データを効率的に活用するために、ここ数年で導入が増えているのがCDPやDWH。
言葉として聞いたことがあっても、CDPとDWHにどのような違いがあるのか理解できていない方もいるかと思います。
本記事では、CDPとDWHの違いやそれぞれの機能、活用例について紹介します。
CDPとDWHの違い
CDPとDWHは、どちらもデータ集めて統合するためのプラットフォームです。しかし、もともとのツールの目的や機能面において異なる点があります。
DWHはデータを統合して分析に用いることが目的で、各ツールで蓄積された過去のデータを時系列ごと等に整理して格納するシステムです。あくまでデータを溜めておくデータベースであり、分析は別のツールに連携して利用することが多いです。
対して、CDPは顧客理解が目的で、各ツールで蓄積された過去のデータを人ごとに紐づけて個人プロファイルを充実させていくシステムです。CDPはDWHの機能を備えていることがほとんどで、分析にとどまらずメールやプッシュ通知、web接客などのアクション系のツールと連携して、より良好な顧客関係を築いていくことができます。
それではDWHとCDPについて、それぞれ詳しく見ていきましょう。
DWHとは
DWHとは「Data Warehouse（データ ウェアハウス）」の略称で、直訳するとデータの倉庫という意味です。基幹システムを含む各種ツールの膨大なデータを再構築して保存します。
DWHの機能
DWHの機能としては下記のとおりです。
- データを収集する
- データを統合する（時系列・サブジェクトごとに記録）
DWHは主に分析のためのデータの蓄積を目的として構築され、BIツールや各業界特化の分析ツール等と連携して可視化を行う利用方法が多いです。直接各種システムのデータベースにアクセスするのではなく、DWHにてデータを収集・蓄積および処理する理由は2つあります。
1つはデータが散らばっていたり構造化されていない状態では分析が行えないからです。DWHはデータを時系列やサブジェクトごとに記録し、統合します。サブジェクトとは顧客や商品のようにデータとしてまとまりのある分野や分析の軸のことです。バラバラのデータをサブジェクトごとに再編成することによって、さまざまな角度からデータを分析できるようになっています。
もう1つの理由としては、データを直接参照すると分析用のデータを表示する処理に時間がかかってしまい、BIツール等で分析をする際に表示までに時間がかかってスムーズに分析できないからです。
しかし、DWHは各種マーケティング施策を実施するためのアクション系のツールとの連携が想定されいないため都度開発が必要となったり、そもそも分析のためのデータを加工できるようにするために専任のデータベース管理者を必要になったりと、運用するためにエンジニアのリソースが必要となります。
DWHの活用例
DWHは主にデータの分析に利用されます。例えばスーパーでPOS（Point of Sales：販売時点情報管理）システムからの大量の購買データを蓄積し、最近の購買傾向を見たり昨年との購買傾向を比較したりして、入荷する商品を決める際などに役に立ちます。
しかし、POSのみではどの顧客がどういった商品を購入したかまでは特定することができません。顧客のIDとあわせて購買情報を記録するID-POSと、顧客のIDと顧客情報を管理するデータベースのデータを組み合わせることではじめて顧客を特定した形での分析が可能になります。
CDPとは
CDPとは「Customer Data Platform（カスタマー データ プラットフォーム）」の略称で、企業の顧客に関するデータを管理し、顧客一人ひとりを理解するための基盤のことです。
CDPについて、詳しくは下記の記事をご覧ください。
関連：CDPとは？カスタマーデータプラットフォームの機能やメリット、活用例を解説
CDPの機能
CDPの機能としては下記のとおりです。
- データを収集する
- データを統合する（顧客ごとに記録）
- データを分析できる
- アクション系のツールと連携できる
CDPも構造化したデータを格納する領域としてDWHの機能が備わっていることがほとんどで、CDPのシステム構成上のDWHに蓄積したデータを顧客一人ひとりに紐づけてデータを統合します。顧客ごとに購買履歴やwebサイトでの行動履歴、個人情報に至るまでを統合・活用できる状態にし、BIツールでの可視化やマーケティング施策ツールと連携して購買を促すことに役立ちます。
CDPは顧客理解が目的であるため、顧客により良いアプローチをするために分析・アクション系のツールと連携できるようになっており、BIツールやMA、プッシュ通知、web接客ツール等にも連携可能です。統合する際の最終的なデータの持ち方としては顧客ごとに参照できるようにすることが多いですが、統合前のデータや別途加工しておくことで、時系列での参照やサブジェクトごとに参照することもできます。また、顧客に紐付かないデータについても別途連携しておくことで、一部DWHとしての運用を行うことも可能です。
初期のデータの連携や新たなデータの連携の際には、システムの担当者が操作することも多いですが、CDPは施策のためのセグメント作成や分析のためのデータの加工などをマーケティング担当者含め非エンジニアが利用することを想定しているため、SQL等を使わずに管理画面上でデータを扱うための機能が提供されています。よって、CDPは社内のさまざまな部門やグループ会社で共有し、活用することができます。
CDPの活用例
CDPではDWHと同様に統合したデータをもとに分析を行えます。さらに、DWHにはできないCDPの活用例としては、データを顧客別に統合することで、顧客が何を求めているのか、興味関心、最近の購入状況などを個人プロファイルにして、自社の「本当の顧客像」を可視化し、顧客に対して適切なコミュニケーション施策を実施する際などに役立ちます。さらに、リアルタイム性に強いCDPを利用すれば、顧客が店舗へ来店したタイミングで、その顧客に合わせたクーポンを配信する、というような施策も可能です。
また、CDPはアクション系ツールの重複配信のリスクも減らすことができます。顧客ごとにデータを一元管理できていないと、同じ顧客に対して同じ内容のメルマガとプッシュ通知を配信してしまうといったことが起きますが、CDPを利用することでこういったリスクも回避できます。
CDPとDWHの比較表
以上より、CDPとDWHは下記のように分類することができます。
| データプラットフォーム | CDP | DWH |
|---|---|---|
| 使う目的 | 顧客理解 | データの統合・分析 |
| データの収集 | ○ | ○ |
| データの統合 | ○（顧客ごとに記録） | ○（時系列・サブジェクトごとに記録） |
| データの分析 | △（分析ツールと連携が必要）※データ加工の一部を管理画面上で可能 | △（分析ツールと連携が必要） |
| データの連携 | ○（さまざまなツールと連携できる） | △（大変） |
| 操作性 | 自由自在で分かりやすい | 専任のデータベース管理者（DBA）を必要とすることが多い |
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