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データ活用を加速させるカスタマーデータプラットフォームとは?

マーケティング界隈では「データマーケティング」や「データ活用」、「CDP」といった言葉よく聞くようになりました。しかしながら、データ活用の事例や具体的にどう活かしていくことが正解なのかについてはまだまだ情報が少ないということも事実です。

本記事では、データ活用の現場でよく出てくる「CDP(カスタマーデータプラットフォーム)」についてわかりやすく解説していきます。聞きなれない単語は用語集にまとめているので、そちらもあわせて読むとより理解できると思います。


目次[非表示]

  1. 1.CDP(カスタマーデータプラットフォーム)とは
  2. 2.データ活用はそもそも必要なのか?
  3. 3.CDPに求められる機能
  4. 4.データ活用の4つのステップ
    1. 4.1.一ヶ所に貯める
    2. 4.2.データを紐づける
    3. 4.3.データを可視化・分析する
    4. 4.4.データを施策へと最適化させる
  5. 5.データ活用するためには個人情報の扱い方に注意する

CDP(カスタマーデータプラットフォーム)とは

CDPという言葉を聞いたことがあるでしょうか?CDPはCustomer Data Platformの略称で、企業が「データ活用」を進めるために利用する、データを「貯めて」そして「紐づける」為の箱、つまり、社内のあらゆるデータを入れる大きなデータベースです。

一般的に、このデータベースはSaaSとして提供されることが多く、大量のデータを蓄積するのに適したデータベースです。

企業はすでに多くのデータを保持しています。

例えば、通販企業であれば、以下のようなデータをすでに持っています。

  • マーケティング(新規獲得チーム)のデータ
    Web広告関連データ、など
  • マーケティング(既存顧客チーム)のデータ
    自社webサイトアクセスログ、メールマーケティングデータ、アンケートデータなど

  • サポートチームのデータ
    お問合せデータ、顧客満足度データなど

  • 営業管理部門のデータ
    売上データ、原価データ、など

これらのデータはそれぞれのチームが使っているデータベースに入っている場合がほとんどです。そのためそのデータを統合して可視化しようすると一筋縄ではいきません。
そこで、企業が既に持っているデータを一か所に「貯め」、それを使いやすく統一されたIDで「紐づけ」利用しやすくするためのデータベースがCDPです。

 ここまで聞くと、DWH(データウェアハウス)と同じではないか?と思っている方もいるかもしれません。その場合は以下を確認してみてください。

 そのDWHには、

  • 自社のwebアクセスデータが蓄積されているか
  • メールの開封、クリックデータが蓄積されているか

  • 自社アプリの利用データが蓄積されているか

  • お客様のログイン頻度等のデータが蓄積されているか

  • お客様のお問合せ情報が蓄積されているか

  • お客様アンケート結果が蓄積されているか

  • Web広告データが蓄積されているか

一般的なDWHにはこれらのお客様関連のWeb系データが格納されていないケースが多いです。
現在のビジネスの多くがインターネット上で行われている状況を考えるとこれらの情報と、すでにある売上等の情報を、個々の顧客ごとに紐づけて可視化や分析できるようにすることはとても大切なことになります。そのために使うデータベースがCDPです。

まずは企業で持っているデータを一か所に「貯める」。そして貯めたデータを「紐づけ」、「可視化」して、施策を打つ。そんな起点になるデータベースがCDPです。


データ活用はそもそも必要なのか?

データ活用はそもそも必要でしょうか


そもそもの話ですが、データ活用は企業にとって大切なのでしょうか?

答えはYESです。

何のために、データ活用をするかというと「お客様と円滑なコミュニケーションをとる」ためです。

お客様は、何らかの興味や要望をもって、インターネット上でサイトを見たり、広告をクリックしています。それらはお客様の購買プロセス上で発せられるある種の信号です。


その信号をどのように使うかが「お客様と円滑なコミュニケーションをとる」ためのキーとなります。

もしも、その信号がどのようなお客様からの信号なのかを見分けずに、企業側からメッセージを発信するとお客様は、その情報はお客様にとって不快な情報になってしまいます。

例えば、30歳代女性でお肌のシミにお困りで最近自社商品を買ったことあるお客様に、50歳代向けのお肌のハリにお困りの新規ユーザ向け案内を発信しても「なにかちがう」と思われてしまいます。

そのために、どのようなお客様なのかを明確に知るためにも企業が持っているデータをフル活用して、信号を明瞭化するのです。

これはB2Cのビジネスのみならず、B2Bのビジネスでも同様です。

例えばB2B企業の場合、新米営業社員や若手インサイド営業の方が自社サイトのお問合せフォームからの問い合わせに対応する場合、問い合わせ情報だけで対応している場合は、事前顧客理解が十分とは言えません。

お問合せされた際の会社名やご担当者名に基づき、その会社との過去のお取引状況、その会社の会社概要、サービス内容、自社webサイトの閲覧履歴(何を探されているかの把握)、自社メールクリック状況、サイトへの流入経路を把握したうえで対応するほうが、お客様と円滑なコミュニケーションがとれるでしょう。

個々のお客様が必要とする情報を、自社のあらゆるデータを統合して事前に想定し、そのうえで情報をお届けする。その反応をみて、PDCAを回す。そうすることで、企業が顧客と円滑にコミュニケーションをとれるようになり、さらに自社の業績向上にもつながることでしょう。ですので、ユーザの信号をしっかり読み取る、つまりデータ活用はとても大切なことです。

CDPに求められる機能

さて、CDPやデータ活用に関して記載しましたが、CDPに求められる要件とは一般的にどのようなものでしょうか?

CDPの選定、データ活用のプラットフォームを考える際、当社はまず以下を確認するべきと考えています。

  • webアクセスデータを貯められるか

    webトラッキング用のTAGを自社に設置することでwebアクセス情報を貯めることができるか

  • アプリアクセスデータを貯められるか
    SDKをアプリに実装することでアプリデータを貯められるか

  • データをたくさん貯められるか
    webアクセスデータ、購買データ、メールアクセスデータなど大量に発生する履歴データを少なくとも2年分は蓄積できるか。
    お客様のことを把握するには過去データも含めて把握する必要があります。CDPを検討する場合データをどれだけ貯められるか、容量を拡大する場合費用がいくらかかるかを事前に確認すべきでしょう

  • 将来2nd partyデータや、3rd partyデータと紐づけられる
    現在多くの企業は1st partyデータのみで企業活動をしています。しかし、今後企業間で別途パートナシップ(契約)を締結し、2nd partyデータや3rd partyデータを活用する場合も出てきます。その際にはデータを連携する機能が必要です。CDPを選択する場合、その機能が実装されているかを確認しておくといいでしょう。

(補足)
自社が収集したデータを1st partyデータといいます。
他社が収集した1st partyデータを2nd partyデータといいます。
データ収集事業者がデータ収集しセグメントに集約して販売しているデータを3rd partyデータといいます。


データ活用の4つのステップ

では、データ活用するにはどのようなステップが必要でしょうか?

まず、1.一ヶ所に貯める、2.紐づける、3.可視化・分析する、4.最適化するという4つのプロセスを踏みます。

一ヶ所に貯める

企業内に分散しているシステムのデータをまず一か所に貯めます。その際、各シテステムから未加工のデータ(加工したデータではなく)をCDPに入れることがいいでしょう。未加工のデータを活用しやすいようにデータ成型することはCDP内で柔軟に行えます。そのためにもCDPには大量のデータを貯められる必要があります。

CDPに入れるデータを各システム側で準備する際は、各データ間で使える共通ID(顧客ID、メルアド、電話番号など、会社ID、商品IDなど)をデータに含めるようにしてください。

データを紐づける

データの紐づけをする際は、データ可視化のイメージを事前にある程度決めておきます。
その出力イメージを基に各システムのデータをどの共通IDを使って紐づけるかを決定していきます。このタイミングでCDP内でのデータの持ち方(テーブル構成)も決めます。

データを可視化・分析する

データを可視化するレポート作成には業務を理解していることが重要です。業務を理解しないでレポート作成すると使えないレポートになる場合が多いです。したがって実際にレポートを使う人とレポートを作る人がしっかりコミュニケーションをとり要件を明確にしておきましょう。

要件を明確にする際は、分析軸(〇〇毎)と分析指標を明確にすることが必要です。その際に使う手法がディメンジョンマップです。ディメンジョンマップに関しての説明は、別の機会に譲ります。

そして、完成したレポートやダッシュボード(レポートの集合)を見て、自社の状況を把握します。レポートやダッシュボードではフィルタリングの機能を実装しておくといいでしょう。フィルタリング機能があるダッシュボードだと、自分が見たい関連情報だけを可視化することができ、データを分析しやすくなります。

分析の結果、仮にあるセグメントの顧客離脱が課題ということが分かれば、その改善施策を次のステップで計画し実施します。

データを施策へと最適化させる

データを最適化すること、イコール施策を打つとことと考えてください。例えば、あるセグメントの顧客離脱率を最適化する。そのために施策〇〇をする。

例えば、メールの開封率を最適化する。そのためた、施策◇◇をする。といった具合です。

このステップでは、施策を打ちっぱなしにするのではなく、施策の結果を必ずレポートで確認し次の施策につなげるようにすることが大事です。

やりっぱなしにしないためにも、施策を考える際に、想定される結果と結果の確認方法を一緒に考えるようにしましょう。

データ活用するためには個人情報の扱い方に注意する


データ活用する際は個人情報の扱い方に注意しましょう。

データ活用する場合、個人情報を利用することが多いでしょう。その場合、自社のプライバシーポリシーで個人情報の利用目的を明確に表明しておくことを忘れないでください。また、Cookieに格納する識別子情報や、広告IDなどの情報を個人情報と結び付けて利用する場合それらも個人情報とお考え下さい。ですのでそれら情報の利用方法についてもわかりやすくweb上で表明しておくことが必要です。

この領域はプライバシーポリシーや、Cookieポリシーの専門家とご相談の上進めることをお勧めします。

データ活用はテクノロジ領域だけでプロジェクトを進めがちですが、プライバシーポリシーを十分に考慮したうえでプロジェクトを進めることが重要です。その点を忘れないようにしてプロジェクトを進めてください。


データ活用に関するご相談、データ活用PoC、CDP利用などお気軽に当社までご相談ください。


SHOHE URA
SHOHE URA

マーケター/広報担当。 当サイトの運営およびブログ記事の執筆を担当。 データマーケティングに関する記事を通して「データカルチャー」という概念の浸透を目指しています。

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