Cookieの活用など、かつて主流であった個人特定をしない形での情報収集、およびそれに伴うマーケティング施策も、いまだに効果的なマーケティング施策の一つです。しかし、企業と顧客とのタッチポイントの多様化や、Cookieの規制などにより、個人を特定するデータマーケティングの重要度が高まっています。顧客一人ひとりに対してより的確な情報提供をするためには、顧客単位での様々なデータを収集/分析したうえでのアプローチが求められます。そこで、本記事ではこれらの課題を解決するために多くの企業が活用しているCDPについて、どのように構築/導入すればよいのかを解説します。

弊社が提供している マーケティングツール『b→dash』 は、業界初のテクノロジー『DataPalette』によりSQLを使わずに、基幹システムや様々なアプリケーション内のデータを簡単に取込/連携が出来るCDP機能を搭載したツールとなっています。

 

1. CDPとは?

CDPは「Customer Data Platform(顧客データ基盤)」の略で、顧客情報を収集して蓄積/管理をするためのプラットフォームです。自社サイトだけでなく、外部システムのデータもCDPで統合することが一般的です。CDPの特徴は連携できるシステムが非常に多いことです。たとえば、MA(マーケティングオートメーション)ツールやCRMツール、web接客ツール、カートシステム、社内の基幹システムなどが挙げられます。複数のシステムからデータを収集をするので、データ量は膨大なものになりますが、統合したデータをMAやBIなどの各ツールに連携することも可能なので、とても便利です。つまり、顧客データの管理を一元化するためのプラットフォームといえます。

[参考記事]
CDPとは?

2. CDP導入で可能になること

CDP導入によって可能になることは主に以下の5つです。

① 詳細な顧客ニーズの把握

様々なデータが統合されることで、顧客ニーズを詳細に把握することが可能になります。例えば、「過去に購入している1商品あたりの平均単価が5,000円の男性客が、8,000円の商品Aは購入していないが、商品Aのページを直近1週間で3回も閲覧している」ということがわかれば、商品Aにとても興味を持っているが、金額が高くて躊躇しているのではないか?という仮説を立てることができます。このように、CDPを活用してデータが増えれば増えるほど、より深く顧客を理解できるようになります。

② 顧客一人一人に合わせた施策

詳細の顧客ニーズが把握できれば、それをもとに効果的なOne to oneの施策を行うことが可能になります。先程の例であれば、金額が懸念で購入に至っていないという仮説のもと、限定のクーポンを発行することで、購入に繋げることができるかもしれません。このように、CDPで統合されたデータをもとに、顧客一人ひとりのニーズを捉えた施策を行うことが可能になります。

③ データ分析・施策の高速化

CDPを導入することで、データ分析や施策を実施する工数を削減することができます。CDPツールを使わずに、データの収集や統合をしようとすると、各システムからCSVでデータを落として、それぞれのデータをvlookupで統合して、そのデータをMAやBIツールにアップロードして…というように、複雑な作業が発生し、工数の肥大化や、オペレーションミスに繋がります。また、データ量が多いとパソコンが固まってしまい、スムーズに作業が進まないこともあります。

その点、CDPツールではそれらの作業をツール上で完結させることができるだけでなく、各システムやツールを一度連携させればシームレスにデータを連携させることができるので、工数を削減し、施策や分析の実施を高速化することが可能になります。

④ 部署間での情報共有

CDPでデータを統合することで、様々な部署で活用することができ、業務改善や業務の効率化を期待することができます。商品企画や既存サービスの改善、売上予測の実施など、マーケティング部門以外の部門でもデータを活用することで得られるメリットは多岐に渡ります。

3. CDPの導入のメリット/デメリット

CDPを導入/構築するためのメリットとデメリットについて解説します。

3-1. CDP導入のメリット

●メリット
 ・工数の削減が可能
 ・KPIの改善が可能

1つ目のメリットは「工数の削減」です。CDPが登場する以前は、基幹システムのデータ、自社サイトのデータ、カートシステムのデータ、マーケティングオートメーションなどのツールのデータなど、複数のデータを一元化するためには、それぞれのツールからCSV等でデータを落として、Excelで統合するというような作業が発生してしまい、膨大な工数が発生してしまっていました。しかし、CDPを導入し、一度各システム/ツールとを連携してしまえば、自動的にデータが統合されるので、施策や分析をするたびに都度、煩雑な作業をする必要がなくなるため、工数を削減することが可能です。

また、統合されたデータを活用することで、「KPIの改善」が可能なこともツール導入のメリットです。各システム/ツールのデータが統合されることで、性別/年齢/居住地などの属性データや、メールの開封有無/商品の購入有無/サイトの訪問有無というような行動データを掛け合わせることで、顧客一人ひとりのニーズをより精緻に把握することができ、それに応じた施策を実施することが可能です。

例えば、ECサイトにおいて一度商品を購入したことのある男性に2回目購入を促す際に、男性向けのおすすめ商品を一斉送信で案内するよりも、顧客ごとの1回目の購入商品カテゴリや、サイトの閲覧履歴をもとにおすすめ商品を案内するほうが購買に至る確率は高まります。このように、複数のデータを掛け合わせることで、顧客のニーズを捉え、KPIの改善に役立てることが可能です。

3-2. CDP導入のデメリット

●デメリット
 ・個人情報保護対策を徹底する必要がある
 ・自社構築が難しい
 ・自社に合うものを見つけることが難しい

一方、デメリットはCDPで収集した顧客情報の管理を徹底し、適切な個人情報保護対策を行う必要があることです。収集するデータ量が増えるのでセキュリティを厳格にするほか、CDP担当となる従業員の個人情報保護に関する教育を徹底するといった工夫が必要です。

また、CDPを自社構築するのは困難なケースが多いため、ベンダーやコンサルに依頼する必要がある点や、数あるCDPのなかから自社に合ったものを探すことが難しい点も、デメリットといえるでしょう。

下記資料にて、CDPの主な機能についてや、メリット/デメリットをより詳しくご紹介しておりますので、こちらも是非合わせてご一読ください。

4. CDP導入/構築の流れと注意点

CDPを導入する目的は企業によってさまざまですが、一般的には顧客データの一元管理による工数の削減とKPIの改善が一般的です。まずは、CDPを自社に導入/構築するための一連の流れと気をつけるべき点について解説します。

4-1. 導入目的の明確化

CDPを導入するにあたり、基本的なこととして顧客情報を収集、統合する目的を決めましょう。目的を決めないままでデータを収集をしても、膨大な情報が蓄積されているだけのツールになってしまいます。CDPの活用はより細やかに顧客の潜在的ニーズを知り、マーケティング施策に繋げることが目的なので、自社の課題やKPIと照らし合わせながら、何を実現するのか目的を明確にする筆頭があります。

今後、ビーコンやさまざまなセンサーなどの導入がますます積極的に行われるようになり、収集できる顧客情報はさらに膨大な量になることが予想されています。そのため、オンライン/オフラインを問わず、データの統合をすることが重要です。様々なデータを統合して分析することで自社の課題を見つけて改善するとともに、顧客一人ひとりに対して的確なアプローチを実施することができるようになります。

4-2. CDP基盤設計

まずは自社が保有している連携可能なデータの確認を行い、CDPでデータを活用するためのシステム連携の構造を設計します。自社が保有するデータの種類を洗い出し、データ同士の連携方法を確認し、データ活用基盤の構成をどのようにつくるか、という設計をします。

4-3. データ取得設計

CDPの基盤設計ができたら、次に行うのはデータ取得設計です。簡単にいえば、CDPにどのような方法で各システムやツールからデータを連携するのかを決める段階になります。データ連携の方法はSFTP/FTP連携、API連携、タグ連携、バッチ連携などが挙げられるでしょう。

SFTPは「SSH File Transfer Protocol」、FTPは「File Transfer Protocol」の略で、データがSFTP/FTPに配置されている場合に、該当ファイルのアップロードやダウンロードを行うために利用去れています。

APIは「Application Programming Interface」の略で、プログラムでさまざまな機器/アプリケーションをつなげるために利用されています。

タグはwebページに挿入されているJavaScriptで、収集した情報を集計/解析するタグ(ビーコン)方式で情報収集を行います。

バッチはプログラムやデータを更新したり、修正したりするために新旧の異なる点に的を絞ったデータのことです。自動化されているものであれば手間もかからず、顧客情報が変更されたときに更新された情報もしっかりと収集できます。

ただし、CDPにはコネクター機能が備わっているものもあるので、そちらを利用すれば簡単にデータの取り込みも可能です。

4-4. データインポート(データの取り込み)

基本的な設計部分をしっかり決めることができれば、あとは行動に移すのみです。CDPにデータのインポート、つまりデータを取り込んでいきましょう。あらかじめ設計しているデータ取得設計をもとにすれば良いのでスムーズに行うことができます。こちらでやらなければならないのはデータの取り込み作業の自動化とデータの確認です。

ただ、CDPによっては取り込み可能なデータ量が制限付きのケースもあるので、どのデータを取り込むか精査しなければなりません。精査する際には取り込む情報の期間、条件、項目などでデータ取得量を調整する方法があります。たとえば、「直近5年分」、「削除フラグがないもの」、「利用しない項目は削る」といった具合です。情報は次から次へと増えていくものなので、一定絞ったほうが活用しやすくなります。

4-5. データウェアハウス(DWH)構築

情報の蓄積は以下の流れで行われます。

データレイク    データウェアハウス  →  データマート

これらを詳しく説明すると、「データレイク(情報を取得し、加工していないままのデータ)」「データウェアハウス(利用しやすい構造化済のデータ)」「データマート(目的別に作成するデータ)」となります。こちらでは2番目の工程であるデータウェアハウスを構築します。1番目の段階であるデータレイクの状態ではデータを分析/活用をしにくいことから、情報を加工/変換したデータウェアハウスにする必要があります。

データウェアハウスでは重複する情報をなくすといった作業はあえて行わず、情報を単純化することでパフォーマンスの向上を優先します。重複する情報をなくすことを正規化といいますが、正規化をする際には処理速度が遅くなったり、メモリ使用量が増えたりすることが多いです。このように、CDPは必要な作業の実行に影響が出にくいように工夫をされています。

4-6. データマート構築

いよいよデータを蓄積する最終段階「データマート」の構築に入ります。すべての顧客を重複しない状態でIDリストにしたうえで、属性や行動履歴に関する情報を紐づけていく作業です。これを「総合顧客データマート」といいます。最終的には、総合顧客データマートを見ただけで、その顧客がどのような人物で、どのような行動をする人なのかがわかる状態にしなければなりません。

顧客リストから性別や年齢、居住地といった属性情報を、購買履歴からは購入回数、一回当たりの使用金額、平均購入金額などを付与します。さらに、アクセスログからわかるwebサイト訪問回数や最新のwebサイト訪問日を取り出し、キャンペーンがある場合は応募の有無に関する情報を付与します。これらの総合顧客データマートは分析/活用に利用するので、データ項目も作成します。たとえば、webサイトの訪問回数から行動を具体化し、直近の期間別の訪問回数、ドメイン別の訪問回数などに分類するとわかりやすいです。

ここでの注意点は、完璧なデータマートを目指すあまりに要件に時間をかけすぎてしまわないようにすることです。最初からパーフェクトな状態にするのは困難なので、まずは優先順位が高いものから準備したり、施策実現に向けたデータ項目の設定をしたりするのが良いでしょう。CDPを利用しながら不足していたものを補うようにしていったほうがより現実的、効果的です。

4-7. エクスポートデータ/コネクター作成

データマート構築後に実施する作業は、さまざまなマーケティングツールに連携をする作業です。これによって、MAを活用したメール配信や、BIを活用した分析などが可能になります。たとえば、「自社商品/サービスを購入したのは1回のみでも、webサイトには頻繁に訪問している顧客」、「6カ月以内にメルマガの開封をしているにもかかわらず、購入には至っていない顧客」など、複数のデータをかけ合わせたセグメントの作成や分析ができるようになります。

データマート構築時にすでに必要なデータ項目は準備されていますが、施策を行ううえでは不十分なケースもあります。そこで、データマート内をあらためて確認し、不足しているデータがないかをチェックすることを推奨します。CDPによっては最初から用意されているデータ項目があるので、そちらも確認が必要です。

基本的に行うのはバッチ処理後に数時間おきでデータ連携をすることです。この頻度については、データを活用するビジネス要件に合わせます。自社サイトへのアクセスデータのようなリアルタイムの情報連携が必要なデータや、1日の売上実績などの翌日の●時に数値が締まるというようなデータなど、連携/更新したいタイミングはデータによって様々なので、それぞれ設定する必要があります。

また、MAやweb接客などのマーケティングツールのログデータ(施策結果データ)にも注目です。CDPと連携している各ツールから施策結果のデータをCDPに戻すように設計しましょう。これは、実際に行った施策の結果を分析したり、次回以降の施策に活かすために必要になります。

下記資料にて、CDP構築におけるデータ統合事例に関して詳しくご紹介しておりますので、ぜひ合わせてご一読ください。

5. CDP導入/構築の効果を最大化するために必要な準備とは?

一定のコストを投下してせっかくCDPを導入するのですから、最大限の効果を得られるように準備するのが望ましいです。実際に効果を最大化するためにどのような点に注意すべきなのか、対策できることなどを紹介します。

5-1. よくある課題/注意点

1. 目的の明確化

「2.  CDP導入/構築の流れと注意点」でも説明しましたが、CDPを導入する際には、なぜ導入したいのかを明確にしておく必要があります。ここが明確でない状態でツール導入をしても、CDPはデータ保管ツールとしての役割を果たすのみで終わってしまいます。CDPは顧客情報を収集し、分析/活用ができる優れたプラットフォームなので、それを活かさない手はありません。導入する目的の例を挙げると、顧客単価の増加、新規顧客の獲得、自社商品/サービスの改善などです。

顧客単価を上げるためには顧客理解を深める必要がありますが、CDPによる顧客行動の情報収集と分析によって潜在的ニーズを探ることが可能となります。これにより、潜在的ニーズである「顧客が本当に求めているもの」についての的確な情報提供も可能です。顧客ニーズが満たされるようになれば、顧客単価も比例して右肩上がりになっていきます。

2. 部署間での協力

また、単独部署のみで完結してしまうことも失敗する可能性が高まる原因のひとつです。CDPは自社の顧客に関する情報すべてを一元化するため、導入目的に応じてさまざまな部署が協力し合って導入する必要があります。特定部署のみが行うだけでは不十分なので、かかわる部署からメンバーを選出し、プロジェクトチームを作って対応していくのが望ましいです。さらに、必要に応じて外部ベンダーにも相談できる体制があると良いでしょう。

3. 導入/運用体制の明確化

CDPツールを活用する場合、SQL(Structured Query Language)と呼ばれるプログラミング言語を用いることが一般的です。社内のエンジニアや社外のSIerなど、扱える人材は限られているので、誰が作業を行うかを事前に決めておく必要があります。一般的に、社内エンジニアのリソースは限られている事が多く、CDPの構築に割ける時間は限られていたり、社外のSIerに発注すると膨大な費用が発生してしまうことが多いので注意が必要です。

また、導入が完了したとしても、これまで連携していなかった社内のデータを新しく連携したい場合や、MAなどのツールを新しく導入してCDPと連携したい場合にもSQLを使った作業が必要になるので、運用まで見据えた体制構築をする必要があります。

最近では、SQLを不要にして、ノーコードでデータの連携や統合ができるツールもあるので、マーケティング部門のみで作業を完結できるケースもあります。

弊社が提供している マーケティングツール『b→dash』 は、業界初のテクノロジー『DataPalette』によりSQLを使わずに、基幹システムや様々なアプリケーション内のデータを簡単に取込/連携が出来るCDP機能を搭載したツールとなっています。

 

5-2. 対策/準備

1. ロードマップの作成

CDPの導入前にしておくと良い下準備に、ロードマップの作成があります。プロジェクトチームを組んだとして、具体的にどのような作業が必要なのか、どの程度の工数がかかるかといった詳細なロードマップがあればスムーズに進めることが可能です。実施するべきことが明確になっていれば、メンバーの作業効率アップにもつながりやすく、より目的を達成する確率も高まります。

2. 既存システムやツールとの連携の確認

ほかには、自社の既存システムやツールとの連携に対応しているかどうかの確認も必要です。CDPにもよりますが、web接客ツールやメール配信ツール、MA、CRMなどの外部システムやツールとの連携が不得意なものもあるので、導入前に必ず確認、あるいは問い合わせをするほうが安心です。既存システムやツールとの連携ができれば、より細やかな情データ収集/分析が可能となり、成果に繋がるマーケティング施策の実現が可能となります。

6. まとめ

CDPの導入をすることで顧客の潜在的なニーズを知るヒントになり、具体的な目的を掲げたうえで実行すれば自社の利益やブランド力の向上といったメリットに繋げることができます。また、既存顧客の購入単価アップや新規顧客の獲得などにつながったり、新たな課題を見つけて改善していくことで自社の成長/発展も期待できるでしょう。ただ、導入する前には下準備や注意すべき点もあるので、そういった部分は必ず確認し、対策しておくのがおすすめです。

[参考記事]
CDPの比較!ベンダー/ツールはどう選ぶ?

弊社が提供している マーケティングツール『b→dash』 は、マーケティングプロセス上に 存在する全てのビジネスデータを、ノーコードで、一元的に取得・統合・活用・分析することが可能なSaaS型データマーケティングプラットフォームであり、BtoC業界を中心に、様々な業種・業態のお客様にご導入頂いております。

Editor Profile

  • 福井 和典

    株式会社データX マーケティング管掌執行役員

    日本IBMにてシステムエンジニア、GREEにてCRM領域のオペレーション企画、PwCでの業務コンサルタントとしての経験を経て、2016年よりデータXに入社。データX入社後は、カスタマーサクセス部門に在籍し、小売/金融/アパレル/ECなど幅広い業種に対するb→dash導入支援を統括。
    その後は、主にb→dashのマーケティング/広報/PR活動や事業企画に従事。

Category
Tag