カスタマーデータプラットフォームとは？初心者でも分かる徹底解説共起語・同意語・対義語も併せて解説！

この記事を書いた人

高岡智則

年齢：33歳性別：男性職業：Webディレクター（兼ライティング・SNS運用担当）居住地：東京都杉並区・永福町の1LDKマンション出身地：神奈川県川崎市身長：176cm 体系：細身〜普通（最近ちょっとお腹が気になる）血液型：A型誕生日：1992年11月20日最終学歴：明治大学・情報コミュニケーション学部卒通勤：京王井の頭線で渋谷まで（通勤20分）家族構成：一人暮らし、実家には両親と2歳下の妹恋愛事情：独身。彼女は2年いない（本人は「忙しいだけ」と言い張る）

カスタマーデータプラットフォームとは？

カスタマーデータプラットフォーム、略して CDP とは、いろいろな場所から「お客様のデータ」を集めて、一人ひとりのユーザー像を一つのまとまりとして作り、活用できるようにする仕組みです。私たちの生活の中には、ウェブサイトの閲覧履歴、アプリの利用データ、店舗の購入履歴、メールの開封・クリック情報、SNSの反応など、さまざまなデータが存在します。CDPはそれらを一つの場所に集めて、同じ人物と分かるように結びつけ、誰が何をしているのかを見える化します。

使い方のイメージはとてもシンプルです。まずデータを取り込み、次に同一人物のデータを結びつける「アイデンティティ解決」を行います。たとえば、同じ人がウェブで商品Aを見た後に、アプリで商品Bを購入しているといった行動を、一人の人の履歴としてひとまとめにします。最後にそのデータを使って、顧客の興味や嗜好に合わせた提案や広告、メールの配信、カスタマーサポートの対応を改善します。

CDPはマーケティングの現場を効率化しつつ、顧客体験を向上させるのが目的です。特に「どのデータを、誰に、どのタイミングで活用するか」を決めることが大切です。データは法令やサービスの規約に従って取り扱う必要があり、プライバシー保護とデータガバナンスの観点も重要なポイントになります。

CDPの主な機能

CDPにはいくつかの基本機能があります。

データの統合：ウェブ、アプリ、CRM、店舗など、複数のデータソースから情報を集める。
アイデンティティ解決：同じ人物の異なるデータを一人のレコードに結びつける。
リアルタイム活用：データをすぐに分析して、即時のアクションに活かす（例：ウェブ上の表示内容を個別化）。
オーディエンスの作成と活用：特定の条件に合う顧客リストを作り、広告配信やメールマーケティングに使う。
データガバナンスとセキュリティ：データの取り扱いルールや権限管理、プライバシー保護を適切に運用する。

データの取り込みと結びつけの流れ

CDPは通常、以下のような流れでデータを扱います。まずデータソースからデータを取り込み、次にアイデンティティ解決を行い、最後に活用の準備をします。

ステップ	説明
データ取り込み	ウェブサイト、アプリ、CRM、購買履歴、メール、SNSなどからデータを集めます。
アイデンティティ解決	同一人物の複数データを一つのプロフィールに統合します。
データ活用	セグメント作成、パーソナライズ、キャンペーンの最適化に活用します。

導入を検討するときのポイント

目的の明確化: 何を解決したいのか、どの指標を改善したいのかを決めておくと導入がスムーズです。
データ品質: データが正確であること、重複や欠損が少ないことが重要です。
プライバシーと法令遵守: 個人情報の取り扱いルールを守り、同意管理やデータ削除の手続きを整えます。
連携可能なツール: 広告プラットフォーム、マーケティングオートメーション、CRMなどと連携できるかを確認します。

よくある使い方の例

・ウェブサイトの訪問者に合わせた商品表示や提案の実施、・メールの開封率やクリック率を向上させるパーソナライズ、・購買データと行動データを組み合わせた顧客 journey の分析、・広告の最適化と再ターゲティングの精度向上などが挙げられます。

CDPは「データの宝箱のような存在」です。一人の顧客に関する様々な情報を結びつけ、全体像を見える化することで、企業は顧客へより適切なコミュニケーションを提供できるようになります。

ただし、導入にはコストや運用の手間も伴います。初期設定の難しさや運用体制、データの品質管理などを事前に検討し、段階的に導入するのが現実的です。これらを踏まえて、自社にとって本当に必要な機能だけを選ぶことが成功の鍵になります。

カスタマーデータプラットフォームの同意語

カスタマーデータプラットフォーム: 顧客データを収集・統合・管理して、分析・マーケティング活用を可能にするデータ基盤のこと。CDPの日本語表現の標準形です。
顧客データプラットフォーム: 顧客データを一元化して、セグメント作成やパーソナライズに活用するための統合基盤。CDPの別表現として用いられます。
顧客データ統合プラットフォーム: 顧客データを複数のソースから統合し、一貫した顧客像を作る機能を中心とするプラットフォーム。
顧客データ連携プラットフォーム: 顧客データを異なるシステム間で連携・同期させ、データを活用可能な状態にすることを重視したプラットフォーム。
顧客データ基盤: 顧客データを格納・整理・提供する基盤全体を指す広い表現。CDPを指す言い換えとして使われることがあります。
顧客データ統合基盤: 顧客データの統合機能を中心に設計された基盤で、複数ソースのデータを統一的に扱える点が特徴。
顧客データマネジメントプラットフォーム: 顧客データの収集・統合・品質管理・活用までを総合的に管理するプラットフォームという意味。
カスタマーデータ管理プラットフォーム: データの品質管理・整合性確保を含む、顧客データを管理するためのプラットフォーム。CDPの一形態として使われます。
カスタマー・データ統合プラットフォーム: カスタマー（顧客）データを統合することに特化したプラットフォームという意味。
CDP（カスタマーデータプラットフォーム）: CDPの略称。顧客データを一元化・統合して、分析・マーケティング活用を支援するデータ基盤を指します。
CDP: 英語の略称そのまま。顧客データを統合・整理し、セグメント化・パーソナライズを可能にする基盤として業界で用いられる用語。
データ統合型顧客基盤: 顧客データを統合して顧客像を一元化することを主眼にした、広義の顧客データ基盤の表現。
顧客データ活用プラットフォーム: データ分析や活用（推奨・パーソナライズ・レポート化）に焦点を当てた表現。

カスタマーデータプラットフォームの対義語・反対語

データを一元化しない分散型データ管理: 顧客データがソースごとに散在しており、1つの統合プロファイルを作らずに管理する運用。
ファーストパーティデータを活用しないシステム: 自社で取得したファーストパーティデータを前提にせず、活用機会が限定的な運用。
単一データソース依存の顧客管理: 複数ソースを横断的に統合せず、データ連携が不十分な状態。
データ統合・識別機能を欠く従来型CRM: ID解決や統合機能を持たず、顧客プロファイルの統合が難しい設計。
手作業・スプレッドシート中心の顧客データ管理: 自動連携やデータ統合がなく、Excel等の手作業で管理する運用。
サードパーティデータ中心の活用プラットフォーム: ファーストパーティデータを活用せず、第三者データに依存して活用する設計。
オンラインデータを統合しない・オフライン中心の運用: オンラインデータとオフラインデータを統合せず、オフライン情報に偏った運用。
匿名データ中心・ID解決を前提としないデータ環境: 個人を特定できるID解決を前提とせず、匿名データのみを扱う環境。

カスタマーデータプラットフォームの共起語

データ統合: 複数のデータソース（CRM、ウェブ、アプリ、POS、サポートなど）から顧客データを統合して、1人の顧客像をつくる作業。CDPの核となる機能のひとつ。
ファーストパーティデータ: 自社で直接取得・所有している顧客データ。購買履歴、Web行動、アプリイベントなど、広告識別子と紐づかない信頼性の高いデータ源。
データ品質: データの正確さ・一貫性・最新性を維持する取り組み。CDPでは高品質なデータほど正確な分析・推奨が可能。
アイデンティティ解決: 複数のデータソースに散らばる顧客情報を同一人物に結び付け、統一IDで管理する処理。CDPの中核機能。
セグメンテーション: 属性・行動データを基に顧客をグループ分けする機能。ターゲットやパーソナライゼーションの精度を高める。
オーディエンス: CDP内で作成される顧客セグメントの総称。広告配信やメール施策の対象となるグループ。
パーソナライゼーション: 個々の顧客属性・行動に合わせてコンテンツやオファーを最適化する施策。CDPのデータを活用して実現。
イベントデータ: ユーザーがサイトやアプリで起こす行動を時系列で記録するデータ。CDPはリアルタイム活用の基盤。
ウェブ行動データ: Webサイト上の閲覧履歴・クリック・検索・滞在時間などの行動情報。CDPの主なデータ源の一つ。
購買データ: 購入履歴・金額・頻度・チャネルなどの購買関連データ。顧客の価値を測る指標や施策の基盤。
データガバナンス: データの取得・保存・利用のルール作りと責任分担。法令遵守・データ品質の確保に必要。
データプラットフォーム: データを蓄積・統合・分析・提供する基盤全般。CDPはマーケティング用途のデータプラットフォームの一種。
データパイプライン: データの取り込み・変換・統合・配信の流れ。CDPはこのパイプラインを通じてデータを整える。
API連携: 他のシステムとデータをやり取りするためのAPIを用いた接続。CDPは多くのツールとAPIで連携する。
DMP: データマネジメントプラットフォーム。主に匿名データと広告向けのデータを扱うが、CDPとの使い分けを理解して併用することもある。
CRM: 顧客関係管理システム。CDPはCRMデータを取り込み、統合・補完して一元管理を可能にする。
MA: マーケティングオートメーション。CDPのデータを使って自動化された施策の実行を支援。
アトリビューション: 広告やチャネルの貢献度を評価する分析。CDPデータを用いてタッチポイントの影響を推定する。
属性データ: 顧客の属性（年齢、性別、地域など）を表すデータ。セグメンテーションの基礎となる。
ユーザーID統合: 複数の識別子を同一ユーザーに結び付ける作業。アイデンティティ解決の実装要素。
サードパーティデータ: 外部企業が提供するデータ。オーディエンス拡張などに使われることがあるが、プライバシー規制の影響を受けやすい。
ストリームデータ: データをリアルタイムで取り込み、即時分析・活用するデータ。CDPはリアルタイム施策にも対応する。
リアルタイムデータ: 瞬時に生成されるデータ。CDPはリアルタイム分析・即応に強い。
予測分析: 過去データから未来の挙動を予測する分析手法。購買予測・解約予測など、CDPのデータで実現。
顧客ジャーニー: 顧客がブランドと関わる一連の体験の流れ。CDPは各タッチポイントのデータを結び付けて旅路を可視化・最適化する。
チャネル統合: オンラインとオフラインを含む複数チャネルのデータを統合して一貫した顧客像を作る。
組織・データ倫理: データ活用の倫理的配慮と、社内でのデータ利用ルール・責任分担。
データエクスポート: 分析結果やセグメントを他のツールへ出力する機能。共有やレポーティングに使う。
レポーティング: CDP内のデータを可視化して経営層や部門へ報告するためのレポート作成機能。

カスタマーデータプラットフォームの関連用語

カスタマーデータプラットフォーム (CDP): 企業が保有する1stパーティデータを統合して顧客プロファイルを作成・活用できるデータ基盤。識別子を統合し、セグメント化・パーソナライズ・オーディエンスの活用を実現します。リアルタイム更新にも対応することが多いです。
DMP（データマネジメントプラットフォーム）: 広告配信向けのデータ活用を主目的とするプラットフォーム。主にサードパーティデータやクッキーを使い、短期的なセグメント作成に強いのが特徴で、CDPとは役割が異なることが多いです。
データ統合: 複数のデータソースからデータを取り込み、1つの統合ビューに結合する作業。CDPの基盤機能の核です。
ユーザープロファイル: 個々の顧客の属性、購買履歴、行動イベントを1つの連携可能なレコードとして蓄積したもの。
1stパーティデータ: 自社が直接取得・保有しているデータ（ウェブ行動、CRM、購買データなど）。
2ndパーティデータ: パートナー企業と同意のもと共有・提供されるデータのこと。
3rdパーティデータ: 外部データ提供者から購入・取得するデータ。品質・精度には留意が必要です。
アイデンティティ解決: 複数の識別子（クッキーID・メールアドレス・アプリIDなど）を突き合わせ、同一人物を1人のプロファイルに結びつける技術。
セグメンテーション: 属性・行動・購買履歴を基に顧客をグループ分けすること。CDPの主要機能の一つ。
クロスデバイスデータ: スマートフォン・PC・タブレットなど、デバイス横断のユーザー行動を結びつけるデータ。
データ品質: 正確性・完全性・一貫性・最新性を保つ取り組み。データの信頼性を左右します。
データガバナンス: データの管理方針・責任者・ルール・セキュリティを定義する枠組み。
プライバシー／個人情報保護: 個人データの取り扱いに関する法令遵守と保護の考え方。
同意管理: ユーザーのデータ利用への同意を取得・記録・更新・撤回する仕組み。
データ標準化: 表記やフォーマットを統一して整合性を保つ作業。
データクレンジング: 欠損・重複・誤データを修正・削除する品質改善作業。
データパイプライン: データの収集・変換・格納・配信といった一連の流れ。
リアルタイムデータ処理: イベントをほぼリアルタイムで取り込み・反映する処理。
アクティベーション: CDPのデータを広告配信・メールマーケティング・ウェブ接客等のチャネルへ活用すること。
オーケストレーション: 複数ツール間のデータ連携・ワークフローを自動化・最適化する設計。
MDM（マスターデータマネジメント）: 企業全体の核心データを統合・整合させ、信頼できるマスターデータを管理する考え方・手法。
API連携: 外部ツールとデータをやり取りするためのAPIを介した連携。
セキュリティとアクセス制御: データの権限管理・認証・暗号化など、データ保護の仕組み。
プライバシー設計（Privacy by Design）: 設計段からプライバシーを組み込む考え方。データ収集・処理の透明性・最小化を重視。
データソース: ウェブサイト・アプリ・CRM・SaaS・POS・ERP・購買データなど、CDPに取り込む元データ。
プロファイル統合／マージ: 複数ソースの顧客プロファイルを1つの統合プロファイルに結合する作業。