現代のビジネスにおいて、データを活用した意思決定は不可欠です。近年マーケティング業界で注目されているインテントデータは、企業がマーケティングや営業戦略を最適化する上で重要な役割を果たします。
インテントデータを活用することで、見込み顧客の行動パターンを予測し、ターゲットに合ったアプローチが可能になります。しかし、多くの企業ではこのデータの収集・分析が十分に進んでおらず、適切に活用できていないのが現状です。
本記事では、インテントデータの基本的な概念からその重要性、具体的な活用方法までを詳しく解説します。データを適切に活用し、売上向上につなげるためのポイントを理解し、実践に役立てましょう。
インテントデータとは？
インテントデータとは、ユーザーや顧客が特定の製品やサービスに対して示す興味や購入意欲を示すデータを指します。 具体的には、Webサイトの閲覧履歴、検索キーワード、資料のダウンロード履歴、ソーシャルメディアでの発言などが含まれます。
このデータは、主に企業が顧客の行動を把握し、ターゲティング精度を高めるために活用されます。インテントデータは主にファーストパーティーデータ、セカンドパーティーデータ、サードパーティーデータに分類され、それぞれ異なる特徴と用途があります。
インテントデータが示すデータの種類
改めて、インテントデータとは、顧客が製品やサービスに対して示す関心や購買意欲を示すデータのことです。企業はこのデータを分析することで、顧客の行動パターンを理解し、マーケティング戦略や営業活動に活かすことができます。
インテントデータには、大きく分けてファーストパーティーデータ、セカンドパーティーデータ、サードパーティーデータの3種類があります。それぞれのデータは取得方法や活用方法が異なり、企業が目的に応じて適切に組み合わせることが重要です。
以下では、これら3つのデータの特徴や活用方法について詳しく解説します。自社に最適なデータ活用の方法を見つけるために、各データの違いを理解しておきましょう。
ファーストパーティーデータ
ファーストパーティーデータとは、企業が自社の顧客から直接収集するデータを指します。 このデータは、企業が運営するWebサイト、モバイルアプリ、CRMシステムなどを通じて取得されます。
具体的なデータの例としては、以下のようなものがあります。
- 購買・成約履歴（購入した商品、頻度、購入金額）
- フォーム入力データ
- 資料ダウンロード履歴
- メール開封・クリック履歴
- Webサイトの閲覧履歴（どのページを訪れたか、滞在時間、離脱ページ）
- 会員情報（氏名、メールアドレス、年齢、性別）
ファーストパーティーデータの最大の特徴は精度の高さと信頼性です。外部のデータプロバイダーを介さないため、自社で直接取得することでデータの正確性が高く、プライバシー規制にも対応しやすいというメリットがあります。
しかし、収集できる範囲は自社の顧客や接点を持ったユーザーに限定されるため、既存顧客のデータを元にした施策が中心になります。ですが、工夫次第では新規顧客の獲得にも活用ができます。 ファーストパーティーデータは、他のデータと組み合わせることでより幅広いマーケティング戦略を構築することが可能となります。
セカンドパーティーデータ
セカンドパーティーデータとは、他の企業が取得したファーストパーティーデータを提供してもらうデータを指します。 主に、ビジネスパートナーやデータ提携先の企業とデータを共有する形で利用されます。
たとえば、以下のようなケースが挙げられます。
- 広告ネットワークとデータを共有（特定の業界の消費者動向を分析）
- イベント主催企業と参加者データを交換（参加者の関心や購買意向を把握）
- ECプラットフォームがブランド企業と購入データを共有（商品の購入傾向を分析）
セカンドパーティーデータのメリットは、信頼できるパートナー企業から自社の顧客情報だけでは補えないインサイトを得られることです。同じターゲット層を持つ企業とデータを共有することで、より深い消費者行動の理解が可能になるのです。そのため、新しい市場や顧客層にリーチできるという大きなメリットがあります。
しかし、データの入手には信頼できるパートナーが必要であり、データの品質や更新頻度にも注意が必要です。また、企業間でのデータ共有には適切な契約やセキュリティ対策が求められます。
サードパーティーデータ
サードパーティーデータとは、データプロバイダーやマーケットリサーチ企業などが独自に収集・整理したデータ、または国や自治体が公表しているオープンデータなどを指します。 これらのデータは、主に大規模な市場調査やターゲティング広告などに利用されます。
代表的なデータソースとしては、以下のようなものがあります。
- データプロバイダー（消費者行動データ、興味関心データ）
- 広告ネットワーク（オンライン広告のクリック率やコンバージョンデータ）
- 位置情報データ（ユーザーの移動履歴、チェックインデータ）
- SNSの公開データ（ハッシュタグ分析、トレンド情報）
- 検索エンジンで検索されたキーワード
サードパーティーデータの強みは、幅広いターゲット層のデータを取得できることです。たとえば、新規顧客の獲得や市場全体の動向分析に活用できます。
一方で、データの正確性や鮮度に課題がある場合もあります。また、近年のプライバシー保護の強化に伴い、クッキー規制や個人情報保護法の影響を受ける可能性があるため、利用する際には法的要件を確認することが重要です。
これらの3種類のデータを適切に活用することで、企業はより精度の高いマーケティング戦略を立てることができます。次章では、インテントデータが重要視される理由について解説していきます。
３種のデータの比較表
| ファーストパーティーデータ | セカンドパーティーデータ | サードパーティーデータ | |
| 定義 | 企業が自社の顧客から直接収集するデータ | 他企業のファーストパーティーデータを提供してもらうデータ | データプロバイダーや公的機関が収集・提供するデータ |
| 主なデータソース | 自社Webサイト、会員情報、購買履歴 | パートナー企業との共有データ | データプロバイダー、広告ネットワーク、SNS |
| 精度と信頼性 | 高い（自社で直接取得し、正確性を担保できる） | 比較的高い（信頼できるパートナー企業からのデータ） | 低いことがある（データの正確性や鮮度に課題がある場合あり） |
| 活用例 | パーソナライズドマーケティング、既存顧客の育成 | 共同キャンペーン、顧客分析の補強、提携によるデータ活用 | 広告ターゲティング、市場トレンド分析 |
インテントデータが重要視されている理由
近年、企業がマーケティング戦略を最適化し、売上向上を図るためにインテントデータの重要度はどんどん高くなっています。その背景には消費者行動の変化や競争の激化、データドリブン経営の普及など、さまざまな要因が関係しています。
特に、オンライン上での購買プロセスが複雑化し、顧客が情報収集を行う過程でさまざまなチャネルを経由するようになったため、「顧客が今どの段階にいるのか？」を把握することが重要になってきたことは大きな要因の1つです。
また、広告のパーソナライズ化や営業活動の効率化を目指す企業にとって、顧客の関心や購買意欲を示すデータは貴重な指標となります。正しく活用することで、見込み顧客の獲得率向上や営業のROI改善につながるため、インテントデータの需要が高まっているのです。
インテントデータを活用することで得られるメリット
マーケティングや営業、プロダクト開発の分野において、インテントデータをもとにした意思決定を行うことで、企業はROIの向上や顧客満足度の向上が期待できます。
具体的には、
- 購買意欲の高い顧客を特定し、購買ターゲットの精度向上
- リードの質の向上
- プロダクト開発の最適化
といったメリットが挙げられます。顧客の関心をリアルタイムで把握し、最適なタイミングでアプローチできるため、無駄なマーケティングコストの削減やコンバージョン率の向上にもつながります。
以下では、インテントデータを活用することで得られる主要なメリットについて詳しく解説します。
顧客ターゲティングを最適化することができる
インテントデータを活用することで、ターゲット顧客のニーズを的確に捉えたマーケティング施策を実施できます。従来のデモグラフィックデータ（年齢、性別、地域など）だけでなく、実際の行動データをもとにターゲティングを行うことで、より精度の高い広告配信やコンテンツ提供が可能になります。
たとえば、特定の商品に関する検索履歴やWebサイトの閲覧データを活用すれば、興味を持つ顧客層を特定し、適切な広告を配信できます。これにより、無駄な広告費を削減しながら、購買意欲の高い顧客に対してアプローチできるようになります。
インテントデータを活用したターゲティングは、パーソナライズ化されたマーケティングを実現し、顧客とのエンゲージメントを強化する重要な手法です。
インテントデータを活用したターゲティングの例
- 価格ページ閲覧ユーザーへの即時アプローチ
- 価格ページを訪問したユーザーを「購入意欲が高い」と判断し、限定キャンペーンのメールや広告を配信して、短期的なコンバージョンを狙う。
- 業種別資料ダウンロードに基づくターゲティング
- 業種別のホワイトペーパーをダウンロードしたユーザーに対して、業界特化の導入事例や機能紹介を送信し、ニーズに即した提案を実施する。
- 複数回訪問ユーザーへのスコアリング広告配信
- 短期間に複数回サイト訪問したユーザーをスコアリングし、関心度に応じた広告やメール配信を行うことで、段階的にアクションを促進する。
- 競合製品名検索者へのリターゲティング
- 競合製品名を検索して流入したユーザーに対し、自社製品の優位性を強調したバナー広告を配信して、比較検討段階での獲得を狙う。
見込み顧客の育成により質の高いリード獲得につながる可能性がある
従来のリード獲得施策では、コンバージョン率が低い見込み客が多く含まれることが課題でした。しかし、インテントデータを活用することで、購買意欲の高いリードを見極め、効率的に獲得できる可能性が高まります。
たとえば、特定の業界向けの製品を調査している企業担当者が、関連するキーワードを検索して複数の情報を閲覧している場合、その企業は今まさに購入検討をしている可能性が高いと考えられます。こうした行動データをもとにアプローチすることで、精度の高いリード獲得が実現します。
また、リードスコアリング（見込み客のスコア付け）にインテントデータを組み込むことで、見込み顧客の育成（リードナーチャリング）の精度が高まり、より効果的な営業アプローチをすることも可能です。これにより、営業チームはより確度の高い顧客に集中できるため、成約率の向上にも寄与します。
インテントデータを活用したリードナーチャリングの例
- 特定のコンテンツ消費後の再エンゲージメント： ブログ記事や動画視聴などの行動データを基に、次に読むべき資料や事例紹介を提示し、段階的に興味を深めリードを育成する。
- Webサイト閲覧履歴に基づくパーソナライズドメール： 閲覧ページ（製品紹介・価格など）に応じて、関心の高い情報や限定オファーをパーソナライズして配信し、購入検討を後押しする。
- カート放棄者に対するリターゲティング： 商品をカートに入れたまま離脱したユーザーに対して、割引クーポンや特典を含んだ広告を配信し、再訪と購入完了を促す。
プロダクト開発や改善に役立つ
インテントデータは、顧客がどのような課題を抱えているのかを把握し、プロダクト開発の方向性を決める上で有益です。顧客が頻繁に検索するキーワードや、特定の機能に対する関心度を分析することで、市場のニーズを的確に把握できます。
たとえば、SaaS企業がユーザーの検索傾向を分析した結果、「データ連携」「API対応」などのキーワードが多く検索されていることがわかれば、それに対応する新機能の開発を優先することができます。
また、競合製品に関する口コミやフィードバックもインテントデータとして活用可能です。顧客が他社製品に対してどのような不満を抱いているのかを分析することで、自社の製品改善に活かすことができます。
このように、インテントデータを活用することで、市場のニーズを的確に捉え、顧客にとって本当に価値のある製品・サービスの開発が可能になります。
インテントデータを利用したプロダクト開発や改善の例
- FAQ検索データをもとにした機能追加
- ユーザーが頻繁に検索するキーワードを分析し、未対応の機能やニーズを把握。実際の利用意図に基づいた新機能を追加し、利便性を向上させる。
- 製品比較ページ閲覧からのUX改善
- 比較ページでの離脱が多いユーザー行動を分析し、情報の見せ方や導線を最適化。検討中のユーザーの離脱を防ぎ、コンバージョンを促進する。
- 資料ダウンロード傾向を反映した製品改良
- 特定資料のダウンロードが集中するテーマを分析し、ユーザーが重視している機能や性能に焦点を当てて、製品仕様やメッセージを見直す。
- お問い合わせ内容を活用したUI改善
- 「使い方がわかりにくい」といったお問い合わせの傾向をインテントデータとして活用し、ナビゲーションやUIを改善して利用体験を最適化する。
インテントデータの部門別活用方法
インテントデータは企業のさまざまな部門で活用することが可能です。特に、マーケティングや営業、カスタマーサクセスといった顧客対応に関わる部門では、データを活用することで業務の効率化や顧客満足度の向上が期待できます。
- マーケティング部門
- 顧客データを活用したパーソナライズマーケティングを実施することで、適切なタイミングで最適なコンテンツを提供できる。
- 営業部門
- 顧客のステータスに応じた適切な対応を行うことで、成約率の向上が可能になる。
- カスタマーサクセス部門
- 利用顧客のニーズに合わせたサポートを提供することで、顧客満足度や継続利用率の向上につながる。
以下では、それぞれの部門におけるインテントデータの具体的な活用方法について解説します。
マーケティング部門での活用
マーケティング部門では、インテントデータを活用することで、顧客の関心や購買意欲に応じたパーソナライズマーケティングを実施できます。自社のデータウェアハウスを組み合わせることで、顧客が関心を持っているタイミングで、適切なコンテンツを届けることが可能になります。
たとえば、顧客が特定の製品に関する情報を頻繁に検索している場合、その顧客に対して関連するホワイトペーパーや無料トライアルの案内を提供すると、高いエンゲージメントの期待ができます。また、過去の行動履歴をもとにしたメールマーケティングを実施することで、リードの育成がスムーズになります。
このように、インテントデータを活用することで、より顧客に合わせたマーケティング施策やABM（Account Based Marketing）の実施を実現することができるため、無駄なコストを削減しながらコンバージョン率を向上させることができます。
マーケティング部門での活用例
- 広告配信の最適化
- 商品ページや価格ページを訪問したユーザーに対して、購買意欲に応じたリターゲティング広告を出し、広告費対効果を改善する。
- コンテンツ戦略の立案
- 多く検索・閲覧されているキーワードやテーマを分析し、ユーザーニーズに合ったブログ記事やホワイトペーパーを新規制作する。
- 見込み顧客のスコアリング
- Web行動データをもとに、関心の高い見込み顧客を自動でスコアリングし、インサイドセールスへの引き渡し基準を明確化する。
営業部門での活用
営業部門では、顧客のステータス（状況）に応じた適切なアプローチを行うことが重要です。現在導入しているCRMやSFAのシステムとインテントデータを連携させれば、見込み顧客の興味関心や購買意欲をリアルタイムで把握することも可能になるため、最適なタイミングでコンタクトを取ることが可能になります。
たとえば、顧客が競合製品と自社製品を比較検討している段階であれば、価格や機能の優位性を強調した提案を行うことで、購買決定を後押しできます。また、顧客が過去に資料請求やウェビナーに参加していた場合、そのデータをもとにカスタマイズされた提案を行うことで、成約率を高めることができます。
インテントデータを活用した営業アプローチは、現在ニーズの高い顧客を発掘し、適切な顧客対応を可能にするため、成約率を向上させる効果が期待されます。
営業部門での活用例
- ホットリードの優先対応
- Webサイトを複数回訪問したり、価格ページを閲覧したユーザーをスコアリングして、購入意欲が高い見込み顧客に優先的にアプローチする。
- 提案資料のパーソナライズ
- 資料ダウンロードや閲覧履歴をもとに、顧客が関心を持つテーマに絞った提案資料を準備し、商談の精度と成功率を高める。
- 休眠リードの掘り起こし
- 過去に接点があったが失注・停止していたリードの再訪問や新たな行動を検知し、タイミングを逃さず再アプローチを実施する。
カスタマーサクセス部門での活用
カスタマーサクセス部門では、インテントデータを活用することで、顧客の利用状況やニーズに応じた適切なサポートを提供できます。特に、プロダクトの使用データや顧客のフィードバックを分析することで、問題が発生する前に適切なアクションを取ることが可能になります。
たとえば、ある機能を頻繁に使用しているものの、別の機能にはアクセスしていない顧客がいれば、その顧客に対して適切なチュートリアルを提供することで、より高い満足度を得られる可能性があります。また、カスタマーサポートへの問い合わせ内容を分析することで、よくある課題を解決するヘルプページやFAQの改善にもつながります。
インテントデータを活用することで顧客の利用体験を向上させ、継続利用率やロイヤルティの向上に貢献することが期待されます。
カスタマーサクセス部門での活用例
- 解約兆候の早期検知
- ログイン頻度の低下やヘルプページ閲覧の増加といった行動データから、利用停滞や不満の兆候を察知し、早期フォローを実施する。
- アップセルのタイミング把握
- 特定機能に関する閲覧や利用頻度の増加をもとに、上位プランや追加機能への関心を把握し、最適なタイミングで提案する。
- 導入初期のオンボーディング支援
- 初回ログイン後の行動や閲覧データを分析し、操作につまずいている箇所を特定。ピンポイントでサポートを提供し定着率を向上させる。
- カスタマーヘルススコアの改善
- ユーザーの行動データをスコア化し、活用度が低い顧客を抽出。定期面談や活用提案の対象として優先的にフォローを行う。
企業にとって重要なインテントデータが浸透しない理由
インテントデータは、企業のマーケティングや営業戦略において非常に重要な役割を果たします。しかし、多くの企業ではデータの取得・管理・活用のフローが確立されておらず、十分に活用できていないのが現状です。
主に、適切な方法でデータを収集できていない、収集したデータを分析・活用する仕組みが整っていない、またはデータを適切に保存・管理する基盤がないなどの課題が挙げられます。これらが原因で、営業やマーケティング活動に十分に活かせず、最終的には売上にも影響を及ぼしてしまうのです。
以下では、インテントデータが浸透しない具体的な課題について解説します。
活用するためのデータをうまく取得できていない
インテントデータを効果的に活用するためには、第一に適切な方法でデータを収集することが不可欠です。しかし多くの企業では、データ自体は収集できているものの分析や二次利用のために必要なデータ整形が行われていないことが課題となっています。つまり、活用できる形に整備されていないため、実質的に「活用するためのデータがない」状態にあるのです。たとえば、ウェブサイトの訪問履歴や広告のクリックデータは取得していても、顧客の購買意欲を示すデータ（商品比較の動向、競合サイトの閲覧情報など）までは取得できていないケースが多く見られます。また、社内の各部門がそれぞれ異なるツールを使用しているため、データの一元化が難しく、必要な情報が適切に蓄積されないという課題もあります。
データ取得の方法を見直し、より多角的な視点から顧客の行動を把握できる仕組みを整えることが、インテントデータ活用の第一歩となります。
膨大なデータを分析し活用するフローが組まれていない
データを取得したとしても、それを活用する仕組みがなければ、企業の意思決定には役立ちません。しかし、多くの企業では、データの収集後に適切な分析・活用のフローが確立されていないため、活用されないまま放置されるケースが多くあります。
たとえば、膨大なデータが蓄積されているものの、どの指標を分析すべきかのルールが決まっていない、またはデータ分析を専門とする人材が不足しているため、活用に至らないといった課題があります。その結果、インテントデータを活用したターゲティングや営業活動が実施されず、ビジネスチャンスを逃してしまうことになります。
この問題を解決するためには、データ分析のプロセスを明確に定義し、具体的な活用フローを整備することが重要です。また、データの可視化ツールやBI（ビジネスインテリジェンス）ツールを活用することで、スムーズなデータ分析が可能になります。
データを格納する基盤が構築されていない
インテントデータを効果的に活用するためには、適切にデータを管理・保存する基盤の構築が極めて重要です。データ基盤がしっかりと整備されていないと、いくらデータを収集できたとしても、それを有効に活用することはできません。
多くの企業では、データ収集に注力するあまり、データの保存や管理体制が不十分な状態にあることが少なくありません。各部署やツールごとにデータが分散して保存されているケースや、DWHやクラウドストレージといった適切な保存環境が整備されていないことが課題となっています。これにより、データの検索や活用に時間がかかり、迅速な意思決定を妨げる要因となっているのです。
データ基盤が構築されることで、企業ができることは大幅に増えます。まず、企業内に散在している販売データや顧客データ、マーケティングデータなどを一元的に管理し統合することが可能になります。これにより、データを効率的に活用し、より深いインサイトを得られます。また、データが正確かつ整合性のある形で管理されるため、意思決定において一貫性が保たれ、信頼性の高い分析が可能となります。
さらに、ビジネスインテリジェンスツールを活用することで、複雑なデータを視覚的に分かりやすいレポートやダッシュボードとして出力できるようになり、現場の担当者や経営層が直感的にデータを理解して迅速に行動を起こせるようになります。データ基盤の整備こそが、データを価値ある資産として最大限に活用するための鍵なのです。
システム間のデータ連携ができていない
データを効率的に活用するためには、各部門やシステム間でのデータ連携がスムーズに行われることが重要です。しかし、多くの企業では各部門で独自のツールやシステムを使用しており、それらが適切に連携されていないという課題があります。
たとえば、マーケティングツールで取得したリードデータが営業チームと共有されていない、または、カスタマーサクセス部門が顧客の過去の問い合わせ履歴を参照できないといった状況が生じることがあります。このようにデータが分断されていると、顧客の状況を正しく把握することが難しく、適切な対応ができないため、ビジネスの成長に大きな影響を与えます。
この問題を解決するためには、API連携やETLツールを活用してシステム間のデータ統合を図ることが重要です定されたデータを活用できる環境を整えることで、よりスムーズな業務運営が可能になります。
インテントデータ活用のためのデータ連携・基盤構築方法
インテントデータを効果的に活用するためには、データを適切に収集・管理し、各部門で共有できる環境を整えることが不可欠です。特に、DWH、API連携、ETLツールなどを活用することで、データの一元管理とシームレスな活用が可能になります。
近年、多くの企業がクラウドベースのデータ基盤を導入し、リアルタイムでのデータ分析や他システムとの統合を実現しています。また、API連携を活用すれば、異なるシステム間のデータ統合が容易になり、営業・マーケティング・カスタマーサクセスの各部門でデータをスムーズに活用できます。さらに、ETLツールを導入することで、専門的なエンジニアリング知識がなくてもデータの統合や変換が可能になり、より多くの現場担当者がデータを活用できる環境が整います。
以下では、インテントデータの活用を加速させるための具体的なデータ基盤構築方法について詳しく解説します。
DWHでのクラウドベースでのデータ基盤構築
企業がデータを効率的に管理・活用するために、クラウドベースのDWH（データウェアハウス）を活用したデータ基盤構築が増加しています。DWHを導入することで、異なるデータソースから取得した大量のデータを統合し、分析しやすい形で保存することが可能になります。
たとえば、Google BigQueryやAmazon Redshiftといったクラウド型DWHは、スケーラブルな環境でのデータ処理が可能です。従来のオンプレミス型のデータ管理と比較して、運用コストを削減しながら迅速なデータ分析ができる、というメリットがあります。
DWHを活用することで、マーケティングや営業部門はリアルタイムで最新のインテントデータを取得し、意思決定に活かすことが可能になります。データ基盤の構築を進めることで、より高度なデータドリブン経営を実現できるでしょう。
API連携を活用したデータ取得とシステム連携
企業がさまざまなデータソースを活用する際、API連携は不可欠な手段となります。APIを活用することで、異なるシステム間でのデータの自動連携が可能になり、各部門で取得したインテントデータをスムーズに統合できます。
たとえば、CRMやMAツール、広告プラットフォームなどからリアルタイムでデータを取得し一元管理することで、マーケティングや営業の意思決定を迅速化できます。また、社内システムと外部データプロバイダーをAPIで接続することで、競合分析や市場動向の把握も可能になります。
ただし、API連携にはエンジニアによる開発・保守が必要となるため、システム構築の段階で適切な設計を行うことが重要です。APIを活用することで、企業全体のデータ活用の幅を広げ、効率的なデータ運用を実現できます。
ETLツールを活用したデータ連携とシステム拡張
API連携はデータ統合に有効ですが、エンジニアによる開発・管理が必要になるため、非技術者がデータを扱う際に課題となる場合があります。そこで、ETL（Extract, Transform, Load）ツールを活用することで、営業やマーケティング担当者でもデータ連携を簡単に行える環境を整えることが可能になります。
ETLツールを利用すると、データの抽出・変換・ロードを自動化でき、異なるフォーマットのデータを統一した形で管理できます。また、ノーコードまたはローコードでのデータ処理が可能となる点も大きな利点です。
これにより、エンジニアに依存せず、現場の担当者が必要なデータを即座に取得・活用できるため、データドリブンな業務推進が実現します。特に、マーケティング施策や営業活動の即時改善が求められる企業にとって、ETLツールの導入はインテントデータ活用を加速させる鍵となります。
データ連携でETLツールを活用するならTROCCO
インテントデータを効率的に活用するためには、データを収集・変換・統合するETLツールの導入が不可欠です。その中でも、TROCCOは、エンジニアリング知識がなくてもデータ統合が可能なクラウドベースのETLツールとして、多くの企業で導入が進んでいます。
TROCCOはデータの抽出、変換、ロードを自動化し、異なるシステム間のデータを一元的に管理することができます。さらに、直感的なUIを備えており、非エンジニアのマーケティング担当者や営業チームでも手軽にデータ統合を実施できる点が大きな特徴です。
また、Google BigQueryやAmazon Redshiftなどの主要なDWHとの連携が可能で、クラウド環境でのデータ活用を推進する企業にとって、最適なETLソリューションとなっています。これにより、企業はインテントデータをリアルタイムで分析し、より高度なデータドリブン経営を実現できるようになります。
まとめ
本記事では、インテントデータを活用して売上最大化を目指す方法について解説しました。インテントデータを適切に活用することで、顧客の行動を正確に把握し、マーケティングや営業活動の成果を最大化できます。しかし、多くの企業はデータの収集・管理・活用が十分に行えていないという課題を抱えています。
その解決策として、ETLツール「TROCCO」の活用が有効です。TROCCOを導入することで、データの抽出・変換・統合を自動化し、エンジニア以外の担当者でもスムーズにデータ活用が可能になります。データドリブンな経営を実現するために、ぜひTROCCOを活用し、インテントデータの利用を強化しましょう。
