マーケティング担当者がCDPについて知っておくべき15のこと

2024/10/23 - 読み終える時間: 6 分

Ultimate Guide: 15 Critical CDP Facts Every Marketer Should Know の翻訳版です。

マーケティング担当者がCDPについて知っておくべき15のこと

2024年10月7日

著者: HCLSoftware - a division of HCL Technologies, fuels the Digital+ economy and fulfills clients transformative needs with AI and Automation, Data and Analytics, Digital Transformation, and Enterprise Security.

市場を掌握するには、まず顧客データを掌握することから始まります。顧客を包括的に把握することはもはや贅沢ではなく、必需品です。ここで、顧客データ プラットフォーム (CDP) が役に立ち、現代の顧客体験戦略の中枢神経として機能します。

CDP は、テクノロジー スタック内の単なるツールではありません。顧客データの究極の真実の源であり、複数のタッチポイントからの情報を統合して各顧客の 360 度のビューを作成します。この総合的な視点により、企業はパーソナライズされた体験を提供し、データに基づく意思決定を行い、最終的には成長を促進できます。

ただし、すべての CDP が同じように作られているわけではありません。真の差別化要因は、その基礎となるアーキテクチャにあります。つまり、適応、拡張、ビジネスを前進させる能力を決定する目に見えない基盤です。

このブログでは、CDP の効率、柔軟性、拡張性を形作る重要なアーキテクチャ要素について説明し、CDP の複雑な状況をナビゲートするのに役立ちます。これらの技術的側面をわかりやすく説明することで、お客様が情報に基づいた意思決定を行い、ビジネス目標に完全に一致するようにし、投資が最大の価値をもたらすようにすることを目指しています。

データの簡素化がビジネスユーザーにどのように役立つか

CDP はさまざまなソースから膨大な量のデータを収集しますが、そこから得られる洞察は、技術チームだけでなくビジネスユーザーにもアクセス可能でなければなりません。結局のところ、データは、実行可能で、理解しやすく、解釈しやすいときに最も価値があります。これには、クリックやスクロール、特定のページ セクションで費やした時間などのデータが含まれます。これらは、デジタル ボディ ランゲージ (顧客がデジタル プラットフォームとやり取りする際に残す行動シグナル) を構成します。このデータをビジネスに適した言葉で提示することで、CDP は部門間のチームが顧客の行動に迅速かつ効果的に対応し、生データを明確で実用的なインテリジェンスに変換できるようにします。

セマンティック レイヤー: 複雑なデータをビジネスに適した言葉に変換

セマンティック レイヤーは、複雑な生データをビジネスに適した言葉に変換する抽象化を提供し、技術に詳しくないユーザーがデータを理解し、操作しやすくなります。このアプローチにより、組織全体でデータ定義が標準化され、一貫した解釈が可能になり、誤解のリスクが軽減されます。

各部門が独自の言語を話す会議で、セマンティック レイヤーが多言語翻訳者であることを想像してください。財務、マーケティング、技術にはそれぞれ独自の専門用語があります。翻訳者は、全員が同じメッセージを理解できるようにし、明確さを促進し、ビジネスユーザーが正確でわかりやすい情報に基づいて情報に基づいた決定を下せるようにします。

コンポーザビリティとスケーラビリティが重要な理由

コンポーザビリティとスケーラビリティは、柔軟で将来性のあるカスタマーデータプラットフォーム (CDP) の柱です。コンポーザビリティにより、モジュール コンポーネントを使用してソリューションを構築できるため、企業はシステム全体をオーバーホールすることなく、特定の機能を選択してバージョンアップできます。スケーラビリティは、プラットフォームがビジネスニーズに合わせて拡張できるようにすることで、これを補完します。これらを組み合わせることで、ビジネスに合わせて拡張できる動的で適応性の高いプラットフォームが作成されます。マイクロサービス、パッケージ化されたビジネス機能、クラウド ネイティブ、コンテナ化が、ソリューションでこの柔軟性とスケーラビリティを実現するのにどのように役立つかを見てみましょう。

クラウド ネイティブ: クラウドのパワーを活用する

クラウド ネイティブ アーキテクチャは、クラウド環境で最適なパフォーマンスを発揮するように特別に設計されており、スケーラビリティ、柔軟性、コスト効率を高めます。さまざまな道路状況に合わせて設定を自動的に調整し、高速道路でも曲がりくねった山道でも最適なパフォーマンスを確保する自動車を考えてみましょう。同様に、クラウド CDP は、進化するビジネスニーズに合わせて簡単に拡張および適応できます。動的なリソース割り当てが可能になり、さまざまな環境にわたってシームレスな拡張と迅速な展開が可能になり、堅牢性とセットアップ時間の短縮の両方が保証されます。このアプローチにより、CDP はパフォーマンスや効率を損なうことなく、増大する需要に対応できます。

マルチテナント: 複数のユーザー向けのコスト効率の高いスケーラビリティ

マルチテナントにより、複数のユーザーまたはチームが同じ CDP インフラストラクチャを共有しながら、データ、構成、リソースを分離できます。各乗客が自分の座席、ラジオの好み、空調設定を持ちながら、全員が同じ車を共有するカープールを想像してみてください。このアーキテクチャは、部門やユーザー グループごとに個別のインフラストラクチャを用意する必要性を減らせるため、コスト効率が向上します。また、バージョンアップとメンテナンスを一元的に処理できるため、管理も簡素化され、個々のグループのプライバシーやパフォーマンスに影響を与えることなく、すべてのテナントにメリットがもたらされます。スケーラビリティは確保されますが、テナント間のデータ漏洩を防ぐには、適切なデータ分離とガバナンスが不可欠です。

コンテナ化: 環境間の一貫性

自動車のパフォーマンスが運転条件によって変化するのと同様に、ソフトウェアのパフォーマンスも環境によって変化します。ただし、あらゆる環境で一貫したパフォーマンスが必要な場合は、コンテナ化が解決策となります。サービスとその依存関係をコンテナにパッケージ化することで、アプリケーションは分離され、オンプレミスでもクラウドでもシームレスに実行できます。これにより、展開、拡張性、管理が容易になり、組織は最小限の競合でさまざまなインフラストラクチャ間で一貫したパフォーマンス、効率性、移植性を実現できます。

• コンテナ化の仕組み コンテナ化は、アプリケーションとその依存関係を軽量でポータブルなコンテナにパッケージ化することで機能します。このコンテナは、さまざまな環境で一貫して実行できます。これらのコンテナは互いに分離されているため、オンプレミス、クラウド、ハイブリッド環境のいずれに展開されていても、CDP 内の各サービスは独立して機能します。これにより、システムの他の部分に影響を与えることなく各コンテナを更新または置換できるため、管理とスケーリングが簡素化されます。

マイクロサービス: モジュール式で独立したサービスの実現

マイクロサービスアーキテクチャは、CDP をより小さな独立したコンポーネントに分割し、各コンポーネントが特定の機能を処理します。これは、必要なものを正確に構築するために、各パーツ (ナットやボルトまで) を選択して車をカスタマイズするようなものです。この柔軟性により、企業はシステム全体に影響を与えることなく、個々のサービスを開発、更新、または拡張できます。たとえば、ストレージに触れることなく、分析サービスだけをバージョンアップできます。このモジュール性により、最適なリソース使用とフォールト トレランスが保証されますが、多数の小さなパーツを慎重にオーケストレーションする必要があり、複雑さが増す可能性があります。

• マイクロサービスアーキテクチャを使用する必要があるのはいつですか? ビジネスで柔軟性、新機能の市場投入までの時間の短縮、成長に合わせてサービスを個別に拡張する機能が必要な場合は、マイクロサービスアーキテクチャを使用する必要があります。ただし、マイクロサービスの管理には、熟練した開発者、DevOps の専門家、複雑な分散システムの処理に熟練したチームなど、より高度な技術的専門知識が必要です。メリットには俊敏性とスケーラビリティの向上が含まれますが、複雑さが増すのに対応できる適切な人材とインフラストラクチャを確保する必要があります。

パッケージ化されたビジネス機能 (PBC): 管理を簡素化するためのサービスのバンドル

PBC は、カスタム カー用に既製のエンジンを選択するのと同様に、関連するマイクロサービスをまとまったユニットにグループ化します。このアプローチでは、関連するサービスをバンドルすることで管理を簡素化し、柔軟性と使いやすさのバランスを実現します。PBC は運用を効率化し、スケーリングを管理しやすくしますが、マイクロサービスが提供するきめ細かい制御はありません。ただし、サービスを 1 つのユニットとして管理することで、PBC は多数の独立したサービスを処理する複雑さを軽減します。

• CDP に必要な構成可能なコンポーネントをどのように決定すればよいですか?

  CDP に必要なコンポーネントは、CDP Institute が概説しているように、ソリューションの成熟度によって異なります。

  • 顧客情報の統合: この段階では顧客データがありますが、実用的な洞察が必要です。分析機能を追加すると、意味のあるエンゲージメントを促進する洞察を発見するのに役立ちます。

  • 顧客分析とインサイト: すでにインサイトがある場合は、マーケティング自動化と意思決定ツールを統合して、顧客データに基づいてマーケティング活動の応答性とパーソナライズ性を高める必要があります。

  • 自動化された顧客インタラクション: 自動化の次のステップは、リアルタイムの可能性を解き放つ意思決定エンジンを実装し、顧客の行動とコンテキストに正確に調整された動的なインタラクションを可能にすることです。

  • インテリジェントな顧客エクスペリエンス: リアルタイムのインタラクションが確立したら、真の 1 対 1 のパーソナライゼーションに焦点を移してください。AI 駆動型ソリューションを使用すると、すべてのタッチポイントで次善のエクスペリエンスを提供でき、各エンゲージメントをタイムリーで関連性が高くパーソナライズされたものにできます。

コンポーザビリティにより、既存のテクノロジー スタックに最適なコンポーネントを選択できますが、これらのコンポーネントが相互運用可能であることを確認することが重要です。現在のセットアップとシームレスに統合され、将来の追加にも対応できる柔軟性を備えたコンポーネントを選択する必要があります。これにより、互換性の問題で進捗が遅れることなく、ニーズの変化に応じてシステムを拡張可能かつ適応可能にできます。

CDP はデータ管理、アクセス、データ ガバナンスをどのように簡素化しますか?

CDP が成長するにつれて、構成可能性とスケーラビリティが重要になりますが、それらは方程式の一部にすぎません。 GDPR や CCPA などの厳格なプライバシー規制が適用される世界で、堅牢なデータ管理とコンプライアンスを確保することも同様に重要です。 同様に重要なのは、データの正確性、一貫性、セキュリティ、およびアクセス可能性を保証するデータ ガバナンスです。 データ ガバナンスは、データの管理方法をガイドするポリシーとプロセスのフレームワークであり、GDPR や CCPA などの規制に準拠していることを保証します。 これは、データセットが拡大するにつれて秩序を維持し、不正確さを防ぎ、機密情報を保護し、組織全体でデータが責任を持って効果的に使用されるようにするために不可欠です。

プラットフォームが拡大するにつれて、ますます大きなデータセットの管理が複雑になる可能性があり、秩序を維持し、コンプライアンスを確保するために厳格なガバナンスが不可欠になります。 CDP の機能がどのようにデータを保護し、ビジネスの拡大を効果的にサポートできるかを見てみましょう。

データ リネージ: データ フローの追跡とコンプライアンスの確保

データ リネージは、データがシステム内をどのように移動したか (送信元から最終宛先まで) を明確に記録します。この透明性は、規制への準拠、データ使用の監査、ビジネスプロセスの正確性の維持に不可欠です。データの問題を迅速に追跡し、データ主権などのガバナンス要件を満たすことを保証し、データ コンプライアンスの安全な基盤を提供します。

データ リネージをパッケージ追跡システムのように考えてみましょう。移動のすべてのステップが記録されるため、パッケージ (データ) がどこにあったか、何が行われたか、どこに行くかを常に把握できます。この可視性により、何も失われず、すべての規制に準拠していることが保証されます。

• データ リネージにはどのような種類がありますか?

  データ リネージには主に 3 つの種類があります。

  • 記述的データ リネージ。送信元から宛先までのデータ フローの概要を示します。

  • 自動化されたデータ リネージ。専用ツールがリアルタイムでデータの動きをマッピングして追跡し、コンプライアンスと監査のための詳細な分析情報を提供します。

  • ビジネス データ リネージ。データ フローをビジネスプロセスに接続し、技術に詳しくないユーザーがデータがどのように業務をサポートしているかを理解できるようにします。

フェデレーテッド ラーニング: プライバシーを保護しながら機械学習を有効にする

フェデレーテッド ラーニングにより、企業は機密データを移動することなく、複数のデータ ソースに機械学習を適用できます。生のデータを元の場所に保持することでデータのプライバシーを維持しながら、グローバルな分析情報を活用します。これは、厳格なデータ法が適用される複数の地域で事業を展開している企業にとって特に有利です。コンプライアンスを犠牲にすることなく、ビジネス戦略のための強力なツールである AI 主導の意思決定が可能になります。

小売チェーンの複数の支店がローカル データを使用して、顧客情報を他の支店と共有せずに共有予測モデルを改善する様子を想像してください。

ゼロ コピー: データ重複の削減

ゼロ コピー アーキテクチャにより、重複コピーを作成せずに複数のサービス間でデータを共有できるため、ストレージ コストが削減され、データ アクセス速度が向上します。データ管理が簡素化され、業務の効率化が図られ、意思決定に影響を与える可能性のあるデータの不一致のリスクが軽減されます。

ゼロコピーを共有オンライン ドキュメントと考えてください。後でマージする必要がある個別のバージョンを作成するのではなく、全員が同じファイルをリアルタイムで編集できます。これにより重複がなくなり、全員が同じ最新の情報で作業できるようになります。

データ仮想化: データ アクセスの合理化

データ仮想化により、物理的に移動またはコピーすることなく、複数のシステムからのデータを統合的に表示できます。保存場所に関係なく重要な情報にリアルタイムでアクセスできるため、チームの意思決定が容易になり、さまざまなプラットフォーム間でデータを管理する複雑さが軽減されます。

これは、GPS、燃料計、スピードメーターから情報を取得するダッシュボードが車にあるようなものです。各システムに個別にアクセスする必要はありません。すべてが 1 つのシームレスなビューですぐに利用できるため、迅速な意思決定が容易になります。

• ゼロコピー データ共有とデータ仮想化の違いは何ですか?

  • ゼロコピー データ共有とデータ仮想化の主な違いは、データ アクセスと移動の処理方法です。

• ゼロコピー データ共有

  • 焦点: システムまたはサービス間でデータをコピーする必要がなくなります。

  • 仕組み: データは、重複コピーを作成せずに複数のシステムまたはサービス間で共有されるため、アーキテクチャのさまざまな部分から同じデータ ソースに直接アクセスできます。これにより、ストレージ コストが削減され、データ アクセス速度が向上します。

  • ユースケース: 複数のシステムがリアルタイム データ フィードを共有する場合のように、サービスまたはアプリケーションが、複製または転送せずに同じデータセットにアクセスする必要がある場合。

• データ仮想化:

  • 焦点: 複数の異なるソースからのデータの統合された仮想ビューを提供します。

  • 仕組み: データ仮想化は、さまざまなソース (データベース、クラウド ストレージ、アプリケーションなど) からのデータを、あたかも単一のシステムの一部であるかのようにシームレスに統合して表示する仮想レイヤーを作成します。データは物理的に移動またはコピーされませんが、ユーザーは一貫したインターフェイスを通じてデータを操作できるため、安心して統合されたビューを利用できます。

  • ユースケース: 組織が複数のシステム (クラウド、オンプレミス、さまざまなデータベース) にわたってデータを物理的に統合することなくアクセスして操作する必要がある場合。

データ ファブリック: シームレスなアクセスのために分散データを統合

データ ファブリックは、データ仮想化、データ統合、ガバナンス、セキュリティ、およびさまざまな環境 (オンプレミス、クラウド、ハイブリッド) にわたるリアルタイム アクセスを含む包括的な用語です。また、AI、機械学習、メタデータ管理などの他のテクノロジーを活用することもできます。

さまざまな都市 (データ ソース) を結ぶ広大な道路網を想像してください。この道路網は、すべての場所間のスムーズな移動を保証するように設計されています。データ ファブリックはこのネットワークのように機能し、どこからでも障害なくデータにアクセスできるようにしながら、途中でセキュリティとガバナンスを維持します。

データ メッシュ: チーム間でのデータ所有権の分散

データ メッシュは、データ管理を一元化されたチームから個々のビジネス ユニットまたは部門に移行し、各自のデータを管理および統制できるようにします。この分散化により、チームはデータに効率的にアクセスして使用できるようになり、組織全体でセキュリティとガバナンスの標準が維持されるため、スケーラビリティが促進され、意思決定が迅速化されます。

• データ レイク、データ ファブリック、データ メッシュの違いは何ですか?

  • データ レイクは、分析に必要なときまで生データをネイティブ形式で保存する一元化されたリポジトリです。

  • データ ファブリックは、環境間でのデータ統合、ガバナンス、共有を自動化するアーキテクチャを提供し、データが常にアクセス可能で安全であることを保証します。

  • データ メッシュは、データを製品として扱い、個々のチームにデータ ドメインの責任を持たせることで、データの所有権を分散します。

CDP のリアルタイム応答性は、どのようにアジャイルな顧客エンゲージメントを促進するのでしょうか?

ビジネスが成長するにつれて、顧客とのやり取りはリアルタイムで行われるようになり、顧客データ プラットフォーム (CDP) は顧客の行動に即座に対応する必要があります。リアルタイム応答性は、デジタル ボディ ランゲージの洞察と組み合わせることでさらに強力になります。顧客とのやり取りからデータを取得して処理する CDP は、顧客の当面のニーズを満たすようにメッセージングとオファーを自動的に調整できるため、すべてのエンゲージメントがパーソナライズされ、関連性が感じられるようになります。購入時にロイヤルティ ポイントを即座に更新することから、顧客が製品に興味を示したときにカスタマイズされたプロモーションを開始することまで、リアルタイム応答性により、ビジネスは競争の激しい環境で優位を保ち、顧客満足度を最大化できます。

このセクションでは、イベント駆動型アーキテクチャ、API ファースト設計、分離アーキテクチャを統合することで、CDP を顧客のニーズと市場の変化に対応する、より動的で応答性の高いツールに変える方法について詳しく説明します。

イベント駆動型アーキテクチャ: リアルタイム応答性の実現

イベント駆動型アーキテクチャにより、CDP はリアルタイムの応答をトリガーすることで、特定の顧客アクション (イベント) に反応できます。プロモーションのパーソナライズや在庫の更新など、このアーキテクチャにより、イベントが発生するとすぐにアクションが実行されます。

• イベント駆動型アーキテクチャはいつ使用すべきですか?

  イベント駆動型アーキテクチャは、CDP が顧客とのやり取りにリアルタイムで応答する必要がある場合に最適です。ユーザーがショッピング カートにアイテムを追加したときにパーソナライズされたオファーを送信したり、購入時にロイヤルティ ポイントを更新したりするなど、顧客の行動に基づいて即時のアクションが必要なシナリオに最適です。

• イベント駆動型アーキテクチャの例は何ですか?

  e コマースでは、カートにアイテムを追加すると、イベント駆動型アーキテクチャを使用してリアルタイムの在庫更新と価格調整がトリガーされます。イベント駆動型アーキテクチャの例としては、eコマースプラットフォームが挙げられます。顧客がカートに商品を入れると、イベントによって在庫の更新、価格の再計算、パーソナライズされた商品の推奨がリアルタイムでトリガーされ、顧客は最も関連性の高い最新のエクスペリエンスを体験できます。

API ファースト: 他のシステムとの統合を容易にする

API ファースト アーキテクチャでは、すべての CDP 機能が API 経由でアクセス可能になるため、他のシステムとの統合がより簡単かつ柔軟になります。このアプローチにより、システム間でシームレスなデータ交換が可能になり、企業はさまざまなアプリケーションをスムーズに統合し、テクノロジー スタックを将来にわたって保護できます。

旅行中にアダプターを使用してデバイスをさまざまな電源ソケットに接続できるようにすることと同様に、API ファースト アプローチでは、プラットフォームに関係なく、CDP がさまざまなシステムに容易に「接続」できるようにします。

• API ファースト アプローチとマイクロサービスの違いは何ですか?

  API ファースト アプローチでは、サービスがシステム間で通信してデータを共有するための主な方法として API を設計することに重点を置いており、柔軟性とスケーラビリティを確保します。一方、マイクロサービスアーキテクチャでは、システムを、それぞれが特定のタスクを実行する、より小さな独立したサービスに分割します。API ファーストではインタラクションのインターフェースが重視されますが、マイクロサービスは、個別に開発および展開できる、モジュール式の独立してスケーラブルなサービスの構築に重点を置いています。

分離アーキテクチャ: 柔軟なフロントエンドとバックエンドの統合

分離アーキテクチャでは、フロントエンド (顧客が見るもの) とバックエンド (データ処理) が分離され、各部分が独立して進化できます。この柔軟性により、企業はプラットフォーム全体を混乱させることなく、システムの一部を改善または更新できます。これは、エンジンに影響を与えずに車のステレオ システムを交換するのと同じです。

まとめ

カスタマー データ プラットフォーム (CDP) のアーキテクチャは、ビジネスとともに成長し、リアルタイムの洞察を提供し、パーソナライズされた顧客体験を実現する能力の基盤です。コンポーザビリティ、マイクロサービス、データ仮想化などの重要な概念を理解することで、組織の進化するニーズを満たす CDP を選択できます。このアプローチにより、今日の急速に変化する環境で求められる俊敏性と拡張性がビジネスにもたらされます。

すべての企業は、顧客データ プラットフォーム (CDP) への投資が不可欠であることを認識する必要があります。包括的なソリューションに投資するか、予算の制約を満たすコンポーザブル CDP に投資するかの選択になります。

コンポーザブル CDP を選択すると、間違いなく ROI が最大化されます。このアプローチは、データ機能を強化するだけでなく、全面的な見直しの手間をかけずにそれを実現します。

予算をそのまま維持し、ビジネスが顧客データを最大限に活用できるソリューションに投資してください。