにはアソシエーション分析（相関分析）、ディシジョン・ツリー（決定木）分析、クラスター分析、時系列分析が搭載されています。

ＤＸ　デジタルトランスフォーメーション
ＤＸはデジタルトランスフォーメーションです。ＤＸはデジタル技術を活用してビジネスや社会を大きく変革することを目標としています。企業が競争力を高め、持続可能な未来を築くために必要な変化を起す仕組みとしてＤＸを経済産業省が推奨しています。
ＤＸの主な目的は顧客や社会のニーズに対応する、生産性や業務効率を向上させる、レガシーシステムによる問題を回避する、企業文化や風土を変革する、などメリットを掲げています。ＤＸを実現する技術はＩＯＴ、ＡＩ、クラウド技術、ビッグデータ、などのデジタル技術です。

バイラルマーケティング
バイラルとは口コミの表現です。口コミはテレビ広告よりも影響力があります。小売業なら「あの店いいですよ」と口コミする顧客が多いほど来店顧客が増えていきます。
米国のマーケティング専門家が言ったことを思い出します。米国多くの会社は口コミ担当組織があると語っていました。口コミ宣伝マンです。テレビ広告より口コミは効果があり、しかも無料です。
現在はＳＮＳで口コミされることが多くなりＳＮＳが大きな広告になっています。

パレートの法則
イタリアの経済学者が「２０％の国民で８０％の資産を所有している」と発表したことがパレートの法則として世界中に広がりました。
その経済学者の名前からパレートの法則と言われるようになりました。全体の２割程度の高額所得者が社会全体の所得の約８割を占めるという法則です。「２０対８０の法則」「ニハチの法則」とも言います。

ビッグデータ
ビッグデータとは何をもってビッグデータというのでしょうか？　総務省は、ビッグデータはデータ規模という量的側面とどのようなデータから構成されるかという質的側面があると説明しています。
量的側面についてはデータベースソフトウェアが把握し、蓄積し、運用し、分析できる能力を超えたサイズ、数十テラバイトから数ペタバイトの範囲と定義しています。構成されるデータはオンラインショッピング、ブログで蓄積される購入履歴やエントリー履歴、ウェブ上の配信サイトで提供される音楽や動画などのマルチメディアデータ、ソーシャルメディアで参加者が書きこむプロフィールやコメントデータ、さらにＧＰＳ、ＩＣカード、ＲＦＩＤで検知される位置データ・乗車履歴・温度などのセンサーデータ、ダイレクトメールのデータや会員カードなど顧客データなどさまざまな分野のデータで構成されるデータ群がビッグデータだとしています。
バイトの単位は、1,024倍ずつ大きくなります。
1キロバイト(KB)は1バイトの1,024倍、
1メガバイト(MB)は1キロバイトの1,024倍、
1ギガバイト(GB)は1メガバイトの1,024倍、
1テラバイト(TB)は1ギガバイトの1,024倍。
１ペタバイトは１テラバイトの1,024倍
１００万ギガバイト

プロモーション　広義と狭義の販売促進
プロモーションは販売促進と訳されていますが広義の定義は広告、ＰＲ、販売員による販売、それらを補足し、調整し、より効果的にする一連の活動とされています。消費者に働きかけるプロモーションは、コンシューマー・プロモーションといいます。狭義のプロモーションは商品に関心を抱かせ、必要だとする気持ちにまで高め、購入を決意させることを目的として、期間限定値引き、サンプル品提供、懸賞（スィートステーク）、オンパックまたはインパック、リファンド（空瓶回収に対する返金）、ボーナスなど特典を提供し、販売促進するのは狭義のプロモーションです。

マトリックス分析
画面上の縦（Ｙ軸）、横（Ｘ軸）に何の項目を表示するか表示項目を指定して、データベースと対話しながら画面上に表示し分析する手法です。例えば地域と年齢　地域と商品　年齢と商品などＹ軸Ｘ軸にして顧客人数とその縦横構成比など分析する情報などがあります。

ライフタイム・バリュー　　Lifetime Value
ライフタイム・バリューは生涯価値・寿命価値の意味です。単純にいうと一人の顧客が一生を通じて使うお金のことをライフタイム・バリューと言います。
小売業やサービス業では顧客一人当たりライフタイム・バリューが年々高くなっているかどうか毎年測定します。伸びていれば顧客との関係が良くなっていると判断します。会社の顧客合計ライフタイム・バリューを顧客数で割り算すれば顧客一人当たりライフタイム・バリューになります。カスタマー・ライフタイム・バリューＣＬＶといいます。ＣＬＶが年々高くなっていれば会社の顧客マーケティングが成長していると判断します。

リピーター率
ＩＤ－ＰＯＳデータなら計算できる数値です。リピーター率は同じ顧客が同じ商品を繰り返し購入している人数を、その商品を購入した全員で除算した数値です。同じ商品を繰り返し購入していた顧客が５０人で、その商品を購入していた全顧客が５００人いたらリピーター率は１０％です。

リレーションシップ・マーケティング
顧客維持に成功するためには顧客との関係（リレーションシップ）強化が重要です。初めて顧客となり、ファンになり、他店では購入しない忠実な顧客（ロイヤルティカスタマー）なるように顧客との関係を密にしていくさまざまなマーケティング行動をリレーションシップ・マーケティングと言います。
サンキューレターを送るとか、販促イベントに招待状を送るとか、購入している商品のクーポンを送るとか、などは顧客との関係構築に貢献するリレーションシップ・マーケティングです。

ロイヤリティ　　ロイヤリティ・マーケティング
日本語は忠実、または忠誠度という表現になります。特定の商品をくり返し購入するのはブランド・ロイヤリティ。特定の店舗を日常的に来店する顧客はロイヤルティカスタマー（上得意顧客）。
ロイヤルティカスタマーを増やしていくための接客や販促行動をロイヤルティ・マーケティングと言います。