CDP(顧客情報基盤)の構築/活用

CDPが必要な理由

顧客データを戦略的に活用するためには、単にデータを収集するだけではなく、顧客情報を横断的に把握する必要があります。しかし現実には、マーケティング、営業、サポート用の異なるツールでバラバラに管理されているため、顧客情報がその活用に支障をきたすほどに断片化しているケースも少なくありません。CDP（顧客情報基盤）で、断片化している顧客情報を統合して一元管理することにより、顧客実態の解像度を向上させ、リアルタイムでのデータ分析と意思決定を強化することが可能になります。また、個人情報に関する規制遵守とプライバシー保護という観点から見ても、システム横断的な顧客情報の統合は欠かせません。

CDP構築にあたっての課題

CDPを構築するにあたっては、「導入の目的」と「活用イメージ」を明確化し、「データ活用戦略」を策定することが重要です。データ活用戦略が策定されなければ、CDP構築に対する「適正な投入リソース（人的体制と費用）」を判断することは困難になります。
また、有効な投資を行うためには、データ活用戦略を実践するための優先順位と規模を考慮した「適切なフェージング」による構築も大きな課題です。思いつきの構築で投資を無駄にしないためにも、「Small Start Small Win」を念頭に置き、徐々に範囲を広げていく構築計画が重要です。
技術的には、異なるシステムで個別最適化されたデータを統合する複雑さ、それらデータのクオリティと適切なクレンジング、CDPと各種システム間の互換性、技術的なリソースや専門知識の不足などが課題となります。

CDP活用にあたっての課題

CDPは、顧客セグメンテーションおよびターゲティングに最も力を発揮します。データを活かして選定した顧客に対して効果的な施策を展開し、そのステータスとROIを管理することが求められます。CDP活用のメリットが部門間でコンフリクトを起こさないよう、さまざまな部署からなる社内チームおよび外部パートナーとのコラボレーションやアライメントを行うことも必要です。
CDPで一元管理されるデータには、個人情報や機密情報も含まれているため、セキュリティとプライバシーの維持は欠かせません。また、CDPはカスタマイズし続けることで、より効果の高い運用を実現できます。必要な機能やデータを評価・判断し、最適化することもCDP活用の課題として重要です。

CDP構築/活用とBRIDGEの支援

データ活用戦略の策定

BRIDGEは、お客様のビジネス状況に深く踏み込み、効果的なデータ戦略を策定します。まずは、お客様の「データドリブン営業」や「データドリブンマーケティング」の現状評価を行い、改革・改善の余地と優先度を評価します。
CDP構築前に、各ツールで管理されている顧客データを手動で統合して分析することにより仮説検証を実施し、データを中心とした営業・マーケティング活動のビッグピクチャーを描きます。そして、営業・マーケティング活動の現状とCDP導入で期待される効果とのバランスを判断し、「適度なSmall」からスタートする段階的なデータソース統合と活用のロードマップを策定します。また、データの流れだけではなく、そのクオリティを管理する基準も含めて、データガバナンス体制を策定します。

CDPの構築

CDPには、専用ツールによる構築やクラウド基盤上への構築などさまざまな方法があり、BRIDGEは、コスト、データの加工方法、顧客データの統合方法、AIによる顧客分類や予測機能の求めるレベルなど、お客様のニーズに則した構築方法の策定、プラットフォームとデータ連携ツールの選定から構築までお手伝いします。
データ連携については、お客様が保有するデータの種類を洗い出し、データ活用基盤の構成に合わせて設定を行います。同時にデータプライバシー規制へ準拠するよう留意して設計作業・インフラやツールの選定を行います。

CDP活用のファーストステップ

CDPを構築したら、データ活用戦略に即して実践していきます。とくに1stフェーズでは、CDPを初めて使用するユーザーに対して丁寧なトレーニングを行いつつ、統合したデータから読み取れるインサイトの抽出を行い、トライアンドエラーの中で有益な勝ち筋を見出します。これは、データ活用戦略策定時点での仮説の精度がいかに高かったとしても、CDPを継続して活用する限り必要な工程となります。手動でのデータ統合で仮説検証した時点の期待値に対する評価と、CDPに対する今後のリソース投入規模をつねに判断する必要があるからです。

CDPの継続的な活用とアップデート

CDP活用の1stフェーズ以降は、データ活用戦略に即した適切なフェージングの実践と、定期的な評価に基づく継続的な戦略のアップデートを行います。具体的には、オートメーションの強化（判断の自動化、実行の自動化、AI活用箇所の拡大）、MA/CRM連携（パーソナライズされたメール送信、WEBコンテンツのダイナミックなパーソナライズ、人的アクションのToDo発行）、連携データの拡充などを展開していきます。