顧客データ統合の失敗ケースと最適な進め方｜解決策となるデータ基盤のCDP

マーケティングDXにおいて、全社のデータを多角的に分析したり顧客とのコミュニケーションチャネルの改善を行ったりするためには、顧客データの統合が必要不可欠です。しかし、当然ながらデータを統合して活用できる状態にするためにはさまざまなハードルがあります。

本記事では、顧客データ統合の重要性から、統合するメリットや目的、顧客データ統合プロジェクトの進め方やよくある失敗ケースについて紹介します。また、顧客データ統合を実現するデータ基盤であるCDPについても紹介しています。

顧客データ統合プロジェクトの進め方について知りたい方は、こちらをクリックしてください。該当の説明部分までスキップできます。

顧客データ統合の重要性

近年、攻めのDXや顧客体験向上の重要性がさらに高まっており、いかに顧客目線で顧客データを活用できるかが企業競争力にダイレクトに繋がるようになりました。

企業は顧客のニーズに応えるべく、オンライン・オフライン問わず顧客に関するデータを可能な限り収集し、さまざまなチャネルやツールを用いてコミュニケーション施策等の改善を素早く行うことが求められています。

顧客理解を深め、顧客体験を向上させるためには、顧客データをもとにプロダクトやサービス、顧客体験をいかに高速で改善できるか、そしてその改善を続けることができるかが重要です。

しかし、顧客データが統合されておらず「データのサイロ化」が起きてしまうことが多々あります。

データのサイロ化とは、IT領域でシステムが部署ごとに分断されてしまいデータが連携されていない状態のことです。

データのサイロ化が起きていると、必要なデータの抽出や使えるように加工するうえで時間がかかったり、他部署が持っているデータの把握や共有が難しくなります。

また、ツール単位・施策単位でしか顧客を理解できなかったり、本来顧客であるはずの人物に対してチャネルごとに別の人物としてカウント・分析や施策を実施したりと顧客体験観点での問題も起こります。顧客のためにツールを導入したのにも関わらず、逆に顧客に誤ったコミュニケーションを取りかねないのです。

その問題を解決するために、収集したあらゆる顧客データを管理し、活用できる環境を整える、つまり顧客データ統合が重要です。

下記の動画で、顧客データを統合することによって期待できる変化をビジネスモデルごとに紹介しています。本記事とあわせて、ぜひご覧ください。

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顧客データ統合のメリット

顧客データ統合で得られるメリットは次のとおりです。

• 業務効率化・コスト削減
• 顧客体験の向上・売上の向上

業務効率化・コスト削減

顧客データを統合し、顧客データが1つのプラットフォームに一元管理されることで、業務効率化を実現できます。

顧客データがバラバラになっていることでよくあるのが、データ加工の手間です。ツールによってインポートできるデータの形式が異なるため、CRMでデータを抽出した後、Excelでデータを加工してMAに取り込むといった作業や、ただエクスポートしただけだと見にくいため上司に報告するためのレポートを別途加工して作成している、といった企業は非常に多いです。

顧客データを統合したうえでツール同士を連携させたり、分析結果をBIで可視化できるようにすれば、このような作業時間や人的コストを削減できます。

また、顧客データを統合し、会社全体でデータ連携することで、各部門がそれぞれ業務を改善できるようにもなります。

もしデータが複雑に管理されていたり、他部署が関わるデータである場合、担当者がデータを抽出することが難しく、エンジニアに依頼してクエリを書いて取得してもらわないとデータを出せなかったり、他部署に承認を得るフローが発生します。そうすると、エンジニアへ依頼する費用や抽出までに時間がかかってしまいます。

各部門の担当者が必要なデータに自由にアクセスし、出したいデータをすぐに抽出できる環境にすることで、スピーディーな意思決定にも繋がります。

データを活用するうえで、企業がどのようにデータを持つべきかについては、下記の無料資料で紹介しています。

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顧客体験の向上・売上の向上

顧客データの統合により、顧客データを漏れなく、重複なく正確に管理することで、顧客体験の向上ひいては売上の向上に繋がります。

もしECサイトの会員情報と店舗の会員情報が別々のシステムで管理されていたら、どの顧客が同一人物であるか分かりません。

また、店舗でID-POSではなくPOSを利用していれば、店舗の会員情報のシステムと購買情報が紐づいておらず、その顧客がどのような行動を行ったのか全体像を把握することもできません。

あらゆる顧客データを統合し、個人プロファイル化することで、リアルな顧客像として可視化でき、深い顧客理解やニーズを発見することができます。

また、顧客データがサイロ化した状態では、施策の正しい評価も難しくなります。

例えば、ECサイトと店舗の購買データがバラバラになっているとします。売上を伸ばすためにweb広告を実施したものの、ECサイトで購買に繋がっていなかったら一見web広告が失敗だったように見えます。しかし、web広告を見て店舗へ来店し購買に繋がっていたら、web広告の成果があったと判断できる可能性があるのです。

顧客データを統合し、正確なデータを使うことで、正確に施策の結果も分析できるようになります。

関連：デジタルマーケティングの効果測定の方法と指標、分析に役立つツール

顧客データ統合プロジェクトの進め方

顧客データを統合することで、顧客に対して提供できる価値の向上やそれに伴うビジネスにおけるインパクトが得られるようになりますが、良い形でプロジェクトを推進できないと失敗体験となってしまい、会社として顧客データの活用や攻めのDXに取り組みにくい土壌ができあがってしまうのも事実です。

大きな目標の設定と小さな成功体験を積み上げることによって、顧客データ統合・活用のプロジェクトは推進できます。それぞれのステップにハードルがあるため、社内で進められる部分と外部のコンサルやシステムベンダーの協力を得ながら進めていくべき部分を認識しておくと良いでしょう。

顧客データ統合のプロジェクトは、主に次のようなステップで進めていきます。

1. 戦略立案
2. データの整理
3. システム選定
4. システム導入・開発
5. 実行・運用

STEP1：戦略立案

自社の顧客データ統合の目的を整理し、戦略を立てていきます。このフェーズでコンサルの協力を得たほうが良いケースが多くあります。

導入が進んだとしても、実行・運用していくところにも大きな壁があります。社内であらかじめ実行・運用のための社内リソースあるいは外部リソースを確保しておいたり、実行・運用のためのプランを立てる部分で初期はコンサルやシステムベンダーのサポートを受けたりといったことが必要になるケースがあるので、プロジェクト開始のタイミングで考慮しておくと良いでしょう。

コンサルの協力が必要になってくる理由として、顧客データを統合しただけでは何も起きない点、またデータを使った戦略は広く描くことはできても実現可能性の低いものになりがちという点があります。

戦略については各事業者が描くべきものですが、絵に描いた餅にしないために戦略の大枠が決まった段階で実現可能性の評価のためにコンサルを入れることはデータ統合プロジェクト成功の可能性を高めます。

STEP2：データの整理

顧客データ統合を行うためのシステムを選定する前に次のような点が整理されていると、正しいシステムの選定が行えると同時に、その後のプロジェクトがスムーズに進められるようになります。

• どこにあるどのデータを統合の対象とするか
• 各データをどのように紐付けるか
• データを保有している部署の開発リソースの有無

特に、2つ目の各データをどのように紐付けるかという部分については技術に関する知識が必要だったり、そもそもデータが取得できていない部分に関してはどのようにデータを取得できようにするのかの検討が必要だったりするため、社内で判断しきれない可能性があります。特に自社やグループ会社で開発組織を持っていない場合、システムベンダーの協力を得る形で進めると良いでしょう。

弊社EVERRISEでは、デジタルマーケティング領域における300件以上の開発実績で培ったノウハウを活かし、データ統合アセスメントサービスを提供しています。スムーズにデータを統合し、活用できる状態まで構築できるよう、データの整理や品質評価、プロジェクト計画の作成までサポートが可能です。

データ統合でお困りのことがありましたら、お気軽にご相談ください。ご相談の際は、こちらよりお問合せください。また下記の資料でも、サービスの概要を紹介しているのでご活用ください。

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STEP3：システム選定

顧客データを統合するためのシステムを選定します。パッケージのものではなく構築の場合も、顧客データ統合を行うために備えておくべき重要な要素が3つあります。

• 自社の目的を達成できること
• 名寄せすること
• 継続的に情報を追加・更新できること

自社の目的を達成できること

顧客データ統合の目的は「データを可視化し、マーケティング施策を評価したい」「メールやプッシュ通知配信のために柔軟にセグメント作成したい」などさまざまかと思います。

顧客データ活用は自社の目的に沿って行うため、目的が達成できるような設計にしておくことが第一優先です。

設定した目的を達成するために必要な機能がそのシステムに揃っているか必ず確認しましょう。

名寄せすること

名寄せは、複数のデータベースにある顧客データを、1つの顧客データとして統合する作業です。顧客を識別する際に共通のIDが存在する場合にはIDをKeyにして統合を行います。

共通のIDが存在しない場合には名前、メールアドレス、住所、電話番号などの属性データをKeyにし、一致する顧客を「同一顧客」と識別し統合を行います。

一意のKeyで統合することで、それぞれのタッチポイントごとに切り離された状態ではなく、顧客を個客として認識できるようになります。

関連：データクレンジングと名寄せとは？顧客データを正確に管理する方法

継続的に情報を追加・更新できること

顧客データ統合は、新しいデータが入ってくるたびに情報を更新し続ける必要がある「継続的なプロセス」であり、一度きりの処理ではありません。

顧客の情報は、時間の経過とともに蓄積されるデータが増え、強化されていきます。顧客データを統合し、きれいな状態になった後も継続的に情報を更新できる環境にしておけるようにインフラを整える必要があります。

STEP4：システム導入・開発

実際にシステムの導入または開発を行います。

顧客データ統合における開発を進めるうえでは「ウォーターフォール型」ではなく「アジャイル型」が一般的です。

顧客データ統合を進めるうえで必要な開発は、長年稼働してきたシステムやリプレースとは異なり、新しい仕組みの導入です。そのため、開発の途中で仕様の変更や追加などが発生するケースは多くあります。そのために柔軟に変更が可能なアジャイル型の開発が適しています。

STEP5：実行・運用

システムの導入で終わらせないことが重要です。顧客データ統合の目的を達成できているか確認しましょう。

また、日進月歩の変化に柔軟に対応できるよう、開発に関わったベンダーと連携して運用していくことをおすすめします。状況に応じて、新しいデータの投入や新しいツールの導入が必要になってくる場合もあるからです。

ただし、顧客データ活用は終わりのある取り組みではないため、長期間、外部のリソースを頼り続けるのではなく、早い段階から内部の人員の教育を行うことで、より柔軟に改善を進めることができます。データの扱いに慣れ、運用できる人材を社内に増やしていける体制を構築しましょう。

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顧客データ統合の事例

顧客データ統合に着手した企業として、キーコーヒー株式会社の事例を紹介します。

キーコーヒー株式会社は、海外でのコーヒー農園事業からコーヒーの製造・販売、飲食事業まで、コーヒーに関するさまざまな事業を手掛けており、コーヒーファンのためのコミュニティサイトやセミナー、直販のECサイトなど顧客と直接コミュニケーションを行うサービスも展開しています。

それぞれのサービスでデータをもとにした改善を進めていましたが、データのサイロ化が起きていることで、断片的な情報をもとにした浅い顧客理解、コミュニケーションしかできていないことに課題を感じていました。データのサイロ化を解消し顧客と適切なコミュニケーションを行える体制を構築するために、顧客データを統合・管理できるシステムの構築が必要だと考えました。

そこで、弊社EVERRISEがサポートを行い、それぞれのサービス・サイトのデータを統合しました。顧客データを統合することで、1人の顧客がどのようなチャネル、サービスをどれだけ利用しているのかが可視化できるようになり、より精度の高いデータを得られるようになりました。また、それまで担当者に依頼して抽出してもらっていた各チャネルのデータも、主要な部分はBIツールで確認できるようになったことで、作業時間の削減に成功しています。

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顧客データ統合の失敗ケース

顧客データの統合に着手しても、思ったような成果が得られない企業は少なくありません。顧客データ統合のよくある失敗ケースを紹介します。

• 手段を目的化してしまう
• 大量の顧客データをExcelで管理しようとする
• 会社全体で取り組めていない

手段を目的化してしまう

どのようなプロジェクトにおいても当然ではありますが、手段を目的化すると失敗します。多くの人がそのような前提は持っているかと思いますが、顧客データの活用といったテーマになると、顧客データを統合すること自体が目的にすり替わってしまうケースが少なくありません。

顧客データを統合すれば何かできるのではないかということを起点にプロジェクトが立ち上がる一方で、顧客データ統合後にどのようなシステムを利用して活用していくのかが考慮されていなかったり、活用するうえで統合の必要があるデータや、新たに取得できるようにする必要のあるデータが考慮されていなかったりするケースが多いためです。

前提として、データ統合後の具体的な顧客データ活用のイメージを持ち、戦略立案およびプランニングを行うことがプロジェクトを成功させるために必要です。

具体的には、顧客データ統合は主に次のような目的を持って行われます。

• データの可視化による戦略の立案
• データの可視化によるマーケティング施策の評価
• メールやプッシュ通知配信のためのセグメンテーションの改善
• 既存サービスの分析ダッシュボード等のサービス提供

例えば、小売のビジネスを行っている企業であれば、店舗とECサイトでバラバラになっている顧客データを統合することで上記の目的を実現したり、メール配信システムとプッシュ通知配信システムで異なるツールを利用している場合に配信リストや配信結果を統合することで上記の目的を実現したりします。

関連：小売業界のデータ分析・活用

上記のような具体的な目的を設定するのと同時に、次のようなもう少し大きい粒度でのデータの活用方法についても描いておくと良いでしょう。

• データの可視化
• 既存商品・サービスの提供価値向上
• 顧客体験観点でのコミュニケーション改善
• 新たなビジネスモデルの構築

広めのスコープから対象を限定することで中長期を見据えたシステムを選定するのか、現状見えている目的を解決できるシステムを選定するかといった違いが出てきます。

大量の顧客データをExcelで管理しようとする

2022年に行われた表計算ソフトの利用状況に関するアンケート調査では、表計算ソフトを利用する日本の会社員、経営者、公務員の75.5％がもっとも利用頻度の高いメインのソフトに「Excel」を挙げています。安価で利便性の高いツールであるため、顧客データ統合を行う際にもExcelの利用を考える企業さまもいるかと思います。

顧客の属性データのみであればExcelでの管理が可能な場合もありますが、属性データに加えて購買情報やweb行動ログのようなトランザクションデータを扱おうとすると、取り扱う行数が増えて通常業務で利用しているPCでは負荷が大きく、見れたとしても処理に非常に時間がかかったり処理が行えない状態になりExcelでの管理は不可能になります。

また、Excelは複数人の同時編集に不向きであり、一度エラーが起きると元の状態に戻すことが困難です。担当者の工数が圧迫され、目的が達成されずに終わってしまう可能性が高いです。

行動データも扱いたい場合は顧客データを統合できるシステムを導入するか、専用の基盤を構築するのが現実的だと考えられます。詳しくは下記の記事をご覧ください。

関連：Excelを利用したデータ活用のメリット・デメリット

会社全体で取り組めていない

顧客データ統合は、実際に作業に取り組み始める前に社内調整を行い、会社全体で取り組む必要があります。

ECサイト部門が持つ顧客のフォーム登録や行動情報、各店舗で行った会員登録、マーケティングの部署が持つ顧客へのメール配信履歴、カスタマーサポートの部門が持つ顧客の問合せ履歴など、これらを1つにまとめる作業がデータ統合であり、多くの部署が関係することになる事業部横断のプロジェクトです。

認識のすり合わせができていないと、システム選定が終わりいざシステムを導入しようとしたタイミングで、部署ごとの利害関係の衝突やプロジェクトをスタートした後に本当は統合するべきだったデータが出てきて計画が複雑になり、各部署が期待する効果を得られる状態を目指すのではなくシステム導入自体が目的化してしまうケースが非常に多いです。

データ統合プロジェクトは1つの部署に閉じず、データ統合という1つのゴールに向かって会社全体で取り組んでいくことが非常に大切です。

顧客データ統合にはCDPが有効

顧客データの統合には、CDP（Customer Data Platform）が1つの解決策となります。

CDPとは「カスタマー データ プラットフォーム：Customer Data Platform」の略称で、さまざまなシステムやマーケティングツールでバラバラで管理されている顧客データを統合・管理・活用するための基盤です。

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は、顧客データ統合において重要な要素である「名寄せ」と「継続的な情報の更新」が可能であり、各種システムに存在するデータを集め、統合や分析処理をかけたうえで各種システムやツールに対してデータを連携する役割を持ちます。

データの収集

CDPを導入することで、オンライン・オフライン問わず、個人情報を含めたあらゆる顧客データを収集し続けることが可能です。特定の部署のデータだけでなく、他事業部やグループ会社のデータ、天気・位置情報などの3rd Party Dataなども取得可能です。

CDPが直接データを収集するのではなく、MA・CRM・DWHなどのツールで収集したデータをCDPに連携・収集するケースが多いです。連携可能なツールとして、以下のようなものが挙げられます。

顧客に関するデジタルデータは、今後も増え続ける見込みです。具体的には、店舗への来店をビーコンで検知したデータや、AIカメラによる顧客の識別を行うためのデータの収集・活用にすでに着手している企業もあります。CDPは、それらのデータを一元管理する役割を担います。

データの統合・加工

顧客に関するデータを集めただけでは、特定の顧客に関する情報を1人の顧客として認識できません。CDPは名寄せ処理を行うことで各ツールから集めた顧客データを統合し、特定の顧客として認識できる状態にします。

また、CDPを使って統合した顧客データをもとに、マーケティングの目的に合わせてセグメントを作成したり、分析データとしてデータを加工できます。管理画面上でGUIで操作できる機能だけでなく、SQLでジョブを設定する機能を提供しているものもあります。

CDPを利用することで、セグメンテーションを行ったり分析用にデータを加工することが可能になり、顧客理解が深まることによってマーケティング施策の精度向上も期待できます。

データの連携

加工・統合した顧客データや作成したセグメントを、各種ツールに連携することができます。CDPと連携できるBIツールやMAツール、メール配信ツールは以下のとおりです。

例えば、CDPとMAツールを連携することで、顧客目線に立った施策をシームレスに実施できるようになります。CDPで統合されたオフラインとオンラインのデータを組み合わせることで、店舗の近くにいる顧客にメールを送付し来店を促進したり、商品の購入有無によるクーポンの出し分けが可能です。

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