CDPとMAの違いとは?

CDPとMAの違いとは?

CDP(カスタマーデータプラットフォーム)とMA(マーケティングオートメーション)の違いはどこにあるのでしょうか?

CDPとMAの主な違いは、活用の幅、扱うデータの範囲、スコアリング機能です

両者のサービスとしての立ち位置、活用の幅は大きく異なります。
MAは「デジタルマーケティングツール」の一つです。それに対してCDPは、デジタルマーケティングツールを含むあらゆるデータを収集・統合・管理し、マーケティング施策で活用するための「データプラットフォーム」です。CDPは、データを統合して顧客理解を深めること、MAはその上で顧客へアクションをとることを目的としています。

 

MAは、あらかじめ設定しておいた条件やシナリオに基づいて、主にメール施策を実行するツールです。一般的に、使用できる顧客のデータの種類は限られています。多くのMAでは、顧客の行動の履歴や企業の属性情報などをもとに、人が設計したルールに基づいてスコアリングが行われます。

 

それに対してCDPは、多種多様な顧客データを収集・統合・分析し、様々な施策へ活用するための基盤です。MAをはじめとする他のツールとのデータ連携や、高度なデータ統合・分析機能を備えています。CDPのなかには、機械学習の機能を使い、過去の大量の教師データに基づいてスコアリングモデルを構築し、予測スコアリングを行うことも可能なものもあります。

CDPとMAの比較表

CDPとMAは併用されることも多く、メールの配信履歴や開封、クリック、フォーム入力といった顧客の行動をMAからCDPに連携してセグメント作成に活用したり、CDPで作成した複雑なセグメントをMAに連携するなどして、組み合わせて使われます。

 

CDPとMAを連携することで企業のデータ活用の幅は大きく広がり、より深みのある顧客体験設計が可能になります。それぞれの役割とともに、詳しく解説していきます。

MAの役割は主に「リード育成」

MAの主な役割は、すでに名前や連絡先のわかっている見込み顧客(リード)に対して、適切なタイミングに適切な内容のメールなどで配信し、購入などアクションを働きかけていくことです。リードナーチャリング(リード育成)とも呼ばれています。

 

一般的なメール配信システムでは、きめ細かく配信対象を絞り込む設定ができないため、見込み顧客リストの全員に決まったメール文面を送るのが現実的な運用です。自分に関係のない内容のメールを受信する人もおのずと発生してしまい、メール配信の効果も低くなりがちです。

 

その点MAでは、見込み顧客の属性情報や行動履歴などに応じて、メールが自動で配信されるよう、条件やシナリオを設定します。適切なタイミングで一人ひとりに合った内容のメールが配信されるので、一斉に配信されるメールより一般的に効果が上がります。この自動化されたメール配信を活用して、見込み顧客の購入検討の度合いを高めていきます。

 

また、顧客ごとに属性情報や一部の行動履歴(メールの開封・メールクリック・Webサイト訪問・フォーム入力など)のデータを蓄積でき、それらのデータを独自のルールに基づいてスコアリングする機能もあります。これにより、興味度の高い見込み顧客(ホットリード)を選別して(リードクオリフィケーション)、さらにメールを配信したり、営業担当者がアプローチをするといった対応が可能になります。

MAの役割は見込み顧客の育成

CDPの役割は「すべてのフェーズでのデータ活用」

CDPは、企業が持つ様々な顧客データをフル活用し、顧客理解を深めるための基盤です。MAの主な役割は、すでに名前やメールアドレスなどの連絡先がわかっている見込み顧客の育成でしたが、CDPはそれに加えて、見込み顧客の名前や連絡先の獲得(リードジェネレーション)、営業活動、購入後のフォローなど顧客体験におけるすべてのフェーズのデータ活用に役立ちます。

 

様々なツールからのデータを収集する機能、それらのデータを統合・管理し、分析する機能、そのデータを施策に活かすためのデータ連携機能を備えています。これにより、MA、広告配信、CRM、アプリなどの多種多様なツールのデータを収集・蓄積・統合・分析することができ、より深い顧客理解や精度の高いターゲティングが可能となります。

 

そして、広告配信や各種マーケティングツールなど、ツール横断で幅広く、一貫した施策を実現することができます。CDPの機械学習機能、もしくは専用の機械学習ツールと組み合わせて使うことで、より精度の高いレコメンドや最適なアクションを促すことも可能です。

MAとCDPの役割の違い

MA単体での活用シーン

MAは「見込み顧客の育成」に特化しており、メールや自社Webサイトを中心としたマーケティングに適しています。Webサイト上にフォームを設け、見込み顧客からメールアドレスなどを収集します。Webの行動ログも収集されますが、匿名状態のデータ保有期間は限定されていることが多いようです。属性情報やWebサイト閲覧情報、メールへの反応など行動に基づいてメールを配信できるように、あらかじめ複数のシナリオを設定しておきます。また、独自のルールに合わせた、リードスコアリングも行えます。

 

メールやWebサイト以外のデータを使って施策を実行する場合、かつ使用しているMAがそのツールとのデータ連携に対応していない場合は、自社でデータ連携機能を開発し保守を行う必要があります。また、データの保有期間や分析・データ抽出機能に制約があることが多く、長期間のデータを活用したい、精度の高いセグメンテーションをしたいというニーズには十分に対応できないことがあります。

MA単体の活用イメージ

CDPとMAを併用した活用シーン

CDPは顧客データを収集、統合して活用するための基盤であり、メールを配信する機能自体は持ちません。しかし、CDPとMAを併用することが可能です。MAを含めた各種データをCDPで収集・統合・分析することで、顧客理解を深め、それに基づいてマーケティング施策に最適なセグメントを特定します。そのセグメントをMAに連携し、MAでシナリオに基づいたメールを配信します。CDPとMAの併用で、企業のデータ活用の幅は大きく広がります。

収集できるデータの種類が増える

CDPには、増え続けるマーケティングツールに対応するために、データ連携機能が豊富に備わっています。利用企業は追加の開発をせずに、オンラインからオフラインまで、多種多様なデータを、データ構造を気にすることなく、収集することができます。

MAでは取得・蓄積しにくい広告やアプリログ、POS、店舗、デバイス、基幹システムのデータなど様々な顧客データを、CDPは収集できます。この多種多様なデータは、顧客を深く理解することにつながります。

全ての行動データを活用できる

MAとCDPを連携することで、全ての行動データをCDPに蓄積することが可能です。MAは、行動データの蓄積や利用に制限があり、ツールによってその内容や期間は様々です。

MA上でのデータは一定期間が経った後消えてしまうこともありますが、CDPのデータの保有期間には制限がありません。そのため過去の全ての行動データを活用して、施策を行うことができます。見込み顧客になる前(=名前や連絡先がわかる前)の行動データも扱うことができるので、より正確により深く顧客を理解することが可能になります。

複雑なセグメンテーションが可能

MAとCDPを併用することで、収集できるデータの種類が増え、さらに全ての行動データを使えるようになります。CDPはこれらのデータすべてを活用して、精度の高いセグメントを作成し、そのセグメントをMAなどのツールに連携することが可能です。CDPには機械学習エンジンを搭載したものあり、機械学習を使った分析結果に基づいてより高精度なセグメンテーションも可能です。

MAとCDPを併用した活用イメージ

CDPとMAのリードスコアリングの違い

スコアリングとは、見込み顧客(リード)の興味・関心の度合いに対して点数を付けることであり、CDPとMAはどちらもスコアリングが可能です。異なるのは、その設計方法です。

MAのリードスコアリング

MAでは、実績や企業の実情などに基づいて人が設計したルールに基づいてスコアリングが行われます。あらかじめ、属性や行動に点数を設定しておき、条件に当てはまる場合に点数を加点、もしくは減点していきます。一定の点数に達した人は興味・関心が高まっていると想定されるので、営業が電話でアプローチをしたり、特別な提案をしたりといった対応が可能になります。

属性や行動の点数は、実情に合わせて、適宜チューニングを行います。また、スコアリングはあくまで設計したルールに対して実行されますが、適用するルールは人が設計するため、初期のルール構築や考え方の合意形成に時間・工数がかかる傾向にあります。MAの中には機械学習でスコアリングを行うツールもあります。

CDPのリードスコアリング

CDPでは機械学習の機能を使い、過去の大量の教師データに基づいてスコアリングモデルを構築し、スコアリングをすることが可能です。スコアリングモデルを人がチューニングすることもできます。

CDPによる自動予測スコアリングの方法を簡単に説明します。

CDPによる自動予測スコアリングの方法

例えば、まず直近3ヶ月で成約(コンバージョン)した顧客の属性・行動データを正解の予測用セグメントとして抽出し、モデルに利用できる変数を自動的に検出し、さらに予測モデルを生成します。

これに、スコアリングを実施したい見込み顧客の属性・行動データを投入すると、見込み顧客一人ひとりに、ABCDの4段階ランクや100点満点のスコアなどを付与することができます。

このように、ランクやスコアを推定することで、ランクAの人にはより手厚く、ランクDの人には時間をかけ過ぎない、といったように営業担当者の対応を変えることができ、営業の効率化につながります。また、ランクAの人のセグメントをCDPからMAに連携させ、特別なメールキャンペーンを実行することも可能です。機械学習を活用することで、導入後の成約率が数倍になった実績もあります。また、CDPでは、見込み客に対するスコアリングだけなく、クロスセル、アップセル、解約のスコアリングも行うことができます。

CDPとMAの違いとして活用の幅、扱うデータの範囲、スコアリング機能について解説しました。
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