カスタマーデータプラットフォーム(CDP)はデジタル時代の重要なビジネスインフラ。
その導入の方法と顧客体験の向上のためのデータの管理・活用の考え方を解説。
著者の2名は、米国セールスフォース・ドットコムの有識者。
米国のデジタルビジネスの最先端の経験と知見に基づき
B2Bの顧客、オンライン顧客、リアル店舗からEC、アプリ、ソーシャルなど
複雑なチャネルを通じて得られる顧客データを適切にマネジメントする方法を紹介。
DXへの取り組みを考えるビジネスリーダー、
デジタル・マーケティングを推進するマーケター
顧客データ管理のシステムに携わるIT関係者にお薦め。
【内容】(一部)
・顧客データに関する課題
・CDPとは何か
・顧客の同意を得た上でのファーストパーティデータの管理と活用
・顧客主導型のマーケティングシステムの構築
・機械学習とAIとCDPの関係
・カスタマージャーニーのオーケストレーション
CHAPTER 1 顧客データに関する課題
・データのサイロ
・既知のデータ
・CRM(顧客関係管理)
・顧客情報の統合
・データの可搬性
・未知のデータ(仮名化されたデータ)
・クロスデバイスID管理(CDIM)
・既知のデータと未知のデータの連携
・データオンボーディング
・人のサイロ
・顧客主導で考える:ケヴィン・マンニオン(KEVIN MANNION)氏
・まとめ:顧客データに関する問題
CHAPTER 2 顧客データ管理のこれまでの歩み
・カードと磁気テープ上の顧客データ
・ダイレクトメールと電子メール――現代のマーケティングのプロトタイプ
・顧客データ管理の始まり
・CRMとマーケティングオートメーション(MA)の出現
・現代のマーケターのマルチチャネル環境
・顧客主導で考える:スコット・ブリンカー(SCOTT BRINKER)氏
・まとめ:顧客データ管理のこれまでの歩み
CHAPTER 3 カスタマーデータプラットフォームとは何か
・カスタマーデータプラットフォーム(CDP)の台頭
・RFPから探るCDP
・CDPの機能
・インサイトのシステム
・エンゲージメントのシステム
・第3のタイプ:包括的なエンタープライズCDP
・未来はここにある
・顧客主導で考える:デビッド・ラーブ(DAVID RAAB)氏
・まとめ:CDPとは何か?
CHAPTER 4 顧客データの整理
・アメリカ中西部で行われたデータ加工
・データパイプラインの構成要素
・データ管理のステップ
・最後のステップ
・さまざまな影響
・顧客主導で考える:ブラッド・ファインバーグ(BRAD FEINBERG)氏
・まとめ:顧客データの整理
CHAPTER 5 同意を得た上でのファーストパーティデータ資産の構築
・プライバシーファーストとは、顧客主導型であるということ
・プライバシーの管理者:ブラウザーと規制当局
・Webブラウザーと標準化団体
・規制当局
・消費者の不信感
・世界の人々の態度
・プライバシーパラドックス
・試してみるべき4つのプライバシー戦略
・顧客主導で考える:セバスチャン・バルトルツヴィッチ(SEBASTIAN BALTRUSZEWICZ)氏
・まとめ:同意を得た上でのファーストパーティデータ資産の構築
CHAPTER 6 顧客主導型のマーケティングマシンの構築
・顧客を知り、パーソナライズし、つながり、効果を測定する
・組織の変革
・CDPの実用的モデル
・中心となる人材(センター・オブ・エクセレンス)
・センター・オブ・エクセレンスの役割
・先へ進むには:実用的な成熟度モデル
・まとめ:顧客主導型のマーケティングマシンの構築
CHAPTER 7 アドテクノロジーとデータ管理プラットフォーム
・魔法のコーヒーメーカー
・DMPの背景と進化
・DMPの5つの価値
・マーケティングミックスの一環としての広告
・企業における仮名化IDの役割
・ファーストパーティデータを利用した「ウォールドガーデン」の広告
・包括的なジャーニー管理:CDMP
・顧客主導で考える:ロン・アムラン(ROM AMRAM)氏
・まとめ:アドテクノロジーとデータ管理プラットフォーム
CHAPTER 8 マーケティングにとどまらない活用例 営業、サービス、コマースのデータも活用
・企業全体での顧客データの役割の拡大
・コマース:ストアフロントであり顧客対応の要
・営業:B2Bのコンテキストと、顧客データにとっての意味
・マーケティング:ブランド管理者、収益、エンゲージメントエンジン
・顧客主導で考える:クマール・スブラマニアム(KUMAR SUBRAMANYAM)氏
・まとめ:マーケティングにとどまらない活用例:営業、サービス、コマースのデータも活用
CHAPTER 9 機械学習とAI
・ドラマ『シリコンバレー』のホットドッグAI
・ディープラーニングとAI
・顧客主導型の機械学習とAI
・マーケティングにおけるデータサイエンス
・顧客データと実験の設計
・顧客データと機械学習、AI
・機械学習やAIをマーケティングで活用
・AIにとっての顧客データの重要性
・組織におけるAIと機械学習:データサイエンスチーム
・顧客主導で考える:アリシア・ボルサ(ALYSIA BORSA)氏
・まとめ:機械学習とAI
CHAPTER 10 パーソナライズされたカスタマージャーニーのオーケストレーション
・コンテキストマーケティングの台頭
・ルールにもとづくジャーニー
・予測にもとづくジャーニー
・リアルタイムインタラクション管理(RTIM)によるオーケストレーション
・顧客主導で考える:ローラ・コックス(LAURA LISOWSKI COX)氏
・まとめ:パーソナライズされたカスタマージャーニーのオーケストレーション
CHAPTER 11 連携した顧客データを活用した分析
・顧客データを活用したマーケティング分析
・分析機能
・分析用のデータソース
・分析対象を拡大
・主要な分析のタイプ
・顧客主導で考える:ヴィニー・リナルディ(VINNY RINALDI)氏
・まとめ:連携した顧客データを活用した分析
CHAPTER 12 まとめと今後の展望
・まとめ
・今後の展望
・カテゴリーの再編
・集約レベルのデータと「FLOC化」
・マルチタッチアトリビューションの再出発
・最後に引き継ぐのはAI
・CDPの未来
yyhhyy さん
2022-03-21
CDPベンダーを買ったセールスフォース社によるCDP啓蒙本。具体的な事例企業インタビューがあるため、実際にはまだまだ道半ばであることが結果として伝わる。
まさやん510 さん
2022-04-16
個人情報保護法関連で、CDPに関わる相談を受けたことから、改めてしっかり理解しておきたいと思い読了。データ管理の課題やこれまでの歩み、CDPとは何かや、インタビューを交えた具体的な活用事例や今後の展望など、幅広い観点からCDPについて学ぶことができた。 ・理想のCDPの5本の柱 ①あらゆるソース・フォーマットのデータの取り込み ②データの整形 ③ID管理 ④使いやすいインターフェイスでのセグメンテーション ⑤アクティベーション