近年CDP(Customer Data Platform)の導入が増加傾向にあります。しかし、CDPの導入をどう進めればよいのか、どういう点を留意すべきかがわからないマーケティング担当者の方も多いのではないでしょうか。
この記事ではデジタルマーケティングの高度化を考えているマーケティング担当者に向け、CDP導入において大事なポイントを紹介します。CDPを導入の検討時やサービス比較の際に、ぜひ参考にしてください。
CDPが多くの企業で導入される理由
CDPとは、「Customer Data Platform」の略称で、データを用いたマーケティング基盤となるプラットフォームです。CDPを導入することで、顧客データを収集・集約・蓄積し分析できます。効果的なマーケティングをするのに重要な顧客理解の深化に活用できます。さらに、CDPと外部ツールを連携することで、データを活用したマーケティング施策が実現できます。
CDPについては、こちらの記事で詳しく解説しています。
・CDPとは?初心者でも分かる仕組みや特徴
・CDPとDMPの特徴や違いを理解し、マーケティング施策に活用しよう
近年CDPの認知度は高まっているものの、導入後うまく運用できていないケースもあります。そのため、導入前に導入目的や実現したい施策の整理や運用フェーズの想定をしておくことが大切です。
CDPを導入するとできること
CDPを導入することで、データ収集・集約・蓄積や分析をおこない、データを利用したマーケティング施策に活用できます。ここではそれぞれの具体的な内容について解説します。
自社の既存顧客や新規顧客のデータを収集できる
CDPを導入することで、自社の既存顧客の行動データなどを含むや顧客情報データ(1st Partyデータ)を収集・集約・蓄積できます。外部ツール連携することで外部サイト上の行動データや属性データ(3rd Partyデータ)などの匿名情報とも連携できるものもあります。個人情報レベルで収集した既存顧客情報と匿名情報を組み合わせて分析できる点もCDPの特長です。
CDPを導入することで、収集したデータ統合ができるため、データの散財・サイロ化を防ぎ効果的なデータ分析ができます。
収集したデータを分析できる
CDPを導入することで、統合したデータを分析できます。顧客の属性などに合わせセグメントし、キャンペーンや施策ごとにどのような反応をしたのか、などの分析を行うことで既存顧客の興味や関心、特性を可視化でき顧客理解の深化に役立ちます。
また、これらの情報を分析することで、商品の購頻度や購入金額が高い傾向のある顧客属性の把握といったこともできます。特定した顧客の情報をベースにより深い分析をおこなうこともできます。
データを軸にしたマーケティング施策が実現できる
CDPを導入することで、Webサイト上などで企業と顧客との直接的に関わった顧客データを収集できます。住所、氏名、電話番号などの個人情報に加え、自社サイト上の行動データや属性といったデータ顧客データをベースにしたマーケティング施策が実行可能です。例えば、既存顧客へのアップセル、クロスセルなどの施策も分析データを基に展開できるようになります。
そのほか、新規顧客を獲得するためのデジタルマーケティング施策も分析データをを基に実行できます。また、サービスや商品の品質改善にデータを役立てることもできます。
CDPの選び方・導入検討時に押さえておくべきポイント
CDPはデータ収集や分析に欠かせないプラットフォームですが、各社のCDPごとにできることの違いがあります。そのため、目的に合わせたCDP選びが大切です。
収集したいデータでやりたいことを明確にイメージする
CDPを導入する前に、目標や目的をしっかりと整理することが大切です。目的に応じて収集すべきデータや収集方法、分析方法は変わります。目的を不明瞭にしてしまうと、必要なデータが収集できない、データ分析の精度が不十分などの問題が起こることがあります。思うように成果が出なかったということにならないようにしましょう。
目標例1:既存顧客へのアップセルやクロスセル
目標として顧客単価を上げるために、アップセルやクロスセルにつなげるということも選択肢のひとつです。既存顧客のWebサイトやアプリ内での行動データ履歴、購入履歴や顧客の個人情報データを組み合わせることで、顧客理解が深まり顧客ニーズも把握しやすくなります。
顧客のニーズは多様化している中、顧客一人ひとりにパーソナライズされた施策をおこなうなど、アプローチを最適化できます。
目標例2:新規顧客の獲得
新規顧客の獲得のためにCDPを使う場合、例えば以下のように目標を立てられます。
・初回訪問時の離脱率を下げる
・再訪時の購入率を上げる
目標のための具体的な施策としては、初回訪問者には「既存会員」や「再訪者」とは違うコンテンツやバナーを表示する、過去の訪問履歴からニーズに近いであろう商品をレコメンドしたりおすすめ商品のポップアップを表示するなどがあります。
目標例3:商品の改善
商品の改善を目標にする場合、CDPを利用して客観的な課題の把握ができます。具体的には、自社サイト・アプリ等複数チャネルのデータ以外にも他部署や関連企業のデータ、実店舗のオフライン情報などのを集約・蓄積をして顧客データの統合分析ができます。
広範囲のデータから現状の課題や強みを客観的に把握できるため、商品の改善だけではなく、新商品開発やコンテンツ企画の高度化にも活用できます。
CDPの導入に関する体制を把握する
CDPを導入するためには、現在自社でデータをどのように管理しているかを把握・整理して、目標までに運用体制をどのように整えるか考える必要があります。ここでは、運用前に具体的に何を決め、何を考えておくべきかを解説します。
運用体制の整理
どのような情報を収集するか決めた上でどの部署に協力依頼が必要なのか、収集したデータの分析や施策はどの部署がおこなうかなど運用体制を整える必要があります。社内でデータ分析や施策実行のための人員が揃っているのかを確認しましょう。
得たいデータを収集するために、マーケティング部署以外の部署の協力が必要な場合もあります。導入後に、リソース不足で協力が得られなかったなどとならないように、導入前の合意形成をしておくべきでしょう。
また、得られたデータを活用するのは、マーケティング部署だけとは限りません。営業、広報、商品開発、カスタマーサポートなどあらゆる部署に関わる可能性がありますので、事前の連携や要望ヒアリングなどもしておくと良いでしょう。
ロードマップの作成
目標に向けて、具体的なアクションや必要な要素、工数を整理したロードマップの作成を行います。どの部署が担当で、誰が担当するのか、リリースまでに必要な作業や情報は何かを整理しましょう。道筋を明確にすることは、携わる従業員の作業効率アップにもつながるため、目標達成までの近道にもなり得ます。
自社の既存システム・ツールとの連携を確認しておく
CDPを有効活用するためには、既存システム・ツールとの連携も欠かせません。CDPによっては外部システム・ツール連携が弱いケースもあるため、まずは導入検討中のCDPが自社で使用している既存システム・ツールに対応しているかどうか確認しましょう。
具体的には以下のシステム・ツールが挙げられます。
・クラウドサービスのストレージGCS(Google Cloud Storage)、Amazon S3、Azure Storageなど
・CRM
・BIツール
・MAツール(マーケティング活動を自動化するツール)
・メール配信ツール・Web接客ツール
・ECツール
外部のシステム・ツールと連携できれば、適切な分析や収集が行いやすいだけではなく、導入後の運用もスムーズにいきやすいでしょう。すべてのシステム・ツールと連携できる必要はありませんが、目標達成や運用に必要なものについては必ず確認しましょう。
CDPを導入した後のフロー
CDPの運用を成功させるためには、導入後の流れを把握する必要があります。ここではCDP導入後にやるべきフローをまとめて解説します。
CDPにデータを収集・蓄積する
CDPを運用するためには、目的に合わせたデータの収集が必要です。収集したいデータの例としては以下のものがあります。
・既存の顧客データ
・広告のデータ
・オフライン(店舗など)のデータ
CDPに収集・蓄積するデータは目標によっても変わります。目標達成に合わせて適切なデータを収集・蓄積しなければ、分析やデータの活用がうまくいきません。また、既存システムと連携してデータを取り込む場合、一筋縄ではいかないケースが多いです。まず、自社が蓄積しているデータがどのようなものか、どのようなデータ形式で連携するのか、データの利用用途に問題がないかなどをしっかりと把握・検討しなければなりません。
CDPは個人情報を扱うため、自社のプライバシーポリシーや規約も事前に確認しましょう。もし、個人情報のシステム間連携を禁止するような内容になっていた場合は、CDPを利用するには規約の改定などが必要となるケースもあります。
データを取得するには、そのためのシステム設計と環境構築が必要です。インターフェースやデータの仕様を決める、データベースのテーブル格納設計を行う、実際にデータを格納するテーブルやマスタなどを構築する、といった作業も発生します。
データの分類や加工をする
収集したデータはそのままの状態では分析ができないため、データの種類によって分類や加工を行う必要があります。これは主に企業のIT担当や、データ解析担当などが行う作業です。
以下のような作業が必要となります。
・複数のシステムに分散されていたデータを何らかのキー(IDやメールアドレスなど、個人を特定する要素)でまとめ、どのデータを紐づけるのかなどを設計
・データの重複や表記ゆれ、誤りを見つけ出し、情報の削除や修正をする(データクレンジング)
・関連付けしたい情報のリレーションを行う
・SQLやPythonでデータを加工し表にする
これらのやるべき作業を整理し、完成までのデータパイプラインを作ると、その後のデータ分析や検証の精度がより高まります。
各種ツールやプラットフォームに連携
蓄積したデータを活用できる形に整備したら、実際にCDPから他のシステムにデータを連携させましょう。広告配信のためのプラットフォームに連携する、CRM,MA,BIツールなど外部ツールと連携をするなど、データを分析・活用するための環境を整える必要があります。
データの分析・検証をする
CDPで収集し、整理されたデータを分析する作業を行います。この作業は主にデータ解析担当やマーケティング部門が行う作業です。分析のために、加工したデータを見やすく可視化する作業を行います。
SQLやPython、BIツールなどが使われます。これらのツールを使うことで、情報がグラフや表になり、見やすく整理されます。これらのデータを元に、現状の課題点や改善点を分析していきます。
データの分析結果から施策を立案・実行を行う
分析した結果得られたデータ元に、マーケティング施策の立案をおこないます。データをファクトとした顧客理解をベースにマーケティング施策の立案をしましょう。マーケティング施策の実行後も、定期的に効果を測定し、必要に応じて見直し・改善を行うというPDCAサイクルを回すことで、より顧客理解が深まり施策効果も高まるでしょう。
このように、CDPを導入して効果的に使うためには事前の検討やシステム構築が必要で、マーケティング担当だけでなく法務担当やITシステム担当、データ分析担当など、多くの関係者で協力して導入を進めなければなりません。
まとめ
CDPはデータを基にした顧客理解とデジタルマーケティング施策のために有効なプラットフォームです。ただ、効果的に運用するには目的や目標を明確にし、その内容に合わせた運用体制を整える必要があります。
「Rtoaster」は、あらゆる顧客データを統合・分析し、精度の高いパーソナライズ・Web接客を実現するCDP/プライベートDMPです。データの収集から分析・可視化、あらゆるツールへの連携までワンストップで提供しています。連携先も豊富なため、現在活用されているツールやシステムとの組み合わせも可能です。
この機会にぜひ導入をご検討ください。
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