CDPシステムとは？
CDPシステムとは、カスタマーデータプラットフォームのことで、顧客情報や購入データを分析するシステムの事を指します。
このシステムを導入することで、個人情報などを分析できるので、より顧客に受け入れられる販売促進活動や企画を実施することが期待できます。
また、CDPと似たDMPとの違いは、活用シーンにあります。DMPは広告運用のターゲティングなどに活用されるのに対し、CDPはより広いマーケティングに活用されます。
ここではCDPシステムの資料を紹介します。
ユーソナー(uSonar)
顧客データを統合するツール「CDP」です。
SalesforceなどSFAやMAを強化し、「効果的なABM」を実現します。
日本最大の企業データ「LBC」を搭載
日本最大の820万拠点の企業データ「LBC」と既存客データを突合することで、未取引のターゲット企業 を特定してABMを実践することが可能になります。
この「LBC」は、有価証券報告書、登記簿、電話帳、企業のwebサイトをクローリングする等の基本的な収集方法から、官公庁への開示請求データ、電話調査、地図の表札データ、名刺データ、弊社のお取引先からの企業調査依頼など様々なソースを元に構築しています。
これらのソースを元に創業当初から過去情報を蓄積しているため、現在の820万拠点のデータの裏側には、約1,500万拠点分の本社や事業所の変遷の情報を紐付けて今も管理しつづけています。(参考：企業データのメンテナンス状況）
そのため、正確な名寄せを実現し、高精度なABMを実現します。
高精度なデータクレンジング・名寄せ
日本最大のデータを維持してきた名寄せ技術を利用し、自動データメンテナンスを実現します。
これにより、優先的にアプローチすべき企業をあぶり出し、ABMを実践できます。
特にマーケティングオートメーションでABMが実現できない原因として、保有しているデータベース内の企業名の重複が大きな障壁となっている場合が多くあります。例えば「NEC」と「日本電気」、これらは人の判断であれば、同一企業であると認識できます。
しかし、これがシステム上では別コードとして捉えられてしまうことによって、2社と数えられてしまうことが起こります。
また、表記のゆれなども影響し、データベース内では企業の重複が発生し、自社保有のデータベース内にある企業の数が正しく把握できない状態になります。(参考：超名寄せ）
これらの問題を「ユーソナー(uSonar)」が解決します。
包括的な顧客と市場の理解
SalesforceなどのSFAやMA(マーケティングオートメーション ）を導入する企業も増えてきましたが、マーケティングと営業の連携はうまくいかないという悩みも、導入数に比例して増えています。
それはマーケティング側が見ているMAではその人の行動が重視されるのに対し、営業が見ているのは、ターゲットとする企業（アカウント）であり視点が違うためです。
そのためマーケティングがMAを使って成果を出すためには、営業の視点である、企業ベースでの施策が欠かせません。つまり企業ベースのABMをマーケティング側も実践していく必要があります。
「ユーソナー(uSonar)」は、SFAやMA内の顧客やリード情報や、WEBサイト来訪企業や名刺情報などの情報、820万件の日本最大の企業データ「LBC」も含めてデータ統合(CDP)するによって、包括的な顧客理解ができます。
この統合されたデータにより、ABM実践で必須となる「マーケティング部門」「営業部門」など各部門の密接な連携が可能になります。
もちろん日本最大の企業データ「LBC」を搭載しているため、未開拓のターゲット企業や市場シェアの把握も可能です。(参考：顧客データ分析）
企業及び担当者の検索、名刺などの登録支援
既存のSalesforceなどのSFAを活用しながら、ユーソナー(uSonar)の情報登録や検索などの機能>「サイドソナー(sideSonar)」をご利用いただけます。
名刺管理アプリ「ユー名刺(u名刺)」などで撮影した名刺情報(属性付き）も瞬時に表示可能です。
瞬時に見込客情報を登録でき、そこから優先的にアプローチすべき企業を手間をかけず選定できるため、効率的にABMの実践が可能です。
ターゲット企業のニーズ把握
Web行動履歴から構築した興味・関心データ(インテントデータ）を活用することで、ABMの対象となるターゲット企業が「ニーズを持った時期」を把握することが可能です。またWebタグトラッキングデータから、企業がどのようなテクノロジーツールを導入しているかをユーソナー(uSonar)上から検索・抽出することが出来ます。
マーケティングプラットフォーム「B→Dash」
マーケティングプラットフォームB→Dashは
集客、販促、受注/顧客管理をつなげたデータで最もROIが高い施策を判断することができます。
その結果をもとにしてコストの再配分を行い、最適な投資を実現します。
CPAで判断せず、ROI、LTVで判断可能なので、自社のロイヤルカスタマーも可視化することができます。
また、マーケティングオートメーションの機能も実装しているので、
離脱する・休眠している会員に対して効果的なアプローチが可能です。
現状ではどの広告施策の売り上げが最も収益が高いかわかっていません。現状の判断基準としてCPAを用いて広告施策の良し悪しを判断していましたが、
マーケティングプラットフォームB→Dashを導入することで広告施策の判断基準をLTVで判断できるようになります。
その結果、コストカットや最適な配分が可能となり収益アップにつながります。
LTVベースでの判断できるので、自社の売り上げにインパクトのある顧客群もセグメントできるようになります。
この結果、ロイヤルカスタマーへの最適なコミュニケーション方法も可視化できます。
【離脱する・休眠している会員の収益化イメージ】
顧客のWEB上の動きや来店/施術情報が紐付かず、顧客の状況や動きがわからない為、クロスセル/アップセルを促進する為の適切な施策が実施出来ていない状況です。
会員/アクセスログデータを紐付けることで、会員が過去どのようなオンラインチャネルで来店に至り、どのようなコンテンツに興味を抱くのか可視化することで、実施すべき施策が判断可能になります。
マーケティングプラットフォームB→Dashを導入することで、データ連携を可能にし、
顧客の動きを可視化することができます。
それぞれの顧客にあったコンテンツを作成し、マーケティングオートメーションを活用することで
顧客にとって最適なタイミングで最適なコンテンツを届けることができます。
【マーケティングオートメーション活用イメージ】
マーケティングオートメーション活用の失敗例として「複雑なシナリオ設計・運用」、「ターゲットへの一斉送信メール」、「訴求点がぼやけたコンテンツ」があります。これらは担当者にとって工数の負担になったり、そもそも作成難易度の高さから運用に乗らないという企業が多数存在します。
B→Dash導入でたまったノウハウから生み出されたシナリオ設計フレームワークを用いることで、成果の出る設計・運用が可能になります。この3つのフレームワークを用いることで顧客にとって最適なタイミングで最適なコンテンツを届けることができます。
マーケティングプラットフォームB→Dashを導入することで、データ連携を可能にし、
顧客の動きを可視化することができます。
それぞれの顧客にあったコンテンツを作成し、マーケティングオートメーションを活用することで
顧客にとって最適なタイミングで最適なコンテンツを届けることができます。
●仮説生成
B→Dashは仮説生成機能を通じて、マーケティング活動における原因・改善施策を提案し、ベストプラクティスを抽出します。
LTVを基点とした分析を行うため、“ROIの最大化”を導きます。
●全自動化
B→Dashの人工知能が、代替可能なマーケティング業務を全て自動化していきます。
レポート・分析業務に追われていた担当者を救い、工数を最小化します。
それによりマーケターは、人間にしかできない収益向上のための戦略策定に時間を当てられます。
●機械学習
B→Dashは
あらゆるマーケティングデータを、機械学習し、成功・失敗要因の抽出・示唆を行います。
マーケティング活動を繰り返せば繰り返すほどデータが蓄積され、その精度が飛躍的に向上しROIが自動的に最大化されていきます。