CDPの選び方：カスタマーデータプラットフォームの比較ポイント

複数のシステムで顧客データを管理していると、データ連携に手間がかかったり、リアルタイムの顧客行動をマーケティング施策へ反映できなかったりすることがあります。特に、ECシステムや基幹システム、CRM間のデータ連携にCSVファイルを利用している場合は、運用負荷が高くなりやすく、データ活用に限界があります。

こうした課題の解決に役立つのが、カスタマーデータプラットフォーム（CDP）です。CDPは、複数のシステムに分散した顧客データを統合し、分析やマーケティング施策に活用するための基盤として利用されています。

本記事では、CDPの基本的な仕組みや種類に加えて、導入時に確認すべき要件やCDPの選び方を紹介します。

CDPとは

CDP（カスタマーデータプラットフォーム、Customer Data Platform） とは、顧客データを収集、統合してデータベースを構築するためのソフトウェアです。ECサイトやPOS、メール、SNS、カスタマーサポートなど複数のシステムからデータを集約し、同じ顧客の情報を一つのプロファイルとして統合します。

統合されたデータは、顧客セグメントの作成やデータ分析、マーケティング施策の実施などに活用されます。ECプラットフォームと連携した場合は、ストアやPOSの購買履歴に加え、メールやSNSでの反応、問い合わせ履歴なども一元管理できるため、顧客一人ひとりの興味や行動を把握しやすくなります。

さらに、広告プラットフォームなどの外部ツールと連携すれば、商品ページを閲覧した顧客を広告配信の対象にするなど、統合したデータをマーケティング施策へ活用できます。

CDPの主な機能

CDPの機能は製品によって異なりますが、顧客データを収集、統合して活用するという基本的な役割は共通しています。主な機能は以下のとおりです。

• データ収集：ウェブサイトやアプリの利用状況、メールやSNSでのやり取り、購入履歴など、さまざまなチャネルで生成されるファーストパーティデータを収集します。
• データ統合：複数のシステムやチャネルから収集したデータを統合し、一元管理します。データを統合することで、顧客情報が部門やチャネルごとに分散するのを防ぎます。
• 顧客プロファイルの作成：顧客IDなどをもとに異なるチャネルやデバイスのデータを同一人物に紐づけ、顧客ごとの統合プロファイルを作成します。これにより、顧客一人ひとりの属性や行動履歴を時系列で把握できます。
• セグメンテーション：顧客の属性や購買履歴、行動データなどをもとに顧客をグループ化します。目的に応じたセグメントを作成することで、ターゲットに合わせたマーケティング施策を実施できます。
• マーケティング施策との連携：統合した顧客データをマーケティングツールへ連携し、あらかじめ設定した施策を実行します。例えば、カートに商品を残したまま離脱した顧客に自動でカゴ落ちメールを送信するなど、顧客の行動に応じたアプローチが可能です。

CDPの導入を検討すべきケース

次のような課題がある場合は、CDPの導入によって顧客データの活用を改善できる可能性があります。

• 取引履歴データが分散している：マーケティング、営業、カスタマーサポート、ECなどで管理する取引履歴データが別システムに分散しているため、データを照合する手間がかかる
• 活動データが照合できない：ウェブサイトの閲覧履歴、メールの反応、購入履歴、問い合わせ履歴などの顧客の行動データを照合する手段がなく、顧客別の行動把握ができない
• マーケティングツールに連携できない：データが分散しているため、正確なセグメンテーションやAIパーソナライズドマーケティングなどの高度なマーケティング活用を阻害している
• 手作業でキャンペーンを運用している：キャンペーン施策を実施するたびに、データをエクスポート、加工、アップロードする運用となっているため、作業負荷が増え、人的ミスも発生しやすい
• データ利用に関する同意管理が難しい：顧客データが複数のシステムで管理されているため、顧客データを利用することへの同意状況を一元的に管理しにくい

CDPの主な構築方法

CDPの構築方法は、大きく分けて3通りあります。

パッケージ型CDP

パッケージ型CDPは、あらかじめ用意されたCDP製品を導入し、提供機能を利用して顧客データの統合や活用をする構築方法です。必要な機能があらかじめ備わっているため、システム間のデータ連携や設定にかかる作業を比較的少なく抑えられることがメリットです。

一方で、提供されているツールしか利用できないため柔軟性に欠けるほか、連携できる外部ツールやコネクタも限られているため、既存システムとの連携が難しいケースもあります。

パッケージ型CDPは、CDPの機能をまとめて利用したい企業に適しており、中小企業でも導入しやすい製品がある点も特徴です。

スクラッチ型CDP

スクラッチ型CDPは、市販のCDP製品を導入するのではなく、必要な機能を自社の要件に合わせて一から構築します。自社の用途や既存システムに合わせて設計できるため、自由度が高い点がメリットです。

一方、要件定義から設計、開発、テストまで行う必要があるため、システム完成までに時間がかかるほか、要件によっては開発・運用コストが大きくなる可能性があります。また、要件定義が不十分だと追加改修が重なり、想定外の時間やコストがかかってしまうケースもあります。

スクラッチ型CDPは、既製のCDP製品では対応が難しい独自の要件を持つ企業や、既存システムとの複雑なデータ連携を必要とする企業に適しています。

コンポーザブルCDP

コンポーザブルCDPは、既存のデータウェアハウス（DWH）をデータ基盤として活用します。DWHとは複数のシステムから収集したデータを保管しておくデータベースのことで、コンポーザブルCDPではDWHに蓄積されたデータをもとに顧客セグメントを作成し、マーケティングツールへ連携します。

コンポーザブルCDPは、DWHを土台として活用し、必要な機能や外部ツールを組み合わせて構築できるため、柔軟性が高い点が特徴です。一方で、適切に設計されたDWHや、データモデル、顧客IDの管理ルールなどを維持する体制が必要になります。そのため、クラウド型DWHを導入済みで、データ基盤を運用できる技術体制を備えた企業に適しています。

CDPツールの種類

• CDP特化型
• MAツール連携型
• ウェブ接客ツール連携型

CDP特化型

CDP特化型は、顧客データの収集、統合、管理、分析に特化した製品です。大量のデータ処理やID解決（名寄せ）に強く、ERPやCRM、POSなど複数のシステムに分散したデータを統合して、顧客一人ひとりの全体像を把握できます。集約したデータはマーケティングや営業だけでなく、経営戦略や商品開発などにも幅広く活用できます。

一方、メール配信や広告配信などの施策を実行する際は、外部のMAツールや広告プラットフォームとの連携が必要になる場合があります。連携できるシステムやデータ処理能力は製品によって異なるため、自社のデータ量や既存システムへの対応状況を確認しましょう。

複数のシステムにまたがる大規模なデータ基盤を構築したい企業や、データ基盤を運用するための技術体制が整った企業に適しています。

【製品例】Treasure Data CDP（トレジャーデータCDP）： リアルタイムデータの収集、統合を強みとするCDPです。顧客データに加えて、気象データや統計情報などの外部データも統合でき、施策改善に活かすことができます。

MAツール連携型

MAツール連携型は、顧客データの収集や統合に加え、マーケティングオートメーション（MA）の機能を組み合わせて活用できる製品です。統合した顧客データからセグメントを作成し、顧客の属性や行動に合わせてメールやLINEなどを配信したり、広告施策につなげたりできます。

データの統合から施策の実行までを一連の流れで行えるため、ツール間のデータ連携にかかる手間を抑えながら、マーケティング施策を迅速に展開できる点がメリットです。顧客データ基盤そのものの構築より、パーソナライズされた施策やマーケティング業務の自動化を重視する企業に向いています。ただし、データ統合の柔軟性などは製品によって異なるため、扱うデータソースや必要な機能を事前に確認しましょう。

【製品例】b→dash CDP（ビーダッシュCDP）： MAをはじめとするマーケティング機能を幅広く搭載したCDPツールで、ノーコードでCDPを構築できる点が強みです。

ウェブ接客ツール連携型

ウェブ接客ツール連携型は、顧客情報に加えてウェブサイト上の閲覧履歴や行動データなどを収集、分析し、その結果をウェブ接客に活用できる製品です。サイトを訪れた顧客の行動に応じて、コンテンツやレコメンド、ポップアップ、チャットなどをリアルタイムに出し分けることができます。

例えば、特定の商品を繰り返し閲覧している顧客にクーポンを表示するなど、顧客一人ひとりの状況に応じたコミュニケーションが可能です。EC事業者など、オンライン上での顧客体験の最適化を目指す企業に適しています。

【製品例】Rtoaster（アールトースター）：パーソナライズした顧客体験の提供に強みを持つ自動接客プラットフォームです。「Rtoaster insight+」の機能では顧客データの統合や管理ができ、「Rtoaster action+」の機能を活用することで、顧客に応じたコンテンツやメールの配信が可能になります。

CDP導入の際に確認すべき項目

• データソース：CDPへ統合するデータソースを整理し、必要なシステムと標準で連携できるか、必要な期間の履歴データを保存できるかを確認します。
• データ統合：CDPへのデータ取り込みと、CDPから連携先へのデータ連携が正常に機能するのかをテストします。あわせて、データが反映されるまでの所要時間や同期に失敗した場合の処理方法も確認します。
• ID解決：匿名ユーザーの行動と既存顧客をどのように紐づけるかを確認します。また、顧客プロファイルが重複している場合や、複数人がデバイスを共有している場合の処理方法を確認することも重要です。
• マーケティング施策との連携：自社の施策に必要なイベントやワークフローに対応しているか、施策をリアルタイムに実行できるのか、それともスケジュールに基づいて実行するのかを確認します。
• レポート機能：コンバージョン率や平均注文額など、どの指標がCDPで確認できるかをチェックします。あわせて、既存のBIツールやデータウェアハウスと重複していないかも確認するとよいでしょう。
• プライバシーとガバナンス：顧客データの利用に関する同意管理やアクセス権限、データ保持期間などの運用ルールを確認します。
• 実装サポート：導入サポートはどこまで含まれるのか、自社や導入サポート会社が担当する作業はどこまでなのかを明確にします。
• 総費用：ライセンス費用だけでなく、導入費用や保守費用を含めた総所有コスト（TCO）を確認します。また、顧客数やデータ量の増加に応じて費用が変動するかも把握しておきましょう。

CDPの選び方

1. 現在のデータとシステムを整理する
2. CDPで実現したい施策を明確にする
3. 適切な関係者を巻き込む
4. 必要な機能と連携要件を整理する
5. CDPの構築方法を検討する
6. 情報収集を行う
7. 候補製品を検証して費用対効果を確認する

1. 現在のデータとシステムを整理する

まず、顧客データを保有するシステムをすべて洗い出します。CRMやメール、SMS配信ツール、アクセス解析ツール、カスタマーサポートシステム、広告プラットフォームなどを確認し、システム間でデータがどのように連携されているかを整理しましょう。

同じ顧客に異なるIDが割り当てられている箇所や、CSVファイルの手動転送が必要な箇所など、現在の課題も特定します。そのうえで、問題なく機能している既存の仕組みは維持し、不足している機能を中心にCDPの導入範囲を決めます。

2. CDPで実現したい施策を明確にする

ベンダーへ問い合わせる前に、CDPを使って実現したい施策を具体化します。「誰を対象として、どのようなデータをもとに、どの施策を実行するか」まで明確にすることが重要です。

例えば、「同じ商品を2回閲覧したものの購入しなかった顧客を抽出し、そのオーディエンスを広告プラットフォームへ連携する」といった施策が考えられます。具体的な施策を提示すれば、ベンダーからも自社の要件に即したデモや提案を受けやすくなります。

CDPの機能から用途を考えるのではなく、既存顧客のアップセルやクロスセル、新規顧客の獲得など、達成したい目的から必要なデータや機能を逆算しましょう。

3. 適切な関係者を巻き込む

CDPを実際に利用する担当者だけでなく、顧客データの管理や利用方法について意思決定する関係者も選定プロセスに加えます。

小規模事業者では経営者やEC責任者が中心になりますが、事業規模が大きくなるにつれて、マーケティング、データ分析、ITなどの担当者も参加する必要があります。大企業では、さらに情報セキュリティ、プライバシー、調達などの担当者が関わることもあります。

また、ベンダーごとの評価基準が途中で変わらないよう、評価を取りまとめる責任者も決めておきましょう。

4. 必要な機能と連携要件を整理する

施策を実現するために必要な機能や性能、連携要件を具体化します。例えば、「カート放棄を検知してから5分以内に広告プラットフォームへデータを連携する」といったレベルまで要件を明確にすると、製品を比較しやすくなります。

ID解決やレポート機能、施策へのデータ連携などについても同じように要件を具体化します。初期導入に必須となる要件だけでなく、将来的に追加したい要件も整理しておくことで、目先の要件だけに偏った製品選びを防げます。

5. CDPの構築方法を検討する

既存のデータ基盤や社内の技術体制を踏まえて、どの構築方法が自社に適しているかを検討します。

パッケージ型CDPは、データの保存や統合、マーケティング施策との連携などの機能が一つの製品にまとめられています。一方、すでにデータウェアハウス（DWH）を整備し、運用できる体制がある企業では、既存のデータ基盤を活用するコンポーザブルCDPも選択肢になります。独自の要件が多く、既存システムとの複雑な連携を要する場合は、スクラッチ型も候補になるでしょう。

Shopify（ショッピファイ）を利用している場合は、独立したCDPを導入する前に、Shopifyの顧客セグメントやピクセル、カスタマーイベント、Shopifyアプリなどで必要な機能を実現できないか確認しましょう。例えば、顧客セグメントは条件に合致する顧客を自動的にグループ化でき、アプリピクセルでは外部サービスとのデータ連携が可能です。要件が限定的であれば、CDPを新たに導入せずに対応できる場合があります。

6. 情報収集を行う

要件やCDPの構築方法を踏まえて、CDP製品について情報収集を行います。自社の要件を満たしているかどうかに加えて、次のような点を検討しましょう。

• 操作性や使い勝手、拡張性は十分か
• 既存システムとスムーズに連携できるか
• サポート体制は充実しているか
• 顧客の同意管理やデータ保有期間の管理など、プライバシー管理に必要な機能が備わっているか
• データ暗号化、多要素認証、アクセス制限などのセキュリティ機能が搭載されているか

これらは、プロダクトページや製品資料、導入事例、ベンダーへの問い合わせなどを通じて確認します。既存システムとの連携については、対応しているシステムだけでなく、連携方法や必要な設定などを確認し、自社の環境で利用できるかを判断することが重要です。

7. 候補製品を検証して費用対効果を確認する

収集した情報をもとに候補を2～3つ程度に絞り、製品デモを依頼し、機能を検証します。比較条件をそろえるため、それぞれの製品で同じデータセット、施策、評価基準を使用し、顧客プロファイルの精度、データ連携や施策実行の速度、運用負荷などを比較しましょう。

また、月額、年額などの利用料金だけで判断せず、導入費用、データ量に応じた料金、契約期間、追加機能なども含めた見積もりを取得します。

さらに、検証開始前に顧客獲得単価などの基準となる指標を設定し、CDP導入後の効果を比較できるようにしておきましょう。CDPによって増加した粗利益が、導入や運用を含む総費用に見合うかを確認することで、投資対効果を判断できます。

まとめ

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）は、複数のシステムに分散した顧客データを統合し、分析やマーケティング施策に活用するための基盤です。システム間のデータ連携を効率化し、顧客理解の深化や施策の最適化に役立ちます。

CDPを選ぶ際は、自社の目的や既存システム、運用体制を踏まえ、必要な機能や連携方法を明確にしたうえで比較、検証することが重要です。本記事を参考に、自社に適したCDPを選定し、顧客データの活用に役立ててください。