大手企業のマーケティング担当者やデータ分析担当者は、社内に蓄積された顧客データを活用したいと考えている方が多いのではないでしょうか。また大手企業のDX推進担当者など、データドリブンな経営を目指している場合も、ビジネスへの活用を模索しているはずです。

顧客データを活用したいと考えているならば、カスタマーデータプラットフォームの導入を検討するとよいでしょう。今回は、カスタマーデータプラットフォームの概要から、同じくマーケティングに利用するツールとの違い、導入による効果や活用方法など幅広く解説していきます。

カスタマーデータプラットフォーム（CDP）とは

カスタマーデータプラットフォーム（CDP）は、顧客に関するデータを一元的に収集・管理・統合・分析するためのツールです。複数のチャネルから収集したデータを統合し、より詳細な顧客プロファイルをつくります。それにより、顧客の行動や購買履歴などから傾向やパターンを把握することが可能です。また、詳細なプロファイリングを、パーソナライズされたマーケティングやサービスにも活用できます。

近年は、カスタマーエクスペリエンス（CX）の向上が重視されるようになり、データドリブンな意思決定も求められています。これら を支援するツールとして、CDPが重要視されているのです。

CDP、CRM、DMP、MAの違い

CDPとCRM、DMP、MAにはどのような違いがあるか解説します。

CRMとの違い

カスタマーデータプラットフォーム（CDP）とカスタマーリレーションシップマネジメント（CRM）の主な違いは、データの扱い方や導入の目的です。

まず、CDPは複数のシステムやチャネルから顧客データを一元化し、詳細な顧客プロファイルを作成することを目指しています。

一方、CRMは主に営業活動や顧客との関係管理を支援するために導入されます。例えば、顧客との直接的なやり取りを記録し、追跡することで営業の見える化や効率化を行います。

DMPとの違い

カスタマーデータプラットフォーム（CDP）とデータマネジメントプラットフォーム（DMP）の主な違いは、データの種類と活用方法です。

CDPは顧客の行動履歴や購買履歴など自社が保有するデータを収集し、顧客との長期的な関係構築やマーケティング施策に活用することを目的としたツールです。一方、DMPは主に外部のオープンデータなどを活用し、広告配信の最適化を目的としています。

MAとの違い

カスタマーデータプラットフォーム（CDP）とマーケティングオートメーション（MA）の主な違いは、機能と活用目的です。

CDPは顧客データを一元化・統合し、詳細な顧客プロファイルを作成するための基盤で、データ管理が主です。一方、MAはその顧客プロファイルを活用し、マーケティング活動を効率化するためのツールです。

CDPを活用する目的

CDPを活用する目的は、顧客データの一元管理と活用です。複数のチャネルやシステムから顧客データを収集し、統合することで、それぞれの顧客をより深く理解し、パーソナライズされたマーケティングやサービスの提供を行うことができます。これにより、顧客体験の向上やエンゲージメントの強化を行うことができるのです。

他にも、CDPにはリアルタイムでのデータ活用や分析などの機能が搭載されています。これらを活用することで、データドリブンな意思決定を実現できるため、CDPを活用する目的と考えられます。

CDPが重要な理由

CDPの活用が重要な理由は、顧客データの重要性が現代のビジネスで強く認識されているからです。どの分野においても、データドリブンな経営が求められています。

例えば、顧客データが複数のチャネルやシステムに分散していると、一貫性のあるプロファイルを作成できなくなります。その結果、適切でないマーケティング施策を実施してしまい、ビジネスチャンスを失ってしまうかもしれません。この状況を避けるため、より確実なデータの集合体であるCDPが必要なのです。

また、分析機能が搭載されていることがあり、迅速な意思決定や、その精度向上ができます。急速に変化する市場で勝ち残るためには、迅速な意思決定が重要です。これを実現するために、CDPが求められています。

CDPを活用するメリット

CDPを活用するメリットを具体的に解説します。

顧客理解を深められる

CDPを活用することで、顧客理解を深められることが大きなメリットです。複数のチャネルやシステムから収集した顧客データを一元化することで、より具体的なプロファイルを作成できます。顧客の行動や購買履歴などを統合することで、単独のデータだけでは把握できなかったプロファイルが見えてくるのです。

このプロファイルを活用し、顧客のニーズや関心に沿ったマーケティングができます。加えて、顧客のライフサイクルやカスタマージャーニーが可視化できれば、より個人に最適化されたサービスの提供もできるようになるでしょう。これにより、マーケティング活動やサービス提供がターゲットによりフィットし、エンゲージメントの向上やリテンションの強化が期待できます。

データ分析を進めやすくなる

CDPにデータを集約することで、異なるシステム間でのデータ移動や統合の手間が省け、データ分析がしやすくなり、可視化作業の効率化ができることがメリットです。また、CDPの種類によっては、データを加工して別の形式で出力することも可能です。

これにより、データサイエンティストやマーケターは、さまざまな視点から深い分析を行うことができます。さらに、CDPに保存されているデータを他のツールに連携させることで、他部門や外部パートナーともデータを効率的に活用することができます。このデータの総合的な活用により、より迅速かつ効果的な意思決定が可能になります。

部門を超えてデータを共有できる

営業やマーケティング、カスタマーサポートなど幅広い部門でデータを共有できることがメリットです。一元化されたデータを共有することにより、それぞれの部門が一貫性のある顧客情報を得られ、部門間の協力が強化されます。

例えば、マーケティング部門が蓄積した顧客データをCDPに登録すると、営業チームも参照できます。これにより、営業チームは新製品のアプローチに活用することができ、より高いコンバージョンが期待できるのです。また、カスタマーサポート部門も顧客の過去のインタラクションや購入履歴を参照し、より的確なサポートを提供することができます。

このように、CDPは、データのサイロ化を防ぎ、組織全体でデータ工藤型の意思決定を可能にするツールです。

CDPの活用方法

CDPの活用方法について具体的に紹介します。

パーソナライズされたマーケティングの実施

CDPを活用すると、顧客の属性情報や購買履歴、そしてオンライン行動などを一元的に管理できます。このデータを基に顧客を細かくセグメント化すれば、それぞれのセグメントに対して最適化されたマーケティングが可能です。例えばメールやSNS広告で、それぞれの興味に合わせた製品を提案することで、エンゲージメント率やコンバージョン率を向上させます。また、Webサイトを訪問した際、自動的にメッセージを表示させるなど、購買意欲を高める活動も考えられます。

オムニチャネルでの顧客サービスの提供

オンラインとオフラインの顧客データを統合する仕組みにより、オムニチャネルで一貫性のある顧客体験を実現できます。例えば、ECサイトでの商品閲覧履歴から、店舗スタッフが商品を提案します。オムニチャネル戦略を成功させれば、顧客はどのチャネルを利用しても、一定の顧客体験を得られ、満足度が向上しやすくなるのです。

効率的な広告運用の実現

CDPの活用によって、顧客データを基にした、より精度の高いターゲティング広告を運用できます。顧客セグメントごとに最適な広告を配信できるようになり、クリック率やコンバージョン率という観点で、効率的な運用が可能です。また、過去に特定の商品を閲覧した顧客に対して、リターゲティング広告を表示し、購入を促進するなども考えられます。CDPは限られた広告予算を効率的に運用し、ROIを最大化することに大きく貢献してくれるのです。

リアルタイムな顧客対応

リアルタイムでの顧客対応にも、CDPを活用できます。例えば、CDPとチャットボットを連携することによって、過去の購入履歴や問い合わせ内容を踏まえた回答の自動生成もできるでしょう。顧客満足度の向上や対応時間の短縮など、複数の観点からメリットを生み出す活用方法です。

データドリブンな意思決定

多くのCDPには、顧客行動や市場動向を可視化するための「ダッシュボード機能」が用意されています。この機能を活用することで、データに基づいたマーケティング戦略や製品戦略などを立案しやすくなるのです。

また、過去に実施したマーケティングの効果を評価することも可能です。良い部分は次に活かし、悪い部分は改善するなどの活用ができるのです。

CDPの主な機能

CDPにはいくつもの機能があるため、それらの中でも主なものをピックアップして紹介します。

データの収集

様々なデータソースから、データを収集する機能が用意されています。製品によりますが、例えば、Webサイトやモバイルアプリなどのオンラインデータ、店舗データやアンケートの結果などオフラインデータの集約が可能です。対応できるデータフォーマットは多岐にわたりますが、顧客データであれば、全般的に収集が可能と考えてよいでしょう。

具体的なデータの収集方法も多岐にわたり、他のシステムからの連携や担当者による手入力などがあります。データの収集に抜け漏れがあると、CDPの効果が十分に発揮されないため、収集方法は意識すべきポイントです。

データの統合

収集したデータを顧客単位で統合することで、より精度の高い顧客プロファイルを作成できます。例えば、店頭での購入とオンラインでの注文データを統合すれば、顧客の全体像が把握でき、個別の購買行動を基にしたパーソナライズされたマーケティングができます。このようなデータ統合により、オムニチャネル対応が実現し、一貫した顧客体験を提供できます。また、リアルタイムでのデータ統合により、キャンペーンやオファーを即座に反映させることができ、顧客ニーズにタイムリーに対応できます。

このように、データ統合は顧客理解を深め、マーケティング効果を高める重要な機能です。

データの分析

データを統合するだけではなく、生成された顧客データを分析する機能も有しています。例えば、顧客データから行動パターンや購買傾向を分析し、新たなマーケティングプランを立案するのです。

CDP製品によっては、セグメンテーションや予測分析など、多彩な分析機能が搭載されています。このような機能を活用することで、だれでも簡単に分析を進められるでしょう。また、分析結果を可視化できる機能が搭載されているものもあります。

データの加工

収集した生データを加工して、目的の用途ごとに利用可能な形式へ変換できます。この機能により、データ活用の効率が高まることが期待できます。例えば、購入履歴から累計購入金額や購入頻度に変換するなどです。また、Web閲覧データを加工し、商品カテゴリーごとに関心度を算出するなどもありえるでしょう。

業務内容により、データ加工の必要性は、大きく変化します。

データの連携

多くのCDPは、多様なツールと連携できるように作られています。例えば、CRMや広告配信のプラットフォームなどと連携ができます。自動的にデータを連携できればより精度の高い顧客データをそれぞれのツールで活用できるため、業務効率を大きく高められます。また、各ツールで一貫性のある顧客情報が保存されることになり、安定したマーケティングができるなどの効果も生み出します。

データエンリッチメント機能

データエンリッチメント機能は、既存の顧客データに外部データを組み合わせ、顧客プロファイルを強化する機能です。例えば、購買履歴だけではなく、その年代が関心を持ちやすい価格帯の統計データを外部から入手して組み合わせることで、より正確な顧客プロファイルを得られます。十分なデータを組み合わせ、理想的な顧客プロファイルが手に入れば、マーケティングの精度を高められるのです。

ただ、外部データを組み合わせようとしても、自社では収集できないことは多々あるでしょう。その場合は、PigDataのスクレイピング代行サービスをご検討ください。スクレイピングはWeb上のデータを自動的に集めることが可能です。PigDataなら収集からデータエンリッチメントに向けた加工まで対応できます。

CDPを活用するときのポイント

CDPを活用する際は、どのようなポイントを意識すればよいか理解しておきましょう。

事前に定めた目的を軸に運用する

事前に定めた目的に沿った運用を心がけることが重要です。CDPは幅広い用途に利用できる反面、明確な目的がないまま運用を開始すると、どの用途にも十分に活用できない状態に陥る可能性があります。そのため、まずは目的を限定し、それに沿った運用を続けることが推奨されます。十分な成果を得てから、さらなる展開を検討していくと良いでしょう。

定めるべき目的は多岐にわたり、例えば以下が考えられます。

自社が抱えている課題などを踏まえて、最終的な目的を見つけるようにしてみましょう。

顧客情報を厳格に管理する

ツールの特性上、幅広い顧客情報がCDPに集約されます。そのため、これらのデータを厳重に管理することが重要です。何かしらのトラブルにより情報が流出すると、個人情報の漏洩に繋がりかねません。社会的な問題に発展し、信用力を大きく失墜させることになってしまいます。

厳格に管理するためには、体制の構築や担当者のリテラシー向上などが必要です。例えば、CDPを利用する従業員に対して、個人情報の保護に関するe-ラーニングを受講してもらうなどが考えられます。また、システム的にデータの閲覧範囲を制限し、一部の担当者のみが閲覧できる仕組みなども必要です。

複数のツールを比較して選定する

数多くの製品が登場しているため、ツールを比較検討することが重要です。例えば、CDPにはリアルタイム分析に強いものや、セグメント作成に強いもの、他のツールと連携しやすいものもあるでしょう。それぞれに異なる特徴があるため、自社の目的や運用に最適なものを選択することが重要です。

また、機能面だけでなく、操作性も比較対象として意識することを心がけましょう。どんなに良いツールを導入しても、利便性が悪く、従業員に根づかなければ意味がありません。可能であればトライアルを活用し、実際の使用感を試しておくべきです。

各種コストを事前に把握する

CDPの導入にあたり、ライセンス費用や初期導入費、保守費用などさまざまなコストが発生します。これらのコストをすべて洗い出し、事前に把握することが重要です。また、各項目の金額を詳細に比較することも意識しましょう。十分にコストを把握しないまま導入すると、導入中や導入後にコスト面の問題に直面する可能性があります。

さらに、直接的に発生するコストだけではなく、社内の人材育成などによる間接的なコストにも注意を払う必要があります。例えば、操作が難しく従業員が使いこなすまでに時間を要するならば、その時間やリソースも実質的なコストとして考慮すべきなのです。

まとめ

近年は、さまざまな分野でデータの活用が重視されています。そのため、CDPだけではなく、全社的にデータ活用を意識したデータドリブンな経営を進めていくことが重要です。適切なデータを収集し分析することで、客観的な根拠に基づいた経営が実現できます。

ただ、データ活用を進めたいと考えていても、自社だけでは思うように進まないことが多いのではないでしょうか。PigDataならば、データ活用のパートナーとして、データDXの活動を全面的にサポートできます。少しでもデータ活用に興味をお持ちならば、お気軽にご相談ください。