こんな方におすすめ
- CDP導入を検討しているが、何から手をつければいいか分からない方
- データソースが多すぎて優先順位が付けられず、要件定義が終わらない担当者の方
- 投資対効果（ROI）が見えにくく、経営層からの承認を得るのに苦労している方
- 従来型CDPのコスト増大や、ベンダーロックインによる拡張性の欠如を懸念している方
こんなことがわかります
- 自社DWHを中心に据え、必要な機能だけを組み合わせて拡張する「コンポーザブルCDP」の設計思想
- 「顧客理解」から始めることで、迷いや手戻りをゼロにする2フェーズ・アプローチ
- AIエージェントとテンプレートの活用により、CDP構築期間を最大50%短縮する方法
- 既存データからAIを用いて顧客像や施策仮説（RFM、クラスタリング等）を導き出す具体的なステップ
「Customer Data Platform (CDP) は必要だが、何から始めればいいか分からない」。そんな企業の悩みを解決するのが、必要な機能を組み合わせて小さく始められる「コンポーザブルCDP」です 。
本資料では、primeNumberが推奨する、顧客理解から始める2フェーズ・アプローチをご紹介します 。まず既存データをAIで分析して顧客像と施策仮説を整理し（Phase 1）、その分析環境をそのまま本格的なCDPへと拡張する（Phase 2）ことで、従来の手法で発生しがちだった「手戻り」や「二重投資」を排除します 。
自社DWHをデータの中核に据え、AIエージェントやテンプレートを活用することで、構築期間を最大50%短縮し、確実に成果へと繋げるための新しいCDP導入の形を提案します 。
