カスタマー データ プラットフォームが業務に有効かを見極めるには

チーフマーケティングオフィサーの職務は近年、大きく変わりました。 少し前までの目標は、ブランド価値などの測定が難しい用語に関連付けられていて、ほとんどの時間は広告のデザインやその購入に費やされ、テクノロジーなどはほとんど関係していませんでした。 今日、CMOは収益における測定可能な改善を推進し、顧客体験のあらゆる側面に責任を負い、有料メディア、スタッフのコスト、または代理店よりもテクノロジーの検討に多くを費やすことが期待されています。

CMOの平均在職期間は、報告を行うCEOの半分であるのも不思議ではありません。

この新しい世界で成功するための鍵が1つあるとすれば、それは顧客データです。 マーケティング担当者はマーケティングテクノロジーを強化し、カスタマーエクスペリエンスを向上させ、結果を収益に結び付けるためのデータを必要としています。 また、優れたデータだけで成功が保証されるわけではありませんが、不十分なデータでは失敗を避けられません。

この記事では、データと収益の関係、新たなレベルのシステム（カスタマーデータプラットフォーム）がそれらの統合にどのように役立つかを詳しく説明します。

各種の調査結果:

カスタマーデータの重要性

最近まで、ほとんどのマーケティング担当者は、顧客が誰であるかについてほとんど情報を持っていませんでした。小売における、ほとんどの購入は現金で行われ、誰が何を買ったかの記録はありませんでした。広告はほぼ全てがマスメディアを通じて配信され、誰が何を見たのかを知ることは不可能でした。セールスが常に既存顧客に結び付けられていた通信販売業界でさえ、データは通常はアクセスできないコンピュータファイルに保存されていました。

今日の世界はかなり異なります。現在、ほとんどの広告はデジタルであり、少なくとも誰がどのメッセージを見たのか、どのように反応したのかを知る事ができる可能性があります。多くの購入はオンラインで行われ、オフラインでの購入でさえ、トランザクションを個人に結び付けることができる、デジタルシステムに記録されます。さらに、顧客は追跡されていることを知っており、その情報が利益のために使用されることを期待しています。つまり、関心に合わせたオファーと割引、迅速で簡単な購入プロセス、および、以前のやり取りの詳細な知識に基づく顧客サービスを期待しています。CEOは、詳細なデータが広く利用可能であるという顧客の仮定を共有しますが、実は利益を最大化するために使用されることを期待しています。

ほとんどのマーケティング担当者は、データの実際の状態が、顧客やCEOが想定するほど良くはないことを痛感しています。 そのため、彼らは同時に情報を改善し、すでに手元にあるものを最大限に活用するために苦労していることに気づきます。 最終的な目標は、顧客の行動に対する各アクティビティの影響を測定することです。これにより、アクティビティを最適化して、可能な限り最良の結果を得ることができます。プロセスは4つの主要なタスクに分けることができます。

各顧客を特定する：すべての広告、電子メール、電話、小売店での購入、およびサービスリクエストは、既存の個人に結び付ける必要があります。 これは、顧客に一意の識別子でのみ対応できる電子メールのようなチャネルでは簡単です。 Webサイトへの訪問や店舗でのショッピングなど、購入の準備ができるまで顧客が本人であることを証明する理由がない他のチャネルでは、それははるかに困難です。 テクノロジーは、アイデンティティを故意に明らかにしなくても個人を追跡する方法を提供しますが、これらは常に効果的であるとは限らず、プライバシー規制によりますます制限されています。 顧客を識別するには、本質的に接続されていない識別子をリンクすることも必要です。特定のメールアドレスと電話番号が同じ人物に属しているということは確認する事ができません。

顧客の行動をキャプチャ、結びつける：顧客が誰であるかを知るだけでは不十分です。 彼らが何をしているかを知る必要があります。 これは、Webサイトの訪問、購入トランザクション、オファーへの応答、電子メールの開封、モバイルアプリのクリック、通常の支出、製品の使用、サービスの問題、参照したもの、ソーシャルメディアコメントのやり取りなどの詳細をキャプチャすることを意味します。 このデータは、完全なプロファイルにアセンブルされ、年齢や興味などの属性で強化され、さらに使用できるようにする必要があります。

 

分析と予測：マーケティング担当者は、過去の行動を理解し、将来のイベントを予測できるように、組み立てられたデータ内のパターンを見つける必要があります。 これらのパターンの一部は、データが収集されると簡単に表示されますが、それ以外は検出するために高度な分析プロセスを必要とします。 最終的な目標は、顧客が行う理由や行う事に関する洞察を生み出すこと、そして、自社が顧客の行動に前向きな影響を与える方法を発見する事です。

 

プログラムを実行し、結果を測定、改善する：最後に、マーケティング担当者はデータを使用して新しいプログラムを実行し、結果を測定する必要があります。 これには、処理を選択し、メッセージを送信し、トランザクションを処理し、サービスを提供するシステムとデータを共有する必要があります。 これらのシステムには、マーケティングによって管理されるものとそうでないものがあります。 それらはすべて顧客の体験へ貢献することとなり、将来の行動に影響を与えます。 したがって、マーケティング担当者は何が起こったかから学び、将来の結果を改善するために調整を行うことができるように、それらはすべてキャプチャされてシステムにフィードバックされる必要があります。

 

顧客データの課題

これらの4つのタスクはそれぞれ、マーケティング活動を業績に結び付けるチェーンのリンクです。 それぞれが独自の課題に直面しています。

各顧客を特定する：

一部のやり取りはどの識別子にもリンクされていません。 一部の識別子は実際の人にリンクされていません。 また、複数の識別子が同じ人物に関連している場合は明確でない場合があります。 人々は、偶然または故意に誤ったID情報を提供することがよくあります。 プライバシー規制により、識別子の収集と共有が困難になっています。 最終的な結果として、識別は常に完全ではありません。 マーケティング担当者は、これらの制約の範囲内でできる限り最善を尽くさなければなりません。

顧客の行動をキャプチャ、結びつける：

顧客データは多くの異なるシステムで取得されます。 データは、マーケティング担当者が必要とする可能性がある限り、常にアクセス可能、完全、一貫性、正確、または保持されるとは限りません。 その結果、マーケティング担当者は通常、ソースシステムからデータを抽出し、それをクリーンアップして標準化し、顧客IDをリンクして、結果を保存する必要があります。 その後、理想的には元の詳細を失うことなく、他のシステムが効率的にデータにアクセスできるように、データを再フォーマットする必要があるかもしれません。 これらのプロセスの一部またはすべては、特定のマーケティングニーズをサポートするためにリアルタイムで発生する必要があります。

 

分析と予測：

データを分析して予測を行うシステムでは、データを処理する前に特定の形式に変換する必要があることがよくあります。分析プロセスでは、通常、熟練したユーザーが作業を行うか、自動システムを監視する必要があります。自動化されたシステムでは、気付かないほど簡単に間違いを犯してしまいます。マーケティングアトリビューション（マーケティングプログラムが顧客の行動に与える影響を測定するプロセス）は、特に難しいタスクであり、多くの場合、特殊な分析手法が必要で、プロジェクトの開始時にコントロールグループを確保するなど、特定のマーケティングプログラムの設計に依存する場合があります。

 

プログラムを実行し、結果を測定、改善する：

顧客との対話は、マーケティング、販売、サービス、および運用部門と外部エージェントによって実行されるシステムで発生します。中央の顧客データベースとの接続は、特にリアルタイムでは、困難または不可能な場合があります。一部のシステムは、顧客の識別やパーソナライズされたメッセージの配信など、マーケティング担当者が望む種類のプログラムを実行できません。同様に、システムは顧客の行動を詳細に追跡するために必要な特定の情報を返すことができない場合があります。

カスタマー データ プラットフォーム

カスタマーデータプラットフォームは、CDP Instituteによって「他のシステムからアクセス可能な永続的で統一された顧客データベースを作成するパッケージソフトウェア」として定義されています。つまり、カスタマーデータプラットフォームは、顧客プロファイルを組み立てて共有するために特別に設計されたシステムです。それぞれを解決するのに役立ちます。

上記の各課題の解決に役立ちます。

各顧客を特定する：

CDPは、顧客IDがソースシステムによって取得されるときに、それらを集められる場所を提供します。すべてのCDPは、共通の識別子が提供されている場合、顧客レコードをリンクできます。特定の電子メールアドレスと電話番号が同じ人に属しているという事実など、ほぼすべてが識別子間の関係を保存できます。多くの場合、独自のデータに基づいて追加の関係を提供する外部システム（「アイデンティティグラフ」）に接続しています。一部のCDPは、ルールとアルゴリズムを適用してレコードを比較し、自分で一致を見つけます。これらの一致には確率推定を伴う場合があり、ユーザーは一致を有効として受け入れるために必要な信頼度を決定するオプションを選択できます。

 

顧客の行動をキャプチャ、結びつける：

CDPはソースシステムからデータを取り込み、独自のデータベースに保存します。 API接続、クエリ、ファイル転送を介してデータを収集するように設計されています。構造化ファイルから非構造化テキストまで、すべてのデータタイプを受け入れる。取り込んだすべてのデータの完全な詳細を保持するため、必要なだけデータを保存します。多くのCDPには、取り込んだデータをクリーンアップして変換し、他のシステムで特殊な形式で使用できるようにする広範な機能があります。詳細はさまざまですが、ほぼすべてのCDPが保存データへのリアルタイムアクセスを提供します。一部のCDPは、システムの外部に保存されているデータにもアクセスできます。これは、頻繁に変化するデータに最も関連させる機能で、天気、場所、在庫レベル、株価などを連結させます。

 

分析と予測：

すべてのCDPは、データベースの抽出を他のシステムに送信できるようにする基本的なセグメンテーション機能を提供します。一部には、熟練したユーザー向けの予測モデリングツールキット、自動モデル構築用の機械学習アルゴリズム、オファーまたはコンテンツ推奨エンジン、データ探索ツール、レポートライター、視覚化などの追加の高度な分析機能があります。いくつかは、マーケティングアトリビューションのための特殊なアルゴリズムを備えています。

プログラムを実行し、結果を測定、改善する：

すべてのCDPは、メッセージ配信のために外部実行システムに接続できます。これらのシステムは、電子メールやWeb広告などのアウトバウンドチャネルや、Webサイト、モバイルアプリ、コールセンターでのリアルタイムの対話のために、パーソナライズされたメッセージを引き続き生成する場合があります。一部のCDPには統合実行システムが含まれているため、ユーザーは他のシステムと統合する必要がありません。しかし、これらのベンダーでさえ、クライアントに外部配信システムを使用するオプションを提供しています。

CDPの利点

CDPの主な利点は、統合された顧客データベースを構築および管理するために特別に設計されていることです。多くのCDPには、一般的なソースおよび実行システム用に構築済みのコネクターの大規模なライブラリーがあります。柔軟なデータ構造を備えているため、広範なデータモデリングを行わなくても、新しい入力を簡単に受け入れることができます。そうしたCDPは統一された顧客プロファイルを組み立てます。また、最小限の技術的な労力でプロファイルのコンテンツを共有できます。この機能の特定の組み合わせは、顧客データも管理する他のタイプのシステムと比較するとユニークです。

他のデータストレージシステムとの比較：

l  データウェアハウスは高度に構造化されており、多くの場合、新しいデータ要素またはソースを追加するために広範な技術的努力が必要です。

l  データレイクは、統合された顧客プロファイルに統合することなく、取り込んだデータを保存します。

l  統合プラットフォームはシステム間でデータを移動しますが、永続的なデータベースには保存しません。

l  マーケティングオートメーションとCRMシステムは、主に内部で生成するデータに限定されており、外部システムへのアクセスが制限されています。

l  マーケティングクラウドは、単一の統合顧客データベースを構築することなく、データを別々のサイロに保存します。

 

CDPが必要でしょうか？

CDPがビジネスにとって意味があるかどうかを判断する最良の方法は、CDPが可能にするマーケティングプログラムを特定することです。 これらは、システムのギャップが原因で現在実行できないプログラムで、CDPが埋める事ができるものです。 CDPは幅広い機能を提供するため、6つの異なるブロックでこれらを検討することは理にかなっています。

統合プロファイル：

これには、データの取り込み、識別子のリンク、統合プロファイルの作成、他のシステムとのプロファイルの共有など、すべての機能が含まれます。 その典型的な使用例は次のとおりです。

l  オンボード サードパーティデータのエンリッチメント：新しい顧客の電子メールアドレスを外部データプロバイダーのオンボーディングサービスに送信します。 顧客のプロフィールに追加する住所と人口統計を取得。

l  オンラインデータとCRMデータを組み合わせる：eコマースの注文で提供されたメールアドレスを既存の顧客ロイヤルティアカウントと照合して適切なクレジットで購入を促す。

l  ブラウジングデータと店舗内購入データを組み合わせる：Cookie IDを使用して、Webサイトで閲覧した顧客および店舗の製品を識別します。 その顧客によるその後の店内購入と相関させる。

l  過去のアクティビティを顧客プロファイルにマッピング：同じデバイスを使用してeコマースにサインアップ/ログインした後に、匿名の顧客の閲覧行動を個人プロファイルにマッピングすることにより、豊富なプロファイルを作成。

顧客分析：

これには、顧客プロファイルを分析し、セグメントを作成、行動を予測し、クラシファイアを適用する機能が含まれます。 使用例は次のとおりです。

l  価値の高い顧客の発見：長期にわたるオンラインと店内の購入履歴を組み合わせて使用し、高価値の顧客を正確に特定する。

l  キャンペーンの効果を測定：分割テストを使用して、Web広告オーディエンスに含まれる、または除外される顧客の店舗での購入を比較。

l  解約の可能性を予測：リスクのある顧客をプロアクティブに特定し、顧客を引き付ける戦術へ到達させる。

l  顧客価値のジオマッピングに基づいてフィールドイベントを特定：顧客生涯価値と購入の可能性を使用して、フィールドイベントに対する最適な店舗を選択。

 

アウトバンド メッセージの選択：

これらは、電子メール、Webおよびソーシャルディスプレイ広告、ダイレクトメールなどのアウトバウンドキャンペーンのレコードを選択する機能です。

l  パーソナライズされたメッセージの選択：過去の購入履歴に基づいて、毎週のロイヤルティメールで提供する製品を選択します。

l  再アクティブ化キャンペーン：プロモーションメールの開封をやめた顧客に対して、Web広告ダイレクトメールまたはアプリ通知のターゲット設定

l  トリガーメッセージ：製造元の保証がまもなく期限切れになるアプライアンスの購入者に延長保証オファーを送信

 

リアルタイムの相互作用：

Webサイト、モバイルアプリ、コールセンター、プログラマティック広告などのチャネルでリアルタイムの対話を管理します。

l  リアルタイムの行動プロファイリング：匿名のWebサイト訪問者をその行動に基づいてリアルタイムで分類。

l  位置情報に基づくパーソナライズ：小売店の近くまたは店舗内の特定の通路にいる顧客に、モバイルアプリを介してパーソナライズされたオファーを送信。

l  個々のプロファイルへのエージェントアクセス：Webサイトでの振舞いをリアルタイムで更新することを含めた顧客履歴の完全なビューをコールセンターエージェントに提供。

 

予測分析：

予測モデルの出力を顧客プロファイルに追加します。 モデルは、単一のアクションの可能性を推定し、最良のコンテンツまたは製品を推奨、将来の顧客価値を推定するなどができます。

l  価値予測：顧客のCDPデータに基づくモデルを使用して、新規のeコマース顧客の将来の価値を推定し、それに応じてオファーを調整。

l  最良のオファーの選択：CDPデータに基づくモデルを使用して、最良のWebサイトオファーを選択。

l  類似モデル：CDPデータに基づくモデルを使用して、有料ソーシャル広告をターゲットとする最適な見込み客を選択。

 

オムニチャネルマーケティング：

チャネル全体で顧客への対応を調整する機能です。

l  維持キャンペーン：各顧客に最適な維持メッセージを見つけて、優先するアウトバウンドチャネルで送信を行う。

l  クロスチャネルキャンペーン：異なる顧客に最適な割引オファーを選択し、各顧客がすべてのチャネルで常に同じオファーを確認できるようにする。

l  プリエンプティブサポート：オンラインヘルプセンターで解決策を探すために過度の時間を費やしたお客様に、関連情報を記載したメールを自動的に送信。

 

統合されたメッセージ配信：

これらの機能は特定のチャネルに関連しています。ユースケースの最初のブロックである統合プロファイルのみがCDPに固有です。 他のブロックの機能はすべて統合プロファイルの恩恵を受けますが、CDPによって、または分析、セグメンテーション、メッセージ選択、または配信を行う個別のシステムによって提供される場合があります。 企業がCDPでそれらを必要としているかどうかは、すでに導入されている他のシステムに依存します。

l  店舗内アプリメッセージング：カスタマイズされたオファーメッセージをモバイルアプリ経由で店舗内の顧客に送信。

l  メールでの領収書：店舗での購入時に要望されたお客様に対して、領収書をメールで送信。

l  リターゲティングリストの更新：オンラインで購入した顧客をメールのリターゲティングリストからすぐに削除。

l  広告費を最適化：店頭で購入したばかりの顧客に対するオンラインデジタルキャンペーンを抑制

 

次のアクション：

今日のCMOは多くの課題に直面しています。 優れた顧客データは、マーケティングをより効率的にし、マーケティングテクノロジーのより良い使用を可能にし、マーケティングプログラムの収益への影響を測定し、顧客体験を改善することにより、それらの多くを解決するのに役立ちます。 カスタマーデータプラットフォームは、顧客データを改善するための強力なツールであり、分析からパーソナライズおよびメッセージ配信までの追加のギャップを埋めることができます。 会社が顧客データをより有効に活用する必要がある場合、CDPが成功の鍵となります。

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