目次

CDP（カスタマー・データ・プラットフォーム）をデータウェアハウスとして利用する方法について知っておくべきこと：

  • CDPは、データウェアハウスに比べると強さや汎用性は劣るが、マーケティングチームが使うための多くの機能や特徴が備わっている。
  • CDPは、データの統合やアイデンティティの解決、マーケティングのアトリビューションなどの貴重な活動を行う。
  • CDPもデータウェアハウスも、その内部に情報を取り込むには、適切なETL（抽出、変換、格納）ツールの選択が必要である。
  • CDPのユーザーは、見込み客のスコアリングやデータ拡張、個別化など、マーケティングに特化した機能を活用すべきである。
  • CDPは、データウェアハウスと同レベルのデータガバナンス、データプライバシー、データセキュリティが実現されなければならない。

家族経営のお店であれ、巨大なEC企業であれ、カスタマージャーニーを理解することは、組織の成功に欠かせません。顧客との幅広い接点でデータを集めれば、この豊富な情報をオーディエンスのセグメント化やマーケティングキャンペーンの改善、顧客エンゲージメントの向上など、さまざまな用途に活用できます。

ただそうなると、こういった情報をどこに保存するのかという「データ管理」の問題が出てきますが、顧客情報の収集、保存、分析のための専用システムであるCDP（カスタマー・データ・プラットフォーム）が、多くの企業にとっての「正解」なのです。

CDPには、顧客や潜在顧客に関する情報を扱う手段として多くの利点があるため、多くの企業が「CDPをデータウェアハウスとして利用するのは可能か？」と思っていますが、大抵は「可能」です。そこで本記事では、CDPをデータウェアハウスとして使うことについて、それを始める前に知っておくべきことも含めてお話します。

CDPとは

CDP（カスタマー・データ・プラットフォーム）は、顧客一人一人のプロファイルの作成を目的としているソフトウェアベースのソリューションです。それによって企業全体での顧客に対する単一のビューが成り立ち、それには顧客の属性や顧客行動、顧客とのインタラクションなど、さまざまな種類のデータが含まれます。

例えば、CDPはウェブサイト訪問やニュースレタークリック、SNSでのやり取りなどの「顧客の行動データ」を追跡することができ、その情報を、顧客が何を、いつ、いくらで、どのような支払方法で購入したかなどの「取引データ」とリンクさせ、そのような行動から顧客の購買をどのように予測できるかがわかってくるのです。そしてこのような繋がりから得られるBI（ビジネスインテリジェンス）と分析のインサイトを利用して、顧客体験の向上や、MA（マーケティングオートメーション）のシーケンス改善などのキャンペーンやアウトリーチ活動の強化が実現します。

CDPの第一の利点は、すべての顧客データについて「信頼できる唯一の情報源（single source of truth）」、すなわち「カスタマー360」がCDPで確立できる点です。主要なステークホルダーだろうがマーケティングチームのメンバーであろうが、CDPのおかげで、組織内の全員が顧客情報について足並みを揃えることができるのです。CDPは、顧客や潜在顧客に関する最新かつ正確な情報を一箇所に標準化して集中管理し、それによって必要な人は誰でもそれにアクセスできますからね。

さらにCDPは、重要な機能を以下のようにいくつか担っています：

  • データの統合：CDPは、社内外のさまざまなデータソースやデータセットから情報を取得し、ソースには、ウェブサイト、メールマーケティングソフトウェア、SNSプラットフォーム、販売データ、フィードバックや調査、カスタマーサービスのやり取りなどが含まれます。
  • アイデンティティのソリューション：CDPで、さまざまな識別子とデータを個人に結びつけることができます。例えばECビジネスでは、メールアドレス、電話番号、ウェブサイトのクッキーなど、複数の方法で顧客を識別している場合がありますが、CDPを使えば、このような異なる識別子を、その背後にいる実在の人物に自動的に関連付けることができます。
  • マーケティングのアトリビューション：マーケティングやeコマースにおける「アトリビューション」とは、タッチポイントを分析し、どのイベントが顧客のコンバージョンや購入に最も影響を与えたかを理解することです。CDPがこのようなデータポイントやアクティビティをすべて一箇所に集めて分析やレポートの作成を可能にすることで、アトリビューションがしやすくなります。

CDPは、DMP（データマネジメントプラットフォーム）の一種で、企業のデータ整理を支サポートするデジタルソリューションであり、その名の通り、顧客情報の保有のためにデザインされています。また、CDPが自社で生成・収集・保有する情報である「ファーストパーティデータ」を対象とするのに対し、DMPは他社・他機関の情報である「セカンドパーティデータ」を対象とする傾向がある点が、CDPとDMPの違いになります。

もう一つの重要な問題として、CDPとCRM（顧客関係管理）ソリューションの問題があります。CDPはCRMと密接な関係にあり、どちらも顧客データを管理するためのソフトウェア・プラットフォームで、通常はSaaS（Software as a Service）ですが、この2つのコンセプトは全く同じというわけではありません。フォーブスは、CDPの概念を「究極のCRMのようなものであり、顧客との関わりを深めるだけでなく、さらに有意義な形で顧客との関わりを深めることができる。」と表現しています。また、CDPで、典型的なCRMを超えるレベルでの顧客データの活性化ができるようになります。例えば、CDPはよく匿名や未確認のユーザーに関するデータを集めることができますが、CRMにはそのような機能は通常ありません。

関連記事: Customer Data Platform (CDP) vs. Reverse ETL

データウェアハウスとは

データウェアハウスとは、データの集計、保存、処理、分析を行うための集中的かつ統一的なシステムです。組織全体から情報を集めて1つの場所に保存し、それは通常、ETL（抽出、変換、格納）などのデータ統合手法によって行われます。

データウェアハウスは、データのインフラストラクチャの重要な構成要素です。単一の顧客ビューを提供するCDPのように、エンタープライズのデータウェアハウスは、企業データの最新バージョンを含む「信頼できる唯一の情報源（Single source of truth）」として機能します。また、データウェアハウスでデータのサイロ化が解消され、それによって情報を必要とする人がよりアクセスしやすくなります。データウェアハウスに情報が格納されると、データサイエンティストやビジネスアナリストは、AI（人工知能）やML（機械学習）のツールを使って情報を処理し、価値あるインサイトを生成することができます。

企業は、特定のニーズに応じて、データウェアハウスの変種を使うことができます。例えば、データレイクは生データの巨大なアーカイブであり、情報をレポジトリに取り込んだ後に変換することを好むユーザー向けのものです。データレイクハウスは、「データウェアハウス」と「データレイク」の2つのアーキテクチャを組み合わせ、両方のアプローチの利点を実現しようとするものであり、データマートは、基本的に特定のチームや部門のニーズに合わせてデザインされたミニデータウェアハウスです。

データウェアハウスを利用するメリットは以下の通りです：

  • データ品質の向上：ETLの変換段階で、不正確な情報や重複した情報、古い情報を取り除くためにデータクレンジングを行うことが多く、最終的なデータ品質を向上させる。
  • データガバナンスの向上：データウェアハウスは、データパイプラインの流れを一元化したレポジトリを確立することで、組織全体の情報の移動と管理に構造を提供する。
  • よりスマートなインサイト：データウェアハウスで、膨大な量の情報をふるいにかけて最先端のインサイトを見つけやすくなり、データに基づいたより強力な意思決定を確立しやすくなる。
  • データセキュリティの強化：すべての情報を一箇所に保管することで、情報にアクセスする個人をより厳密に追跡・管理でき、組織全体のデータプライバシーとセキュリティが強化される。

CDPのデータウェアハウスとしての利用法

これまでお話してきたように、CDPとデータウェアハウスには重要な違いがあります。特に、CDPは顧客データに特化したものであるのに対し、データウェアハウスはあらゆる情報を格納することができ、顧客データだけでなく、社内記録や過去の業績推移、大きな市場変化、業務や物流に関するデータなど、さまざまなデータが含まれる可能性があります。このように、データウェアハウスはより汎用的で、より幅広いユースケースに適しています。

しかし、だからといってデータウェアハウスがすべての状況に適しているわけではありません。顧客中心主義で大量の顧客データを収集している企業では、高価でかさばるデータウェアハウスは必要ないと考えるかもしれません。

このような企業は、顧客データの保存と分析に便利な機能を備えた、より軽量な専用CDPを使用することを好むかもしれません。そしてそのような機能には、以下のようなものがあります：

  • 自社の顧客と潜在顧客に関する単一の顧客ビューを形成し、バラバラの情報を統一されたプロファイルに結びつける。
  • 例えば、過去6ヶ月間に一定額以上の買い物をした顧客や、最近買い物をしなかった顧客の特定など、顧客セグメントとオーディエンス構築を行う。
  • モデル、予測、推計、予想を作成し、企業の運営をよりよく理解し、予見する。

そのため、多くの企業はCDPをデータウェアハウスとして利用することに関心があるのかもしれません。あるいはCDPとデータウェアハウスを、おそらく何らかの形でリバースETLと組み合わせて使いたいと考える企業もあるかもしれません。どのようなセットアップを選択するかにかかわらず、CDPをデータウェアハウスとして使用する方法に関するヒントは以下のとおりです。

1. 正しいETLツールの選択

実際のデータウェアハウスがあるか、CDP をそのように扱っているかに関係なく、このレポジトリ内の情報を取得する方法が必要です。独自のカスタム統合の構築は技術的には可能ですが、非常に高度な知識と手作業が必要な上に、非常に脆弱であり、基盤となるサービスが変更されると、コネクタが壊れてデータパイプライン全体が停止し、速やかに修正しなければならなくなる可能性があります。

このような理由から、大半の企業が Integrate.io のような既製のデータ統合ソリューションを選択しており、それによって内部の技術的な複雑が全て処理されます。Integrate.io プラットフォームには、最も一般的なデータベース、クラウドサービス、分析ツール、ファイル形式など、140 以上のコネクタと統合機能が内蔵されています。Integrate.io には、標準的な API (アプリケーションプログラミングインターフェース) コネクタも含まれており、REST API があるあらゆるサービスと通信し、そこからデータを抽出することができます。

2. CDPの機能を活用する

このように、CDPには、汎用的なデータウェアハウスとは異なるさまざまな特質や機能があります。CDPをデータウェアハウスとして利用する場合、特に顧客データを扱うためにこのような機能を活用することが望まれます。

CDPソフトの用途や使用例としては、以下のようなものがあります：

  • 見込み客のスコアリングと適正：CDPで、営業チームとマーケティングチームはどの顧客（「見込み客」）が最も有望であるかを判断することができ、見込み客のスコアリングでは、各見込み客に、有料顧客に転換する可能性やビジネスにおける潜在的な価値に基づいて番号が割り当てられます。
  • データの拡張：社内の顧客データだけでも十分な価値がありますが、政府記録や他社からの第三者データなどの「その他のデータソース」を利用することで、さらに充実させることができます。CDPで、ユーザーはこのような情報を統合して調整でき、それによって顧客プロファイルの形成や、顧客の全体像の把握ができるようになります。
  • 個別化：McKinsey & Companyの調査によると、顧客の71%は、企業からの個別化されたキャンペーンやインタラクションの提供を期待しており、76%はそれが実現されないと不満を感じています。CDPでは、ユーザは顧客をさまざまなオーディエンスにセグメント化し、さらに個々の顧客まで掘り下げて、真にユニークな顧客体験を提供する超個別化が実現できます。

3. データガバナンスの検証

エンタープライズクラスのデータウェアハウスには、機密情報のプライバシーとセキュリティを確保するための機能が搭載されています。これには、EUのGDPR（一般データ保護規則）やCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）などの規制への準拠が含まれる場合があり、こういった規制は、企業が顧客の個人データを保管・処理する方法に厳しい制限を課しています。

CDP はデータウェアハウスではないため、データプライバシーやセキュリティに関する規制への準拠の度合いもさまざまです。なので、選択したCDPがビジネスや業界の要求基準を必ず満たすようにしましょう。もしそうでなければ、CDPをデータウェアハウスとして使用する前に、最新情報を把握する方法を調べましょう。

CDPのサポートにIntegrate.ioができること

CDPは、eコマースや顧客データを大量に消費する企業にとってはデータウェアハウスとして機能しますが、データウェアハウスの利点も必要であれば、「企業データの大部分はデータウェアハウスで、マーケティングチームが簡単にアクセスできる必要がある顧客データはCDPで」という具合に、両方を組み合わせた使用も可能です。

汎用データウェアハウスを使うにしても、CDPをデータウェアハウスとして使うにしても、選択したツール内にこのような情報をすべて取り込む方法が必要であり、そこで、顧客データのための最適なデータ統合およびETLツールは何かという疑問が生じます。

Integrate.io は、ETL とデータ統合のためのパワフルで機能豊富な新しいプラットフォームで、あらゆる規模や業種の企業が企業全体のデータを統一できるようサポートし、Integrate.io プラットフォームは、顧客データを大量に扱う EC企業のニーズに合わせて、ゼロから構築されています。

Integrate.io のユーザーに優しくコード不要のドラッグ＆ドロップ式ビジュアルインターフェースにより、複雑なデータ統合を実行するためのデータエンジニアのスタッフは必要ありません。Integrate.ioがあれば、技術者でない従業員でも、様々なデータソースや変換を選択し、強固で生産性の高いリアルタイムのデータパイプラインを構築することができます。Integrate.io には 140 以上のコネクターと統合機能が内蔵されており、最も一般的なウェブサイト、データセット、SQL および NoSQL データベースから情報を引き出し、既存のワークフローに適合させることができます。

Integrate.io には、EC事業者が顧客データをより良く管理し、活用するための便利な機能が満載です。例えば、Integrate.io の高速の FlyData CDC （変更データキャプチャ） 機能では、前回のデータ統合以降に変更されたレコードやデータベースのみを選択することができ、重複した統合を避けることで、この機能は長期的な時間と労力の大幅な節約を実現します。

もうひとつ、Integrate.ioのリバースETL機能は非常に貴重な機能です。リバース ETL を使用すると、企業は情報を集中管理されたデータウェアハウスから、CDPなどの専用のサードパーティツールに移行することができます。データサイエンティストや技術者だけでなく、より多くの人がこの情報にアクセスできるようにすることで、リバースETLは貴重な顧客データの運用をサポートします。

顧客データ統合のニーズに対して Integrate.io がどのようにサポートできるか、もっと見てみませんか？当社のデータ専門家チームにご連絡いただければ、ビジネスニーズや目的についてのお話や、Integrate.io プラットフォームの 7 日間のお試し開始ができますよ。