【基礎知識】CDPツールとは？
データの収集・統合・分析によって、業務効率化や売上向上をサポートしてくれるCDPツール。ここでは、CDPツールについて知っておきたい基礎知識をご紹介します。
MA（マーケティングオートメーション）ツールとは何が違う？
混同されることが多い、MAツールとCDPツール。MAツールとは、見込み客の情報を収集・管理し、マーケティングを自動化するツールのこと。CDPツールは、見込み客だけでなく、潜在顧客や既存顧客も含む全ての顧客データを処理するプラットフォームです。
ここでは、両者の違いとメリット・デメリットなどをご紹介します。
DMP（データマネジメントプラットフォーム）ツールとは何が違う？
DMPとCDPツールの違いは、扱うデータの種類と目的にあります。
DMPツールでは、データ収集専門の企業が提供するデータを収集し、主にデジタルマーケティングの精度向上に活用します。CDPツールは、社内のさまざまな情報システムから集めた顧客データを収集し、主に顧客理解のために活用しています。
CRM（カスタマーリテンションマネジメント）ツールとは何が違う？
CRMツールとは、「顧客情報の一元管理」「顧客情報分析」などの機能を有し、既存顧客に関するデータの収集とアプローチを行うためのツールです。
これに対してCDPツールは、潜在顧客や既存顧客も含む全ての顧客データを統合管理します。ここでは、両者の違いとメリット・デメリットなどについて解説します。
DWH（データウェアハウス）ツールとは何が違う？
効率的なマーケティング活動に欠かせない、DWHツール・DMPツール・CDPツール。いずれもデータを収集して統合するためのプラットフォームですが、近年は、各所から集められたデータを顧客ごとに紐付けられるCDPの需要がより高まっています。
精度の高いマーケティング施策には、CDPツールの導入がおすすめです。
CDPツールでどんな分析ができる？
CDPツールは、オンライン・オフラインの情報や、各地の支店・事業所のデータ、各所に散在していた顧客データを収集・統合できる上、データを元に分析を行うことが可能です。
では、CDPツールでどんな分析ができるのでしょうか？ここでは、事例も交えながら、CDPツールの分析機能についてご紹介します。
CDPツールでどんなデータを収集できる？
CDPツールを活用することで、Webサイトや基幹システムなどさまざまな場所に散在する顧客データを収集することが可能です。
具体的には、企業と顧客との直接的な関わりによって得られたファーストパーティデータや、外部サービスによるサードパーティデータです。こちらのページで、分かりやすくご紹介します。
CDPツールでどんなチャネルと連携できる？
一口にCDPツールといっても、製品によって特徴はさまざま。ここでは、「どんなチャネルに連携できるのか？」といった点に注目して、CDPツールの有用性を解説します。
CDPツールを選ぶ際は、後で「使いたい外部ツールが連携できなかった」とならないよう、連携できるチャネルの数や種類に注目するのがおすすめです。
CDPツールでどんなチャネルと
連携できる？について詳しく見る
CDPツールの価格・相場は？
導入を検討する際に、やはり気になるのがCDPツールの価格でしょう。
CDPツール導入にかかる費用相場は、2〜4千万円ほどです。非常に高額な上、費用対効果を懸念して導入を迷っている企業も多いようです。検討する際は、導入目的や自社の運用環境なども考慮し、費用対効果を長期的かつ総合的に判断しましょう。
BIとCDPの違いは？
CDP導入の際に組み合わせて活用したいツールがBIです。BIは、CDPで収集・統合したデータを活用できる形に加工します。事業における重要な意思決定をする際に必要な分析を行うツール。CDPとの組み合わせでデータの活用が強化できます。
CDPの選び方のポイント
CDPツールを選ぶにあたっては気を付けておくべきポイントがいくつかあります。収集したいデータや実現したい状態を明確にしておくこと、既存システムとどう連携させるかなどの全体感を意識して選ぶようにしましょう。
CDPの導入はスクラッチとパッケージのどちらが良いの？
CDPツールを導入するにあたっては自社で開発を行うスクラッチとスタンドアローンのパッケージという2通りがあります。それぞれのメリットやデメリットを理解したうえで自社にあったツール選びを行うようにしましょう。
CDPの導入はスクラッチとパッケージのどちらが良いの？について詳しく見る
CDPツールを導入するメリット・デメリット
顧客の属性や行動データの収集・統合・分析が得意なCDPツール。顧客にマッチした個別アプローチができるため、デジタルマーケティングで注目されています。ここではCDPを導入するメリット・デメリットについて解説しています。まらCDPと相性の良いツールも紹介しています。
CDPツールを導入するメリット・デメリットについて詳しく見る
cookie廃止によるCDPの代替的な使用方法とは？
サードパーティ・クッキーの廃止によって、広告効果の低下が予想されています。代替として注目されているのが、データクリーンルームとファーストパーティデータの連携やゼロパーティデータです。データを取得できるよう顧客と信頼関係を構築しましょう。
cookie廃止によるCDPの代替的な使用方法について詳しく見る
CDPツール導入の流れ
CDPツール導入の流れは、まず「導入目的と活用範囲の明確化」を行い、次に「既存データの棚卸しと設計」で統合対象やID管理の方針を整理します。続いて「CDPツールの選定とシステム連携」を進め、最後に「顧客セグメントの作成と施策運用・効果測定」によって実践フェーズへ移行します。段階的に構築し、PDCAを回すことで、継続的な最適化とROIの最大化が可能になります。
CDPとセキュリティ対策のポイント
CDPにはさまざまな機密データが集約されるため、プライバシーマークやISO27001などを取得しているツールがオススメです。また販売の対象が国外にも及ぶ場合、それに合わせたガイドラインの準拠も必要となります。一例として、金融ならFISC、医療ならHIPAA、EUならGDPR、米国ならCCPAに準拠できる設計が必要になります。取り扱うデータや地域に合わせてトラブルを防ぎ、マーケティング成果を両立させよう。
CDPでカスタマージャーニーへのアプローチが変わる
CDPは、Webや店舗の行動データを統合し、データに合わせてカスタマージャーニーへのアプローチを改善し続けられるツールです。ステージを意識し、状況にあった方法を選べば、よりデータの価値が産まれます。データ準拠のマーケティングを進める準備をしましょう。
CDPでカスタマージャーニーへのアプローチが変わるについて詳しく見る
CDP導入でありがちな失敗ポイント
CDP導入が空回りする主因は目的不在・データ汚染・サイロ化・人材不足・検証欠如。明確なKPIを設定し、データ設計を意識する必要があります。PDCAを適切に回せるようになれば、単なる統合基盤ではなく、収益を生みだすエンジンとなります。
コンポーザブルCDPとは
全ての機能が入っている一般的なCDPと違い、自社に合った機能を選んで活用するコンポーザブルCDP。必要な機能のみを使うため、コスト面での有利などのメリットがあります。基本的な特徴、またデメリットやコンポーザブルCDPの今後についてもまとめました。
CDPを進化させるリバースETL技術とは
リバースETLは、データウェアハウスに蓄積された顧客データを各種マーケティングツールに自動配信する技術です。CDPの新しい形であるコンポーザブルCDPの中核を担い、既存のデータ投資を活かしながら、組織全体で一貫性のある顧客理解を実現します。
CDPのデータガバナンスについて
CDPのデータガバナンスは、顧客データの品質管理、セキュリティ、プライバシー保護を実現する枠組みです。ガバナンスの構築により、組織全体でデータを適切に活用できるようになります。法規制への対応と顧客との信頼関係構築にも不可欠な要素です。
CDPとDCRの連携で顧客分析を深める
データクリーンルーム（DCR）は、複数企業のデータを匿名化してプライバシーを守りながら分析できるシステムです。CDPから質の高い統合データを供給することで、顧客理解とパーソナライゼーションが向上します。
CDPとRFM分析について
「最新購買日・購買頻度・累計購買金額」から分析するRFM分析は、CDP活用でより効率的かつ、スムーズに進められるようになります。RFM分析の基本からCDPとの連携についてまとめましたので参考にしてみてください。
CDPとバスケット分析について
併せ買いされる商品の関係を探るバスケット分析は、CDP活用で関連性の把握がわかりやすくなります。バスケット分析の基本からCDPとの連携についてまとめましたので確認してみてください。
CDPとデシル分析について
購入金額で十分位に顧客を分類するデシル分析は、CDP活用で的確に上位と下位へのアプローチを考えられるようになります。デシル分析の基本からCDPとの連携についても、まとめましたのでチェックしてみてください。
CDPで行うコホート分析とは
顧客の行動を時系列で分析する「コホート分析」。分析の概要からCDPと連携することでのポイントなどをまとめました。解約率低減やLTV向上に繋げる方法として、知識を押さえておきましょう。
CDPで行うペルソナ分析とは
データに基づき、理想の顧客像を描く「ペルソナ分析」。ターゲット設定との違いを明確にし、社内でどういった活用がされるかも説明します。CDPの定量データを活用したペルソナ分析について解説していますので、確認してみてください。
CDPで行うクラスター分析とは
データに基づき顧客を自動でグループ分けする「クラスター分析」を解説。従来のセグメンテーションとの違いを明確に紹介します。CDPの多様なデータを活用して、人間の主観では見つけられない本質的な顧客グループを発見できる方法です。
