CDPとDMPの違い
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CDPとDMPの違い

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今回はCDPを理解する上で混同されがちなDMPとの違いについてできるだけわかりやすく書いていこうと思います。

まずはじめに、CDPとDMPは別物と捉えられている方もいらっしゃるかもしれませんが、実はそうではありません。
広義ではCDPとは「プライベートDMP」の一種であり、そこにCRM施策を行いやすくするための機能を持たせたものになります。
もちろん、これだけではよくわからないと思いますので、もう少し詳しく説明していきましょう。

|DMPとは

CDPとDMPの違いを理解していくためには、そもそもDMPとは何かを知っておく必要があります。「DMPについては熟知しているよ」という方はこの項は読み飛ばしていただいて大丈夫です。

DMPはオンライン広告事業社が「広告配信の最適化」を目的として、3rdParty Cookie(データ収集を目的としたベンダーが様々なところから収集したデータ)を利用したオーディエンスデータ(個人を特定しないユーザーの属性データ)を活用するために生まれました。
広告事業社がCookieでWeb訪問者のIDとデモグラフィックデータや興味・関心を特定し、それらのユーザー情報からターゲットを選定、広告配信の最適化を図ってきました。
これが「パブリックDMP(オープンDMP)」と呼ばれるものです。

一方で、広告主側であった企業においても、自社保有データを中心に各種データをDMPで収集・管理していくようになり、顧客起点にデータを統合させ「顧客理解」を向上させるために活用を始めました。
また、統合されたデータを広告やMAなどの各施策へ連携し、包括的なマーケティング施策を行うことも目的として挙げられます。
これが「プライベートDMP」と呼ばれるものであり、すでにCDPと同じ目的で活用されていることがわかっていただけるかと思います。

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著)  書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:47

|プライベートDMPとCDPの違い

では、そんな同じ目的を持ったプライベートDMPとCDPにはどんな違いがあるのでしょうか。
はじめの方に書いたように、CDPとは「プライベートDMP」の一種であり、そこにCRM施策を行いやすくするための機能を持たせたものです。

とはいえ、世の中にはプライベートDMPと謳っているサービスが多く存在し、それぞれ機能も様々であるため、実はDMPとCDPというサービスで違いを明確にすることは非常に難しいのです。

ここに来ていきなりテーマをひっくり返してしまったようですが、逆に言えば、CDPと定義できる機能を持ったプライベートDMPはCDPであると言えるということになります。
というわけで、ここからはCDPの定義に関わる機能について書いていきます。

|CDPの機能について

CDPの役割を要約すると「各種データを取り込み、取り込んだデータを統合し、各種施策ツールへの連携を行うこと」です。
これらを「データ収集」「統合・分析」「施策への連携」のフェーズに分け、それを機能という面で切り分けたものが下記の図です。
これらがどういう機能なのかを具体的に説明していきます。

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著)  書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:49

1.データの取り込み機能
すでに保有しているデータを取り込むために、各種システムとCDPを接続・連携しなければいけませんが、この接続・連携にあたって、CDPツールには「コネクター」と呼ばれるAPIを利用して接続できる機能があります。
コネクターがあると外部システムとの連携設定は容易に実施できますが、ない場合には開発が必要となるため、このコネクターが豊富にあるかどうか、また自社のシステムとのコネクターがあるかということも重要なポイントとなります。
また、外部システムからのデータ取込みだけでなく、CDPツールのタグを使用し、Webサイトやアプリのアクセスログを収集することもできます。

2.データの蓄積機能
扱うデータによっては、数十億レコードを蓄積できるだけの容量が必要な場合もあります。
データ基盤としてデータを処理していく際には、
「生データ(データレイク)」としてデータが存在し、
「利用しやすく構造化したデータ(データウェアハウス)」に加工し、
「特定の目的に合わせて作成するデータ(データマート)」
というデータ加工・処理のプロセスがあります。

通常のデータ基盤システムは、各行程において別々のシステムで管理する場合も多く、例えばAWSの場合、データレイクではAmazon S3を使用し、データウェアハウスではAmazon Redshiftを使用します。CDPの場合の多くはこれらのプロセスをそのツール内で完結することができます。

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出典 著者名:小畑 陽一 (著), 菊池 達也 (著), 仁藤 玄 (著)  書名:ユーザー起点マーケティング実践ガイド 出版社:マイナビ出版社 出版年:2021 該当ページ:50

3.データの加工機能
前述の「データレイク」「データウェアハウス」「データマート」の順にデータ処理をしていく際に、データを加工する「ETL処理」があります。
ETLは「Extract(抽出)」「Transform(変換)」「Load(書き込み)」の頭文字を取っており、加工元のデータからデータを抽出、利用しやすくデータを変換、加工先に対して書き込みを行う役割をもちます。

4.データの抽出機能
CDP内で作成したデータから、分析や施策などの目的に合わせて必要なデータを抽出します。
SQLが書けるデータエンジニアに依頼してデータを抽出することが多いですが、CDPツールによってはデータ抽出のためのGUI(操作画面)が用意されているので、SQLが書けないマーケティング担当者でも目的のデータを抽出できます。

5.データの分析機能
データを可視化するダッシュボードやレポートを作成したり、データをも
とに機械学習で顧客行動を予測できます。
CDPを用いた分析では、CDPでデータを抽出し、BIツールへ連携して分析することが多いですが、CDPツール内でデータの深掘りができたり、機械学習を行い高度な分析ができると、工数の削減や精度の高いマーケティング活動が行えます。

6.データの出力機能
データの取込み同様に各システムへ連携するコネクターを有しており、
「MAツール」「WEB接客ツール」「SNS」「広告プラットフォーム」などへ連携が容易に行えるようになっています。
また、各マーケティング施策ツールへ顧客セグメントのデータを連携する際に、データにリアルタイム性をもたせられるなど、CDPごとに機能差がある部分となります。

CDPを検討する際に確認すべきポイントや、すでに自社でDMPを持っているような場合でも、ビジネスの目的に対して必要な機能があるかの確認にも是非参考にしていただけたら幸いです。

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