マーケティングテクノロジーの効率と利用率を向上する技術スタックへのCDPの導入（または現在運用しているCDPのアップグレード）が、複雑な技術スタックの統合を解決するための秘策になる理由

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顧客体験を向上させるために、企業がテクノロジーを活用することは、もはや避けて通ることはできません。

そのため、Gartnerの調査によると、非常に多くのテクノロジーを導入しすぎたことにより、ブランドや企業は技術スタックの機能の約60%しか効果的に利用できていないことが分かっています。
このようなテクノロジーによる弊害を避けるには、一歩下がって、顧客に良い結果もたらすだけでなく、効率的かつ大規模に技術スタックを管理できるような最善の方法を検討することが重要です。
秘密兵器は、企業と顧客をつなげる顧客データ（およびコンテキストを加える隣接するデータ）です。

顧客体験（CX）のためにデータを最大限に活用している企業は、次のような点を大きく向上できています。

1

顧客の理解

2

社内部門の生産性3

新規顧客の効率的な獲得

顧客データ ソリューションを導入しないと、メッセージングツールは顧客のコンテキスト（背景・状況）が完全にわからないまま機能し、断片的で一貫性のない体験をもたらすことになります。
また、インサイトを見つけるのに時間がかかりすぎて、適切なタイミングで顧客とエンゲージできなくなる可能性があります。
そして、それほど難しいことではないはずのデータラ
ングリングと連携のために、多くの時間を費やして手動で非効率な作業をしなればならないということになります。
全体として、機能が十分に発揮されないソリューションになってしまうため解決する必要があります。

“

Gartnerは、Linchpin Technologiesの概念に言及し、デジタルマーケティングへの投資を最大化するには、「カスタマーデータプラットフォーム（CDP）のような補完的なマーテック製品と、データサイエンスおよび機械学習ツールと技術を備えたマーケティングアプリケーションの導入を優先する必要がある」と述べています。
2

1 + 1 = 3 だったらどうでしょうか？ 技術スタックにCDPを導入することの利益は計り知れません。

技術スタック内のすべてのツールは、特定の目的のために存在します。
ただし、その目的をサポートするために、各ツールには二次的な機能があり、スタック間で重複している可能性があります。
4つの一般的な顧客エンゲージチャネル、Eメールプログラム、ディスプレイ広告キャンペーン、モバイルアプリ、分析システムを例に、特定の機能がどのように重複しているかを見てみましょう。

CDP導入前• チャネルごとにサイロ化• 複数の一貫性がない、不完全なデータセット

Eメールメールを送る

ディスプレイ

モバイルアプリアナリティクス
データ収集（タグ/ API）

広告配信

アプリの機能データの視覚化• 重複作業

データ収集（タグ / API）

データ収集
（タグ / API）

データ収集
（タグ / API）

リスク

データベース

データベース

データベース

データベースアクション
設定/ルールアクション
設定/ルールアクション
設定/ルールアクション
設定/ルール

データのエンリッチ化

データのエンリッチ化

データのエンリッチ化

データのエンリッチ化

IDID

ID

ID

ML

ML

ML

ML

• 一貫性のないCX• ベンダー/組織ごとに所有/管理••されているデータ
非効率的なプロセス（一元管理できていない、収集時ではなく収集後のデータクリーニングなど）
プライバシー/同意/セキュリティのリスク

データ定義
同意セグメンテーション

データ定義
同意セグメンテーション

データ定義同意

セグメンテーション

データ定義
同意

セグメンテーション

3

CDP導入前

各ツールの独自性は、実際にはある程度制限されているため、二次的なツールの多くが重複してしまうことは明らかです。

Eメール
メールを送る
データ収集（タグ/ API）
データ定義

機会

つまり、これらの重複する機能を統合して、オーケストレートすることで、2つ（ツールと二次的なツール）の目標を一挙に達成する大きな機会があるということです。

ディスプレイ

モバイルアプリアナリティクス

広告配信

アプリの機能データの視覚化

データ収集（タグ/ API）

データ収集（タグ/ API）

データ定義 独自の機能データ定義

データ収集（タグ/ API）
データ定義

データベース

データベース

データベース

データベース

同意

同意

同意

同意

アクション
設定/ルールアクション
設定/ルールアクション
設定/ルールアクション
設定/ルール

データのエンリッ
チ化

データのエンリッ
チ化

データのエンリッ
チ化

データのエンリッ
チ化

セグメンテーション

セグメンテーション

セグメンテーション

セグメンテーション

IDID

ID

ID

ML

ML

ML

ML

4

「全体は、部分の総和に勝る」という古いことわざをご存じでしょうか？ CDPを技術スタックに追加すると、1 + 1 = 3 になります。
また、魔法のような数学が苦手な方でも、1 + 1 = 2 が 可 能 に な りま す。これはデジタル志向の企業でも、CDPを導入していない環境で、データを使って達成できる結果の1 . 5 、1 . 3や1 . 2ではなく、実際に1 + 1 = 2 を を 達 成できるのです。

データファーストなCDPの第一の利点は、統一された取り組みでこれらの機能を管理することにより、効率を高めることができることです。 2番目の利点は、このスタック全体にわたる価値の提供を重視した優れた専用ソリューションを使用することで、全体的な利用率が向上（そして拡張機能でCXが向上）することです。
最初の顧客とのエンゲージメントで、顧客データが生まれることは誰もが知っています。
この機能が重複していることも知っています。
さらに悪いことに、これらの機能は各ツールに偏りがあるため、最高のツールとしては十分ではありません。

CDP導入前• 解放すべきメリット #1：•

効率の向上
解放すべきメリット #2：
利用率の向上重要なインサイト• データ収集は、主要なシステム間•••でサイロ化し、断片化しており、不均一化しているベンダーのシステムが、ブランドより早くデータを収集することがあり、その逆もまたリスクとなる
データの定義とデータベースを一元化する機会
最優先事項：データ運用の最適化

Eメール

ディスプレイ

モバイルアプリ

メールを送る

広告配信

アプリの機能アナリティクス
データの視覚化

データ収集（タグ / API）

データ収集
（タグ / API）

データ収集
（タグ / API）

データベース

データベース

データベース

データベース

同意

同意

同意

同意

アクション
設定/ルールアクション
設定/ルールアクション
設定/ルールアクション
設定/ルール

データ定義

データ定義

データ定義

データ収集
（タグ / API）
データ定義

データのエンリッ
チ化

データのエンリッ 機会 データのエンリッ
チ化
チ化

データのエンリッ
チ化

セグメンテーション

セグメンテーション

セグメンテーションセグメンテーション

IDIDID

ID

MLML

MLMLつまり、データの収集と品質において機能レイヤーを導入することは、技術スタックの利用率を向上させる最初の機会になります（一部のCDPはこれができず、むしろ別のツールが必要となり、さらに機能の重複が発生することになります）。
このレイヤーの機能は、この機能がツールの中核的な目的にあまり関係しない各サイロよりも、はるかに高いものです。
この機能を一元化することにより、カスタマービューはより正確になり、テクノロジー全体にわたりより完全になります。
結果として、顧客体験そのものがより一貫性のあるものになります。

ステップ 1 – 運用効率

• 一元化されたデータ収集• ベンダーのランダムな変数では•なく、ビジネス的観点から定義されたデータインサイトの自動生成

利点
••
•
•

運用効率
データ品質の向上
データの所有権
リアルタイムなデータ基盤

ディスプレイ

Eメール

広告配信

メールを送る

モバイルアプリアナリティクス

同意

同意

アプリの機能同意

同意

データの視覚化

データのエンリッチ化

データのエンリッチ化

データのエンリッチ化

データのエンリッチ化

IDID

IDID

アクション
設定 / ルール

アクション
設定 / ルール

アクション
設定 / ルール

アクション
設定 / ルール

セグメンテーション

セグメンテーション

セグメンテーション

セグメンテーション

MLML

ML

ML

データベース

データ定義（データレイヤー）
データ収集（タグ、API、SDK、ライブラリ、ファイルのインポート）

6しかし、活用に役立つ重複の機会はもっとあります。
次の重複する機能は、収集されたデータを管理してインサイトを生成し、それらのインサイトに基づいてアクションを編成（または決定）することに関するものです。

ステップ 2 – データ
管理のアジリティ• データをより良くする• 収集されたデータにインサイトを•••••

定義する
再利用を容易にする
チャネル/テクノロジー間で一貫性のあるセグメントサイロ化していないチャネル全体にわたるID照合
ID戦略の定義
技術スタック全体で、一貫してアクションとエンリッチ化したデータを編成する

利点• クロスチャネルのインサイト• 市場投入までの時間短縮 / インサイトの向上• データに対する組織内の信頼Eメール

ディスプレイ

モバイルアプリアナリティクス同意

同意同意同意メールを送る

広告配信

アプリの機能データの視覚化

データのエンリッチ化

データのエンリッチ化

データのエンリッチ化

データのエンリッチ化

IDID

ID

ID

アクション
設定 / ルール

アクション
設定 / ルール

アクション
設定 / ルール

アクション
設定 / ルール

セグメンテーション

セグメンテーション

セグメンテーション

セグメンテーション

ML

ML

ML

ML

データベース

データ定義（データレイヤー）
データ収集（タグ、API、SDK、ライブラリ、ファイルのインポート）

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顧客の同意データを管理することがますます重要になってきています。
そのため、活用に直接役立つとは限りませんが、顧客データレイヤーにこのデータを組み込むことは非常に理にかなっています。

ステップ 3 – 信頼 –内部と外部

• データサプライチェーン全体で管理されるデータの一種としての同意データ

利点• 顧客からの信頼• 法令順守

Eメール

ディスプレイ

モバイルアプリアナリティクス

メールを送る

広告配信

アプリの機能データの視覚化

MLML

ML

ML

同意

同意

同意

同意

アクションの設定とルール
セグメンテーション
ID
データのエンリッチ化
データベース

データ定義（データレイヤー）データ収集（タグ、API、SDK、ライブラリ、ファイルのインポート）

8

そして最後に、膨大な量のデータを支援するさまざまなツールで機械学習(ML)機能が急成長しているため、将来を見据えておく必要があります。
価値が可能な限り大きくなるような方法で、ML機能を戦略的に構築することが重要です。
どのように使用するかに関係なく、技術スタックを最大限に活用するために、すべてのチャネルに適用できる一元化されたMLレイヤーには明らかに価値があります。
このアプローチでは、ハブ（包括的な顧客データがある場所）で生成されたインサイトは、すべてのチャネルに利益をもたらす可能性があります。

ステップ 4 –高度なインサイト• クロスチャネル、顧客レベルのデータ上にMLを活用したインサイトを重ねる

利点• データ主導の顧客インサイト

Eメール

ディスプレイ

モバイルアプリアナリティクス

メールを送る

広告配信

アプリの機能データの視覚化ML
同意

アクションの設定とルール
セグメンテーション
ID
データのエンリッチ化
データベース

データ定義（データレイヤー）
データ収集（タグ、API、SDK、ライブラリ、ファイルのインポート）

適切なCDPは、技術スタック全体にわたり、これらの重要なデータ機能を編成することで顧客体験の向上を支援し、より高い効率性、敏捷性、リスクの軽減、そして最も重要な収益の最大化につなげます。

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結論

テクノロジーの追加で、技術スタック全体の使用率と効率性が向上するというのは奇妙に思えるかもしれませが、CDPの場合、それは実際に世界中のお客様の運用結果からも明らかなのです。
なぜなら、サイロ化した個々のシステムにある重複した機能を、データを一元化して拡張性のある最善の状態に置き換えられれば、実際に1 + 1 = 3というよう状況を作り出すことができるからです。

どのように評価しても、CDPはデータをより良くできるビジネスのデジタルトランスフォーメーションを推進しようとしている多くの企業と同様に、CDPが技術スタックの活用と効率化を推進するのにどのように役立つかがお分かりいただけたと思います。
どこから始めればよいのか、わからない方のために、3つの検討ステップを紹介します。
顧客データの編成レイヤーを評価することから始1 すべてのツールの基盤となる、め、CDPを検討（または再検討）しましょう。
特に注意して調べみ
2 パートナーがデータ収集の課題をどのように解決しているかを、ましょう（すべてのCDPが問題を根本的に解決しているわけではありません）。
今後1〜3年で競争するための適切な要素であるML（機械学習）と3 このデータ基盤が、プライバシー機能を備えているかを確認することで、将来も安心な道筋をつけましょう。

CDPの使い方や始め方について詳しくお知りになりたい方は、こちらから「カスタマーデータプラットフォーム 決定版ガイド」をご覧ください。

10Tealiumについて
タグマネジメント•

API ハブ•カスタマーデータプラットフォームと機械学習•

データ管理

Tealiumは、Web、モバイル、オフライン、IoT等からの顧客データをつなぎ、企業と顧客とのつながり強化を支援しす。
Tealiumの統合エコシステムは、1,300以上のシステムやサービスとの接続機能を標準で備え、企業やブランドが完全かつリアルタイムで顧客データを活用できる環境作りに貢献します。

Tealiumが提供する機械学習を備えたカスタマーデータプラットフォーム(CDP)、タグマネジメント、APIハブは、顧客データをより実用的で価値のあるものにするソリューションで構成されており、プライバシーに準拠した安全な運用が可能です。
世界で850社以上の大手企業が、Tealiumに信頼を寄せ自社の顧客データ戦略強化に活用しています。
詳しくは、www.tealium.com/ja/ をご覧ください。

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