CDP（Customer Data Platform）とは？顧客データを効率的に管理するための「CDP」の役割と重要性

デジタル時代において、データの重要性は日々増しています。ビジネスの成長と競争力向上には、顧客データの効率的な管理と活用が不可欠です。

本記事では、顧客データを一元化し統合管理するソフトウェアプラットフォーム「Customer Data Platform（CDP）」に焦点を当てます。CDPの基本概念や、類似するソリューションとの違いを理解することは、ビジネスにおけるメリットを把握する上で重要です。

最適なCDPソリューションの選定基準も紹介します。

CDP（Customer Data Platform）とは？

CDP（Customer Data Platform）は、企業が持つあらゆる顧客データを一元的に収集・統合・分析し、マーケティング活動に活用するためのプラットフォームです。

CDPは、MA（マーケティングオートメーション）やCRM、社内システムなど、さまざまなシステムと連携してデータを蓄積します。顧客の属性データやウェブサイトのアクセスログ、購買履歴といったファーストパーティデータはもちろん、連携した外部ツールから取得するデータも統合します。顧客に関わるほぼすべてのデータを取り込むのがCDPの大きな特徴といえます。

そして、バラバラに散らばったこれらの顧客データを結びつけ、顧客一人ひとりの詳細なプロファイルを作成します。これにより、顧客の行動やニーズを深く理解できるようになり、パーソナライズされたマーケティング施策の実施を可能にします。

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CDPが注目されている背景

CDPが注目されている主な理由として、データのサイロ化の問題が挙げられます。

データのサイロ化は、主に以下の2つの原因によって引き起こされます。

1. 既存デジタルマーケティングツールの乱立

多くの企業では、CRMやMA、SFA（営業支援システム）など、さまざまなシステムを導入しています。これらのシステムは特定の目的において非常に有用な一方、各システム間でデータが連携されていない場合があります。この状況では、それぞれの領域で独立してデータを保持するため、顧客データを組織横断的に活用できません。

2. 顧客行動の多様化によるデータの散在

現代の顧客は、スマートフォン、タブレット、PCなど複数のデバイスを使い分け、ウェブサイト、モバイルアプリ、SNSといった多様なチャネルを行き来しながら情報収集や購買活動を行っています。そのため、それぞれのデバイスやチャネルごとにデータが記録され、同一人物を別のユーザーとして認識してしまう可能性があります。この状況では、顧客一人ひとりの全体像が見えず、最適なアプローチをすることが困難です。

そこで重要となるのがCDPです。CDPによって複数のシステムに分散している顧客データを一元的に集約し、組織横断的に活用できる基盤を構築することで、顧客一人ひとりをより高い解像度で把握できます。

CDPの主要機能「収集」「統合」「分析」

CDP（カスタマーデータプラットフォーム）は、顧客の理解を深め、より効果的なマーケティングを実現するための重要なツールです。

CDPが持つ主要機能としては、データの「収集」「統合」「分析」の3つが挙げられます。それぞれのプロセスにおいて、CDPがどのような役割を果たすのかを具体的に解説します。

1. データ収集

CDPが持つ主要機能としては、データの「収集」「統合」「分析」の3つが挙げられます。それぞれのプロセスにおいて、CDPがどのような役割を果たすのかを具体的に解説します。

1. データ収集

CDPの最初のステップは、顧客に関するあらゆるデータを網羅的に集めることです。この機能により、オンライン・オフラインを問わず、顧客接点から発生する多種多様なデータを一元的に取り込むことが可能です。

たとえば、以下のような多様なデータソースから情報を収集します。

• ウェブサイトやモバイルアプリでの行動履歴、購買履歴
• CRM（顧客関係管理システム）からの顧客属性情報
• 実店舗でのPOSデータや会員情報
• コールセンターでの問い合わせ履歴
• アンケートの回答、SNSでの反応

このように、CDPは構造化データ（整理されたデータ）や非構造化データ（テキスト、画像など）など、形式を問わずにデータを収集できる点が大きな特徴です。非構造化データは顧客の感情や意図を理解する上で重要であり、テキスト分析などと組み合わせることで、より深いインサイトを得られます。

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2. データ統合：顧客プロファイルの作成

データ収集の次は、異なるソースから集めたデータを顧客個人に紐づけて名寄せするデータ統合です。このプロセスでは、顧客一人ひとりに唯一の顧客IDを生成し、バラバラに存在していた情報を一つにまとめます。

例えば、ある顧客がウェブサイトではCookie ID、アプリではデバイスID、実店舗では会員IDで認識されていたとします。CDPはこれらの異なる識別子を同一人物のものとして紐付け、単一の顧客プロファイルを作成します。

これにより、企業はデバイスやチャネルをまたいだ顧客の行動を全体像として把握できるようになります。重複するデータの除去や、表記のゆれを統一する正規化もこのプロセスで行われ、分析に耐えうる高品質なデータ基盤が構築されます。

3. データ分析と活用：パーソナライズされた顧客体験

最後に、収集・統合された高品質な顧客データを分析し、そこから顧客理解を深めるためのインサイトを導き出します。この機能は、顧客の行動履歴、購買履歴、デモグラフィック情報、嗜好などを総合的に把握し、以下の2つの主要な目的で活用されます。

セグメンテーション

顧客を行動や興味、購買履歴などの共通点に基づき、意味のあるグループ（セグメント）に分類します。これにより、特定の顧客グループに最適化されたマーケティング施策を効率的に実行できます。

パーソナライゼーション

さらに一歩進んで、顧客一人ひとりの行動や好みに合わせてコンテンツやサービスを最適化します。たとえば、ウェブサイトでの推奨商品、メールマガジンの内容、表示される広告などを、その個人に特化してカスタマイズします。これは、顧客エンゲージメントを高め、ロイヤルティを向上させる上で不可欠な要素です。

CDPとDMP・CRMの違い

CDPと混同されがちなツールとして、「DMP」と「CRM」があります。ここでは、これらのツールとCDPの違いを、利用目的や活用シーンの側面から解説します。

CDPとDMPの違い

DMP（Data Management Platform）は、主に外部から収集した匿名性の高いオーディエンスデータ（サードパーティデータ）を管理・分析の対象とします。個人の特定はせず、特定の興味関心や属性を持つ不特定多数のユーザー群をセグメント化します。そのため、広告配信のターゲティングやメディアプランニングにおいて、自社データでは捉えきれない潜在顧客層へアプローチすることが目的です。

一方CDPは、自社が直接収集したファーストパーティデータを活用して、顧客一人ひとりの行動や嗜好を捉えることを目的としています。これにより、よりパーソナライズされた顧客体験やマーケティングコミュニケーションを提供したい場合に有用です。

CDPとDMPの違いとは？それぞれの機能や目的、活用事例を詳しく解説

それぞれの特徴を比較した表は以下の通りです。

	CDP	パブリックDMP
収集の対象となるデータ	企業が直接収集したデータ	外部から提供されるデータ
利用目的	パーソナライズされた顧客体験・マーケティング施策の提供	広告のターゲティング精度を高め、潜在顧客にリーチすること
活用シーン	マーケティング、営業、カスタマーサービス	主に広告運用

CDPとCRMの違い

CRM（Customer Relationship Management）システムは、顧客との関係性を管理し、営業・マーケティング・カスタマーサービスなどの活動を効率化するためのツールです。顧客の氏名、連絡先、購買履歴、問い合わせ内容、商談状況などを一元的に管理し、顧客満足度の向上とLTV（Life Time Value）の最大化を目指します。

CDPとの違いは、CRMが「顧客との関係を管理する業務システム」であるのに対し、CDPは「顧客のあらゆるデータを統合し、顧客理解を深めるためのデータ基盤」である点です。そのため、CRMは主に営業やサポート部門が利用する顧客との直接的なやり取りの記録に強みを持ちますが、CDPは行動データなどを含むより広範なデータを統合し、マーケティング施策のパーソナライゼーションに活用されます。

CDPとCRMの比較表は以下の通りです。

	CDP	CRM
役割	顧客データを統合するデータ基盤	顧客との関係を管理する業務ツール
利用目的	パーソナライズされた顧客体験・マーケティング施策の提供	顧客との関係管理 営業・サポート活動の効率化
扱うデータ	あらゆる顧客データ	顧客関係に関するデータ （顧客属性、商談履歴、問い合わせ履歴など）

CDPを導入するメリット

企業がCDPを導入すると、顧客データの統合・活用が効率化され、ビジネス成長につながるさまざまなメリットを享受できます。ここでは、CDP導入の主なメリットを3つご紹介します。

1. 深い顧客理解とパーソナライズの実現

CDPは、オンラインやオフラインのあらゆるチャネルから顧客データを一元的に収集し、統合します。これにより、デバイスやプラットフォームを横断した顧客の行動を、単一のプロファイルとして把握することが可能です。

統合されたデータを分析することで、顧客一人ひとりの行動パターン、購買傾向、嗜好を多角的に理解できます。その結果、画一的なターゲット層ではなく、個々のニーズや興味に合わせたパーソナライズされたマーケティング施策やコミュニケーション戦略の立案・実行が可能となり、顧客満足度やエンゲージメントの向上につながります。

2. データ処理工数の大幅な削減

従来のデータ管理では、各システムに分散した顧客データを手動で集計したり、異なる形式のデータを変換したりと、データの前処理に膨大な時間と労力がかかっていました。また、データの重複や不整合が発生しやすく、データ品質の低下も課題でした。

CDPを導入すると、データの収集、クレンジング、名寄せ、統合といった一連のプロセスを自動化できます。これにより、常に最新かつ正確な顧客データにリアルタイムに近い形でアクセスできるようになります。データ処理に費やしていた時間が大幅に削減され、担当者は顧客分析や戦略立案といった、より価値の高い業務に集中できます。

3. ファーストパーティデータの最大限の活用

CDPの最大の強みは、企業が直接収集した信頼性の高いファーストパーティデータを最大限に活用できる点です。

近年、プライバシー規制の強化やサードパーティCookieの廃止が進み、外部データに依存したマーケティング手法は限界を迎えています。こうした状況において、CDPはファーストパーティデータを基盤として、顧客の行動履歴や属性情報を深く分析し、持続可能なマーケティング戦略を構築します。これにより、顧客との長期的な関係性を築き、LTV（Life Time Value）の最大化を目指せます。

CDP構築のステップと流れ

CDPの構築は、計画的かつ段階的に進める必要があります。ここでは、CDPを導入する際の一般的な流れを3つのステップで解説します。

ステップ1：顧客データの収集・統合

最初のステップは、社内に散らばっている顧客データをCDPに集約し、統合された顧客プロファイルを作り上げることです。

まず、ウェブサイトの閲覧履歴、ECサイトの購買データ、実店舗の購入履歴、アプリの利用状況など、どこにどんな顧客データがあるかを洗い出します。この段階で、プライバシーポリシーや関連法規に準拠しているかを確認することも重要です。

次に、これらのデータをCDPに取り込み、異なるシステムからの情報を単一の顧客IDに紐付けて統合します。この作業により、顧客一人ひとりの行動や属性、購買履歴といった情報を一元的に把握できるようになります。

ステップ2：分析・施策に使えるように加工

顧客データが一元的に集約されたら、次にそのデータをマーケティング施策に直接活用できるように分類・加工します。

CDPに取り込まれただけの生データは、そのままでは活用しづらい状態です。目的や施策に合わせて、データのクレンジング、顧客のセグメント分け（例：購買頻度や金額に応じた分類）、特定の属性情報付与といった加工を行います。この加工により、データがより意味を持ち、具体的なアクションに結びつけやすくなります。

ステップ3：外部ツールと連携し、施策を実行

最後のステップは、CDPで準備した顧客データを実際に活用し、マーケティング施策を実行することです。

統合・加工されたデータを、広告配信プラットフォーム、MA（マーケティングオートメーション）、CRM、BIツールといった外部システムに連携させます。これにより、パーソナライズされた広告の自動配信や、特別なキャンペーンメールの送信などが可能になります。

一度施策を実行したら、その効果を継続的に測定・分析することが不可欠です。広告のクリック率やコンバージョン率、売上への貢献度などを常にモニタリングし、必要に応じて施策の内容を見直すことで、PDCAサイクルを回し、マーケティングの効果を最大化できます。

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おすすめのCDPツール3選

市場には多様なCDPツールが存在します。ここでは、代表的なツールを3つご紹介します。各ツールの特徴を理解し、自社に最適なツールを選びましょう。

1. Treasure Data CDP

Treasure Data CDPは、外部ツールとの豊富な連携機能を強みとする代表的なCDPツールです。

Webサイトやアプリのログ、IoTデータなど、170種類以上のデータソースに対応するコネクタを標準で保有しています。これにより、データ連携のための開発やメンテナンスが不要となり、スムーズなデータ活用を実現します。

Treasure Data CDPは、データの集約・統合、分析に特化しており、ID統合機能による顧客データの一元管理や、機械学習ライブラリ「Hivemall」を活用した高精度なターゲティングが可能です。また、「オーディエンススタジオ」を使えば、複雑なセグメンテーションや体験シナリオの自動化も簡単に実行できます。

Treasure Data CDPの公式サイトはこちら

2. KARTE Datahub

KARTE Datahubは、Web接客ツール「KARTE」のデータを活用するために開発されたCDPツールです。KARTEで取得した行動データに加え、社内データや外部サービスデータを統合・分析できます。

100種類以上のデータソースと連携でき、UI上の直感的な操作で高度なデータ分析が可能です。そのため、エンジニアではないマーケティング担当者でも、ノーコードで簡単に実装できます。さらに、スケジュール機能やジョブフロー機能により、定期的なデータ取り込みを自動化し、運用効率を大幅に向上させます。

KARTE Datahubで統合・分析されたデータは、KARTEのWeb接客機能とシームレスに連携し、サイト訪問者への適切なレコメンドや精緻なセグメント配信といったアクションに直接つなげられます。

KARTE Datahubの公式サイトはこちら

3. Rtoaster insight+

Rtoaster insight+は、株式会社ブレインパッドが提供する、Web接客ツール連携型のCDPツールです。インフラにはGoogle CloudのBigQueryを採用しており、大規模なデータも高速かつ効率的に活用できます。

CRMデータや会員属性データ、Web/アプリログ、広告データなど、幅広いデータを顧客単位で統合できる点が特徴です。収集したデータはSQLを利用してGUI上で直感的に加工・分析でき、セグメントの作成や掛け合わせも簡単に行えます。

Rtoasterのもう1つの機能「Rtoaster action+」を併用すれば、Rtoaster insight+で分析・作成されたセグメント情報や顧客の行動データに基づき、Webサイトやアプリ上で一人ひとりに最適なコンテンツ表示やレコメンドを自動で行えます。

Rtoaster公式サイトはこちら

まとめ

本記事では、CDPの概要から導入メリット、具体的な構築ステップ、主要なツールまでを解説しました。

CDPは、あらゆる顧客データを一元的に収集・統合・分析し、顧客一人ひとりの深い理解を可能にします。これにより、企業はパーソナライズされた顧客体験を提供し、顧客エンゲージメントの向上、LTVの最大化、そして持続可能なマーケティング戦略の構築を実現できます。