CDP（カスタマーデータプラットフォーム）とは

現代のCX（カスタマーエクスペリエンス）の構築に関わる非常に多くの未確定要素があると、CDP（カスタマーデータプラットフォーム）の必要性は避けられません。CDPのプラットフォームで、マーケティングチームがカスタマージャーニーの再構築のためにデータを集めてリアルタイムで使用できるようにすることで、顧客データ管理の悩みを軽減することができます。

CDPと同時に、一般的なデータウェアハウス・ソリューションと、そのプラットフォーム間でデータを移動するための統合ツールも必要になります。Integrate.ioは、超高速な CDCプラットフォーム、ETLツール、および高度な機能を提供することで、後者の役割を果たすことができるのです。ここでは、新しい顧客インサイトを明らかにするために、CDPがさまざまなソースからのサードパーティデータを使ってどのように構成されるかについてお話します。

カスタマーデータプラットフォームとは

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）の主な機能は、顧客の行動、顧客とのインタラクション、顧客エンゲージメントに関するデータを収集し、統一された顧客プロファイルを作成することです。CDPは複数のデータソースからデータを取得できるため、データのサイロ化を解消し、MA（マーケティングオートメーション）のワークフローに新たな効率性をもたらすことができます。

CDPプラットフォームは、SNSなどのサードパーティデータソースに加え、CRM（顧客関係管理）やプラットフォーム内のデータなど、ファーストパーティデータ（自社で集めている顧客データ）も統合することができます。CDPは、完全な顧客データベースを作成することで、CLV（顧客生涯価値）などのデータポイントの計算や、顧客セグメントなどのマーケティング活動の実行をサポートすることができ、つまり、個々の顧客の人口統計やトランザクションデータを掘り下げるのに十分な機能が備わっており、それこそマーケティングの個別化に非常に有効なのです。

もちろん、CDPソリューションには豊富な顧客情報や個人識別情報が保存されることから、データプライバシーは大きな関心事になります。そのため、データガバナンス戦略の導入は、CDPの導入を検討している企業にとって不可欠なステップです。

CDPプラットフォームの仕組み

実際、CDPプラットフォームで様々な顧客接点における活動の傾向が明らかになることで、データアナリストが顧客をよりよく理解できるようになり、最終的に顧客獲得と維持に関する豊富なデータが生成されます。この情報をもとに、データアナリストはウェブサイト、広告、体験、さらには提供する製品やサービスまで変更することができるのです。

それ以上に、マーケティングチームは、単一の顧客ビューにより、そのユーザーの広告、ウェブサイト、カスタマーサポートチームとのインタラクションに基づいてマーケティングキャンペーンを個別化することで、顧客の獲得と維持を直接的に改善することができます。 そこで、CDPプラットフォームの真の力が発揮され、CDPプラットフォームは、「アイデンティティの解決」と呼ばれる、顧客の詳細なビューを提供します。「活性化」として認識されているプロセスでは、その情報を機械学習およびマーケティングテクノロジーと組み合わせて、顧客のエクスペリエンスを自動的に調整し、結果を改善することができます。

MarTech（マーテック）やデータ分析のインフラとして定番のCDPソリューションですが、CDPのユースケースは、まさに一元化とマーケティング施策に注力したものです。広告データにのみ使用され、マーケティングの個別化には使用しないDMP（データ管理プラットフォーム）と混同しないようにしましょう。CDPが優れているのは、データの収集、整理、保存、分析といった中核的な活動を1つのプラットフォームに統合しているという点です。

CDPプラットフォームのメリット

顧客全体を把握できることは、CDPの最大のメリットであることは間違いありませんが、CDPソリューションの導入を決定した場合、あなたの会社にもたらされる更なるメリットがあります。

よく整理された顧客データ

CDPを最初にセットアップする際、実際にどのような情報が必要で、どのように整理すべきかを決定するのに、かなりの時間を費やすことになります。ただ、一旦初期設定が完了すれば、顧客情報がよく整理されたデータベースをCDPで非常に簡単に維持することができます。

データ・プライバシーの改善

GDPR（一般データ保護規則）とCCPA（カリフォルニア州消費者プライバシー法）は、顧客データの保存と使用に関する広範囲な要件を示す2つの例に過ぎません。CDPがあるということは、顧客に関する多くの情報が積まれ、それが積極的に活用されるということになるため、綿密なデータ管理戦略が必要です。

もちろん、CDPの導入で、データプライバシー規制を意識するようになるかもしれませんが、その基準も達成されるのです。つまり、CDPの利用戦略と同時にデータガバナンスプランを策定することで、実際に収集する情報量を制限することになる可能性が高いのです。

顧客に関する最も価値のある情報のみを収集することに加え、各データポイントがどこから来てどのように収集されたかをCDPでマッピングすることもできますが、それは、そもそもどの規制が適用されるかを決定する上で重要になります。

このような点を考慮すると、CDPの導入でデータガバナンス計画の効率化ができる思われますが、それだけで実現できるものではありません。特に、他のソースからデータを取得し、CDPに移動する際にデータを安全に保つことは、データプライバシー基準を達成する上で非常に重要です。そのため、Integrate.ioのような信頼できる統合プラットフォームは、その実現に必要不可欠なのです。

より洞察的な分析

どのデータアナリストでも知っているように、顧客データの分析は報告書から始まるのではありません。手元にあるデータを実際に使うために、何をどのように集め、どこに送ればいいかを知ることが不可欠であるように、現実には、顧客データの分析は収集の瞬間から始まっているのです。

CDPは、収集、分類、保管、分析など、分析に関わる4つの作業をすべて組み合わせると同時に、さまざまなソースからデータを引き出して整理するため、データ分析に関してはまさに最強の存在と言えるでしょう

CDPソリューションの選択

ビジネスに最適なCDPを見つけるための万能なソリューションはありません。予算だけでなく、選択したCDPが業界内で確実にうまく機能する必要があり、つまりそれは、定期的に使用する独自のデータポイントやユースケースに対応できるものでなければならないということです。それを踏まえて、必要なステップをご紹介します。

1. ユースケースの確定

顧客データが大量に送られてきて、それを様々なコネクターで活用するというように、CDPはどれも同じように使われると思われるかもしれませんが、実は同じプラットフォームでも、企業の業界や規模、マーケティングチャネルや戦略によって、全く違った使い方をすることができるのです。

多くの企業は、CDPが必要な理由を考えるとき、顧客データを統合する必要性に単純化して考えます。CDPでそれは実現できますが、それはCDPが必要であるとか、あるいは魅力的であるという本当の理由からはかけ離れています。本当の理由を知るには、まず 「データ統合が重要な理由」を問うところから始めなければいけません。

標準的な回答が出揃ったら、顧客がたどる完全なジャーニーをもっとよく理解したり、オンラインとオフラインのデータを組み合わせて顧客の取得、価値、維持をもっと完璧に把握できるようにするなど、特定のユースケースの詳細についての掘り下げを始めます。

CDPの中には、得意な分野とそうでない分野があります。例えば、あるCDPはオフラインデータの分析に優れていますが、自動化されたマーケティングの個別化には不向きかもしれません。同様に、個別化に最適なプラットフォームを見つけたとしても、それはターゲットを絞ったマルチチャネルマーケティング用というよりは、ウェブサイトの個別化用に作られているかもしれません。

検索の序盤からユースケースを把握することで、オプションが速やかに絞り込まれ、ビジネスにとって最も価値のあるCDPが確実に選択されるのです。

2. 統合の検証

データ統合は、CDPソリューションの実装と密接に関係しているため、最優先事項であるべきであり、選択したCDPが、最も頻繁に使用するデータソースとのネイティブ統合または事前構築されたコネクターを備えているのが理想です。これは、セットアップの時間を大幅に短縮し、プラットフォームの早期立ち上げをサポートするだけでなく、手動で設定した接続を維持するための労力も減らせるため、重要なポイントになります。

幸い、選択したCDPソリューションが、使用予定のすべてのデータソースと実際に統合されているかどうかを確認するのは、かなり簡単です。ほとんどの場合、すべての統合を確認することができる統合の概要が表示され、通常は数回のクリックで有効化できます。もちろん、あるプラットフォームがCDPプラットフォームとのコネクタをあらかじめ備えていないからといって、それを利用できないわけではありません。

データソースとCDPの間でデータが確実にスムーズに流れるようにするには、高速なデータパイプラインを作成しながら、もう一方でデータが適切にフォーマットされていることを確認できるデータ統合ソリューションが必要と思われますが、強力なETLとリバースELT機能を持つIntegrate.ioで、まさにこれが実現できます。

3. 導入の計画

CDPソリューションの機能がいかに豊富であっても、その導入がプロジェクトの成否を左右することはよくあることです。そのため、成功する可能性を最大限に高めるための導入計画を立てることが不可欠です。

以下のような基準を満たすものを選択することで、CDPを選ぶ前にCDPの成功を確実にすることができます：

• 素晴らしいドキュメントと優れたカスタマーサポートを提供する CDP ソリューションを見つけること。導入時のトラブルの解決（そして回避する）に備えて、チームが待機してくれていることが理想。
• 最もネイティブな統合機能を持つCDPソリューションを探すこと。それでエンジニアリングチームは、何十万円もの労働力に値するような数え切れないほどの時間の節約ができる。
• 自分の理想に合っていないソリューションのためにトレーニングや回避策に多くの時間を費やす必要がないように、特に特定のユースケースに照らし合わせて直感的に使用できるCDPソリューションを求めること。

適切なCDPソリューションを見つけるには時間がかかりますが、自社のニーズというコンテキストの中で作業を行う限りは見つかります。どのような場合でも、機能の優先順位を決める際には、様々な部署の関係者と一緒になって、あらゆることがきちんと考慮されることが必要です。

CDP活用のヒント

顧客データを実際に利用できるようにするためには、データ管理に関する鍵となるベストプラクティスにいくつか従うことが重要です。

データの衛生管理を徹底する

あなたの会社は、ありとあらゆるデータポイントを追跡する必要はありません。多くの場合、企業はあまりにも多くのメトリクスを追跡しようとするため、そこまで価値のないデータが膨れ上がってスペースを占有することになります。そしてそれは、今日のクラウドファーストの世界ではコストの掛かる問題です。

CDPに格納できるすべてのメトリクスを見つけるのではなく、まず、ビジネスの意思決定を導く唯一で最も重要なメトリクスであるべき「ノーススター（North Star）・メトリクス」の特定から始めましょう。そこから、コンテキストを提供する二次的なメトリクスを特定することができます。

このようなリストを目の前にして、他のメトリクスを取得するためだけに、そのメトリクスを取り込まないことが重要です。CDPで追跡できるメトリクスの数に制限はありませんが、使えないデータポイントでCDPを埋め尽くしたくはないでしょう。そのため、役に立たないメトリクスの特定は、特に優れたデータ整理を行う場合、同じく重要です。

そして、データ管理に関して古くなった情報を保存し続けるのは、ビジネスが最もやってはいけないことです。特に、顧客属性に関する古い情報が大量にある場合、スペースの無駄に加えて、分析の精度を落とすことになりかねません。

このように、優れたデータ管理には、定期的なデータ整理や、確実にそのデータが最新で正確、かつ完全なものであることが求められます。古い情報については、更新したり、ログイン時に電話番号の確認を求めるポップアップを表示するなど、顧客に確認したりするなどの対策をとることといいでしょう。ただ、有効でないアカウントに関しては、データの消去が最善策である場合が多く、これはデータプライバシー基準の達成という点では素晴らしいプラクティスと言えます。

完全なビューを作成する

最初にCDPにデータを取り込む際、リストに目を通した後でも、自身の会社が追跡したいデータがあまりにも多いため、少し圧倒されるように感じるかもしれません。CDPの導入には、じっくりと腰を据えて単一の完全な顧客ビューを作成することに集中することが、うまくいく方法の一つです。

完全なビューの作成を考えることで、中にはまだ追跡していないデータもあるかもしれませんが、どのデータポイントが必要かを即座に特定し始めることができます。このプロセスでは、マーケティングチームと営業チームが協力して、顧客エンゲージメント、コンバージョン、および満足度を測る方法の全体像を描くのに有効な、正確なメトリクスの決定が必要な場合があります。

成果を測る

企業が行うあらゆるプロジェクトと同様に、CDPを導入する場合も、プロジェクト成功のための目標設定と追跡が必要です。しかし、CDPソリューションの追加など、ソフトウェアの導入プロジェクトに関しては、その成果がどのように測られるかは必ずしも明確ではありません。

結局は、CDP導入計画における成功とはどのようなものかは、自社のソフトウェアのユースケースによって異なるようです。また、CDPは直接的に収益に貢献するものではありませんが、収益を生み出す活動を行う部門にどれだけ役立っているかを測るためのメトリクスを見つけることができます。

CDP導入の成功をあらゆる角度から評価するのに追跡できるメトリクスの例としては、「従業員の積極性と利用率」、「CDPの機械学習ツールの精度」、「1つのツールの代わりに数多くのツールを手動で統合するよりも、ネイティブ統合機能を持つCDPを使うことでエンジニアリングチームがどれだけ時間を短縮できたか」などがあります。

Integrate.ioでCDP導入を効率化しよう

マーケティングの個別化が今日のビジネスにとって重要な活動であり、多くのデータが様々な場所に保存されてもほとんど利用できない状態であるため、CPDソリューションの導入は、ビジネスの競争力を維持するための論理的な次なるステップとなります。

データアナリストにとって、CDPプラットフォームの価値は、どれだけの情報を組み合わせて統合できるかを理解し始めるとすぐにわかります。特に、機械学習アルゴリズムの力と組み合わされたとき、CDPのコンセプトは、顧客をもっと理解してより良いサービスを提供するための、よりワクワクするものになるのです。

もちろん、CDPソリューションの選択は簡単ではありません。可能な限り高いROI（投資収益率）を確保するために考慮しなければならない最大の要因の1つは、確実に導入プロセスを円滑に進めることです。具体的には、エンジニアリング・チームが多くの時間を費やすことなく簡単に使用できる統合機能が必要ですが、すべてのデータソースとネイティブに統合できるプラットフォームは、そうそう見つかるものではありません。

CDPに必要なすべてのデータを移動するには、Integrate.ioのようなデータ統合ツールが必要になります。Integrate.ioは、ビルド済みのコネクタと、カスタム統合の作成を高速化する強力なインターフェースを備えており、データを必要な場所に適切なフォーマットで確実に取得しながら、チームの時間を大幅に短縮することができます。

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