ピラミッド・プリンシプル（The Pyramid Principle）あるいはピラミッド・プリンシパルとは、論理的な説明をピラミッド構造で組み立てる手法や考え方、コミュニケーションツールのこと。「ピラミッド原則」。
最上段の頂上に相手に伝えたい「結論 = メインメッセージ」を設ける。そこに根拠となる情報「サポートメッセージ」を第2階層に紐付ける。さらにそのサポートメッセージを裏付ける根拠情報や実例を第3階層に紐付けるというように、ピラミッド構造のように論理の階層を作っていく手法である。
問題や課題をピラミッド構造で捉えることで自分の思考を整理でき、読み手や受け手にとっても伝わりやすくなる。
DAGMAR理論（ダグマー理論）とは、広告の目標達成度合いを数値で評価する、広告の効果測定方法、モデルのこと。
ラッセル・H・コーリーが、全米広告主協会で1961年に発表したレポート「Defining Adverting Goals for Measured Advertising Results」で提言した。
売上高を最終的な広告目標に置かず、売上につながる「5段階のレベル」を設定し、各レベルにおいてコミュニケーション目標を設定、その達成度合いを数値で評価するもの。
DAGMAR理論の「5段階のレベル」は以下のもので、この5つをまとめて「コミュニケーション・スペクトラム」と呼ぶ。
広告を実施し、「5段階それぞれのレベルで、どの程度目標をクリアしたか」という達成度合いを数値で評価する目標管理の理論。広告実施前に「知名率」「認知率」「理解率」「確信率」「行動率」の5つを調査し、それを元に目標を設定する。広告実施後に再度調査を行い、前後で比較して広告効果を測定する。
PI値とは、Purchase Indexの略で、レジ通過客1,000人あたりの購買指数のこと。POS分析の手法の一つ。読みは「ピーアイ チ」。
PI値は、商品や SKU の単位にまで細分化すれば来店客による人気度や支持度を表す指標になり、その商品の販売予測や販売金額を算出できるようになる。
PI値には、数量PI値、金額PI値、客数PI値などがある。それぞれの計算式は以下。
レジ通過客500人のうち、ある商品を購入したのが25人だった場合、その商品の数量PI値は50となる。
客数PI値は、ID-POSなどで顧客識別が可能な状態で初めて算出可能になる。
ハイコンテクスト（high-context）とは、コミュニケーションや意思疎通を図るときに、前提となる文脈（言語や価値観、考え方など）が非常に近い状態のこと。民族性、経済力、文化度などが近い人が集まっている状態。
コミュニケーションの際に互いに相手の意図を察し合うことで、「以心伝心」でなんとなく通じてしまう環境や状況のこと。「ハイコンテクスト文化」や「ハイコンテクストな社会」などとして使われる。
日本の文化は、「空気を読む」などのように文脈理解が重視されるハイコンテクストな文化とされる。
ハイコンテクストに対して、より言語に依存したコミュニケーション文化のことを「ローコンテクスト」という。「ハイ」と「ロー」という表現を用いるが、優劣を表すものではない。
アメリカの文化人類学者エドワード・T・ホール（Edward T. Hall）が1976年に著書『Beyond Culture（文化を超えて）』で提唱した。
RLSAとは、「検索広告向けリマーケティング」のことで、Google AdWordsのリマーケティングリストを検索連動型広告に活用するもの。「Remarketing Lists for Search Ads」の略。
RLSAでは、ユーザーの検索キーワードとユーザー層を組み合わせることで、過去にWebサイトを訪問したユーザーに対して広告配信をカスタマイズできる。
2015年6月からは、Google Analyticsで取得したデータを元に作成されたリマーケティングリストが利用可能になった。
ジェントリフィケーション（gentrification）とは、インナーシティや都心近接低所得地域といった低所得層の居住地域を、再開発や文化的活動などによって活性化することで、中・高所得層や富裕層が流入するようになる人口移動現象のこと。「地域の高級化」「都市の富裕化」。
その地域にインフラの整備や治安向上といった恩恵をもたらすため、中・高所得者住民が定住して税収入が増加したり、新たな雇用機会が確保されたりといったメリットがある。
都市再生の取り組みの一つとして挙げられることがある。しかし、ジェントリフィケーションによって地価や家賃が高騰し、それまで生活していた低所得層が暮らせなくなって転出を余儀なくされたり、それまでの地域特性や文化を損失、改変してしまうといった新たな不平等や孤立を生む弊害がある。その点において「復興」とは異なるという指摘がある。
時系列分析とは、時間の経過に沿って指標を分析し、将来の予測を立てる分析のことをいう。タイムシリーズ分析（Time-Series Analysis）ともいう。
これに対し、時間の経緯に沿って変動する事象をある一定時点で断面的に切り取り、複数の変数や指標の関係を分析することを横断面分析（クロスセクション分析）という。
横断面分析とは、時間の経緯に沿って変動する事象をある一定時点で断面的に切り取り、複数の変数や指標の関係を分析すること。クロスセクション分析（Cross-Section Analysis）ともいう。
これに対し、時間の経過に沿って指標を分析し、将来の予測を立てる分析を時系列分析という。時系列分析はタイムシリーズ分析（Time-Series Analysis）ともいう。
プライマリーデータ（Primary Data）とは、自分たちで独自に調査したデータや、自社の各データのことを指す。
これに対し、公開されている統計データや市場調査データなど、すでに世の中に存在しているデータをセカンダリーデータといい、その対義としてプライマリーデータと呼ばれる。セカンダリーデータと比べて、入手コストは高価である。
セカンダリーデータ（Secondary Data）とは、すでに世の中に存在しているデータのこと。公開されている統計データや市場調査データ、白書、企業のIR情報などのことを指す。入手コストが安価であることが特長である。
このセカンダリーデータに対し、独自に調査したデータや自社の各データはプライマリーデータ（Primary Data）と呼ばれる。
